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.
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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.\n\nLa 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.\n\nIl 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.\n\nHaiku 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.\n\nPer 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.\n\nQuando 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.\n\nPer 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.\n\nQuesta 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. 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Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
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.
POST /v1/batchestexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campoendpoint | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti /v1/chat/completions | Predefinito— |
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti anthropic/claude-haiku-5.5:batch | Predefinito— |
Camporequests | Tipobatch_item[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Camporequests[].custom_id | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Camporequests[].body.messages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campocompletion_window | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti 24h | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Camporequests[].body.model | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti anthropic/claude-haiku-5.5:batch, anthropic/claude-haiku-5.5 | Predefinito— |
Campoprovider.only | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti anthropic | Predefinito— |
Campoprovider.allow_fallbacks | Tipoboolean|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti false, null | Predefinito— |
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattoendpoint, model, requests |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrorepresentation | Contrattorequests[] inline; ogni elemento contiene custom_id e body |
Parametrorequest_endpoint_profile | Contratto/v1/chat/completions |
Parametrofile_material | ContrattoIl chiamante può leggere localmente i dati JSONL effettivi in UTF-8 e inserirli in requests[]. Non viene usato alcun purpose di caricamento, input_file_id o riferimento a file. Il materiale del cliente mancante o vuoto interrompe la preparazione prima del POST. |
Parametroserialization_order | Contrattoendpoint, model, provider (se fornito), completion_window (se fornito), requests per ultimo |
Parametrooptional_controls | Contrattoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parametroschema_scope | ContrattoCorpi delle richieste Chat Completions per testo nella struttura inline Batch documentata. |
Ciclo di vita: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · response.id effettivo della risposta alla creazione originale; stesso utente/chiave/gruppo
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.0001 / 1K token Output · Token in output $0.0005 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00001 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.000125 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.0002 / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite incluso100.000 | Costo Input · Token in input $0.0001 / 1K token Output · Token in output $0.0005 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00001 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.000125 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.0002 / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 2 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di100.000 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.0005 / 1K token Output · Token in output $0.0025 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00005 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.000625 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.001 / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"anthropic/claude-haiku-5.5:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['anthropic/claude-haiku-5.5:batch', 'anthropic/claude-haiku-5.5']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"anthropic/claude-haiku-5.5:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\nJSON inline di results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nConserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva il JSON completo dello stato originale, ogni result/custom_id e il corpo completo della risposta o dell'errore. Salva i results[] completati come JSONL senza filtrarli.
Conserva l'ID dell'operazione originale. La risposta 503 result_pending_check contiene X-Should-Retry:false; non reinviare mai un batch originale il cui esito è sconosciuto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Camporesults[].custom_id | Tipostring |
Camporesults[].response.body.choices[].message.content | Tipostring|null |
Camporesults[].error | Tipoobject|null |
Campousage | Tipoobject|null |
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campoendpoint | Tipostring |
Campostatus | Tipostring |
Camporequest_counts | Tipoobject |
Camporesults[].id | Tipostring |
Camporesults[].response.status_code | Tipointeger |
Camporesults[].response.request_id | Tipostring |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneStruttura inline documentata non valida, chiavi duplicate, identità degli elementi non valida o conflitto con le capacità configurate del modello. | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di qualsiasi nuovo invio. |
Risposta401 · authentication_error | CondizioneChiave API non valida. | Passaggio successivoUsa la chiave Ailoot autorizzata. |
Risposta403 · permission_error | CondizioneGruppo Batch non disponibile. | Passaggio successivoVerifica le autorizzazioni della chiave e del gruppo. |
Risposta422 · invalid_request_error | CondizioneBatch usa l'addebito sul saldo; la creazione tramite abbonamento viene rifiutata. | Passaggio successivoUsa il gruppo autorizzato con addebito sul saldo. |
Risposta422 · price_unavailable | CondizioneNon è possibile formulare un preventivo per l'input Batch. | Passaggio successivoConserva la risposta; usa l'input documentato per la famiglia. |
Risposta402 · billing_error | CondizioneRiserva Batch non disponibile. | Passaggio successivoRisolvi le condizioni di ammissione prima di una nuova richiesta. |
Risposta503 · price_unavailable | CondizionePrezzo del metodo Batch o tariffe native non disponibili. | Passaggio successivoConserva la risposta; non sostituire i prezzi. |
Risposta503 · api_error | CondizioneLa rotta esatta del fornitore non è disponibile. | Passaggio successivoConserva la risposta per la riparazione della rotta. |
Risposta503 · result_pending_check | CondizioneIl risultato originale richiede una verifica; X-Should-Retry:false. | Passaggio successivoConserva operation_id/id originale e leggine lo stato; non ripetere mai il POST originale. |
Risposta404 · not_found | CondizioneL'operazione di stato Batch è assente o appartiene a un'altra identità. | Passaggio successivoUsa l'id originale esatto e lo stesso utente/chiave/gruppo. |
Ailoot Ultra anthropic/claude-haiku-5.5:batch
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.