Anthropic: Claude Haiku 5.5 (batch)

Claude Haiku 5.5 è l’edizione di piccole dimensioni di Anthropic per compiti ad alto volume sensibili alla latenza. Gli usi principali includono classificazione, instradamento, estrazione di informazioni, riassunti, compattazione delle conversazioni e lavoro mirato con sottoagenti. Accetta testo e immagini e genera testo. Una descrizione utile assegna una domanda circoscritta e un risultato esplicito: una categoria, un insieme definito di campi, un breve riassunto o le prove pertinenti per un’altra parte di un compito più ampio. Conserva gli identificativi delle fonti con il risultato, così che l’applicazione possa collegare le informazioni estratte al materiale originale.

Anthropic posiziona questa edizione per assistenza clienti in tempo reale, uso del browser e brevi sottocompiti di programmazione, oltre all’analisi ripetitiva. Può affiancare Claude Sonnet 5.5 o Claude Opus 5.5 in un flusso in cui un modello più grande gestisce un progetto ambizioso e Haiku una consultazione o un riassunto circoscritti. Per un compito di supporto, fornisci la domanda e le fonti consentite, poi specifica il tono e cosa deve essere restituito. Per un sottocompito di programmazione, identifica i file o estratti pertinenti e la domanda esatta, anziché assegnare un progetto aperto senza condizione di completamento.

La finestra di contesto documentata è di un milione di token, con fino a 128 000 token in uscita nella generazione ordinaria. I token di ragionamento contano nella disponibilità di generazione, quindi il risultato deve lasciare spazio sia al ragionamento sia al testo visibile. La data limite delle conoscenze affidabili è giugno 2026; le informazioni successive richiedono prove fornite o uno strumento di ricerca. Anthropic documenta separatamente una beta riservata ai batch che può aumentare l’uscita a 300 000 token per questa edizione. La disponibilità maggiore richiede la funzionalità di uscita estesa del produttore ed è distinta dal limite ordinario. Un batch asincrono gestisce le richieste indipendentemente, risultando utile per raccolte di documenti o record i cui risultati servono dopo l’elaborazione anziché immediatamente.

Il ragionamento adattivo è attivo per impostazione predefinita ed effort è il controllo principale della profondità di analisi. I livelli sono low, medium, high, xhigh e max, con medium come predefinito. Anthropic raccomanda medium per la maggior parte del lavoro, high per compiti più prolungati o rispetto rigoroso delle istruzioni e low per richieste più semplici e brevi. Il ragionamento può essere disattivato a low, medium o high; disattivarlo a xhigh o max viene rifiutato. Un prompt che chiede una risposta diretta non sostituisce quel controllo. Le impostazioni manuali budget_tokens di Haiku 4.5 non si trasferiscono a questa edizione e temperature, top_p e top_k vanno omessi nell’interfaccia documentata.

Haiku 5.5 usa il tokenizer più recente introdotto in precedenti generazioni Claude e Anthropic stima che lo stesso testo possa usare circa il 30% di token in più rispetto a Haiku 4.5, a seconda del contenuto. Conserva anche i blocchi di ragionamento dei turni precedenti dell’assistente, quindi la conversazione può crescere oltre il solo cambiamento del tokenizer. La lunghezza minima del prompt memorizzabile nella cache è di 512 token. Mantieni invariati i turni precedenti quando conservi il ragionamento e inserisci nuove istruzioni nel turno più recente. Cambiare effort al livello superiore invalida la cache dei messaggi della conversazione; il produttore documenta una beta separata per cambiare effort nelle conversazioni adattive. Nessuna di queste capacità dimostra un riscontro nella cache per una richiesta specifica.

Per il recupero di informazioni, la guida ai prompt del modello raccomanda di fornire la data corrente con lo strumento di ricerca e mantenere stabili le definizioni originali del sistema e degli strumenti. Fornisci una data aggiornata nel turno più recente se la conversazione continua in un giorno successivo. Indica cosa trovare e conserva le fonti restituite prima di chiedere una conclusione. Per esempio, un compito illustrativo può chiedere il comportamento documentato di una versione software specifica, seguito da una breve spiegazione fondata sul passaggio recuperato. L’applicazione fornisce lo strumento di ricerca e restituisce i risultati reali; la consultazione proposta dal modello non dimostra che sia avvenuta.

Quando l’uscita JSON strutturata è combinata con strumenti, la guida documenta un’interazione precisa: con il ragionamento disattivato, Haiku può saltare una chiamata necessaria a uno strumento. Anthropic raccomanda ragionamento adattivo per queste richieste oppure di separare il requisito finale di JSON dal passaggio dello strumento. Definisci i campi di uscita e chiarisci che la risposta finale segue i risultati degli strumenti. Una descrizione di estrazione può indicare campi obbligatori e rappresentazione dei valori mancanti, mentre una consultazione può prima richiedere le prove per compilarli. Leggi i blocchi di risposta secondo il tipo, perché la risposta non deve necessariamente essere il primo blocco e il testo di ragionamento è omesso per impostazione predefinita.

Per prompt più lunghi con agenti, Anthropic osserva che il livello low può terminare presto, saltare una ricerca o omettere una verifica. La guida raccomanda istruzioni esplicite di completamento e verifiche reali delle modifiche al codice prima di dichiararle finite. Prepara il risultato atteso e le prove che lo dimostrerebbero: i passaggi selezionati per un rapporto, il comportamento modificato per una proposta di codice o i campi estratti da un documento. La guida distingue inoltre un messaggio dell’utente durante il compito dall’uscita di uno strumento: le nuove istruzioni dell’utente appartengono a un turno utente, mentre le prove restituite dagli strumenti restano separate.

Questa edizione ha proprie protezioni e può rifiutare categorie che includono usi informatici dannosi, usi biologici dannosi, sviluppo di modelli concorrenti o altri usi proibiti. Il produttore non documenta un meccanismo di ripiego lato server per Haiku 5.5. La guida osserva anche che xhigh può occasionalmente terminare una risposta su più turni senza testo di risposta visibile e che testo simile al ragionamento può apparire più spesso a low o con ragionamento disattivato. Sono comportamenti specifici da considerare quando un flusso richiede un risultato visibile e strutturato. Per normali estrazioni o riassunti, usa una fonte mirata, un’uscita definita e il livello di impegno adeguato al compito.