{ "aboutHtml": "

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": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "4c6d48adb3a038c4c1f655297b04635b73a45b2f15752c891c603a577b69dffc", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "he", "methods": [ { "html": "

A

Anthropic: Claude Sonnet 4.5

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

התחלה

Claude 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.

סוגי קלט נתמכים: טקסט
תוצאות: טקסט

על המודל

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.

זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions

סוגי קלט: text
סוגי פלט: text
פורמט פלט: json או SSE

שדה	סוג	דרישה	ערכים ומגבלות	ברירת מחדל
שדה`model`	סוג`string`	דרישהחובה	ערכים ומגבלות claude-sonnet-4-5-20250929-thinking	ברירת מחדל—
שדה`messages`	סוג`message[]`	דרישהחובה	ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: ⁦1⁩	ברירת מחדל—
שדה`messages[].role`	סוג`string`	דרישהחובה	ערכים ומגבלות תלוי במודל	ברירת מחדל—
שדה`messages[].content`	סוג`string`	דרישהרשות	ערכים ומגבלות חל כאשר: שיחת טקסט	ברירת מחדל—
שדה`stream`	סוג`boolean`	דרישהרשות	ערכים ומגבלות	ברירת מחדלfalse

שילובים של חומרי קלט

טקסט · טקסט UTF8

messages[].content

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה

פרמטר	מפרט
פרמטר`content_type`	מפרטapplication/json
פרמטר`required`	מפרטmodel, messages
פרמטר`material_types`	מפרטtext
פרמטר`messages`	מפרטמערך הודעות במבנה role/content
פרמטר`file_material`	מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ
פרמטר`optional_controls`	מפרטstream
פרמטר`control_scope`	מפרטשיחת טקסט; stream הוא ערך בוליאני וברירת המחדל שלו היא false.
פרמטר`output_modalities`	מפרטtext
פרמטר`hosted_operations`	מפרטfalse
פרמטר`multimodal_input_binding`	מפרטnull

כינויים לשיטה: /chat/completions

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.

תעריפים

מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.

מצב מהיר: לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר
מצב Flex: לא צוין כאשר נבחר מצב flex
מאמץ חשיבה מרבי: לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)

תעריפי Ailoot

מחירים לפי תצורה

תצורה	טבלת תעריפים	חיוב
תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים	טבלת תעריפיםתעריף בסיס	חיוב קלט · טוקני קלט $0.006 / 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 — / 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 →

דוגמאות לבקשות

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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":"claude-sonnet-4-5-20250929-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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\n

from 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="claude-sonnet-4-5-20250929-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\n

קבלה ושמירה של תוצאות

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json או SSE

שמירת כל התוצאות שהושלמו

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.

כשצריך לבדוק את התגובה המקורית

שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.

שדות התגובה

שדה	סוג
שדה`choices[].index`	סוגinteger
שדה`choices[].message.content`	סוגstring\|null
שדה`choices[].message.tool_calls`	סוגtool_call[]
שדה`choices[].message.reasoning_content`	סוגstring
שדה`choices[].message.reasoning_details`	סוגobject\|array
שדה`choices[].finish_reason`	סוגstring\|null
שדה`usage`	סוגobject

שגיאות והשלבים הבאים

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.

כינויים

כינויים למודל

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

כינויים לנתיבי שיטות

/chat/completions

מזהי מודלים קשורים IDs

claude-sonnet-4-5-20250929-thinking

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "claude-sonnet-4-5-20250929-thinking", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "claude-sonnet-4-5-20250929-thinking", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|claude-sonnet-4-5-20250929-thinking", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.6, "cache_write": 7.5, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "שדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים", "http_status": 400, "recovery": "תקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [ "Model context is not an output cap.", "Send the conversation as text messages. Stream must be a boolean; omitted stream defaults to false." ], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "טקסט UTF8" } ], "operation_modes": [ "conversation" ], "outputs": { "all_results": "שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "choices[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "choices[].message.content", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "choices[].message.tool_calls", "type": "tool_call[]" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_content", "type": "string" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_details", "type": "object|array" }, { "description": null, "name": "choices[].finish_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "json או SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "claude-sonnet-4-5-20250929-thinking" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "min_items": 1, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": false, "type": "string", "when": "שיחת טקסט" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Text conversation at the exact model ID and method path.", "unsupported": [ "additional models/models list", "plugins", "route", "hosted tools; ordinary client function tools remain separate", "non-text output modalities", "provider.options overrides", "one-hour prompt-cache TTL" ] }, "hints": [ "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." ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "שיחת טקסט; stream הוא ערך בוליאני וברירת המחדל שלו היא false.", "file_material": "מסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "מערך הודעות במבנה role/content", "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "stream" ], "output_modalities": [ "text" ], "required": [ "model", "messages" ] }, "lifecycle": { "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path" }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "method_aliases": [ "/chat/completions" ], "operation_modes": [ "text_chat" ], "output": { "content": "choices[].message.content or stream delta", "family": "text", "format": "json or supported SSE", "tool_calls": "retain actual returned function calls" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "תעריפי הבסיס לטוקנים", "units": [ { "amount": "0.006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.03000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00003", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.0075000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000075", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "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\":\"claude-sonnet-4-5-20250929-thinking\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}],\"stream\":false}')\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\n", "label": "curl · retained exact creation", "language": "bash" }, { "code": "from 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=\"claude-sonnet-4-5-20250929-thinking\", messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}], stream=False)\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\"))\n", "label": "Python SDK · all choices", "language": "python" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "chat", "hints": [ "Send exact model ID with messages.", "Context length is not an output cap.", "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding." ], "http": "POST", "in": 6, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI Chat", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [ "/chat/completions" ], "out": 30, "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Not specified", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.03000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00003", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.0075000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000075", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "claude-sonnet-4-5-20250929-thinking", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": "0.006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.03000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00003", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.0075000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000075", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } } ], "model_id": "claude-sonnet-4-5-20250929-thinking", "nativeProvenance": { "input_facts_canonical_sha256": "58edad92a3b750f6a91986dc3c243981461fa4d19a9d5e1bcbb365b89aa5662e", "input_html_sha256": "29c043579abf64ac028c85a78320c08f37689ed03986b2319ca3b217407c94d8", "private_audit_sha256": "8ae371b485e66884db89ca361ba0408d86a374ee4a9828d539aefe375b15397e", "role": "historical-normalized-input-audit-hashes", "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2" }, "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/he/claude-sonnet-4-5-20250929-thinking/", "description": "Claude 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.", "locale": "he", "md_url": "https://ailoot.ai/models/he/claude-sonnet-4-5-20250929-thinking/index.md", "title": "Anthropic: Claude Sonnet 4.5 — Ailoot", "url": "https://ailoot.ai/models/he/claude-sonnet-4-5-20250929-thinking/" }, "rawModel": { "about": "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.", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "Anthropic", "available": null, "canonical_model": "claude-sonnet-4-5-20250929-thinking", "capabilities": { "context_length": 1000000, "manufacturer_input": [ "text", "image", "file" ], "manufacturer_output": [ "text" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.03000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00003", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ], "summary": "התמחור המלא של התצורה מופיע בפרטים." } ], "ctx": null, "entity_type": "model", "formats": [ "chat" ], "id": "claude-sonnet-4-5-20250929-thinking", "input": [ "text" ], "kind": "text", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": 0.6, "cache_write": 7.5, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "שדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים", "http_status": 400, "recovery": "תקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [ "Model context is not an output cap.", "Send the conversation as text messages. Stream must be a boolean; omitted stream defaults to false." ], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "טקסט UTF8" } ], "operation_modes": [ "conversation" ], "outputs": { "all_results": "שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "choices[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "choices[].message.content", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "choices[].message.tool_calls", "type": "tool_call[]" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_content", "type": "string" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_details", "type": "object|array" }, { "description": null, "name": "choices[].finish_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "json או SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "claude-sonnet-4-5-20250929-thinking" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "min_items": 1, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": false, "type": "string", "when": "שיחת טקסט" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Text conversation at the exact model ID and method path.", "unsupported": [ "additional models/models list", "plugins", "route", "hosted tools; ordinary client function tools remain separate", "non-text output modalities", "provider.options overrides", "one-hour prompt-cache TTL" ] }, "hints": [ "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." ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "שיחת טקסט; stream הוא ערך בוליאני וברירת המחדל שלו היא false.", "file_material": "מסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "מערך הודעות במבנה role/content", "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "stream" ], "output_modalities": [ "text" ], "required": [ "model", "messages" ] }, "lifecycle": { "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path" }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "method_aliases": [ "/chat/completions" ], "operation_modes": [ "text_chat" ], "output": { "content": "choices[].message.content or stream delta", "family": "text", "format": "json or supported SSE", "tool_calls": "retain actual returned function calls" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "תעריפי הבסיס לטוקנים", "units": [ { "amount": "0.006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.03000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00003", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.0075000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000075", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "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\":\"claude-sonnet-4-5-20250929-thinking\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}],\"stream\":false}')\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\n", "label": "curl · retained exact creation", "language": "bash" }, { "code": "from 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=\"claude-sonnet-4-5-20250929-thinking\", messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}], stream=False)\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\"))\n", "label": "Python SDK · all choices", "language": "python" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "chat", "hints": [ "Send exact model ID with messages.", "Context length is not an output cap.", "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding." ], "http": "POST", "in": 6, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI Chat", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [ "/chat/completions" ], "out": 30, "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Not specified", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.03000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00003", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.0075000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000075", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "claude-sonnet-4-5-20250929-thinking", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": "0.006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.03000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00003", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.0075000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000075", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "model_aliases": [ { "canonical_model_id": "claude-sonnet-4-5-20250929-thinking", "request_model_id": "claude-sonnet-4-5-20250929-thinking", "route_label": "Ultra" } ], "name": "Anthropic: Claude Sonnet 4.5", "price": { "in": 6, "in_label": null, "out": 30, "out_label": null, "scope_label": "Token rates", "sort_in": 6, "sort_out": 30, "varies": false }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "OpenAI Chat · Base token rates", "units": [ { "amount": "0.006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.03000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00003", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.0075000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000075", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "public_id": "claude-sonnet-4-5-20250929-thinking", "short": "Claude 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." }, "renderer_schema": { "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.", "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers." }, "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html", "representationNotes": { "current_reference": { "about_json_pointer": "/aboutHtml", "methods": [ { "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/0/html", "method_ordinal": 0 } ], "role": "current-semantic-reference" }, "raw_input": { "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples", "json_pointers": [ "/rawModel", "/methods/0/rawMethod" ], "role": "historical-owner-input" }, "schema": "ailoot-native-model-representations-v1" }, "schema": "ailoot-static-model-facts-v1", "schema_version": 1, "shortText": "Claude 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.", "source": { "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1", "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036", "raw_model_json_sha256": "e65b14f2fe920407b7e4d7a18bd04fbf5407eb4ad4442e7e190015dfe4af8726", "renderer_sha256": "c36bd89b8b0dac234af52bf68530df83530b908ec7a9f2e1de2483fe236ae910" }, "sourceRevision": "c673ab7b406e0c5a7a9e019ec498de3a9385434924d9449a39be0ce4c84a1c3b" }