Anthropic: Claude Sonnet 4.6

Claude Sonnet 4.6 aiuta con sviluppo, comprensione di documenti lunghi, pianificazione e attività con dati visivi. Supporta il ragionamento adattivo e il lavoro a più passaggi con strumenti.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions claude-sonnet-4-6-thinking

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.

Codice, documenti e piano d'azione

Claude Sonnet 4.6 unisce programmazione, comprensione di un ampio contesto, pianificazione agentica, lavoro professionale sulle informazioni e design. Anthropic mette in evidenza lo studio del codice prima delle modifiche e la capacità di lavorare sequenzialmente su più passaggi dell'istruzione. È utile per cercare un problema in un grande progetto, analizzare un documento lungo e preparare il contenuto di una relazione.

Il modello può analizzare informazioni di contratti, lavori di ricerca e altri materiali in una sola richiesta. L'attività può includere estrazione di fatti, ragionamento basato su di essi e produzione di un risultato che riunisce più parti. Tra gli ambiti descritti figurano anche l'analisi finanziaria e la creazione di codice per interfacce con attenzione a composizione e presentazione.

Azioni in un ambiente visivo

Sonnet 4.6 comprende testo e immagini; il suo risultato proprio è testo. Anthropic descrive scenari al computer in cui il modello si orienta da uno screenshot, sceglie azioni con mouse e tastiera e analizza una tabella complessa o una sequenza di passaggi in un modulo web. Per l'esecuzione reale sono necessari strumenti dell'applicazione che trasmettano lo schermo ed eseguano le azioni.

I formati dell'input visivo ordinario presso il produttore sono JPEG/PNG/GIF/WebP, con il primo fotogramma per le animazioni. Nell'analisi nativa il lato lungo è di 1568 pixel, con 1568 token visivi; le immagini più grandi vengono ridimensionate prima dell'analisi. Il supporto di file e parametri dipende dal metodo dell'applicazione.

Analogamente, documenti, fogli di calcolo e presentazioni possono essere oggetto di analisi o preparazione dei contenuti, ma la produzione del file finale richiede un ambiente adeguato. Le immagini aiutano a comprendere grafici, schemi e struttura visiva dei materiali; questo non trasforma il modello in un generatore di immagini.

Come si regola l'analisi

Questa versione supporta il ragionamento adattivo ed extended thinking manuale. La modalità manuale è indicata come deprecata; quella adattiva permette al modello di scegliere quando è utile un'analisi aggiuntiva, anche tra gli accessi agli strumenti. I livelli di effort sono low, medium, high e max, con high come valore standard. Secondo Anthropic, la scelta dell'impegno aiuta a rapportare il dettaglio del lavoro e la latenza alla natura dell'attività.

Le specifiche attuali definiscono 1 milione di token di contesto e fino a 128 mila token di risposta nella modalità normale. Per il lavoro prolungato, il produttore descrive anche una compressione sperimentale del vecchio contesto in un riepilogo. Questa funzione richiede il supporto dell'applicazione e non elimina il limite della finestra del modello.

Aspetti da considerare nel lavoro

Il riferimento affidabile delle conoscenze integrate è agosto 2025. Per informazioni successive servono materiali dell'istruzione o ricerca disponibile. Gli strumenti collegati possono aiutare a cercare informazioni, eseguire codice ed elaborare contenuti trovati; disponibilità e azioni consentite sono stabilite dall'applicazione.

Sonnet 4.6 è stato addestrato a resistere a istruzioni malevole nascoste in materiali altrui, ma ambienti visivi complessi e istruzioni ambigue possono comunque causare errori. Requisiti espliciti, verifica dei fatti estratti e valutazione del risultato delle azioni restano parte di un uso affidabile del modello.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions claude-sonnet-4-6-thinking

claude-sonnet-4-6-thinking

Anthropic /claude-sonnet-4-6-thinking

Introduzione

Claude Sonnet 4.6 aiuta con sviluppo, comprensione di documenti lunghi, pianificazione e attività con dati visivi. Supporta il ragionamento adattivo e il lavoro a più passaggi con strumenti.

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

Campo	Tipo	Requisito	Valori e limiti	Predefinito
Campo`model`	Tipo`string`	RequisitoObbligatorio	Valori e limiti claude-sonnet-4-6-thinking	Predefinito—
Campo`messages`	Tipo`message[]`	RequisitoObbligatorio	Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1	Predefinito—
Campo`messages[].role`	Tipo`string`	RequisitoObbligatorio	Valori e limiti Dipende dal modello	Predefinito—
Campo`messages[].content`	Tipo`string`	RequisitoFacoltativo	Valori e limiti Si applica quando: Conversazione testuale	Predefinito—
Campo`stream`	Tipo`boolean`	RequisitoFacoltativo	Valori e limiti	Predefinitofalse

Combinazioni di materiali in input

Testo · Testo UTF8

messages[].content

Parametri e ciclo di vita del metodo

Parametro	Contratto
Parametro`content_type`	Contrattoapplication/json
Parametro`required`	Contrattomodel, messages
Parametro`material_types`	Contrattotext
Parametro`messages`	ContrattoArray di messaggi con struttura role/content
Parametro`file_material`	ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto
Parametro`optional_controls`	Contrattostream
Parametro`control_scope`	ContrattoConversazione testuale; stream è un booleano e per impostazione predefinita vale false.
Parametro`output_modalities`	Contrattotext
Parametro`hosted_operations`	Contrattofalse
Parametro`multimodal_input_binding`	Contrattonull

Alias del metodo: /chat/completions

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

Tariffe Ailoot

Prezzi per configurazione

Configurazione	Listino delle tariffe	Costo
ConfigurazioneTariffe di base dei token	Listino delle tariffeTariffa base	Costo Input · Token in input $0.006 / 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 — / 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 SDK

set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"claude-sonnet-4-6-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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="claude-sonnet-4-6-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
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"))

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

Campo	Tipo
Campo`choices[].index`	Tipointeger
Campo`choices[].message.content`	Tipostring\|null
Campo`choices[].message.tool_calls`	Tipotool_call[]
Campo`choices[].message.reasoning_content`	Tipostring
Campo`choices[].message.reasoning_details`	Tipoobject\|array
Campo`choices[].finish_reason`	Tipostring\|null
Campo`usage`	Tipoobject

Errori e passaggi successivi

Risposta	Condizione	Passaggio successivo
Risposta400 · `invalid_request_error`	CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi	Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione.

Alias

Alias del modello

Ailoot Ultra claude-sonnet-4-6-thinking

Alias dei percorsi dei metodi

/chat/completions

ID di chiamata correlati

claude-sonnet-4-6-thinking

FAQ · Anthropic: Claude Sonnet 4.6

Quali input e risultati sono disponibili?: POST /v1/chat/completions · claude-sonnet-4-6-thinking: text → text
Quali campi usa la richiesta?: POST /v1/chat/completions · claude-sonnet-4-6-thinking: model, messages, stream
Quali limiti si applicano?: POST /v1/chat/completions · claude-sonnet-4-6-thinking: messages.min_items: 1

Anthropic: Claude Sonnet 4.6