Claude Sonnet 4.5 הוא מהדורת Sonnet של Anthropic המתמקדת בפיתוח תוכנה, במשימות סוכנים מורכבות ובשימוש במחשב, עם שיפורים בהנמקה ובמתמטיקה. הוא מקבל טקסט ותמונות ויוצר טקסט. הגרסה מתארת עבודה מתמשכת לאורך כמה שלבים, הבנת קוד ושינויים הנוגעים לפרויקט רחב יותר ולא לפונקציה מבודדת אחת. תדריך מועיל מגדיר את ההתנהגות הנדרשת, את חומר המקור הרלוונטי ואת התוצר שיש לספק: תיקון מוצע, הסבר מימוש, ניתוח מסמך או תשובה מובנית.
לעבודת תוכנה, ספקו את מגבלות הפרויקט, את הקבצים או הקטעים הרלוונטיים, את השגיאה שנצפתה ודוגמה מוגדרת לתוצאה הצפויה. בקשו את הקוד המושפע והסבר כיצד השינוי המוצע מטפל בדוגמה הזאת. היצרן מציג את המודל כמתאים לבניית סוכנים ולהתקדמות במשימות פיתוח בעזרת כלים. היישום שסביבו קורא ועורך קבצים, מריץ פקודה או בדיקה ומחזיר את הפלט שלה בפועל; המודל מסיק מסקנות מהראיות האלה. שמרו בדוח הסופי על ההבחנה בין השינוי המוצע לבין הבדיקה שהושלמה.
שימוש במחשב הוא יישום נפרד של יכולות הראייה והסוכנים שלו. גרסת Anthropic מדגימה אינטראקציה עם דפדפן, ניווט בדפים ועבודה עם גיליונות אלקטרוניים דרך סביבה מחוברת. תדריך חזותי יכול לספק צילום מסך, לציין את המטרה ולהגדיר אילו פעולות היישום מתיר. היישום מבצע לאחר מכן את האינטראקציה שנבחרה ומחזיר את המסך שהשתנה או תוצאה אחרת. באופן דומה, המודל יכול להכין תוכן וקוד למסמכים, לגיליונות ולשקופיות, והסביבה מפיקה את הקובץ המוגמר. הבנת טקסט ותמונות אינה הופכת את המודל למחולל מובנה של תמונות או אודיו.
המפרט המדויק של היצרן מציין חלון הקשר של 200K טוקנים ועד 64K טוקני פלט. הידע המהימן שלו מעודכן עד ינואר 2025, בנפרד ממועד סיום נתוני האימון המאוחר יותר המופיע בעמוד. שמרו על גבולות מסמכים, תוויות עמודים, יחידות ומזהי קוד ברורים בקלט ארוך, ושמרו מקום לתשובה המבוקשת ולהנמקה. היצרן מתעד גם מודעות להקשר במהדורה הזאת, כך שהתהליך הנתמך שלה עוקב אחר המקום שנותר במהלך שיחה. הדבר עוזר לנהל משימה מתמשכת בתוך החלון שלה; הוא אינו מחליף את החלון בקיבולת גדולה יותר של מהדורת Sonnet מאוחרת יותר.
Sonnet 4.5 תומך בתשובות רגילות ובחשיבה מורחבת המוגדרת ידנית. במצב השני, budget_tokens מגדיר יעד להנמקה הפנימית לפני התשובה הגלויה. המינימום המתועד הוא 1,024 טוקנים, ובדרך כלל התקציב חייב להיות נמוך מ-max_tokens כי החשיבה והתשובה הסופית חולקות את מכסת היצירה. התקציב הוא יעד ולא הבטחה לצרוך בדיוק את מספר הטוקנים הזה. למהדורה הזאת אין מצב חשיבה מסתגלת או בקרות מאמץ המתוארים למודלי Sonnet מאוחרים יותר. בחרו את עומק הניתוח המבוקש והשאירו מכסה מספקת לתשובה סופית שימושית.
תכונת הבטא interleaved-thinking של היצרן מאפשרת ל-Sonnet 4.5 להסיק מסקנות בין קריאות לכלים בתוך תור, ולהשתמש בתצפיות שהוחזרו כדי להחליט על השלב הבא. היא דורשת את תכונת הבטא המתועדת בתהליך Messages הנתמך. במקרה הזה, תקציב החשיבה יכול לעלות על max_tokens כי הוא משתרע על כמה בלוקי חשיבה באותו תור assistant. החזירו תוצאות כלים עם תוכן החשיבה המשויך ללא שינוי, כולל החתימה שלו; עריכת התוכן הזה פוסלת אותו. לכן משימת מחקר או ניפוי שגיאות יכולה לשלב לסירוגין בדיקה מוצעת, תוצאה אמיתית שהוחזרה וניתוח מעודכן, בלי להתייחס להצעה טקסטואלית כפעולה שהושלמה.
לחומר חזותי, היצרן תומך ב-JPEG, PNG, GIF ו-WebP ומשתמש רק בפריים הראשון של אנימציה. רמת עיבוד התמונות המובנית הרגילה המשמשת במהדורה הזאת מוגבלת ל-1,568 פיקסלים בצלע הארוכה ול-1,568 טוקנים חזותיים; תמונות גדולות יותר מוקטנות. מדריך התמונות של היצרן מציין עד 100 תמונות בכל בקשת API למודלים עם הקשר של 200K, בכפוף לתנאי גודל תמונה ובקשה כוללת שעשויים להתמלא קודם. הציבו תמונות לפני השאלה כשזה מעשי, תנו תוויות לתמונות מרובות ושמרו על טקסט קטן או תוויות תרשימים. המדריך ממליץ על תמונות ברורות ועל שמירת די הקשר מסביב כדי לפרש את הפרט הנראה.
עריכת הקשר וכלי זיכרון הוצגו לצד המודל הזה כדי לתמוך בתהליכי סוכנים ארוכים יותר. אלה דרכים הנתמכות ביישום לשמור מצב מועיל או להסיר חומר ישן מכלים; הן אינן זיכרון מודל בלתי מוגבל או תכונת צמצום ההקשר בשרת שהופיעה מאוחר יותר. למשימה מרובת שלבים, שמרו את ההחלטות שכבר התקבלו, את השאלה שנותרה ואת הראיות הדרושות לשלב הבא. Anthropic מתארת גם עמידות חזקה יותר להוראות נסתרות בתוכן חיצוני, ומציינת שמסווגים ייחודיים למודל עלולים לפעמים לסמן חומר לא מזיק. התוצאה השימושית נשארת תוצר הניתן לבדיקה ומקושר לראיות שסופקו, תוך הפרדה בין המצבים והמגבלות המדויקים של Sonnet 4.5 לבין גרסאות מאוחרות יותר.
", "aboutText": "Claude Sonnet 4.5 הוא מהדורת Sonnet של Anthropic המתמקדת בפיתוח תוכנה, במשימות סוכנים מורכבות ובשימוש במחשב, עם שיפורים בהנמקה ובמתמטיקה. הוא מקבל טקסט ותמונות ויוצר טקסט. הגרסה מתארת עבודה מתמשכת לאורך כמה שלבים, הבנת קוד ושינויים הנוגעים לפרויקט רחב יותר ולא לפונקציה מבודדת אחת. תדריך מועיל מגדיר את ההתנהגות הנדרשת, את חומר המקור הרלוונטי ואת התוצר שיש לספק: תיקון מוצע, הסבר מימוש, ניתוח מסמך או תשובה מובנית.\n\nלעבודת תוכנה, ספקו את מגבלות הפרויקט, את הקבצים או הקטעים הרלוונטיים, את השגיאה שנצפתה ודוגמה מוגדרת לתוצאה הצפויה. בקשו את הקוד המושפע והסבר כיצד השינוי המוצע מטפל בדוגמה הזאת. היצרן מציג את המודל כמתאים לבניית סוכנים ולהתקדמות במשימות פיתוח בעזרת כלים. היישום שסביבו קורא ועורך קבצים, מריץ פקודה או בדיקה ומחזיר את הפלט שלה בפועל; המודל מסיק מסקנות מהראיות האלה. שמרו בדוח הסופי על ההבחנה בין השינוי המוצע לבין הבדיקה שהושלמה.\n\nשימוש במחשב הוא יישום נפרד של יכולות הראייה והסוכנים שלו. גרסת Anthropic מדגימה אינטראקציה עם דפדפן, ניווט בדפים ועבודה עם גיליונות אלקטרוניים דרך סביבה מחוברת. תדריך חזותי יכול לספק צילום מסך, לציין את המטרה ולהגדיר אילו פעולות היישום מתיר. היישום מבצע לאחר מכן את האינטראקציה שנבחרה ומחזיר את המסך שהשתנה או תוצאה אחרת. באופן דומה, המודל יכול להכין תוכן וקוד למסמכים, לגיליונות ולשקופיות, והסביבה מפיקה את הקובץ המוגמר. הבנת טקסט ותמונות אינה הופכת את המודל למחולל מובנה של תמונות או אודיו.\n\nהמפרט המדויק של היצרן מציין חלון הקשר של 200K טוקנים ועד 64K טוקני פלט. הידע המהימן שלו מעודכן עד ינואר 2025, בנפרד ממועד סיום נתוני האימון המאוחר יותר המופיע בעמוד. שמרו על גבולות מסמכים, תוויות עמודים, יחידות ומזהי קוד ברורים בקלט ארוך, ושמרו מקום לתשובה המבוקשת ולהנמקה. היצרן מתעד גם מודעות להקשר במהדורה הזאת, כך שהתהליך הנתמך שלה עוקב אחר המקום שנותר במהלך שיחה. הדבר עוזר לנהל משימה מתמשכת בתוך החלון שלה; הוא אינו מחליף את החלון בקיבולת גדולה יותר של מהדורת Sonnet מאוחרת יותר.\n\nSonnet 4.5 תומך בתשובות רגילות ובחשיבה מורחבת המוגדרת ידנית. במצב השני, budget_tokens מגדיר יעד להנמקה הפנימית לפני התשובה הגלויה. המינימום המתועד הוא 1,024 טוקנים, ובדרך כלל התקציב חייב להיות נמוך מ-max_tokens כי החשיבה והתשובה הסופית חולקות את מכסת היצירה. התקציב הוא יעד ולא הבטחה לצרוך בדיוק את מספר הטוקנים הזה. למהדורה הזאת אין מצב חשיבה מסתגלת או בקרות מאמץ המתוארים למודלי Sonnet מאוחרים יותר. בחרו את עומק הניתוח המבוקש והשאירו מכסה מספקת לתשובה סופית שימושית.\n\nתכונת הבטא interleaved-thinking של היצרן מאפשרת ל-Sonnet 4.5 להסיק מסקנות בין קריאות לכלים בתוך תור, ולהשתמש בתצפיות שהוחזרו כדי להחליט על השלב הבא. היא דורשת את תכונת הבטא המתועדת בתהליך Messages הנתמך. במקרה הזה, תקציב החשיבה יכול לעלות על max_tokens כי הוא משתרע על כמה בלוקי חשיבה באותו תור assistant. החזירו תוצאות כלים עם תוכן החשיבה המשויך ללא שינוי, כולל החתימה שלו; עריכת התוכן הזה פוסלת אותו. לכן משימת מחקר או ניפוי שגיאות יכולה לשלב לסירוגין בדיקה מוצעת, תוצאה אמיתית שהוחזרה וניתוח מעודכן, בלי להתייחס להצעה טקסטואלית כפעולה שהושלמה.\n\nלחומר חזותי, היצרן תומך ב-JPEG, PNG, GIF ו-WebP ומשתמש רק בפריים הראשון של אנימציה. רמת עיבוד התמונות המובנית הרגילה המשמשת במהדורה הזאת מוגבלת ל-1,568 פיקסלים בצלע הארוכה ול-1,568 טוקנים חזותיים; תמונות גדולות יותר מוקטנות. מדריך התמונות של היצרן מציין עד 100 תמונות בכל בקשת API למודלים עם הקשר של 200K, בכפוף לתנאי גודל תמונה ובקשה כוללת שעשויים להתמלא קודם. הציבו תמונות לפני השאלה כשזה מעשי, תנו תוויות לתמונות מרובות ושמרו על טקסט קטן או תוויות תרשימים. המדריך ממליץ על תמונות ברורות ועל שמירת די הקשר מסביב כדי לפרש את הפרט הנראה.\n\nעריכת הקשר וכלי זיכרון הוצגו לצד המודל הזה כדי לתמוך בתהליכי סוכנים ארוכים יותר. אלה דרכים הנתמכות ביישום לשמור מצב מועיל או להסיר חומר ישן מכלים; הן אינן זיכרון מודל בלתי מוגבל או תכונת צמצום ההקשר בשרת שהופיעה מאוחר יותר. למשימה מרובת שלבים, שמרו את ההחלטות שכבר התקבלו, את השאלה שנותרה ואת הראיות הדרושות לשלב הבא. Anthropic מתארת גם עמידות חזקה יותר להוראות נסתרות בתוכן חיצוני, ומציינת שמסווגים ייחודיים למודל עלולים לפעמים לסמן חומר לא מזיק. התוצאה השימושית נשארת תוצר הניתן לבדיקה ומקושר לראיות שסופקו, תוך הפרדה בין המצבים והמגבלות המדויקים של Sonnet 4.5 לבין גרסאות מאוחרות יותר.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "דוגמה טכנית באנגלית
Repair an empty-cart total\n\nReview this Python function: def total(items): return sum(x['price'] * x['qty'] for x in items) / len(items). It crashes for an empty cart and incorrectly averages nonempty carts. Return a minimal correction preserving the function signature, plus assertions for empty, one-line and two-line carts. Explain the changed behavior briefly.Corrected Python function, three concrete assertions and a brief explanation of sum versus average.The proposed tests cover empty input and verify that two cart lines are added rather than averaged.anthropic/claude-sonnet-4.5Claude Sonnet 4.5 הוא מודל הטקסט והתמונה של Anthropic לפיתוח תוכנה, לסוכנים מורכבים, לשימוש במחשב ולעבודה אנליטית. הוא תומך בתשובות ישירות או בחשיבה מורחבת המוגדרת ידנית, עם הנמקה בין קריאות לכלים בתהליך הבטא המתועד.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Claude Sonnet 4.5 הוא מהדורת Sonnet של Anthropic המתמקדת בפיתוח תוכנה, במשימות סוכנים מורכבות ובשימוש במחשב, עם שיפורים בהנמקה ובמתמטיקה. הוא מקבל טקסט ותמונות ויוצר טקסט. הגרסה מתארת עבודה מתמשכת לאורך כמה שלבים, הבנת קוד ושינויים הנוגעים לפרויקט רחב יותר ולא לפונקציה מבודדת אחת. תדריך מועיל מגדיר את ההתנהגות הנדרשת, את חומר המקור הרלוונטי ואת התוצר שיש לספק: תיקון מוצע, הסבר מימוש, ניתוח מסמך או תשובה מובנית.
לעבודת תוכנה, ספקו את מגבלות הפרויקט, את הקבצים או הקטעים הרלוונטיים, את השגיאה שנצפתה ודוגמה מוגדרת לתוצאה הצפויה. בקשו את הקוד המושפע והסבר כיצד השינוי המוצע מטפל בדוגמה הזאת. היצרן מציג את המודל כמתאים לבניית סוכנים ולהתקדמות במשימות פיתוח בעזרת כלים. היישום שסביבו קורא ועורך קבצים, מריץ פקודה או בדיקה ומחזיר את הפלט שלה בפועל; המודל מסיק מסקנות מהראיות האלה. שמרו בדוח הסופי על ההבחנה בין השינוי המוצע לבין הבדיקה שהושלמה.
שימוש במחשב הוא יישום נפרד של יכולות הראייה והסוכנים שלו. גרסת Anthropic מדגימה אינטראקציה עם דפדפן, ניווט בדפים ועבודה עם גיליונות אלקטרוניים דרך סביבה מחוברת. תדריך חזותי יכול לספק צילום מסך, לציין את המטרה ולהגדיר אילו פעולות היישום מתיר. היישום מבצע לאחר מכן את האינטראקציה שנבחרה ומחזיר את המסך שהשתנה או תוצאה אחרת. באופן דומה, המודל יכול להכין תוכן וקוד למסמכים, לגיליונות ולשקופיות, והסביבה מפיקה את הקובץ המוגמר. הבנת טקסט ותמונות אינה הופכת את המודל למחולל מובנה של תמונות או אודיו.
המפרט המדויק של היצרן מציין חלון הקשר של 200K טוקנים ועד 64K טוקני פלט. הידע המהימן שלו מעודכן עד ינואר 2025, בנפרד ממועד סיום נתוני האימון המאוחר יותר המופיע בעמוד. שמרו על גבולות מסמכים, תוויות עמודים, יחידות ומזהי קוד ברורים בקלט ארוך, ושמרו מקום לתשובה המבוקשת ולהנמקה. היצרן מתעד גם מודעות להקשר במהדורה הזאת, כך שהתהליך הנתמך שלה עוקב אחר המקום שנותר במהלך שיחה. הדבר עוזר לנהל משימה מתמשכת בתוך החלון שלה; הוא אינו מחליף את החלון בקיבולת גדולה יותר של מהדורת Sonnet מאוחרת יותר.
Sonnet 4.5 תומך בתשובות רגילות ובחשיבה מורחבת המוגדרת ידנית. במצב השני, budget_tokens מגדיר יעד להנמקה הפנימית לפני התשובה הגלויה. המינימום המתועד הוא 1,024 טוקנים, ובדרך כלל התקציב חייב להיות נמוך מ-max_tokens כי החשיבה והתשובה הסופית חולקות את מכסת היצירה. התקציב הוא יעד ולא הבטחה לצרוך בדיוק את מספר הטוקנים הזה. למהדורה הזאת אין מצב חשיבה מסתגלת או בקרות מאמץ המתוארים למודלי Sonnet מאוחרים יותר. בחרו את עומק הניתוח המבוקש והשאירו מכסה מספקת לתשובה סופית שימושית.
תכונת הבטא interleaved-thinking של היצרן מאפשרת ל-Sonnet 4.5 להסיק מסקנות בין קריאות לכלים בתוך תור, ולהשתמש בתצפיות שהוחזרו כדי להחליט על השלב הבא. היא דורשת את תכונת הבטא המתועדת בתהליך Messages הנתמך. במקרה הזה, תקציב החשיבה יכול לעלות על max_tokens כי הוא משתרע על כמה בלוקי חשיבה באותו תור assistant. החזירו תוצאות כלים עם תוכן החשיבה המשויך ללא שינוי, כולל החתימה שלו; עריכת התוכן הזה פוסלת אותו. לכן משימת מחקר או ניפוי שגיאות יכולה לשלב לסירוגין בדיקה מוצעת, תוצאה אמיתית שהוחזרה וניתוח מעודכן, בלי להתייחס להצעה טקסטואלית כפעולה שהושלמה.
לחומר חזותי, היצרן תומך ב-JPEG, PNG, GIF ו-WebP ומשתמש רק בפריים הראשון של אנימציה. רמת עיבוד התמונות המובנית הרגילה המשמשת במהדורה הזאת מוגבלת ל-1,568 פיקסלים בצלע הארוכה ול-1,568 טוקנים חזותיים; תמונות גדולות יותר מוקטנות. מדריך התמונות של היצרן מציין עד 100 תמונות בכל בקשת API למודלים עם הקשר של 200K, בכפוף לתנאי גודל תמונה ובקשה כוללת שעשויים להתמלא קודם. הציבו תמונות לפני השאלה כשזה מעשי, תנו תוויות לתמונות מרובות ושמרו על טקסט קטן או תוויות תרשימים. המדריך ממליץ על תמונות ברורות ועל שמירת די הקשר מסביב כדי לפרש את הפרט הנראה.
עריכת הקשר וכלי זיכרון הוצגו לצד המודל הזה כדי לתמוך בתהליכי סוכנים ארוכים יותר. אלה דרכים הנתמכות ביישום לשמור מצב מועיל או להסיר חומר ישן מכלים; הן אינן זיכרון מודל בלתי מוגבל או תכונת צמצום ההקשר בשרת שהופיעה מאוחר יותר. למשימה מרובת שלבים, שמרו את ההחלטות שכבר התקבלו, את השאלה שנותרה ואת הראיות הדרושות לשלב הבא. Anthropic מתארת גם עמידות חזקה יותר להוראות נסתרות בתוכן חיצוני, ומציינת שמסווגים ייחודיים למודל עלולים לפעמים לסמן חומר לא מזיק. התוצאה השימושית נשארת תוצר הניתן לבדיקה ומקושר לראיות שסופקו, תוך הפרדה בין המצבים והמגבלות המדויקים של Sonnet 4.5 לבין גרסאות מאוחרות יותר.
POST /v1/chat/completionstexttext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות anthropic/claude-sonnet-4.5 | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring|content_part[]|null | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_calls | סוגtool_call[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_call_id | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].name | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_content | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_details | סוגobject|array | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_completion_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שדהstream_options.include_usage | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtemperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtop_p | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstop | סוגstring|string[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools | סוגfunction_tool[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות function תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.name | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.description | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.parameters | סוגJSON_schema | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtool_choice | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהparallel_tool_calls | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהresponse_format | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning_effort | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהservice_tier | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהinstructions | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
שדהfunctions | סוגfunction[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהfunction_call | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_options | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmodalities | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות text | ברירת מחדל— |
שדהprovider | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra | ברירת מחדל— |
שדהcache_control.ttl | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: 1h נדחה במיקומים המשמשים בפועל למטמון הנחיות | ברירת מחדל— |
טקסט · טקסט UTF8
messages[].content
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרmessages | מפרטמערך הודעות במבנה role/content |
פרמטרfile_material | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
פרמטרcontrol_scope | מפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים |
פרמטרoutput_modalities | מפרטtext |
פרמטרhosted_operations | מפרטfalse |
פרמטרmultimodal_input_binding | מפרטnull |
מחזור חיים: synchronous_or_streamed
שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.
אורך ההקשר אינו תקרת פלט.
קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק.
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0132 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.03 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.0006 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.0075 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה $0.012 / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכולל200,000 | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0132 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.03 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.0006 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.0075 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה $0.012 / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 2 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-200,000 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0132 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.03 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.0006 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.0075 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה $0.024 / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "anthropic/claude-sonnet-4.5", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='anthropic/claude-sonnet-4.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='anthropic/claude-sonnet-4.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהchoices[].index | סוגinteger |
שדהchoices[].message.content | סוגstring|null |
שדהchoices[].message.tool_calls | סוגtool_call[] |
שדהchoices[].message.reasoning_content | סוגstring |
שדהchoices[].message.reasoning_details | סוגobject|array |
שדהchoices[].finish_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-4.5
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
anthropic/claude-sonnet-4.5Claude Sonnet 4.5 הוא מודל הטקסט והתמונה של Anthropic לפיתוח תוכנה, לסוכנים מורכבים, לשימוש במחשב ולעבודה אנליטית. הוא תומך בתשובות ישירות או בחשיבה מורחבת המוגדרת ידנית, עם הנמקה בין קריאות לכלים בתהליך הבטא המתועד.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Claude Sonnet 4.5 הוא מהדורת Sonnet של Anthropic המתמקדת בפיתוח תוכנה, במשימות סוכנים מורכבות ובשימוש במחשב, עם שיפורים בהנמקה ובמתמטיקה. הוא מקבל טקסט ותמונות ויוצר טקסט. הגרסה מתארת עבודה מתמשכת לאורך כמה שלבים, הבנת קוד ושינויים הנוגעים לפרויקט רחב יותר ולא לפונקציה מבודדת אחת. תדריך מועיל מגדיר את ההתנהגות הנדרשת, את חומר המקור הרלוונטי ואת התוצר שיש לספק: תיקון מוצע, הסבר מימוש, ניתוח מסמך או תשובה מובנית.
לעבודת תוכנה, ספקו את מגבלות הפרויקט, את הקבצים או הקטעים הרלוונטיים, את השגיאה שנצפתה ודוגמה מוגדרת לתוצאה הצפויה. בקשו את הקוד המושפע והסבר כיצד השינוי המוצע מטפל בדוגמה הזאת. היצרן מציג את המודל כמתאים לבניית סוכנים ולהתקדמות במשימות פיתוח בעזרת כלים. היישום שסביבו קורא ועורך קבצים, מריץ פקודה או בדיקה ומחזיר את הפלט שלה בפועל; המודל מסיק מסקנות מהראיות האלה. שמרו בדוח הסופי על ההבחנה בין השינוי המוצע לבין הבדיקה שהושלמה.
שימוש במחשב הוא יישום נפרד של יכולות הראייה והסוכנים שלו. גרסת Anthropic מדגימה אינטראקציה עם דפדפן, ניווט בדפים ועבודה עם גיליונות אלקטרוניים דרך סביבה מחוברת. תדריך חזותי יכול לספק צילום מסך, לציין את המטרה ולהגדיר אילו פעולות היישום מתיר. היישום מבצע לאחר מכן את האינטראקציה שנבחרה ומחזיר את המסך שהשתנה או תוצאה אחרת. באופן דומה, המודל יכול להכין תוכן וקוד למסמכים, לגיליונות ולשקופיות, והסביבה מפיקה את הקובץ המוגמר. הבנת טקסט ותמונות אינה הופכת את המודל למחולל מובנה של תמונות או אודיו.
המפרט המדויק של היצרן מציין חלון הקשר של 200K טוקנים ועד 64K טוקני פלט. הידע המהימן שלו מעודכן עד ינואר 2025, בנפרד ממועד סיום נתוני האימון המאוחר יותר המופיע בעמוד. שמרו על גבולות מסמכים, תוויות עמודים, יחידות ומזהי קוד ברורים בקלט ארוך, ושמרו מקום לתשובה המבוקשת ולהנמקה. היצרן מתעד גם מודעות להקשר במהדורה הזאת, כך שהתהליך הנתמך שלה עוקב אחר המקום שנותר במהלך שיחה. הדבר עוזר לנהל משימה מתמשכת בתוך החלון שלה; הוא אינו מחליף את החלון בקיבולת גדולה יותר של מהדורת Sonnet מאוחרת יותר.
Sonnet 4.5 תומך בתשובות רגילות ובחשיבה מורחבת המוגדרת ידנית. במצב השני, budget_tokens מגדיר יעד להנמקה הפנימית לפני התשובה הגלויה. המינימום המתועד הוא 1,024 טוקנים, ובדרך כלל התקציב חייב להיות נמוך מ-max_tokens כי החשיבה והתשובה הסופית חולקות את מכסת היצירה. התקציב הוא יעד ולא הבטחה לצרוך בדיוק את מספר הטוקנים הזה. למהדורה הזאת אין מצב חשיבה מסתגלת או בקרות מאמץ המתוארים למודלי Sonnet מאוחרים יותר. בחרו את עומק הניתוח המבוקש והשאירו מכסה מספקת לתשובה סופית שימושית.
תכונת הבטא interleaved-thinking של היצרן מאפשרת ל-Sonnet 4.5 להסיק מסקנות בין קריאות לכלים בתוך תור, ולהשתמש בתצפיות שהוחזרו כדי להחליט על השלב הבא. היא דורשת את תכונת הבטא המתועדת בתהליך Messages הנתמך. במקרה הזה, תקציב החשיבה יכול לעלות על max_tokens כי הוא משתרע על כמה בלוקי חשיבה באותו תור assistant. החזירו תוצאות כלים עם תוכן החשיבה המשויך ללא שינוי, כולל החתימה שלו; עריכת התוכן הזה פוסלת אותו. לכן משימת מחקר או ניפוי שגיאות יכולה לשלב לסירוגין בדיקה מוצעת, תוצאה אמיתית שהוחזרה וניתוח מעודכן, בלי להתייחס להצעה טקסטואלית כפעולה שהושלמה.
לחומר חזותי, היצרן תומך ב-JPEG, PNG, GIF ו-WebP ומשתמש רק בפריים הראשון של אנימציה. רמת עיבוד התמונות המובנית הרגילה המשמשת במהדורה הזאת מוגבלת ל-1,568 פיקסלים בצלע הארוכה ול-1,568 טוקנים חזותיים; תמונות גדולות יותר מוקטנות. מדריך התמונות של היצרן מציין עד 100 תמונות בכל בקשת API למודלים עם הקשר של 200K, בכפוף לתנאי גודל תמונה ובקשה כוללת שעשויים להתמלא קודם. הציבו תמונות לפני השאלה כשזה מעשי, תנו תוויות לתמונות מרובות ושמרו על טקסט קטן או תוויות תרשימים. המדריך ממליץ על תמונות ברורות ועל שמירת די הקשר מסביב כדי לפרש את הפרט הנראה.
עריכת הקשר וכלי זיכרון הוצגו לצד המודל הזה כדי לתמוך בתהליכי סוכנים ארוכים יותר. אלה דרכים הנתמכות ביישום לשמור מצב מועיל או להסיר חומר ישן מכלים; הן אינן זיכרון מודל בלתי מוגבל או תכונת צמצום ההקשר בשרת שהופיעה מאוחר יותר. למשימה מרובת שלבים, שמרו את ההחלטות שכבר התקבלו, את השאלה שנותרה ואת הראיות הדרושות לשלב הבא. Anthropic מתארת גם עמידות חזקה יותר להוראות נסתרות בתוכן חיצוני, ומציינת שמסווגים ייחודיים למודל עלולים לפעמים לסמן חומר לא מזיק. התוצאה השימושית נשארת תוצר הניתן לבדיקה ומקושר לראיות שסופקו, תוך הפרדה בין המצבים והמגבלות המדויקים של Sonnet 4.5 לבין גרסאות מאוחרות יותר.
POST /v1/messagestextjson, sse| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות anthropic/claude-sonnet-4.5 | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
טקסט · טקסט UTF-8
מחרוזת messages[].content
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages, max_tokens |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרtext_file_material | מפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה. |
מחזור חיים: synchronous_or_streamed
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0132 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.03 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.0006 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.0075 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה $0.012 / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכולל200,000 | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0132 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.03 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.0006 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.0075 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה $0.012 / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 2 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-200,000 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0132 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.03 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.0006 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0.0075 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה $0.024 / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
{\n "model": "anthropic/claude-sonnet-4.5",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'anthropic/claude-sonnet-4.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'anthropic/claude-sonnet-4.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהid | סוגstring |
שדהmodel | סוגstring |
שדהcontent[] | סוגtext|thinking|tool_use|other content block |
שדהstop_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-4.5
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
דוגמה טכנית באנגלית
Repair an empty-cart total\n\nReview this Python function: def total(items): return sum(x['price'] * x['qty'] for x in items) / len(items). It crashes for an empty cart and incorrectly averages nonempty carts. Return a minimal correction preserving the function signature, plus assertions for empty, one-line and two-line carts. Explain the changed behavior briefly.Corrected Python function, three concrete assertions and a brief explanation of sum versus average.The proposed tests cover empty input and verify that two cart lines are added rather than averaged.