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Anthropic: Claude Sonnet 4.5

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Anthropic: Claude Sonnet 4.5

Claude Sonnet 4.5 è il modello di Anthropic per testo e immagini destinato allo sviluppo software, agli agenti complessi, all’uso del computer e al lavoro analitico. Supporta risposte dirette o ragionamento esteso manuale, con ragionamento tra le chiamate agli strumenti nel flusso beta documentato.

Informazioni sul modello

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 Sonnet 4.5 è l’edizione Sonnet di Anthropic concentrata su sviluppo software, compiti complessi con agenti e uso del computer, con miglioramenti nel ragionamento e nella matematica. Accetta testo e immagini e genera testo. La versione descrive lavoro prolungato su più passaggi, comprensione del codice e modifiche che coinvolgono un progetto più ampio anziché una singola funzione isolata. Una descrizione utile indica il comportamento richiesto, le fonti pertinenti e l’artefatto da consegnare: una patch proposta, una spiegazione dell’implementazione, un’analisi documentale o una risposta strutturata.

Per il lavoro sul software, fornisci i vincoli del progetto, i file o gli estratti pertinenti, l’errore osservato e un esempio concreto del risultato atteso. Richiedi il codice interessato e una spiegazione di come la modifica proposta affronti quell’esempio. Il produttore presenta il modello come adatto a costruire agenti e svolgere compiti di sviluppo con strumenti. L’applicazione circostante legge e modifica file, esegue un comando o una verifica e restituisce l’uscita effettiva; il modello ragiona su quelle prove. Mantieni distinte la modifica proposta e la verifica completata nel rapporto finale.

L’uso del computer è un’applicazione separata delle capacità visive e con agenti. La presentazione di Anthropic mostra interazione con il browser, navigazione di pagine e lavoro su fogli di calcolo attraverso un ambiente collegato. Una richiesta visiva può fornire una schermata, identificare l’obiettivo e definire le azioni consentite dall’applicazione. L’applicazione esegue poi l’interazione selezionata e restituisce la schermata modificata o un altro risultato. Analogamente, il modello può preparare contenuti e codice per documenti, fogli di calcolo e presentazioni, mentre l’ambiente produce il file finito. La comprensione di testo e immagini non rende il modello un generatore nativo di immagini o audio.

La specifica esatta del produttore indica una finestra di contesto di 200K token e fino a 64K token in uscita. La data limite delle conoscenze affidabili è gennaio 2025, distinta dalla successiva data limite dei dati di addestramento riportata sulla pagina. In un ingresso lungo mantieni chiari i confini dei documenti, le etichette delle pagine, le unità e gli identificativi del codice, riservando spazio alla risposta richiesta e all’eventuale ragionamento. Il produttore documenta anche la consapevolezza del contesto per questa edizione: il flusso supportato tiene quindi traccia dello spazio rimanente durante una conversazione. Questo aiuta a gestire un compito prolungato entro la finestra, senza sostituirla con la maggiore capacità di un’edizione Sonnet successiva.

Sonnet 4.5 supporta risposte ordinarie e ragionamento esteso manuale. In quest’ultima modalità, budget_tokens imposta un obiettivo per il ragionamento interno prima della risposta visibile. Il minimo documentato è di 1 024 token e il budget normalmente deve essere inferiore a max_tokens, perché ragionamento e risposta finale condividono la disponibilità di generazione. Il budget è un obiettivo, non una promessa di consumare esattamente quel numero di token. Questa edizione non ha la modalità di ragionamento adattivo né i controlli di impegno descritti per i modelli Sonnet successivi. Scegli la profondità di analisi richiesta e lascia spazio sufficiente a una risposta finale utilizzabile.

La funzionalità beta del produttore per il ragionamento intercalato permette a Sonnet 4.5 di ragionare tra le chiamate agli strumenti all’interno di un turno, usando le osservazioni restituite per decidere il passo successivo. Richiede la funzionalità beta documentata nel flusso Messages supportato. In questo caso, il budget di ragionamento può superare max_tokens perché si estende su più blocchi di ragionamento nello stesso turno dell’assistente. Restituisci i risultati degli strumenti con il contenuto di ragionamento associato invariato, compresa la firma; modificarlo lo invalida. Un compito di ricerca o debug può quindi alternare una verifica proposta, il risultato reale restituito e un’analisi aggiornata senza considerare una proposta testuale come un’azione completata.

Per il materiale visivo, il produttore supporta JPEG, PNG, GIF e WebP e usa soltanto il primo fotogramma di un’animazione. Il livello standard delle immagini native usato da questa edizione ha un limite di 1 568 pixel sul lato più lungo e di 1 568 token visivi; le immagini maggiori vengono ridimensionate. La guida alle immagini del produttore indica fino a 100 immagini per richiesta API per i modelli con contesto di 200K, con condizioni sulle dimensioni delle immagini e della richiesta complessiva che possono essere raggiunte prima. Quando è pratico, colloca le immagini prima della domanda, etichetta le immagini multiple e conserva i testi piccoli o le etichette dei grafici. La guida raccomanda immagini chiare e contesto circostante sufficiente a interpretare il dettaglio visibile.

La modifica del contesto e uno strumento di memoria sono stati introdotti insieme a questo modello per sostenere flussi più lunghi con agenti. Sono modalità supportate dall’applicazione per conservare uno stato utile o rimuovere vecchio materiale degli strumenti; non sono una memoria illimitata del modello né la successiva funzionalità di compattazione lato server. Per un compito in più fasi, conserva le decisioni già prese, la domanda aperta e le prove necessarie al passo successivo. Anthropic descrive anche una maggiore resistenza alle istruzioni nascoste nei contenuti esterni, osservando che i classificatori specifici del modello possono talvolta segnalare materiale innocuo. Il risultato utile rimane un artefatto verificabile collegato alle prove fornite, mantenendo distinti i modi e i limiti esatti di Sonnet 4.5 dalle versioni successive.

Caso pratico

Caso pratico

Esempio tecnico in inglese

Repair an empty-cart total

Review this Python function: def total(items): return sum(x['price'] * x['qty'] for x in items) / len(items). It crashes for an empty cart and incorrectly averages nonempty carts. Return a minimal correction preserving the function signature, plus assertions for empty, one-line and two-line carts. Explain the changed behavior briefly.

Risultato atteso

Corrected Python function, three concrete assertions and a brief explanation of sum versus average.

Verificare il risultato

The proposed tests cover empty input and verify that two cart lines are added rather than averaged.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions anthropic/claude-sonnet-4.5

anthropic/claude-sonnet-4.5

Anthropic /anthropic/claude-sonnet-4.5

Introduzione

Claude Sonnet 4.5 è il modello di Anthropic per testo e immagini destinato allo sviluppo software, agli agenti complessi, all’uso del computer e al lavoro analitico. Supporta risposte dirette o ragionamento esteso manuale, con ragionamento tra le chiamate agli strumenti nel flusso beta documentato.

Input accettati
Testo
Risultati
Testo

Disponibile in Ailoot · input e metodi

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Tipi di input
text
Tipi di output
text
Formato di output
json o SSE
CampoTipoRequisitoValori e limitiPredefinito
CampomodelTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
anthropic/claude-sonnet-4.5
Predefinito—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObbligatorioValori e limiti
Numero minimo di elementi: 1
Predefinito—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
Esempi: system, user, assistant, tool, function
Condizioni: Questi ruoli sono rappresentati esplicitamente dai tipi di compatibilità del codice sorgente; l’insieme esatto dei ruoli rimane specifico del modello.
Dipende dal modello
Predefinito—
Campomessages[].contentTipostring|content_part[]|nullRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].tool_callsTipotool_call[]RequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].tool_call_idTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito
Predefinito—
Campomessages[].nameTipostringRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].reasoning_contentTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza
Predefinito—
Campomessages[].reasoning_detailsTipoobject|arrayRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoFacoltativoValori e limiti
Minimo: 1
Dipende dal modello
Predefinito—
Campomax_completion_tokensTipointegerRequisitoFacoltativoValori e limiti
Minimo: 1
Dipende dal modello
Predefinito—
CampostreamTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinitofalse
Campostream_options.include_usageTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampotemperatureTiponumberRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campotop_pTiponumberRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampostopTipostring|string[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampotoolsTipofunction_tool[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campotools[].typeTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
function
Dipende dal modello
Predefinito—
Campotools[].function.nameTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
Si applica quando: Funzione fornita come strumento
Predefinito—
Campotools[].function.descriptionTipostringRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campotools[].function.parametersTipoJSON_schemaRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campotool_choiceTipostring|objectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campoparallel_tool_callsTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Camporesponse_formatTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Camporeasoning_effortTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CamporeasoningTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Camposervice_tierTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampoinstructionsTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Campo di compatibilità
Predefinito—
CampofunctionsTipofunction[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campofunction_callTipostring|objectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campoprompt_cache_optionsTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampomodalitiesTipostring[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
text
Predefinito—
CampoproviderTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra
Predefinito—
Campocache_control.ttlTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Condizioni: 1h viene rifiutato nelle posizioni effettive della cache dei prompt
Predefinito—
Combinazioni di materiali in input

Testo · Testo UTF8

messages[].content

Parametri e ciclo di vita del metodo
ParametroContratto
Parametrocontent_typeContrattoapplication/json
ParametrorequiredContrattomodel, messages
Parametromaterial_typesContrattotext
ParametromessagesContrattoArray di messaggi con struttura role/content
Parametrofile_materialContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto
Parametrooptional_controlsContrattostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrocontrol_scopeContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati
Parametrooutput_modalitiesContrattotext
Parametrohosted_operationsContrattofalse
Parametromultimodal_input_bindingContrattonull

Ciclo di vita: synchronous_or_streamed

Invia l’ID esatto del modello con messages.

La lunghezza del contesto non è un limite di uscita.

Un file di testo può fornire testo letterale; gli ingressi immagine/audio/oggetto file richiedono un’associazione esatta.

Tariffe

Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.

Modalità rapida
Tariffa standard Quando è selezionata la modalità rapida
Modalità flex
Tariffa standard Quando è selezionata la modalità flex
Sforzo massimo di ragionamento
Tariffa standard Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)

Tariffe Ailoot

Prezzi per configurazione

Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.

ConfigurazioneListino delle tariffeToken di contesto, più diToken di contesto, fino al limite inclusoCosto
ConfigurazioneTariffe di base dei tokenListino delle tariffeTariffa baseToken di contesto, più di—Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.0132 / 1K token
Output · Token in output $0.03 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.0006 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.0075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.012 / 1K token
ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di0Token di contesto, fino al limite incluso200.000Costo
Input · Token in input $0.0132 / 1K token
Output · Token in output $0.03 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.0006 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.0075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.012 / 1K token
ConfigurazioneFascia 2 di lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di200.000Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.0132 / 1K token
Output · Token in output $0.03 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.0006 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.0075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.024 / 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 →

Esempi di richieste

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreaming Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "anthropic/claude-sonnet-4.5", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='anthropic/claude-sonnet-4.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='anthropic/claude-sonnet-4.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Ricevi e salva i risultati

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo.

Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errori e passaggi successivi
RispostaCondizionePassaggio successivo
Risposta400 · invalid_request_errorCondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validiPassaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione.

Alias

Alias del modello

Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-4.5

Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

ID di chiamata correlati

anthropic/claude-sonnet-4.5

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages anthropic/claude-sonnet-4.5

anthropic/claude-sonnet-4.5

Anthropic /anthropic/claude-sonnet-4.5

Introduzione

Claude Sonnet 4.5 è il modello di Anthropic per testo e immagini destinato allo sviluppo software, agli agenti complessi, all’uso del computer e al lavoro analitico. Supporta risposte dirette o ragionamento esteso manuale, con ragionamento tra le chiamate agli strumenti nel flusso beta documentato.

Input accettati
Testo
Risultati
json · sse

Disponibile in Ailoot · input e metodi

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Tipi di input
text
Tipi di output
json, sse
Formato di output
JSON o SSE
CampoTipoRequisitoValori e limitiPredefinito
CampomodelTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
anthropic/claude-sonnet-4.5
Predefinito—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
user, assistant
Predefinito—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
CampostreamTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinitofalse
Combinazioni di materiali in input

Testo · Testo UTF-8

Stringa messages[].content

Parametri e ciclo di vita del metodo
ParametroContratto
Parametrocontent_typeContrattoapplication/json
ParametrorequiredContrattomodel, messages, max_tokens
Parametrooptional_controlsContrattostream
Parametromaterial_typesContrattotext
Parametrotext_file_materialContrattoLeggi il documento UTF-8 effettivo e inserisci il testo nell’ingresso indicato o nella stringa del contenuto del messaggio.

Ciclo di vita: synchronous_or_streamed

Tariffe

Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.

Modalità rapida
Tariffa standard Quando è selezionata la modalità rapida
Modalità flex
Tariffa standard Quando è selezionata la modalità flex
Sforzo massimo di ragionamento
Tariffa standard Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)

Tariffe Ailoot

Prezzi per configurazione

Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.

ConfigurazioneListino delle tariffeToken di contesto, più diToken di contesto, fino al limite inclusoCosto
ConfigurazioneTariffe di base dei tokenListino delle tariffeTariffa baseToken di contesto, più di—Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.0132 / 1K token
Output · Token in output $0.03 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.0006 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.0075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.012 / 1K token
ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di0Token di contesto, fino al limite incluso200.000Costo
Input · Token in input $0.0132 / 1K token
Output · Token in output $0.03 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.0006 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.0075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.012 / 1K token
ConfigurazioneFascia 2 di lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di200.000Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.0132 / 1K token
Output · Token in output $0.03 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.0006 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.0075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.024 / 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 →

Esempi di richieste

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corpo JSON minimo completocurl · usa il tuo documento UTF-8Python · salva il risultato completo
{
  "model": "anthropic/claude-sonnet-4.5",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'anthropic/claude-sonnet-4.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'anthropic/claude-sonnet-4.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Ricevi e salva i risultati

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON o SSE

Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa.

Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errori e passaggi successivi
RispostaCondizionePassaggio successivo
Risposta400 · invalid_request_errorCondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validiPassaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione.

Alias

Alias del modello

Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-4.5

Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

ID di chiamata correlati

anthropic/claude-sonnet-4.5

FAQ · Anthropic: Claude Sonnet 4.5
Quali input e risultati sono disponibili?

POST /v1/chat/completions · anthropic/claude-sonnet-4.5: text → text

POST /v1/messages · anthropic/claude-sonnet-4.5: text → json, sse

Quali campi usa la richiesta?

POST /v1/chat/completions · anthropic/claude-sonnet-4.5: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · anthropic/claude-sonnet-4.5: model, messages, max_tokens, stream

Quali limiti si applicano?

POST /v1/chat/completions · anthropic/claude-sonnet-4.5: messages.min_items: 1

Maggiori dettagli

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