Anthropic: Claude Haiku 5.5 (batch)

A Claude Haiku 5.5 az Anthropic kisméretű modellkiadása nagy mennyiségű, késleltetésérzékeny feladatokra. Fő felhasználásai közé tartozik az osztályozás, a továbbirányítás, az információkinyerés, az összefoglalás, a beszélgetéstömörítés és a célzott alügynökmunka. Szöveget és képeket fogad, és szöveget generál. Egy hasznos feladatleírás szűk kérdést és egyértelmű eredményt ad neki: kategóriát, meghatározott mezőkészletet, rövid összefoglalót vagy egy nagyobb feladat másik részéhez fontos bizonyítékot. Őrizze meg a forrásazonosítókat az eredmény mellett, hogy az alkalmazás a kinyert információt az eredeti anyaghoz kapcsolhassa.

Az Anthropic ezt a kiadást valós idejű ügyfélszolgálatra, böngészőhasználatra és rövid programozási részfeladatokra is pozicionálja az ismétlődő elemzés mellett. Kiegészítheti a Claude Sonnet 5.5 vagy Claude Opus 5.5 modellt olyan munkafolyamatban, ahol a nagyobb modell egy ambiciózus projektet kezel, a Haiku pedig behatárolt lekérdezést vagy összefoglalót készít. Ügyfélszolgálati feladathoz adja meg a kérdést és az engedélyezett referenciaanyagot, majd határozza meg a hangnemet és a visszaadandó tartalmat. Programozási részfeladathoz azonosítsa a megfelelő fájlokat vagy részleteket és a konkrét kérdést ahelyett, hogy befejezési feltétel nélküli, nyitott projektet rendelne hozzá.

A dokumentált kontextusablak egymillió token, szokásos generálásnál legfeljebb 128 000 kimeneti tokennel. A gondolkodási tokenek beleszámítanak a generálási keretbe, ezért az eredményhez a gondolkodásnak és a látható szövegnek is hely kell. A megbízható ismeretek időhatára 2026 júniusa; a későbbi információkhoz megadott bizonyíték vagy keresőeszköz szükséges. Az Anthropic külön dokumentál egy csak kötegelt feldolgozásnál használható bétát, amely e kiadás kimenetét 300 000 tokenre emelheti. Ehhez a nagyobb kerethez a szolgáltató kibővített kimeneti funkciója szükséges, és ez különbözik a szokásos korláttól. Az aszinkron köteg egymástól függetlenül kezeli a kéréseket, ezért olyan dokumentum- vagy rekordgyűjteményekhez hasznos, amelyek eredményei a feldolgozás után, nem azonnal szükségesek.

Az adaptív gondolkodás alapértelmezés szerint engedélyezett, és a gondolkodási mélység fő vezérlője az effort. A szintek low, medium, high, xhigh és max; az alapérték medium. Az Anthropic a legtöbb munkához a medium, tartósabb feladatokhoz vagy szigorú utasításkövetéshez a high, egyszerűbb, rövid kérésekhez pedig a low értéket ajánlja. A gondolkodás low, medium vagy high szinten kikapcsolható; xhigh vagy max szinten a kikapcsolása elutasításra kerül. A közvetlen választ kérő prompt nem helyettesíti ezt a vezérlőt. A Haiku 4.5 manuális budget_tokens beállításai nem vihetők át erre a kiadásra, és a dokumentált interfészben el kell hagyni a temperature, top_p és top_k paramétereket.

A Haiku 5.5 a korábbi Claude generációkban bevezetett újabb tokenizálót használja, és az Anthropic becslése szerint ugyanaz a szöveg a tartalmától függően körülbelül 30%-kal több tokent használhat, mint a Haiku 4.5 esetében. A korábbi asszisztenskörök gondolkodási blokkjait is megőrzi, ezért a beszélgetés mérete nem csak a tokenizáló változása miatt nőhet. A gyorsítótárazható prompt minimális hossza 512 token. Őrizze meg változatlanul a korábbi köröket, ha megőrzi a gondolkodási tartalmat, az új utasításokat pedig a legújabb körbe tegye. A felső szintű effort módosítása érvényteleníti a beszélgetés üzenet-gyorsítótárát; a szolgáltató külön bétát dokumentál az effort adaptív beszélgetéseken belüli módosítására. E képességek egyike sem bizonyít gyorsítótár-találatot egy adott kérésnél.

Lekéréshez a modell promptolási útmutatója azt ajánlja, hogy a keresőeszközzel együtt adja meg az aktuális dátumot, és tartsa változatlanul az eredeti rendszer- és eszközdefiníciókat. Ha a beszélgetés egy későbbi napon folytatódik, adjon friss dátumot a legújabb körben. Mondja meg, mit kell megtalálni, és a következtetés kérése előtt őrizze meg a visszaadott forrásokat. Például egy szemléltető feladat megadott szoftververzió dokumentált viselkedését kérheti, majd a lekért részletre épülő rövid magyarázatot. Az alkalmazás adja a keresőeszközt, és visszaadja annak tényleges eredményeit; a modell javasolt lekérdezése nem bizonyítja, hogy a lekérdezés megtörtént.

Strukturált JSON-kimenet és eszközök együttes használatánál az útmutató egy konkrét kölcsönhatást dokumentál: kikapcsolt gondolkodás mellett a Haiku kihagyhat egy szükséges eszközhívást. Az Anthropic az ilyen kérésekhez adaptív gondolkodást ajánl, vagy a végső JSON-követelmény elkülönítését az eszközlépéstől. Határozza meg a kimeneti mezőket, és tegye egyértelművé, hogy a végső válasz az eszközeredmények után következik. Egy adatkinyerési feladatleírás megnevezheti a kötelező mezőket és a hiányzó értékek ábrázolását, míg egy lekérdezési feladatleírás előbb a kitöltésükhöz szükséges bizonyítékot kérheti. A válaszblokkokat típusuk szerint olvassa, mert a válasz nem feltétlenül az első blokk, és a gondolkodási szöveg alapértelmezés szerint kimarad.

Hosszabb ügynökpromptoknál az Anthropic megjegyzi, hogy a low erőfeszítési szint korán leállhat, kihagyhat egy keresést vagy mellőzhet egy ellenőrzést. Útmutatója egyértelmű befejezési utasításokat és a kódmódosítások tényleges ellenőrzését ajánlja, mielőtt azokat befejezettként jelentenék. Készítse elő a várt eredményt és az azt igazoló bizonyítékot: egy jelentés kiválasztott részleteit, egy kódjavaslat megváltozott viselkedését vagy egy dokumentumból kinyert mezőket. Az útmutató a feladat közben érkező felhasználói üzenetet is megkülönbözteti az eszközkimenettől: az új felhasználói utasítások felhasználói körbe tartoznak, a visszaadott eszközbizonyítékok pedig külön maradnak.

E kiadásnak saját védelmei vannak, és visszautasítást adhat többek között kiberkárokozás, biológiai károkozás, versengő modellek fejlesztése vagy más tiltott felhasználás esetén. A szolgáltató nem dokumentál kiszolgálóoldali tartalékmegoldást a Haiku 5.5 modellhez. Útmutatója azt is megjegyzi, hogy az xhigh erőfeszítési szint néha látható válaszszöveg nélkül zárhat le egy többkörös választ, és a gondolkodásszerű szöveg gyakrabban jelenhet meg low szinten vagy kikapcsolt gondolkodás mellett. Ezek olyan konkrét viselkedések, amelyekkel számolni kell, ha a munkafolyamat látható, strukturált eredményt kíván. Szokásos adatkinyeréshez vagy összefoglaláshoz használjon célzott forrást, meghatározott kimenetet és a feladathoz illő erőfeszítési szintet.