Claude Sonnet 5.5 s’adresse aux tâches bien définies : écrire du code, corriger des erreurs, analyser des informations et préparer des contenus professionnels. Selon Anthropic, il est conçu pour des itérations rapides, où l’on peut examiner le résultat, préciser la demande et poursuivre le travail. Sa présentation met notamment en avant une rédaction claire, une mise en forme soignée des documents et une attention au design des interfaces.
Une tâche peut associer la lecture de documents à la production d’un contenu final. L’un des scénarios décrits consiste à analyser les documents trimestriels d’une entreprise et la transcription d’une intervention, puis à préparer une présentation selon une mise en forme imposée. Le modèle peut aider à produire des documents, des tableaux et des diapositives à l’aide des moyens qui lui sont fournis ; c’est l’environnement de l’application qui génère le fichier final.
Le modèle accepte du texte et des images, et produit lui-même une réponse textuelle. Il peut relier les informations visuelles à la consigne écrite et poursuivre un travail prolongé en plusieurs étapes. Graphiques, tableaux et pages de documents servent de matière à l’analyse ; les actions supplémentaires sur les fichiers et les interfaces nécessitent les outils de l’application.
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.
La fenêtre de contexte est de 1 million de tokens ; en mode habituel, la réponse maximale est de 128 k tokens. La limite fiable des connaissances intégrées est juin 2026. Le fabricant prévoit la possibilité de modifier l’effort et les outils disponibles au cours de la conversation, ainsi que de compresser l’historique à la demande. Ces fonctions nécessitent la prise en charge de l’environnement. Si l’application restitue un raisonnement enregistré, Sonnet 5.5 lit ses propres blocs, ceux de Sonnet 5, d’Opus 4.8, d’Haiku 4.5 et des modèles antérieurs ; les blocs d’Opus 5, d’Opus 5.5, de Fable et de Mythos sont incompatibles avec lui. La possibilité de transférer ses blocs à un autre modèle dépend de la paire concernée et de la prise en charge par la méthode. Les blocs incompatibles sont écartés, et les tours suivants se déroulent sans le raisonnement précédent. Modifier des messages antérieurs, l’instruction système ou les anciennes définitions d’outils peut rompre les liens entre les blocs et, lors de leur vérification, entraîner le rejet de la requête ou l’exclusion des blocs concernés.
Le mode standard est le raisonnement adaptatif, avec effort réglé sur high. Cinq niveaux d’effort sont disponibles : low, medium, high, xhigh et max. Pour une tâche d’agent bien définie, Anthropic recommande de commencer par medium ; pour un travail plus difficile et plus long, par high. Le niveau approprié dépend de la tâche et du degré de détail attendu.
Le mode distinct between_tools supprime le raisonnement préalable à la première action et le conserve entre les appels aux outils. Il n’est pris en charge qu’avec low, medium et high. Les niveaux xhigh et max nécessitent le mode adaptatif. Sonnet 5.5 ne prend en charge ni la désactivation complète du raisonnement ni un budget manuel d’extended thinking.
Si la méthode prend en charge le pilotage des outils, le choix automatique auto et la désactivation none sont admis. Le modèle du fabricant ne prend pas en charge les options forcées qui imposent un outil quelconque (any) ou un outil désigné par son nom (tool). En mode between_tools, l’effort ne peut pas être modifié au cours de la conversation ; en mode adaptatif habituel, le fabricant prévoit ce réglage. Le travail avec les résultats des outils nécessite de conserver un historique cohérent.
Dans une méthode prenant en charge ces réglages, les valeurs non standard de temperature, top_p et top_k ne sont pas acceptées ; le format et le style de réponse souhaités se définissent dans la consigne.
Dans cette version, la nouvelle segmentation du texte en tokens conserve les caractéristiques de la génération Sonnet 5. Pour estimer le volume d’une requête, il faut tenir compte du contenu des documents, et pas seulement du nombre de caractères. Le développement courant et les tâches de recherche font partie des usages principaux du modèle, mais certaines demandes sensibles sont limitées par ses mécanismes de protection.
", "aboutText": "### Le travail quotidien à partir d’une consigne claire\n\nClaude Sonnet 5.5 s’adresse aux tâches bien définies : écrire du code, corriger des erreurs, analyser des informations et préparer des contenus professionnels. Selon Anthropic, il est conçu pour des itérations rapides, où l’on peut examiner le résultat, préciser la demande et poursuivre le travail. Sa présentation met notamment en avant une rédaction claire, une mise en forme soignée des documents et une attention au design des interfaces.\n\nUne tâche peut associer la lecture de documents à la production d’un contenu final. L’un des scénarios décrits consiste à analyser les documents trimestriels d’une entreprise et la transcription d’une intervention, puis à préparer une présentation selon une mise en forme imposée. Le modèle peut aider à produire des documents, des tableaux et des diapositives à l’aide des moyens qui lui sont fournis ; c’est l’environnement de l’application qui génère le fichier final.\n\n### Les contenus visuels et la poursuite d’une tâche\n\nLe modèle accepte du **texte et des images**, et produit lui-même une réponse **textuelle**. Il peut relier les informations visuelles à la consigne écrite et poursuivre un travail prolongé en plusieurs étapes. Graphiques, tableaux et pages de documents servent de matière à l’analyse ; les actions supplémentaires sur les fichiers et les interfaces nécessitent les outils de l’application.\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\nLa fenêtre de contexte est de **1 million de tokens** ; en mode habituel, la réponse maximale est de **128 k tokens**. La limite fiable des connaissances intégrées est **juin 2026**. Le fabricant prévoit la possibilité de modifier l’effort et les outils disponibles au cours de la conversation, ainsi que de compresser l’historique à la demande. Ces fonctions nécessitent la prise en charge de l’environnement. Si l’application restitue un raisonnement enregistré, Sonnet 5.5 lit ses propres blocs, ceux de Sonnet 5, d’Opus 4.8, d’Haiku 4.5 et des modèles antérieurs ; les blocs d’Opus 5, d’Opus 5.5, de Fable et de Mythos sont incompatibles avec lui. La possibilité de transférer ses blocs à un autre modèle dépend de la paire concernée et de la prise en charge par la méthode. Les blocs incompatibles sont écartés, et les tours suivants se déroulent sans le raisonnement précédent. Modifier des messages antérieurs, l’instruction système ou les anciennes définitions d’outils peut rompre les liens entre les blocs et, lors de leur vérification, entraîner le rejet de la requête ou l’exclusion des blocs concernés.\n\n### Le raisonnement adaptatif et le travail entre les outils\n\nLe mode standard est le raisonnement adaptatif, avec `effort` réglé sur `high`. Cinq niveaux d’effort sont disponibles : `low`, `medium`, `high`, `xhigh` et `max`. Pour une tâche d’agent bien définie, Anthropic recommande de commencer par `medium` ; pour un travail plus difficile et plus long, par `high`. Le niveau approprié dépend de la tâche et du degré de détail attendu.\n\nLe mode distinct `between_tools` supprime le raisonnement préalable à la première action et le conserve entre les appels aux outils. Il n’est pris en charge qu’avec `low`, `medium` et `high`. Les niveaux `xhigh` et `max` nécessitent le mode adaptatif. Sonnet 5.5 ne prend en charge ni la désactivation complète du raisonnement ni un budget manuel d’extended thinking.\n\n### Les conditions précises d’exécution\n\nSi la méthode prend en charge le pilotage des outils, le choix automatique `auto` et la désactivation `none` sont admis. Le modèle du fabricant ne prend pas en charge les options forcées qui imposent un outil quelconque (`any`) ou un outil désigné par son nom (`tool`). En mode `between_tools`, l’effort ne peut pas être modifié au cours de la conversation ; en mode adaptatif habituel, le fabricant prévoit ce réglage. Le travail avec les résultats des outils nécessite de conserver un historique cohérent.\n\nDans une méthode prenant en charge ces réglages, les valeurs non standard de `temperature`, `top_p` et `top_k` ne sont pas acceptées ; le format et le style de réponse souhaités se définissent dans la consigne.\n\nDans cette version, la nouvelle segmentation du texte en tokens conserve les caractéristiques de la génération Sonnet 5. Pour estimer le volume d’une requête, il faut tenir compte du contenu des documents, et pas seulement du nombre de caractères. Le développement courant et les tâches de recherche font partie des usages principaux du modèle, mais certaines demandes sensibles sont limitées par ses mécanismes de protection.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "ba090dffb90392187c1364d13396de3e68afd258c2a94dd4f55dcef4f20ac7ff", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "fr-ch", "methods": [ { "html": "anthropic/claude-sonnet-5.5:batchClaude Sonnet 5.5 est conçu pour les tâches de développement, d’analyse et de préparation de documents dont le périmètre est bien défini. Il privilégie une rédaction claire, une présentation soignée et un travail suivi avec les outils.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Claude Sonnet 5.5 s’adresse aux tâches bien définies : écrire du code, corriger des erreurs, analyser des informations et préparer des contenus professionnels. Selon Anthropic, il est conçu pour des itérations rapides, où l’on peut examiner le résultat, préciser la demande et poursuivre le travail. Sa présentation met notamment en avant une rédaction claire, une mise en forme soignée des documents et une attention au design des interfaces.
Une tâche peut associer la lecture de documents à la production d’un contenu final. L’un des scénarios décrits consiste à analyser les documents trimestriels d’une entreprise et la transcription d’une intervention, puis à préparer une présentation selon une mise en forme imposée. Le modèle peut aider à produire des documents, des tableaux et des diapositives à l’aide des moyens qui lui sont fournis ; c’est l’environnement de l’application qui génère le fichier final.
Le modèle accepte du texte et des images, et produit lui-même une réponse textuelle. Il peut relier les informations visuelles à la consigne écrite et poursuivre un travail prolongé en plusieurs étapes. Graphiques, tableaux et pages de documents servent de matière à l’analyse ; les actions supplémentaires sur les fichiers et les interfaces nécessitent les outils de l’application.
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.
La fenêtre de contexte est de 1 million de tokens ; en mode habituel, la réponse maximale est de 128 k tokens. La limite fiable des connaissances intégrées est juin 2026. Le fabricant prévoit la possibilité de modifier l’effort et les outils disponibles au cours de la conversation, ainsi que de compresser l’historique à la demande. Ces fonctions nécessitent la prise en charge de l’environnement. Si l’application restitue un raisonnement enregistré, Sonnet 5.5 lit ses propres blocs, ceux de Sonnet 5, d’Opus 4.8, d’Haiku 4.5 et des modèles antérieurs ; les blocs d’Opus 5, d’Opus 5.5, de Fable et de Mythos sont incompatibles avec lui. La possibilité de transférer ses blocs à un autre modèle dépend de la paire concernée et de la prise en charge par la méthode. Les blocs incompatibles sont écartés, et les tours suivants se déroulent sans le raisonnement précédent. Modifier des messages antérieurs, l’instruction système ou les anciennes définitions d’outils peut rompre les liens entre les blocs et, lors de leur vérification, entraîner le rejet de la requête ou l’exclusion des blocs concernés.
Le mode standard est le raisonnement adaptatif, avec effort réglé sur high. Cinq niveaux d’effort sont disponibles : low, medium, high, xhigh et max. Pour une tâche d’agent bien définie, Anthropic recommande de commencer par medium ; pour un travail plus difficile et plus long, par high. Le niveau approprié dépend de la tâche et du degré de détail attendu.
Le mode distinct between_tools supprime le raisonnement préalable à la première action et le conserve entre les appels aux outils. Il n’est pris en charge qu’avec low, medium et high. Les niveaux xhigh et max nécessitent le mode adaptatif. Sonnet 5.5 ne prend en charge ni la désactivation complète du raisonnement ni un budget manuel d’extended thinking.
Si la méthode prend en charge le pilotage des outils, le choix automatique auto et la désactivation none sont admis. Le modèle du fabricant ne prend pas en charge les options forcées qui imposent un outil quelconque (any) ou un outil désigné par son nom (tool). En mode between_tools, l’effort ne peut pas être modifié au cours de la conversation ; en mode adaptatif habituel, le fabricant prévoit ce réglage. Le travail avec les résultats des outils nécessite de conserver un historique cohérent.
Dans une méthode prenant en charge ces réglages, les valeurs non standard de temperature, top_p et top_k ne sont pas acceptées ; le format et le style de réponse souhaités se définissent dans la consigne.
Dans cette version, la nouvelle segmentation du texte en tokens conserve les caractéristiques de la génération Sonnet 5. Pour estimer le volume d’une requête, il faut tenir compte du contenu des documents, et pas seulement du nombre de caractères. Le développement courant et les tâches de recherche font partie des usages principaux du modèle, mais certaines demandes sensibles sont limitées par ses mécanismes de protection.
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-sonnet-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-sonnet-5.5:batch, anthropic/claude-sonnet-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 $0.002 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.01 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0001 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0025 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h $0.004 / 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 $0.002 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.01 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0001 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0025 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h $0.004 / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${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-sonnet-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-sonnet-5.5:batch', 'anthropic/claude-sonnet-5.5']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"anthropic/claude-sonnet-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-sonnet-5.5:batch
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.