{
  "aboutHtml": "<p>A Claude Sonnet 4.5 az Anthropic Sonnet kiadása, amely a szoftverfejlesztésre, az összetett ügynökfeladatokra és a számítógép-használatra összpontosít, fejlettebb következtetési és matematikai képességekkel. Szöveget és képeket fogad, és szöveget generál. A kiadás több lépésen át tartó munkát, kódmegértést és egyetlen elszigetelt függvénynél szélesebb projektet érintő változtatásokat ismertet. Egy hasznos feladatleírás megadja az elvárt viselkedést, a megfelelő forrásanyagot és az átadandó eredményt: javasolt kódjavítást, megvalósítási magyarázatot, dokumentumelemzést vagy strukturált választ.</p><p>Szoftveres munkához adja meg a projekt korlátait, a megfelelő fájlokat vagy részleteket, a megfigyelt hibát és a várt eredmény konkrét példáját. Kérje az érintett kódot és annak magyarázatát, hogyan kezeli a javasolt módosítás a példában bemutatott problémát. A szolgáltató a modellt ügynökök készítésére és eszközökkel végzett fejlesztési feladatokra alkalmasnak mutatja be. A környező alkalmazás olvassa és szerkeszti a fájlokat, futtatja a parancsot vagy ellenőrzést, és visszaadja a tényleges kimenetet; a modell ezekre a bizonyítékokra támaszkodva gondolkodik. A végső jelentésben különítse el a javasolt változtatást az elvégzett ellenőrzéstől.</p><p>A számítógép-használat a vizuális és ügynöki képességek külön alkalmazása. Az Anthropic bemutatója böngészővel végzett interakciót, oldalakon való navigációt és táblázatokkal végzett munkát mutat be egy csatlakoztatott környezeten keresztül. Egy vizuális feladatleírás képernyőképet adhat, azonosíthatja a célt, és meghatározhatja, milyen műveleteket enged az alkalmazás. Az alkalmazás ezután elvégzi a kiválasztott interakciót, és visszaadja a megváltozott képernyőt vagy más eredményt. Hasonlóan a modell dokumentumokhoz, táblázatokhoz és diákhoz készíthet tartalmat és kódot, míg a kész fájlt a környezet állítja elő. A szöveg- és képmegértés nem teszi a modellt natív kép- vagy hanggenerátorrá.</p><p>A szolgáltató pontos specifikációja 200K tokenes kontextusablakot és legfeljebb 64K kimeneti tokent ad meg. A megbízható ismeretek időbeli határa 2025 januárja, amely különbözik az oldalon feltüntetett tanítási adatok későbbi időhatárától. Hosszú bemenetnél tartsa egyértelműen a dokumentumhatárokat, az oldaljelöléseket, a mértékegységeket és a kódazonosítókat, és hagyjon helyet a kért válasznak és az esetleges gondolkodásnak. A szolgáltató ennél a kiadásnál kontextusérzékelést is dokumentál, így a támogatott munkafolyamat követi a beszélgetésben megmaradt helyet. Ez segít a hosszan tartó feladat kezelésében a saját ablakán belül; nem cseréli le ezt az ablakot egy későbbi Sonnet kiadás nagyobb kapacitására.</p><p>A Sonnet 4.5 szokásos válaszokat és manuálisan szabályozott kiterjesztett gondolkodást támogat. Az utóbbi módban a budget_tokens célt szab a látható válasz előtti belső gondolkodásnak. A dokumentált minimum 1 024 token, és a keretnek általában kisebbnek kell lennie a max_tokens értékénél, mert a gondolkodás és a végső válasz közös generálási keretet használ. A keret célérték, nem ígéret pontosan ennyi token elhasználására. Ez a kiadás nem rendelkezik a későbbi Sonnet modelleknél ismertetett adaptív gondolkodási móddal vagy erőfeszítés-szabályozókkal. Válassza meg a kért elemzési mélységet, és hagyjon elég keretet a használható végső válaszhoz.</p><p>A szolgáltató közbeiktatott gondolkodási bétája lehetővé teszi, hogy a Sonnet 4.5 egy körön belül az eszközhívások között is gondolkodjon, és a visszaadott megfigyelések alapján döntse el a következő lépést. Ehhez a dokumentált bétafunkció szükséges a támogatott Messages munkafolyamatban. Ebben az esetben a gondolkodási keret meghaladhatja a max_tokens értékét, mert ugyanazon asszisztenskör több gondolkodási blokkjára terjed ki. Az eszközeredményeket a kapcsolódó gondolkodási tartalommal együtt, változtatás nélkül küldje vissza, annak aláírását is beleértve; e tartalom szerkesztése érvényteleníti azt. Egy kutatási vagy hibakeresési feladat így váltogathat javasolt ellenőrzést, ténylegesen visszaadott eredményt és frissített elemzést anélkül, hogy egy szöveges javaslatot elvégzett műveletnek tekintene.</p><p>Vizuális anyagnál a szolgáltató a JPEG, PNG, GIF és WebP formátumot támogatja, és animációnál csak az első képkockát használja. Az e kiadás által használt szabványos natív képkategória hosszabbik oldalának korlátja 1 568 képpont, vizuális tokenkorlátja pedig 1 568; a nagyobb képeket kisebbre méretezi. A szolgáltató képi útmutatója 200K kontextusú modellekhez API-kérésenként legfeljebb 100 képet ad meg, de a képek és a teljes kérés méretkorlátjába ennél kisebb képszámnál is bele lehet ütközni. Ha célszerű, tegye a képeket a kérdés elé, jelölje meg a több képet, és őrizze meg az apró szöveget vagy diagramfeliratokat. Az útmutató jól kivehető képeket és a látható részletek értelmezéséhez elegendő környező kontextus megtartását ajánlja.</p><p>A kontextusszerkesztést és egy memóriaeszközt ezzel a modellel együtt vezették be a hosszabb ügynök-munkafolyamatok támogatására. Ezek az alkalmazás által támogatott módszerek a hasznos állapot megőrzésére vagy régi eszközanyagok eltávolítására; nem korlátlan modellmemóriát és nem a későbbi kiszolgálóoldali kontextustömörítési funkciót jelentik. Többlépcsős feladatnál őrizze meg a már meghozott döntéseket, a nyitott kérdést és a következő lépéshez szükséges bizonyítékokat. Az Anthropic a külső tartalmak rejtett utasításaival szembeni nagyobb ellenállást is ismertet, megjegyezve, hogy a modellspecifikus osztályozók néha ártalmatlan anyagot is megjelölhetnek. A hasznos eredmény továbbra is a megadott bizonyítékokhoz kötött, ellenőrizhető anyag, a Sonnet 4.5 pontos módjait és korlátait a későbbi kiadásoktól elkülönítve.</p>",
  "aboutText": "A Claude Sonnet 4.5 az Anthropic Sonnet kiadása, amely a szoftverfejlesztésre, az összetett ügynökfeladatokra és a számítógép-használatra összpontosít, fejlettebb következtetési és matematikai képességekkel. Szöveget és képeket fogad, és szöveget generál. A kiadás több lépésen át tartó munkát, kódmegértést és egyetlen elszigetelt függvénynél szélesebb projektet érintő változtatásokat ismertet. Egy hasznos feladatleírás megadja az elvárt viselkedést, a megfelelő forrásanyagot és az átadandó eredményt: javasolt kódjavítást, megvalósítási magyarázatot, dokumentumelemzést vagy strukturált választ.\n\nSzoftveres munkához adja meg a projekt korlátait, a megfelelő fájlokat vagy részleteket, a megfigyelt hibát és a várt eredmény konkrét példáját. Kérje az érintett kódot és annak magyarázatát, hogyan kezeli a javasolt módosítás a példában bemutatott problémát. A szolgáltató a modellt ügynökök készítésére és eszközökkel végzett fejlesztési feladatokra alkalmasnak mutatja be. A környező alkalmazás olvassa és szerkeszti a fájlokat, futtatja a parancsot vagy ellenőrzést, és visszaadja a tényleges kimenetet; a modell ezekre a bizonyítékokra támaszkodva gondolkodik. A végső jelentésben különítse el a javasolt változtatást az elvégzett ellenőrzéstől.\n\nA számítógép-használat a vizuális és ügynöki képességek külön alkalmazása. Az Anthropic bemutatója böngészővel végzett interakciót, oldalakon való navigációt és táblázatokkal végzett munkát mutat be egy csatlakoztatott környezeten keresztül. Egy vizuális feladatleírás képernyőképet adhat, azonosíthatja a célt, és meghatározhatja, milyen műveleteket enged az alkalmazás. Az alkalmazás ezután elvégzi a kiválasztott interakciót, és visszaadja a megváltozott képernyőt vagy más eredményt. Hasonlóan a modell dokumentumokhoz, táblázatokhoz és diákhoz készíthet tartalmat és kódot, míg a kész fájlt a környezet állítja elő. A szöveg- és képmegértés nem teszi a modellt natív kép- vagy hanggenerátorrá.\n\nA szolgáltató pontos specifikációja 200K tokenes kontextusablakot és legfeljebb 64K kimeneti tokent ad meg. A megbízható ismeretek időbeli határa 2025 januárja, amely különbözik az oldalon feltüntetett tanítási adatok későbbi időhatárától. Hosszú bemenetnél tartsa egyértelműen a dokumentumhatárokat, az oldaljelöléseket, a mértékegységeket és a kódazonosítókat, és hagyjon helyet a kért válasznak és az esetleges gondolkodásnak. A szolgáltató ennél a kiadásnál kontextusérzékelést is dokumentál, így a támogatott munkafolyamat követi a beszélgetésben megmaradt helyet. Ez segít a hosszan tartó feladat kezelésében a saját ablakán belül; nem cseréli le ezt az ablakot egy későbbi Sonnet kiadás nagyobb kapacitására.\n\nA Sonnet 4.5 szokásos válaszokat és manuálisan szabályozott kiterjesztett gondolkodást támogat. Az utóbbi módban a budget_tokens célt szab a látható válasz előtti belső gondolkodásnak. A dokumentált minimum 1 024 token, és a keretnek általában kisebbnek kell lennie a max_tokens értékénél, mert a gondolkodás és a végső válasz közös generálási keretet használ. A keret célérték, nem ígéret pontosan ennyi token elhasználására. Ez a kiadás nem rendelkezik a későbbi Sonnet modelleknél ismertetett adaptív gondolkodási móddal vagy erőfeszítés-szabályozókkal. Válassza meg a kért elemzési mélységet, és hagyjon elég keretet a használható végső válaszhoz.\n\nA szolgáltató közbeiktatott gondolkodási bétája lehetővé teszi, hogy a Sonnet 4.5 egy körön belül az eszközhívások között is gondolkodjon, és a visszaadott megfigyelések alapján döntse el a következő lépést. Ehhez a dokumentált bétafunkció szükséges a támogatott Messages munkafolyamatban. Ebben az esetben a gondolkodási keret meghaladhatja a max_tokens értékét, mert ugyanazon asszisztenskör több gondolkodási blokkjára terjed ki. Az eszközeredményeket a kapcsolódó gondolkodási tartalommal együtt, változtatás nélkül küldje vissza, annak aláírását is beleértve; e tartalom szerkesztése érvényteleníti azt. Egy kutatási vagy hibakeresési feladat így váltogathat javasolt ellenőrzést, ténylegesen visszaadott eredményt és frissített elemzést anélkül, hogy egy szöveges javaslatot elvégzett műveletnek tekintene.\n\nVizuális anyagnál a szolgáltató a JPEG, PNG, GIF és WebP formátumot támogatja, és animációnál csak az első képkockát használja. Az e kiadás által használt szabványos natív képkategória hosszabbik oldalának korlátja 1 568 képpont, vizuális tokenkorlátja pedig 1 568; a nagyobb képeket kisebbre méretezi. A szolgáltató képi útmutatója 200K kontextusú modellekhez API-kérésenként legfeljebb 100 képet ad meg, de a képek és a teljes kérés méretkorlátjába ennél kisebb képszámnál is bele lehet ütközni. Ha célszerű, tegye a képeket a kérdés elé, jelölje meg a több képet, és őrizze meg az apró szöveget vagy diagramfeliratokat. Az útmutató jól kivehető képeket és a látható részletek értelmezéséhez elegendő környező kontextus megtartását ajánlja.\n\nA kontextusszerkesztést és egy memóriaeszközt ezzel a modellel együtt vezették be a hosszabb ügynök-munkafolyamatok támogatására. Ezek az alkalmazás által támogatott módszerek a hasznos állapot megőrzésére vagy régi eszközanyagok eltávolítására; nem korlátlan modellmemóriát és nem a későbbi kiszolgálóoldali kontextustömörítési funkciót jelentik. Többlépcsős feladatnál őrizze meg a már meghozott döntéseket, a nyitott kérdést és a következő lépéshez szükséges bizonyítékokat. Az Anthropic a külső tartalmak rejtett utasításaival szembeni nagyobb ellenállást is ismertet, megjegyezve, hogy a modellspecifikus osztályozók néha ártalmatlan anyagot is megjelölhetnek. A hasznos eredmény továbbra is a megadott bizonyítékokhoz kötött, ellenőrizhető anyag, a Sonnet 4.5 pontos módjait és korlátait a későbbi kiadásoktól elkülönítve.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "3f4c03613ac719831a60685d1ea3bc519aa443fabfbf6badc220c7b73e0e0b9a",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "hu",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">A</span><h2 id=\"sheet-title\">Anthropic: Claude Sonnet 4.5</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Bezárás\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Anthropic /</span><code>claude-sonnet-4-5-20250929-thinking</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">ID másolása</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Modellkártya szakaszai\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Kezdő lépések</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Bemenetek és metódusok</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Díjcsomagok</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Példák</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Eredmények</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Álnevek</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API-metódusok\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|chat|/v1/chat/completions|claude-sonnet-4-5-20250929-thinking\">Chat</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Kezdő lépések</h3><p class=\"mdesc-full\">A Claude Sonnet 4.5 az Anthropic szöveget és képet feldolgozó modellje szoftverfejlesztéshez, összetett ügynökökhöz, számítógép-használathoz és elemzőmunkához. Közvetlen válaszokat vagy manuálisan szabályozott kiterjesztett gondolkodást támogat, a dokumentált bétamunkafolyamatban pedig eszközhívások között is gondolkodik.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Elfogadott bemenetek</dt><dd>Szöveg</dd></div><div><dt>Eredmények</dt><dd>Szöveg</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>A modellről</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>A Claude Sonnet 4.5 az Anthropic Sonnet kiadása, amely a szoftverfejlesztésre, az összetett ügynökfeladatokra és a számítógép-használatra összpontosít, fejlettebb következtetési és matematikai képességekkel. Szöveget és képeket fogad, és szöveget generál. A kiadás több lépésen át tartó munkát, kódmegértést és egyetlen elszigetelt függvénynél szélesebb projektet érintő változtatásokat ismertet. Egy hasznos feladatleírás megadja az elvárt viselkedést, a megfelelő forrásanyagot és az átadandó eredményt: javasolt kódjavítást, megvalósítási magyarázatot, dokumentumelemzést vagy strukturált választ.</p><p>Szoftveres munkához adja meg a projekt korlátait, a megfelelő fájlokat vagy részleteket, a megfigyelt hibát és a várt eredmény konkrét példáját. Kérje az érintett kódot és annak magyarázatát, hogyan kezeli a javasolt módosítás a példában bemutatott problémát. A szolgáltató a modellt ügynökök készítésére és eszközökkel végzett fejlesztési feladatokra alkalmasnak mutatja be. A környező alkalmazás olvassa és szerkeszti a fájlokat, futtatja a parancsot vagy ellenőrzést, és visszaadja a tényleges kimenetet; a modell ezekre a bizonyítékokra támaszkodva gondolkodik. A végső jelentésben különítse el a javasolt változtatást az elvégzett ellenőrzéstől.</p><p>A számítógép-használat a vizuális és ügynöki képességek külön alkalmazása. Az Anthropic bemutatója böngészővel végzett interakciót, oldalakon való navigációt és táblázatokkal végzett munkát mutat be egy csatlakoztatott környezeten keresztül. Egy vizuális feladatleírás képernyőképet adhat, azonosíthatja a célt, és meghatározhatja, milyen műveleteket enged az alkalmazás. Az alkalmazás ezután elvégzi a kiválasztott interakciót, és visszaadja a megváltozott képernyőt vagy más eredményt. Hasonlóan a modell dokumentumokhoz, táblázatokhoz és diákhoz készíthet tartalmat és kódot, míg a kész fájlt a környezet állítja elő. A szöveg- és képmegértés nem teszi a modellt natív kép- vagy hanggenerátorrá.</p><p>A szolgáltató pontos specifikációja 200K tokenes kontextusablakot és legfeljebb 64K kimeneti tokent ad meg. A megbízható ismeretek időbeli határa 2025 januárja, amely különbözik az oldalon feltüntetett tanítási adatok későbbi időhatárától. Hosszú bemenetnél tartsa egyértelműen a dokumentumhatárokat, az oldaljelöléseket, a mértékegységeket és a kódazonosítókat, és hagyjon helyet a kért válasznak és az esetleges gondolkodásnak. A szolgáltató ennél a kiadásnál kontextusérzékelést is dokumentál, így a támogatott munkafolyamat követi a beszélgetésben megmaradt helyet. Ez segít a hosszan tartó feladat kezelésében a saját ablakán belül; nem cseréli le ezt az ablakot egy későbbi Sonnet kiadás nagyobb kapacitására.</p><p>A Sonnet 4.5 szokásos válaszokat és manuálisan szabályozott kiterjesztett gondolkodást támogat. Az utóbbi módban a budget_tokens célt szab a látható válasz előtti belső gondolkodásnak. A dokumentált minimum 1 024 token, és a keretnek általában kisebbnek kell lennie a max_tokens értékénél, mert a gondolkodás és a végső válasz közös generálási keretet használ. A keret célérték, nem ígéret pontosan ennyi token elhasználására. Ez a kiadás nem rendelkezik a későbbi Sonnet modelleknél ismertetett adaptív gondolkodási móddal vagy erőfeszítés-szabályozókkal. Válassza meg a kért elemzési mélységet, és hagyjon elég keretet a használható végső válaszhoz.</p><p>A szolgáltató közbeiktatott gondolkodási bétája lehetővé teszi, hogy a Sonnet 4.5 egy körön belül az eszközhívások között is gondolkodjon, és a visszaadott megfigyelések alapján döntse el a következő lépést. Ehhez a dokumentált bétafunkció szükséges a támogatott Messages munkafolyamatban. Ebben az esetben a gondolkodási keret meghaladhatja a max_tokens értékét, mert ugyanazon asszisztenskör több gondolkodási blokkjára terjed ki. Az eszközeredményeket a kapcsolódó gondolkodási tartalommal együtt, változtatás nélkül küldje vissza, annak aláírását is beleértve; e tartalom szerkesztése érvényteleníti azt. Egy kutatási vagy hibakeresési feladat így váltogathat javasolt ellenőrzést, ténylegesen visszaadott eredményt és frissített elemzést anélkül, hogy egy szöveges javaslatot elvégzett műveletnek tekintene.</p><p>Vizuális anyagnál a szolgáltató a JPEG, PNG, GIF és WebP formátumot támogatja, és animációnál csak az első képkockát használja. Az e kiadás által használt szabványos natív képkategória hosszabbik oldalának korlátja 1 568 képpont, vizuális tokenkorlátja pedig 1 568; a nagyobb képeket kisebbre méretezi. A szolgáltató képi útmutatója 200K kontextusú modellekhez API-kérésenként legfeljebb 100 képet ad meg, de a képek és a teljes kérés méretkorlátjába ennél kisebb képszámnál is bele lehet ütközni. Ha célszerű, tegye a képeket a kérdés elé, jelölje meg a több képet, és őrizze meg az apró szöveget vagy diagramfeliratokat. Az útmutató jól kivehető képeket és a látható részletek értelmezéséhez elegendő környező kontextus megtartását ajánlja.</p><p>A kontextusszerkesztést és egy memóriaeszközt ezzel a modellel együtt vezették be a hosszabb ügynök-munkafolyamatok támogatására. Ezek az alkalmazás által támogatott módszerek a hasznos állapot megőrzésére vagy régi eszközanyagok eltávolítására; nem korlátlan modellmemóriát és nem a későbbi kiszolgálóoldali kontextustömörítési funkciót jelentik. Többlépcsős feladatnál őrizze meg a már meghozott döntéseket, a nyitott kérdést és a következő lépéshez szükséges bizonyítékokat. Az Anthropic a külső tartalmak rejtett utasításaival szembeni nagyobb ellenállást is ismertet, megjegyezve, hogy a modellspecifikus osztályozók néha ártalmatlan anyagot is megjelölhetnek. A hasznos eredmény továbbra is a megadott bizonyítékokhoz kötött, ellenőrizhető anyag, a Sonnet 4.5 pontos módjait és korlátait a későbbi kiadásoktól elkülönítve.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</b> <code>POST /v1/chat/completions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Bemenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kimeneti formátum</dt><dd>json vagy SSE</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Mező</th><th>Típus</th><th>Követelmény</th><th>Értékek és korlátok</th><th>Alapértelmezett</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Kötelező</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>claude-sonnet-4-5-20250929-thinking</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">messages</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>message[]</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Kötelező</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>Minimális elemszám: 1</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">messages[].role</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Kötelező</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div class=\"note-s\">Modelltől függ</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">messages[].content</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>Akkor alkalmazandó, ha: Szöveges beszélgetés</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">stream</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>boolean</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>false</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Bemeneti anyagok kombinációi</summary><p class=\"note-s\"><b>Szöveg</b> · UTF8 szöveg</p><p class=\"note-s\"><code>messages[].content</code></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Metódus paraméterei és életciklusa</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Paraméter</th><th>Szerződés</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>model, messages</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>messages</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>üzenettömb role/content szerkezettel</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>file_material</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>a tényleges UTF-8 dokumentum szó szerinti szövegként beillesztve; nincs kikövetkeztetett fájlazonosító</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>optional_controls</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>stream</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>control_scope</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>Szöveges beszélgetés; a stream logikai érték, alapértéke false.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>output_modalities</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>hosted_operations</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>multimodal_input_binding</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>null</td></tr></tbody></table></div><p>Metódus álnevei: <code>/chat/completions</code></p><p>Életciklus: <code>synchronous_or_streamed</code></p><p class=\"note-s\">Küldje el a pontos modellazonosítót a messages mellett.</p><p class=\"note-s\">A kontextushossz nem kimeneti felső korlát.</p><p class=\"note-s\">Egy szövegfájl szó szerinti szöveget adhat meg; a kép-/hang-/fájlobjektum-bemenetek pontos hozzárendelést igényelnek.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Díjcsomagok</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.</p><dl data-price-conditions><dt>Gyors mód</dt><dd>Nincs megadva <span class=\"note-s\">Ha a gyors mód van kiválasztva</span></dd><dt>Flex mód</dt><dd>Nincs megadva <span class=\"note-s\">Ha a flex mód van kiválasztva</span></dd><dt>Maximális gondolkodási ráfordítás</dt><dd>Nincs megadva <span class=\"note-s\">Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot-díjak</h4><h4>Árak beállításonként</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Beállítás</th><th>Díjtáblázat</th><th>Díj</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Beállítás\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Beállítás</span>Tokenenkénti alapárak</th><td data-cell-label=\"Díjtáblázat\"><span class=\"card-cell-label\">Díjtáblázat</span>Alapdíj</td><td data-cell-label=\"Díj\"><span class=\"card-cell-label\">Díj</span><div><span>Bemenet · Bemeneti tokenek</span> <b>$0.006</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Kimenet · Kimeneti tokenek</span> <b>$0.03</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Bemenet · Gyorsítótár olvasása</span> <b>$0.0006</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Bemenet · Írás a gyorsítótárba</span> <b>$0.0075</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. <a href=\"/docs/hu/billing/reserve/\">A foglalás és az elszámolás működése →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Példakérések</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kódváltozatok\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1172-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1172-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1172-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1172-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Kód másolása\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1172-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1172-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;:&quot;claude-sonnet-4-5-20250929-thinking&quot;,&quot;messages&quot;:[{&quot;role&quot;:&quot;user&quot;,&quot;content&quot;:&quot;hello&quot;}],&quot;stream&quot;:false}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).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 &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;choices&quot;,[]):\n    if x.get(&quot;message&quot;,{}).get(&quot;content&quot;): print(x[&quot;message&quot;][&quot;content&quot;])\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1172-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1172-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(&quot;AILOOT_API_KEY&quot;, &quot;&quot;).strip(): raise SystemExit(&quot;Set AILOOT_API_KEY before making a request&quot;)\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model=&quot;claude-sonnet-4-5-20250929-thinking&quot;, messages=[{&quot;role&quot;:&quot;user&quot;,&quot;content&quot;:&quot;hello&quot;}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=&quot;result&quot;):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + &quot;.json&quot;).write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=&quot;utf-8&quot;)\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b&quot;-_&quot;, validate=True)\n        ext = &quot;png&quot; if raw.startswith(b&quot;\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n&quot;) else &quot;jpg&quot; if raw.startswith(b&quot;\\xff\\xd8&quot;) else &quot;webp&quot; if raw[:4] == b&quot;RIFF&quot; and raw[8:12] == b&quot;WEBP&quot; else suffix\n        file = Path(stem + &quot;-&quot; + label + &quot;.&quot; + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print(&quot;Saved&quot;, file)\n    for index, block in enumerate(data.get(&quot;content&quot;) or []):\n        print(&quot;Content&quot;, index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get(&quot;choices&quot;) or []:\n        print(&quot;Choice&quot;, choice.get(&quot;index&quot;), json.dumps(choice.get(&quot;message&quot;, choice.get(&quot;delta&quot;, {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get(&quot;output&quot;) or []):\n        print(&quot;Output&quot;, index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get(&quot;type&quot;) == &quot;image_generation_call&quot; and item.get(&quot;result&quot;):\n            save_blob(item[&quot;result&quot;], item.get(&quot;output_format&quot;) or &quot;bin&quot;, &quot;output-&quot; + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get(&quot;candidates&quot;) or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get(&quot;content&quot;) or {}).get(&quot;parts&quot;) or []):\n            print(&quot;Candidate/part&quot;, ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get(&quot;inlineData&quot;) or part.get(&quot;inline_data&quot;)\n            if blob and blob.get(&quot;data&quot;):\n                mime = blob.get(&quot;mimeType&quot;) or blob.get(&quot;mime_type&quot;)\n                suffix = {&quot;image/png&quot;:&quot;png&quot;, &quot;image/jpeg&quot;:&quot;jpg&quot;, &quot;image/webp&quot;:&quot;webp&quot;, &quot;audio/wav&quot;:&quot;wav&quot;, &quot;audio/mpeg&quot;:&quot;mp3&quot;, &quot;video/mp4&quot;:&quot;mp4&quot;}.get(mime, &quot;bin&quot;)\n                save_blob(blob[&quot;data&quot;], suffix, &quot;candidate-&quot; + str(ci) + &quot;-part-&quot; + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode=&quot;json&quot;))\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Eredmények fogadása és mentése</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><p class=\"note-s\">json vagy SSE</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Őrizzen meg minden elkészült eredményt</h5><p class=\"note-s\">Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.</p><p class=\"note-s\">Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Ha az eredeti választ ellenőrizni kell</h5><p class=\"note-s\">Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Válaszmezők</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Mező</th><th>Típus</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">choices[].index</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.content</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.tool_calls</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span>tool_call[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.reasoning_content</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.reasoning_details</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span>object|array</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">choices[].finish_reason</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Hibák és következő lépések</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Válasz</th><th>Feltétel</th><th>Következő lépés</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Válasz\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Válasz</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Feltétel\"><span class=\"card-cell-label\">Feltétel</span>Érvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték</td><td data-cell-label=\"Következő lépés\"><span class=\"card-cell-label\">Következő lépés</span>Javítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Álnevek</h3><h4>Modell álnevei</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=claude-sonnet-4-5-20250929-thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=claude-sonnet-4-5-20250929-thinking&amp;fmt=chat\"><code>claude-sonnet-4-5-20250929-thinking</code></a></span></p><h4>Metódusútvonalak álnevei</h4><p class=\"note-s\"><code>/chat/completions</code></p><h4>Kapcsolódó modellazonosítók</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=claude-sonnet-4-5-20250929-thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=claude-sonnet-4-5-20250929-thinking&amp;fmt=chat\"><code>claude-sonnet-4-5-20250929-thinking</code></a></p></section></div>",
      "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": "Érvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Javítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.",
                "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": "Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "messages[].content",
                "required_material": "UTF8 szöveg"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "conversation"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.",
              "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 vagy 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": "Szöveges beszélgetés"
              },
              {
                "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": [
            "Küldje el a pontos modellazonosítót a messages mellett.",
            "A kontextushossz nem kimeneti felső korlát.",
            "Egy szövegfájl szó szerinti szöveget adhat meg; a kép-/hang-/fájlobjektum-bemenetek pontos hozzárendelést igényelnek."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "control_scope": "Szöveges beszélgetés; a stream logikai érték, alapértéke false.",
            "file_material": "a tényleges UTF-8 dokumentum szó szerinti szövegként beillesztve; nincs kikövetkeztetett fájlazonosító",
            "hosted_operations": false,
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "messages": "üzenettömb role/content szerkezettel",
            "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": "Tokenenkénti alapárak",
            "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": "8d56bd9ba57eb1f5cbd2431fe9cfa8b888602f8502675713807887c2075f6b16",
    "input_html_sha256": "42848b91ea144b36102a96db69ddcf99f1fc64f32a5c693d01ba664eec82e520",
    "private_audit_sha256": "af02624c9f3aa24e96879643b02cea56b39977e6f49c5e17d21c59bd1de98106",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/hu/claude-sonnet-4-5-20250929-thinking/",
    "description": "A Claude Sonnet 4.5 az Anthropic szöveget és képet feldolgozó modellje szoftverfejlesztéshez, összetett ügynökökhöz, számítógép-használathoz és elemzőmunkához. Közvetlen válaszokat vagy manuálisan szabályozott kiterjesztett gondolkodást támogat, a dokumentált bétamunkafolyamatban pedig eszközhívások között is gondolkodik.",
    "locale": "hu",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/hu/claude-sonnet-4-5-20250929-thinking/index.md",
    "title": "Anthropic: Claude Sonnet 4.5 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/hu/claude-sonnet-4-5-20250929-thinking/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "A Claude Sonnet 4.5 az Anthropic Sonnet kiadása, amely a szoftverfejlesztésre, az összetett ügynökfeladatokra és a számítógép-használatra összpontosít, fejlettebb következtetési és matematikai képességekkel. Szöveget és képeket fogad, és szöveget generál. A kiadás több lépésen át tartó munkát, kódmegértést és egyetlen elszigetelt függvénynél szélesebb projektet érintő változtatásokat ismertet. Egy hasznos feladatleírás megadja az elvárt viselkedést, a megfelelő forrásanyagot és az átadandó eredményt: javasolt kódjavítást, megvalósítási magyarázatot, dokumentumelemzést vagy strukturált választ.\n\nSzoftveres munkához adja meg a projekt korlátait, a megfelelő fájlokat vagy részleteket, a megfigyelt hibát és a várt eredmény konkrét példáját. Kérje az érintett kódot és annak magyarázatát, hogyan kezeli a javasolt módosítás a példában bemutatott problémát. A szolgáltató a modellt ügynökök készítésére és eszközökkel végzett fejlesztési feladatokra alkalmasnak mutatja be. A környező alkalmazás olvassa és szerkeszti a fájlokat, futtatja a parancsot vagy ellenőrzést, és visszaadja a tényleges kimenetet; a modell ezekre a bizonyítékokra támaszkodva gondolkodik. A végső jelentésben különítse el a javasolt változtatást az elvégzett ellenőrzéstől.\n\nA számítógép-használat a vizuális és ügynöki képességek külön alkalmazása. Az Anthropic bemutatója böngészővel végzett interakciót, oldalakon való navigációt és táblázatokkal végzett munkát mutat be egy csatlakoztatott környezeten keresztül. Egy vizuális feladatleírás képernyőképet adhat, azonosíthatja a célt, és meghatározhatja, milyen műveleteket enged az alkalmazás. Az alkalmazás ezután elvégzi a kiválasztott interakciót, és visszaadja a megváltozott képernyőt vagy más eredményt. Hasonlóan a modell dokumentumokhoz, táblázatokhoz és diákhoz készíthet tartalmat és kódot, míg a kész fájlt a környezet állítja elő. A szöveg- és képmegértés nem teszi a modellt natív kép- vagy hanggenerátorrá.\n\nA szolgáltató pontos specifikációja 200K tokenes kontextusablakot és legfeljebb 64K kimeneti tokent ad meg. A megbízható ismeretek időbeli határa 2025 januárja, amely különbözik az oldalon feltüntetett tanítási adatok későbbi időhatárától. Hosszú bemenetnél tartsa egyértelműen a dokumentumhatárokat, az oldaljelöléseket, a mértékegységeket és a kódazonosítókat, és hagyjon helyet a kért válasznak és az esetleges gondolkodásnak. A szolgáltató ennél a kiadásnál kontextusérzékelést is dokumentál, így a támogatott munkafolyamat követi a beszélgetésben megmaradt helyet. Ez segít a hosszan tartó feladat kezelésében a saját ablakán belül; nem cseréli le ezt az ablakot egy későbbi Sonnet kiadás nagyobb kapacitására.\n\nA Sonnet 4.5 szokásos válaszokat és manuálisan szabályozott kiterjesztett gondolkodást támogat. Az utóbbi módban a budget_tokens célt szab a látható válasz előtti belső gondolkodásnak. A dokumentált minimum 1 024 token, és a keretnek általában kisebbnek kell lennie a max_tokens értékénél, mert a gondolkodás és a végső válasz közös generálási keretet használ. A keret célérték, nem ígéret pontosan ennyi token elhasználására. Ez a kiadás nem rendelkezik a későbbi Sonnet modelleknél ismertetett adaptív gondolkodási móddal vagy erőfeszítés-szabályozókkal. Válassza meg a kért elemzési mélységet, és hagyjon elég keretet a használható végső válaszhoz.\n\nA szolgáltató közbeiktatott gondolkodási bétája lehetővé teszi, hogy a Sonnet 4.5 egy körön belül az eszközhívások között is gondolkodjon, és a visszaadott megfigyelések alapján döntse el a következő lépést. Ehhez a dokumentált bétafunkció szükséges a támogatott Messages munkafolyamatban. Ebben az esetben a gondolkodási keret meghaladhatja a max_tokens értékét, mert ugyanazon asszisztenskör több gondolkodási blokkjára terjed ki. Az eszközeredményeket a kapcsolódó gondolkodási tartalommal együtt, változtatás nélkül küldje vissza, annak aláírását is beleértve; e tartalom szerkesztése érvényteleníti azt. Egy kutatási vagy hibakeresési feladat így váltogathat javasolt ellenőrzést, ténylegesen visszaadott eredményt és frissített elemzést anélkül, hogy egy szöveges javaslatot elvégzett műveletnek tekintene.\n\nVizuális anyagnál a szolgáltató a JPEG, PNG, GIF és WebP formátumot támogatja, és animációnál csak az első képkockát használja. Az e kiadás által használt szabványos natív képkategória hosszabbik oldalának korlátja 1 568 képpont, vizuális tokenkorlátja pedig 1 568; a nagyobb képeket kisebbre méretezi. A szolgáltató képi útmutatója 200K kontextusú modellekhez API-kérésenként legfeljebb 100 képet ad meg, de a képek és a teljes kérés méretkorlátjába ennél kisebb képszámnál is bele lehet ütközni. Ha célszerű, tegye a képeket a kérdés elé, jelölje meg a több képet, és őrizze meg az apró szöveget vagy diagramfeliratokat. Az útmutató jól kivehető képeket és a látható részletek értelmezéséhez elegendő környező kontextus megtartását ajánlja.\n\nA kontextusszerkesztést és egy memóriaeszközt ezzel a modellel együtt vezették be a hosszabb ügynök-munkafolyamatok támogatására. Ezek az alkalmazás által támogatott módszerek a hasznos állapot megőrzésére vagy régi eszközanyagok eltávolítására; nem korlátlan modellmemóriát és nem a későbbi kiszolgálóoldali kontextustömörítési funkciót jelentik. Többlépcsős feladatnál őrizze meg a már meghozott döntéseket, a nyitott kérdést és a következő lépéshez szükséges bizonyítékokat. Az Anthropic a külső tartalmak rejtett utasításaival szembeni nagyobb ellenállást is ismertet, megjegyezve, hogy a modellspecifikus osztályozók néha ártalmatlan anyagot is megjelölhetnek. A hasznos eredmény továbbra is a megadott bizonyítékokhoz kötött, ellenőrizhető anyag, a Sonnet 4.5 pontos módjait és korlátait a későbbi kiadásoktól elkülönítve.",
    "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": "A konfiguráció teljes árazása a részletekben."
      }
    ],
    "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": "Érvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Javítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.",
                "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": "Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "messages[].content",
                "required_material": "UTF8 szöveg"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "conversation"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.",
              "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 vagy 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": "Szöveges beszélgetés"
              },
              {
                "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": [
            "Küldje el a pontos modellazonosítót a messages mellett.",
            "A kontextushossz nem kimeneti felső korlát.",
            "Egy szövegfájl szó szerinti szöveget adhat meg; a kép-/hang-/fájlobjektum-bemenetek pontos hozzárendelést igényelnek."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "control_scope": "Szöveges beszélgetés; a stream logikai érték, alapértéke false.",
            "file_material": "a tényleges UTF-8 dokumentum szó szerinti szövegként beillesztve; nincs kikövetkeztetett fájlazonosító",
            "hosted_operations": false,
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "messages": "üzenettömb role/content szerkezettel",
            "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": "Tokenenkénti alapárak",
            "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": "A Claude Sonnet 4.5 az Anthropic szöveget és képet feldolgozó modellje szoftverfejlesztéshez, összetett ügynökökhöz, számítógép-használathoz és elemzőmunkához. Közvetlen válaszokat vagy manuálisan szabályozott kiterjesztett gondolkodást támogat, a dokumentált bétamunkafolyamatban pedig eszközhívások között is gondolkodik."
  },
  "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": "A Claude Sonnet 4.5 az Anthropic szöveget és képet feldolgozó modellje szoftverfejlesztéshez, összetett ügynökökhöz, számítógép-használathoz és elemzőmunkához. Közvetlen válaszokat vagy manuálisan szabályozott kiterjesztett gondolkodást támogat, a dokumentált bétamunkafolyamatban pedig eszközhívások között is gondolkodik.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "3914bddead88e6a28dbf162c1a299e488683317a365eabc4d4fac3b1de36a528",
    "renderer_sha256": "59b0e30a0b251f9d98bf0bafcc7ef50440c33057c2bf9c9fadabbcaeefffb5bb"
  },
  "sourceRevision": "88878ed6c1d7cfd0f35aed3afb8d20515412dc825ac812be52f94f07f8f66d52"
}
