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Anthropic: Claude Sonnet 4.5

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Anthropic: Claude Sonnet 4.5

Claude Sonnet 4.5 est le modèle texte et image d’Anthropic pour le développement logiciel, les agents complexes, l’utilisation d’un ordinateur et l’analyse. Il prend en charge les réponses directes ou le raisonnement approfondi manuel, avec un raisonnement entre les appels d’outils dans le flux de travail bêta documenté.

À propos du modèle

Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.

Claude Sonnet 4.5 est l’édition Sonnet d’Anthropic axée sur le développement logiciel, les tâches complexes d’agents et l’utilisation d’un ordinateur, avec des améliorations du raisonnement et des mathématiques. Il accepte du texte et des images et génère du texte. La présentation décrit un travail prolongé en plusieurs étapes, la compréhension du code et des modifications qui concernent un projet plus large plutôt qu’une seule fonction isolée. Une consigne utile identifie le comportement attendu, les sources pertinentes et le livrable à produire : un correctif proposé, une explication d’implémentation, une analyse documentaire ou une réponse structurée.

Pour le développement logiciel, fournissez les contraintes du projet, les fichiers ou extraits pertinents, l’erreur observée et un exemple concret du résultat attendu. Demandez le code concerné et une explication de la façon dont la modification proposée traite cet exemple. Le développeur présente le modèle comme adapté à la création d’agents et à l’exécution de tâches de développement avec des outils. L’application qui l’entoure lit et modifie les fichiers, exécute une commande ou une vérification et renvoie sa sortie réelle ; le modèle raisonne à partir de ces éléments. Distinguez la modification proposée de la vérification effectuée dans le compte rendu final.

L’utilisation d’un ordinateur est une application distincte de ses capacités visuelles et d’agents. La présentation d’Anthropic montre des interactions avec un navigateur, la navigation entre des pages et le travail sur des feuilles de calcul dans un environnement connecté. Une consigne visuelle peut fournir une capture d’écran, identifier l’objectif et définir les actions autorisées par l’application. Celle-ci effectue ensuite l’interaction sélectionnée et renvoie l’écran modifié ou un autre résultat. De même, le modèle peut préparer du contenu et du code pour des documents, des feuilles de calcul et des diapositives, tandis que l’environnement produit le fichier achevé. La compréhension du texte et des images ne fait pas du modèle un générateur natif d’images ou d’audio.

La spécification exacte du développeur indique une fenêtre de contexte de 200K jetons et jusqu’à 64K jetons de sortie. Sa date limite de connaissances fiables est janvier 2025, distincte de la date limite plus récente des données d’entraînement indiquée sur la page. Dans une entrée longue, rendez clairs les limites des documents, les repères des pages, les unités et les identifiants du code, puis réservez de la place pour la réponse demandée et le raisonnement éventuel. Le développeur documente aussi la connaissance de l’espace de contexte pour cette édition : son flux de travail pris en charge suit l’espace restant au fil d’une conversation. Cela aide à gérer une tâche prolongée dans sa fenêtre ; cela ne lui donne pas la capacité plus grande d’une édition Sonnet ultérieure.

Sonnet 4.5 prend en charge les réponses ordinaires et le raisonnement approfondi manuel. Dans ce dernier mode, budget_tokens définit une cible pour le raisonnement interne avant la réponse visible. Le minimum documenté est de 1 024 jetons, et ce budget doit normalement rester inférieur à max_tokens, car le raisonnement et la réponse finale partagent la même limite de génération. Le budget est une cible, sans promesse de consommer exactement ce nombre de jetons. Cette édition ne dispose ni du mode de raisonnement adaptatif ni des réglages d’effort décrits pour les modèles Sonnet ultérieurs. Choisissez la profondeur d’analyse demandée et laissez assez de place pour une réponse finale utilisable.

La fonctionnalité bêta de raisonnement entrelacé du développeur permet à Sonnet 4.5 de raisonner entre les appels d’outils au cours d’un même tour, en utilisant les observations renvoyées pour décider de l’étape suivante. Elle nécessite la fonctionnalité bêta documentée dans le flux de travail Messages pris en charge. Dans ce cas, le budget de raisonnement peut dépasser max_tokens, car il couvre plusieurs blocs de raisonnement dans le même tour de l’assistant. Renvoyez les résultats des outils avec le contenu de raisonnement associé sans le modifier, y compris sa signature ; toute modification invalide ce contenu. Une tâche de recherche ou de débogage peut ainsi alterner une vérification proposée, le résultat réel renvoyé et une analyse actualisée, sans traiter une proposition textuelle comme une action accomplie.

Pour les éléments visuels, le développeur prend en charge JPEG, PNG, GIF et WebP et n’utilise que la première image d’une animation. Le niveau natif standard d’images utilisé par cette édition limite le côté le plus long à 1 568 pixels et les jetons visuels à 1 568 ; les images plus grandes sont réduites. Le guide d’images du développeur indique jusqu’à 100 images par requête API pour les modèles à contexte de 200K, avec des conditions de taille des images et de la requête globale qui peuvent être atteintes avant ce nombre. Placez les images avant la question lorsque c’est pratique, identifiez les images multiples et préservez les petits textes ou les libellés des graphiques. Le guide recommande des images nettes et assez de contexte autour du détail visible pour l’interpréter.

L’édition du contexte et un outil de mémoire ont été introduits avec ce modèle pour prendre en charge des flux de travail d’agents plus longs. Ce sont des moyens pris en charge par l’application pour conserver un état utile ou retirer d’anciens contenus d’outils ; il ne s’agit ni d’une mémoire illimitée du modèle ni de la fonctionnalité ultérieure de compactage côté serveur. Pour une tâche en plusieurs étapes, conservez les décisions déjà prises, la question en suspens et les éléments nécessaires à l’étape suivante. Anthropic décrit également une meilleure résistance aux instructions cachées dans des contenus externes, tout en précisant que les classificateurs propres au modèle peuvent parfois signaler des contenus anodins. Le résultat utile reste un livrable vérifiable lié aux éléments fournis, en distinguant les modes et limites exacts de Sonnet 4.5 de ceux des versions ultérieures.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions claude-sonnet-4-5-20250929-thinking

claude-sonnet-4-5-20250929-thinking

Anthropic /claude-sonnet-4-5-20250929-thinking

Pour commencer

Claude Sonnet 4.5 est le modèle texte et image d’Anthropic pour le développement logiciel, les agents complexes, l’utilisation d’un ordinateur et l’analyse. Il prend en charge les réponses directes ou le raisonnement approfondi manuel, avec un raisonnement entre les appels d’outils dans le flux de travail bêta documenté.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
Texte

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Entrée
text
Sortie
text
Format de sortie
json ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
claude-sonnet-4-5-20250929-thinking
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 1
Par défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: Conversation textuelle
Par défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF8

messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages
Paramètrematerial_typesContrattext
ParamètremessagesContratTableau de messages avec une structure role/content
Paramètrefile_materialContratDocument UTF-8 réel inséré comme texte littéral ; aucun ID de fichier déduit
Paramètreoptional_controlsContratstream
Paramètrecontrol_scopeContratConversation textuelle ; stream est un booléen dont la valeur par défaut est false.
Paramètreoutput_modalitiesContrattext
Paramètrehosted_operationsContratfalse
Paramètremultimodal_input_bindingContratnull

Alias de méthode : /chat/completions

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Envoyez l’ID exact du modèle avec messages.

La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.

Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objet fichier nécessitent une liaison exacte.

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

ConfigurationBarème tarifaireCoût
ConfigurationTarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.006 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.03 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0006 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.0075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"claude-sonnet-4-5-20250929-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="claude-sonnet-4-5-20250929-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
Champchoices[].indexTypeinteger
Champchoices[].message.contentTypestring|null
Champchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Champchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Champchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Champchoices[].finish_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalidesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra claude-sonnet-4-5-20250929-thinking

Alias des chemins de méthode

/chat/completions

ID d’appel associés

claude-sonnet-4-5-20250929-thinking

FAQ · Anthropic: Claude Sonnet 4.5
Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

POST /v1/chat/completions · claude-sonnet-4-5-20250929-thinking: text → text

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

POST /v1/chat/completions · claude-sonnet-4-5-20250929-thinking: model, messages, stream

Quelles limites s’appliquent ?

POST /v1/chat/completions · claude-sonnet-4-5-20250929-thinking: messages.min_items: 1

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