Claude Opus 5.5 est conçu pour travailler plusieurs heures sur des tâches d’ingénierie complexes. Anthropic met en avant les migrations importantes, l’audit d’une base de code, la correction d’inefficacités logicielles et l’étude de systèmes. Le modèle peut étudier un problème, planifier des modifications, utiliser les résultats des actions et poursuivre jusqu’à la préparation du résultat final.
D’autres domaines comprennent la recherche, l’analyse financière et les contenus professionnels. Un exemple de parcours associe la construction d’un modèle financier à la présentation des conclusions. L’application doit fournir les moyens de traiter les données, les fichiers et la mise en forme ; la réponse textuelle propre du modèle peut contenir une analyse, une structure ou du code.
Cette version insiste particulièrement sur la communication. Selon Anthropic, le modèle place l’essentiel au début, emploie moins de jargon spécialisé et respecte les règles de rédaction définies. Dans un travail prolongé, cela aide à relier les actions accomplies à une explication finale claire. Le niveau de détail, le ton et le format attendus doivent être décrits explicitement.
Le modèle accepte texte et images. Il peut lire les valeurs de graphiques, diagrammes et captures d’interface chargés ; sur des contenus particulièrement denses, un agrandissement ou un recadrage par les outils reste utile. La réponse est produite sous forme de texte, et les documents et visuels terminés sont créés avec les moyens de l’environnement.
Les formats habituels d’entrée visuelle du fabricant sont JPEG/PNG/GIF/WebP, avec la première image d’une animation. Pour l’analyse native, le côté long mesure 2576 pixels et représente 4784 tokens visuels ; les grandes images sont réduites avant l’analyse. La prise en charge des fichiers et des paramètres dépend de la méthode de l’application.
Opus 5.5 utilise un raisonnement adaptatif permanent. La désactivation du raisonnement et le budget manuel d’extended thinking ne sont pas pris en charge. Le principal réglage de profondeur est effort : low, medium, high, xhigh et max sont disponibles, avec medium comme valeur standard.
À des niveaux élevés, le modèle peut consacrer davantage d’analyse à une étape. Le budget total de réponse comprend le raisonnement et le contenu final : une tâche complexe nécessite donc un budget adapté. La fenêtre de contexte est de 1 million de tokens, et la réponse maximale en mode normal de 128 k tokens. La date de référence fiable des connaissances intégrées est juin 2026.
Le fabricant prévoit des budgets de tâche, la modification de l’effort et des moyens disponibles pendant la conversation, la compression de l’historique sur demande et des notes intermédiaires entre actions. Leur présence et leur affichage dépendent de l’application. Si elle renvoie des blocs de raisonnement conservés, la compatibilité est limitée : Opus 5.5 lit ses propres blocs, ceux d’Opus 5 et des modèles Opus, Sonnet et Haiku antérieurs ; il ne lit pas le raisonnement de Fable ou de Mythos. D’autres associations de modèles nécessitent la prise en charge correspondante de la méthode. Les blocs incompatibles sont exclus avant le tour suivant, qui continue sans eux. Modifier les messages antérieurs, l’instruction système ou l’ancien ensemble d’outils peut rompre l’association des blocs suivants : lors du contrôle, la demande est refusée ou les blocs concernés sont exclus.
Si la méthode propose les réglages d’outils, le modèle du fabricant permet la sélection automatique auto et la désactivation none. Il n’est pas possible d’exiger l’appel d’un outil quelconque (any) ou d’un outil précis par son nom (tool). La lecture de documents, l’exécution de code, le contrôle d’une interface et la création de fichiers passent par les outils fournis, et ne découlent pas automatiquement d’une demande textuelle ordinaire.
Des protections s’appliquent aux domaines à haut risque. Anthropic reconnaît explicitement que les vérifications préalables du comportement ne révèlent pas toutes les erreurs possibles. Une explication claire et la vérification du modèle lui-même sont donc utiles, sans remplacer la vérification du résultat final dans la tâche précise.
", "aboutText": "### Développement prolongé et analyse professionnelle\n\nClaude Opus 5.5 est conçu pour travailler plusieurs heures sur des tâches d’ingénierie complexes. Anthropic met en avant les migrations importantes, l’audit d’une base de code, la correction d’inefficacités logicielles et l’étude de systèmes. Le modèle peut étudier un problème, planifier des modifications, utiliser les résultats des actions et poursuivre jusqu’à la préparation du résultat final.\n\nD’autres domaines comprennent la recherche, l’analyse financière et les contenus professionnels. Un exemple de parcours associe la construction d’un modèle financier à la présentation des conclusions. L’application doit fournir les moyens de traiter les données, les fichiers et la mise en forme ; la réponse textuelle propre du modèle peut contenir une analyse, une structure ou du code.\n\n### Des conclusions compréhensibles et vérifiables\n\nCette version insiste particulièrement sur la communication. Selon Anthropic, le modèle place l’essentiel au début, emploie moins de jargon spécialisé et respecte les règles de rédaction définies. Dans un travail prolongé, cela aide à relier les actions accomplies à une explication finale claire. Le niveau de détail, le ton et le format attendus doivent être décrits explicitement.\n\nLe modèle accepte **texte et images**. Il peut lire les valeurs de graphiques, diagrammes et captures d’interface chargés ; sur des contenus particulièrement denses, un agrandissement ou un recadrage par les outils reste utile. La réponse est produite **sous forme de texte**, et les documents et visuels terminés sont créés avec les moyens de l’environnement.\n\nLes formats habituels d’entrée visuelle du fabricant sont JPEG/PNG/GIF/WebP, avec la première image d’une animation. Pour l’analyse native, le côté long mesure 2576 pixels et représente 4784 tokens visuels ; les grandes images sont réduites avant l’analyse. La prise en charge des fichiers et des paramètres dépend de la méthode de l’application.\n\n### Raisonnement toujours actif\n\nOpus 5.5 utilise un **raisonnement adaptatif permanent**. La désactivation du raisonnement et le budget manuel d’extended thinking ne sont pas pris en charge. Le principal réglage de profondeur est `effort` : `low`, `medium`, `high`, `xhigh` et `max` sont disponibles, avec **`medium`** comme valeur standard.\n\nÀ des niveaux élevés, le modèle peut consacrer davantage d’analyse à une étape. Le budget total de réponse comprend le raisonnement et le contenu final : une tâche complexe nécessite donc un budget adapté. La fenêtre de contexte est de **1 million de tokens**, et la réponse maximale en mode normal de **128 k tokens**. La date de référence fiable des connaissances intégrées est **juin 2026**.\n\n### Outils et historique d’une tâche prolongée\n\nLe fabricant prévoit des budgets de tâche, la modification de l’effort et des moyens disponibles pendant la conversation, la compression de l’historique sur demande et des notes intermédiaires entre actions. Leur présence et leur affichage dépendent de l’application. Si elle renvoie des blocs de raisonnement conservés, la compatibilité est limitée : Opus 5.5 lit ses propres blocs, ceux d’Opus 5 et des modèles Opus, Sonnet et Haiku antérieurs ; il ne lit pas le raisonnement de Fable ou de Mythos. D’autres associations de modèles nécessitent la prise en charge correspondante de la méthode. Les blocs incompatibles sont exclus avant le tour suivant, qui continue sans eux. Modifier les messages antérieurs, l’instruction système ou l’ancien ensemble d’outils peut rompre l’association des blocs suivants : lors du contrôle, la demande est refusée ou les blocs concernés sont exclus.\n\nSi la méthode propose les réglages d’outils, le modèle du fabricant permet la sélection automatique `auto` et la désactivation `none`. Il n’est pas possible d’exiger l’appel d’un outil quelconque (`any`) ou d’un outil précis par son nom (`tool`). La lecture de documents, l’exécution de code, le contrôle d’une interface et la création de fichiers passent par les outils fournis, et ne découlent pas automatiquement d’une demande textuelle ordinaire.\n\nDes protections s’appliquent aux domaines à haut risque. Anthropic reconnaît explicitement que les vérifications préalables du comportement ne révèlent pas toutes les erreurs possibles. Une explication claire et la vérification du modèle lui-même sont donc utiles, sans remplacer la vérification du résultat final dans la tâche précise.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "374592f289c36626eed639437524a53576b03d36ca12ce422be2c0d72a711cd6", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "fr-ch", "methods": [ { "html": "anthropic/claude-opus-5.5:batchClaude Opus 5.5 est destiné aux changements d’ingénierie importants et à l’analyse professionnelle prolongée. Il aide à vérifier les résultats et expliquer clairement un travail complexe en respectant le style défini.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Claude Opus 5.5 est conçu pour travailler plusieurs heures sur des tâches d’ingénierie complexes. Anthropic met en avant les migrations importantes, l’audit d’une base de code, la correction d’inefficacités logicielles et l’étude de systèmes. Le modèle peut étudier un problème, planifier des modifications, utiliser les résultats des actions et poursuivre jusqu’à la préparation du résultat final.
D’autres domaines comprennent la recherche, l’analyse financière et les contenus professionnels. Un exemple de parcours associe la construction d’un modèle financier à la présentation des conclusions. L’application doit fournir les moyens de traiter les données, les fichiers et la mise en forme ; la réponse textuelle propre du modèle peut contenir une analyse, une structure ou du code.
Cette version insiste particulièrement sur la communication. Selon Anthropic, le modèle place l’essentiel au début, emploie moins de jargon spécialisé et respecte les règles de rédaction définies. Dans un travail prolongé, cela aide à relier les actions accomplies à une explication finale claire. Le niveau de détail, le ton et le format attendus doivent être décrits explicitement.
Le modèle accepte texte et images. Il peut lire les valeurs de graphiques, diagrammes et captures d’interface chargés ; sur des contenus particulièrement denses, un agrandissement ou un recadrage par les outils reste utile. La réponse est produite sous forme de texte, et les documents et visuels terminés sont créés avec les moyens de l’environnement.
Les formats habituels d’entrée visuelle du fabricant sont JPEG/PNG/GIF/WebP, avec la première image d’une animation. Pour l’analyse native, le côté long mesure 2576 pixels et représente 4784 tokens visuels ; les grandes images sont réduites avant l’analyse. La prise en charge des fichiers et des paramètres dépend de la méthode de l’application.
Opus 5.5 utilise un raisonnement adaptatif permanent. La désactivation du raisonnement et le budget manuel d’extended thinking ne sont pas pris en charge. Le principal réglage de profondeur est effort : low, medium, high, xhigh et max sont disponibles, avec medium comme valeur standard.
À des niveaux élevés, le modèle peut consacrer davantage d’analyse à une étape. Le budget total de réponse comprend le raisonnement et le contenu final : une tâche complexe nécessite donc un budget adapté. La fenêtre de contexte est de 1 million de tokens, et la réponse maximale en mode normal de 128 k tokens. La date de référence fiable des connaissances intégrées est juin 2026.
Le fabricant prévoit des budgets de tâche, la modification de l’effort et des moyens disponibles pendant la conversation, la compression de l’historique sur demande et des notes intermédiaires entre actions. Leur présence et leur affichage dépendent de l’application. Si elle renvoie des blocs de raisonnement conservés, la compatibilité est limitée : Opus 5.5 lit ses propres blocs, ceux d’Opus 5 et des modèles Opus, Sonnet et Haiku antérieurs ; il ne lit pas le raisonnement de Fable ou de Mythos. D’autres associations de modèles nécessitent la prise en charge correspondante de la méthode. Les blocs incompatibles sont exclus avant le tour suivant, qui continue sans eux. Modifier les messages antérieurs, l’instruction système ou l’ancien ensemble d’outils peut rompre l’association des blocs suivants : lors du contrôle, la demande est refusée ou les blocs concernés sont exclus.
Si la méthode propose les réglages d’outils, le modèle du fabricant permet la sélection automatique auto et la désactivation none. Il n’est pas possible d’exiger l’appel d’un outil quelconque (any) ou d’un outil précis par son nom (tool). La lecture de documents, l’exécution de code, le contrôle d’une interface et la création de fichiers passent par les outils fournis, et ne découlent pas automatiquement d’une demande textuelle ordinaire.
Des protections s’appliquent aux domaines à haut risque. Anthropic reconnaît explicitement que les vérifications préalables du comportement ne révèlent pas toutes les erreurs possibles. Une explication claire et la vérification du modèle lui-même sont donc utiles, sans remplacer la vérification du résultat final dans la tâche précise.
POST /v1/batchestexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champendpoint | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites /v1/chat/completions | Par défaut— |
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites anthropic/claude-opus-5.5:batch | Par défaut— |
Champrequests | Typebatch_item[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champrequests[].custom_id | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champrequests[].body.messages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champcompletion_window | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites 24h | Par défaut— |
Champprovider | Typeobject|null | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champrequests[].body.model | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites anthropic/claude-opus-5.5:batch, anthropic/claude-opus-5.5 | Par défaut— |
Champprovider.only | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites anthropic | Par défaut— |
Champprovider.allow_fallbacks | Typeboolean|null | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites false, null | Par défaut— |
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratendpoint, model, requests |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètrerepresentation | Contratrequests[] intégré ; chaque élément comporte custom_id et body |
Paramètrerequest_endpoint_profile | Contrat/v1/chat/completions |
Paramètrefile_material | ContratL’appelant peut charger localement le contenu JSONL UTF-8 effectif dans requests[]. Aucun paramètre purpose de téléversement, input_file_id ni référence à un fichier n’est utilisé. Si les données du client sont absentes ou vides, la préparation s’arrête avant le POST. |
Paramètreserialization_order | Contratendpoint, model, provider (si fourni), completion_window (si fourni), requests en dernier |
Paramètreoptional_controls | Contratprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Paramètreschema_scope | ContratCorps de requêtes Chat Completions textuelles dans l’enveloppe Batch intégrée documentée. |
Cycle de vie : asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · response.id effectivement renvoyé lors de la création d’origine ; même utilisateur, même clé et même groupe
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.004 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.02 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0002 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.005 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h $0.008 / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.004 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.02 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0002 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.005 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h $0.008 / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"anthropic/claude-opus-5.5:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['anthropic/claude-opus-5.5:batch', 'anthropic/claude-opus-5.5']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"anthropic/claude-opus-5.5:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\nJSON results[].response.body intégré
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nConservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez l’intégralité du JSON de statut d’origine, chaque résultat/custom_id et le corps complet de la réponse ou de l’erreur. Enregistrez les results[] terminés au format JSONL sans filtrage.
Conservez l’identifiant de l’opération d’origine. La réponse 503 result_pending_check contient X-Should-Retry:false ; ne soumettez jamais à nouveau un lot d’origine dont l’issue est inconnue.
| Champ | Type |
|---|---|
Champresults[].custom_id | Typestring |
Champresults[].response.body.choices[].message.content | Typestring|null |
Champresults[].error | Typeobject|null |
Champusage | Typeobject|null |
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champendpoint | Typestring |
Champstatus | Typestring |
Champrequest_counts | Typeobject |
Champresults[].id | Typestring |
Champresults[].response.status_code | Typeinteger |
Champresults[].response.request_id | Typestring |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionEnveloppe intégrée documentée invalide, clés dupliquées, identité d’élément incorrecte ou conflit avec les capacités configurées du modèle. | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant toute nouvelle soumission. |
Réponse401 · authentication_error | ConditionClé API invalide. | Étape suivanteUtilisez la clé Ailoot autorisée. |
Réponse403 · permission_error | ConditionGroupe de traitement par lots indisponible. | Étape suivanteVérifiez les droits d’accès de la clé/du groupe. |
Réponse422 · invalid_request_error | ConditionLe traitement par lots est facturé sur le solde ; la création via un abonnement est refusée. | Étape suivanteUtilisez le groupe autorisé dont la facturation est prélevée sur le solde. |
Réponse422 · price_unavailable | ConditionImpossible d’établir un devis pour les données d’entrée du traitement par lots. | Étape suivanteConservez la réponse ; utilisez les données d’entrée documentées pour cette famille. |
Réponse402 · billing_error | ConditionRéserve pour le traitement par lots indisponible. | Étape suivanteRéglez les conditions d’admission avant une nouvelle requête. |
Réponse503 · price_unavailable | ConditionPrix de la méthode Batch/tarifs natifs indisponibles. | Étape suivanteConservez la réponse ; ne substituez pas d’autres prix. |
Réponse503 · api_error | ConditionRoute exacte du fournisseur indisponible. | Étape suivanteConservez la réponse pour réparer la route. |
Réponse503 · result_pending_check | ConditionLe résultat d’origine nécessite une vérification ; X-Should-Retry:false. | Étape suivanteConservez l’operation_id/id d’origine et consultez son statut ; ne répétez jamais le POST d’origine. |
Réponse404 · not_found | ConditionOpération de suivi du traitement par lots absente ou appartenant à une autre identité. | Étape suivanteUtilisez l’id exact d’origine avec le même utilisateur, la même clé et le même groupe. |
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-5.5:batch
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.