Claude Sonnet 5.5 è orientato ad attività ben definite: scrittura di codice, correzione di errori, analisi di informazioni e preparazione di materiali professionali. Secondo Anthropic, è pensato per iterazioni rapide in cui si può osservare il risultato, precisarlo e proseguire il lavoro. La sua presentazione mette in evidenza la scrittura chiara, la formattazione accurata dei documenti e l'attenzione al design delle interfacce.
L'istruzione può unire la lettura di materiali alla produzione dei contenuti finali. Uno degli scenari descritti consiste nell'analizzare materiali trimestrali di un'azienda e la trascrizione di un intervento, per poi preparare una presentazione nello stile richiesto. Il modello può aiutare con documenti, fogli di calcolo e slide tramite i mezzi forniti; il file finale viene prodotto dall'ambiente dell'applicazione.
Il modello riceve testo e immagini e produce la propria risposta in forma testuale. Può collegare informazioni visive all'istruzione testuale e sostenere un lavoro prolungato a più passaggi. Grafici, tabelle e pagine di documenti forniscono materiale da analizzare; per ulteriori azioni su file e interfacce servono strumenti dell'applicazione.
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 2576 pixel, con 4784 token visivi; le immagini più grandi vengono ridimensionate prima dell'analisi. Il supporto di file e parametri dipende dal metodo dell'applicazione.
La finestra di contesto è di 1 milione di token e nella modalità normale la risposta massima è di 128 mila token. Il riferimento affidabile delle conoscenze integrate è giugno 2026. Il produttore prevede la possibilità di cambiare l'impegno e gli strumenti disponibili durante la conversazione, oltre alla compressione della cronologia su richiesta. Queste capacità richiedono il supporto dell'ambiente. Se l'applicazione restituisce ragionamenti conservati, Sonnet 5.5 legge i propri blocchi, quelli di Sonnet 5, Opus 4.8, Haiku 4.5 e di modelli precedenti; i blocchi di Opus 5, Opus 5.5, Fable e Mythos sono incompatibili. La possibilità di trasferire i suoi blocchi a un altro modello dipende dalla coppia specifica e dal supporto del metodo. I blocchi incompatibili vengono esclusi e i turni successivi proseguono senza il ragionamento precedente. Le modifiche a messaggi iniziali, all'istruzione di sistema o a vecchie definizioni degli strumenti possono interrompere il legame con i blocchi e, quando viene verificato, causare il rifiuto della richiesta oppure l'esclusione dei blocchi interessati.
La modalità standard è il ragionamento adattivo con effort impostato su high. Sono disponibili cinque livelli di impegno: low, medium, high, xhigh e max. Per un'attività agentica ben definita Anthropic consiglia di partire da medium, per un lavoro più difficile e lungo da high; il livello adatto dipende dall'attività e dal dettaglio richiesto.
La modalità separata between_tools elimina il ragionamento preliminare prima della prima azione e lo mantiene tra gli accessi agli strumenti. È supportata soltanto a low, medium e high. Per xhigh e max è necessaria la modalità adattiva. Sonnet 5.5 non supporta la disattivazione completa del ragionamento né il budget manuale di extended thinking.
Quando il metodo supporta il controllo degli strumenti, sono ammessi la selezione automatica auto e la disattivazione none. Il modello del produttore non supporta le opzioni forzate: richiesta di uno strumento qualsiasi (any) o di uno specifico strumento per nome (tool). Nella modalità between_tools l'impegno non può essere cambiato durante la conversazione; nella normale modalità adattiva il produttore prevede tale impostazione. Il lavoro sui risultati degli strumenti richiede la conservazione di una cronologia coerente.
Nei metodi che supportano queste impostazioni non sono accettati valori non standard di temperature, top_p e top_k; il formato e il carattere desiderati per la risposta vengono definiti con l'istruzione.
In questa versione la tokenizzazione aggiornata mantiene le caratteristiche della generazione Sonnet 5. Per stimare le dimensioni di una richiesta occorre considerare il contenuto del materiale, non soltanto il numero di caratteri. Sviluppo ordinario e ricerca rientrano negli scenari principali del modello, ma alcuni tipi di richiesta sensibile sono limitati dai meccanismi di protezione.
", "aboutText": "### Il lavoro quotidiano con un'istruzione chiara\n\nClaude Sonnet 5.5 è orientato ad attività ben definite: scrittura di codice, correzione di errori, analisi di informazioni e preparazione di materiali professionali. Secondo Anthropic, è pensato per iterazioni rapide in cui si può osservare il risultato, precisarlo e proseguire il lavoro. La sua presentazione mette in evidenza la scrittura chiara, la formattazione accurata dei documenti e l'attenzione al design delle interfacce.\n\nL'istruzione può unire la lettura di materiali alla produzione dei contenuti finali. Uno degli scenari descritti consiste nell'analizzare materiali trimestrali di un'azienda e la trascrizione di un intervento, per poi preparare una presentazione nello stile richiesto. Il modello può aiutare con documenti, fogli di calcolo e slide tramite i mezzi forniti; il file finale viene prodotto dall'ambiente dell'applicazione.\n\n### Materiali visivi e prosecuzione dell'attività\n\nIl modello riceve **testo e immagini** e produce la propria risposta **in forma testuale**. Può collegare informazioni visive all'istruzione testuale e sostenere un lavoro prolungato a più passaggi. Grafici, tabelle e pagine di documenti forniscono materiale da analizzare; per ulteriori azioni su file e interfacce servono strumenti dell'applicazione.\n\nI 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 2576 pixel, con 4784 token visivi; le immagini più grandi vengono ridimensionate prima dell'analisi. Il supporto di file e parametri dipende dal metodo dell'applicazione.\n\nLa finestra di contesto è di **1 milione di token** e nella modalità normale la risposta massima è di **128 mila token**. Il riferimento affidabile delle conoscenze integrate è **giugno 2026**. Il produttore prevede la possibilità di cambiare l'impegno e gli strumenti disponibili durante la conversazione, oltre alla compressione della cronologia su richiesta. Queste capacità richiedono il supporto dell'ambiente. Se l'applicazione restituisce ragionamenti conservati, Sonnet 5.5 legge i propri blocchi, quelli di Sonnet 5, Opus 4.8, Haiku 4.5 e di modelli precedenti; i blocchi di Opus 5, Opus 5.5, Fable e Mythos sono incompatibili. La possibilità di trasferire i suoi blocchi a un altro modello dipende dalla coppia specifica e dal supporto del metodo. I blocchi incompatibili vengono esclusi e i turni successivi proseguono senza il ragionamento precedente. Le modifiche a messaggi iniziali, all'istruzione di sistema o a vecchie definizioni degli strumenti possono interrompere il legame con i blocchi e, quando viene verificato, causare il rifiuto della richiesta oppure l'esclusione dei blocchi interessati.\n\n### Ragionamento adattivo e lavoro tra strumenti\n\nLa modalità standard è il ragionamento adattivo con `effort` impostato su `high`. Sono disponibili cinque livelli di impegno: `low`, `medium`, `high`, `xhigh` e `max`. Per un'attività agentica ben definita Anthropic consiglia di partire da `medium`, per un lavoro più difficile e lungo da `high`; il livello adatto dipende dall'attività e dal dettaglio richiesto.\n\nLa modalità separata `between_tools` elimina il ragionamento preliminare prima della prima azione e lo mantiene tra gli accessi agli strumenti. È supportata soltanto a `low`, `medium` e `high`. Per `xhigh` e `max` è necessaria la modalità adattiva. Sonnet 5.5 non supporta la disattivazione completa del ragionamento né il budget manuale di extended thinking.\n\n### Condizioni precise di esecuzione\n\nQuando il metodo supporta il controllo degli strumenti, sono ammessi la selezione automatica `auto` e la disattivazione `none`. Il modello del produttore non supporta le opzioni forzate: richiesta di uno strumento qualsiasi (`any`) o di uno specifico strumento per nome (`tool`). Nella modalità `between_tools` l'impegno non può essere cambiato durante la conversazione; nella normale modalità adattiva il produttore prevede tale impostazione. Il lavoro sui risultati degli strumenti richiede la conservazione di una cronologia coerente.\n\nNei metodi che supportano queste impostazioni non sono accettati valori non standard di `temperature`, `top_p` e `top_k`; il formato e il carattere desiderati per la risposta vengono definiti con l'istruzione.\n\nIn questa versione la tokenizzazione aggiornata mantiene le caratteristiche della generazione Sonnet 5. Per stimare le dimensioni di una richiesta occorre considerare il contenuto del materiale, non soltanto il numero di caratteri. Sviluppo ordinario e ricerca rientrano negli scenari principali del modello, ma alcuni tipi di richiesta sensibile sono limitati dai meccanismi di protezione.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Esempio tecnico in inglese
Turn quarterly notes into slide copy\n\nPrepare four slide outlines from these quarterly notes: revenue rose from 8 to 10 million; support backlog rose from 120 to 210 tickets; two enterprise renewals are undecided. Audience: team leads. Give each slide one headline and three short bullets, ending with decisions needed. Keep supplied numbers exact.Four numbered slide outlines with a headline, three bullets and explicit decisions to resolve.Check that revenue growth is not presented as resolving the backlog or the undecided renewals.claude-sonnet-5-5Claude Sonnet 5.5 è pensato per attività ben definite di sviluppo, analisi e preparazione di documenti. Dedica attenzione alla scrittura chiara, alla presentazione visiva e al lavoro sequenziale con strumenti.
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 5.5 è orientato ad attività ben definite: scrittura di codice, correzione di errori, analisi di informazioni e preparazione di materiali professionali. Secondo Anthropic, è pensato per iterazioni rapide in cui si può osservare il risultato, precisarlo e proseguire il lavoro. La sua presentazione mette in evidenza la scrittura chiara, la formattazione accurata dei documenti e l'attenzione al design delle interfacce.
L'istruzione può unire la lettura di materiali alla produzione dei contenuti finali. Uno degli scenari descritti consiste nell'analizzare materiali trimestrali di un'azienda e la trascrizione di un intervento, per poi preparare una presentazione nello stile richiesto. Il modello può aiutare con documenti, fogli di calcolo e slide tramite i mezzi forniti; il file finale viene prodotto dall'ambiente dell'applicazione.
Il modello riceve testo e immagini e produce la propria risposta in forma testuale. Può collegare informazioni visive all'istruzione testuale e sostenere un lavoro prolungato a più passaggi. Grafici, tabelle e pagine di documenti forniscono materiale da analizzare; per ulteriori azioni su file e interfacce servono strumenti dell'applicazione.
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 2576 pixel, con 4784 token visivi; le immagini più grandi vengono ridimensionate prima dell'analisi. Il supporto di file e parametri dipende dal metodo dell'applicazione.
La finestra di contesto è di 1 milione di token e nella modalità normale la risposta massima è di 128 mila token. Il riferimento affidabile delle conoscenze integrate è giugno 2026. Il produttore prevede la possibilità di cambiare l'impegno e gli strumenti disponibili durante la conversazione, oltre alla compressione della cronologia su richiesta. Queste capacità richiedono il supporto dell'ambiente. Se l'applicazione restituisce ragionamenti conservati, Sonnet 5.5 legge i propri blocchi, quelli di Sonnet 5, Opus 4.8, Haiku 4.5 e di modelli precedenti; i blocchi di Opus 5, Opus 5.5, Fable e Mythos sono incompatibili. La possibilità di trasferire i suoi blocchi a un altro modello dipende dalla coppia specifica e dal supporto del metodo. I blocchi incompatibili vengono esclusi e i turni successivi proseguono senza il ragionamento precedente. Le modifiche a messaggi iniziali, all'istruzione di sistema o a vecchie definizioni degli strumenti possono interrompere il legame con i blocchi e, quando viene verificato, causare il rifiuto della richiesta oppure l'esclusione dei blocchi interessati.
La modalità standard è il ragionamento adattivo con effort impostato su high. Sono disponibili cinque livelli di impegno: low, medium, high, xhigh e max. Per un'attività agentica ben definita Anthropic consiglia di partire da medium, per un lavoro più difficile e lungo da high; il livello adatto dipende dall'attività e dal dettaglio richiesto.
La modalità separata between_tools elimina il ragionamento preliminare prima della prima azione e lo mantiene tra gli accessi agli strumenti. È supportata soltanto a low, medium e high. Per xhigh e max è necessaria la modalità adattiva. Sonnet 5.5 non supporta la disattivazione completa del ragionamento né il budget manuale di extended thinking.
Quando il metodo supporta il controllo degli strumenti, sono ammessi la selezione automatica auto e la disattivazione none. Il modello del produttore non supporta le opzioni forzate: richiesta di uno strumento qualsiasi (any) o di uno specifico strumento per nome (tool). Nella modalità between_tools l'impegno non può essere cambiato durante la conversazione; nella normale modalità adattiva il produttore prevede tale impostazione. Il lavoro sui risultati degli strumenti richiede la conservazione di una cronologia coerente.
Nei metodi che supportano queste impostazioni non sono accettati valori non standard di temperature, top_p e top_k; il formato e il carattere desiderati per la risposta vengono definiti con l'istruzione.
In questa versione la tokenizzazione aggiornata mantiene le caratteristiche della generazione Sonnet 5. Per stimare le dimensioni di una richiesta occorre considerare il contenuto del materiale, non soltanto il numero di caratteri. Sviluppo ordinario e ricerca rientrano negli scenari principali del modello, ma alcuni tipi di richiesta sensibile sono limitati dai meccanismi di protezione.
POST /v1/messagestext, imagetext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti claude-sonnet-5-5 | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_block[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Camposystem | Tipostring|content_block[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Minimo: 1 Il limite si applica a: Limite esatto del modello o della scheda selezionati | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostop_sequences | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools | Tipotool[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].name | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Strumento fornito | Predefinito— |
Campotools[].description | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotools[].input_schema | TipoJSON_schema | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotool_choice | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campothinking.type | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campothinking.budget_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campooutput_config.effort | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campometadata | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campocache_control | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Testo · Testo UTF8
messages[].content o blocco type=text
Testo + immagine
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} o origine type=url
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametromaterial_types | Contrattotext, image |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages, max_tokens |
Parametrooptional_controls | Contrattonull |
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrotext_file_material | ContrattoContenuto UTF-8 effettivo inserito come testo; ID di file/URLs richiedono supporto separato ed esatto |
Ciclo di vita: exact retained published method
Le strutture dei metodi e gli ID sono esatti; la capacità del fornitore è distinta dall’ammissione delle richieste.
POST /v1/messagesAiloot 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 →
I listini di riferimento del modello non modificano la selezione del metodo, i preventivi o gli addebiti. Gli addebiti attivi usano le tariffe del metodo Ailoot 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 |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneOpenAI Chat · Tariffe base per token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0002 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.008 / 1K token |
| ConfigurazioneOpenAI Chat · Fascia 1 in base alla lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0002 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.008 / 1K token |
| ConfigurazioneAnthropic Messages · Tariffe base per token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0002 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.008 / 1K token |
| ConfigurazioneAnthropic Messages · Fascia 1 in base alla lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0002 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.008 / 1K token |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-sonnet-5-5", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-sonnet-5-5", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\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/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="claude-sonnet-5-5",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "claude-sonnet-5-5",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\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\nwith client.messages.stream(model='claude-sonnet-5-5',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson o SSE
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.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot claude-sonnet-5-5
Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest, claude-sonnet-5-5
claude-sonnet-5-5Claude Sonnet 5.5 è pensato per attività ben definite di sviluppo, analisi e preparazione di documenti. Dedica attenzione alla scrittura chiara, alla presentazione visiva e al lavoro sequenziale con strumenti.
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 5.5 è orientato ad attività ben definite: scrittura di codice, correzione di errori, analisi di informazioni e preparazione di materiali professionali. Secondo Anthropic, è pensato per iterazioni rapide in cui si può osservare il risultato, precisarlo e proseguire il lavoro. La sua presentazione mette in evidenza la scrittura chiara, la formattazione accurata dei documenti e l'attenzione al design delle interfacce.
L'istruzione può unire la lettura di materiali alla produzione dei contenuti finali. Uno degli scenari descritti consiste nell'analizzare materiali trimestrali di un'azienda e la trascrizione di un intervento, per poi preparare una presentazione nello stile richiesto. Il modello può aiutare con documenti, fogli di calcolo e slide tramite i mezzi forniti; il file finale viene prodotto dall'ambiente dell'applicazione.
Il modello riceve testo e immagini e produce la propria risposta in forma testuale. Può collegare informazioni visive all'istruzione testuale e sostenere un lavoro prolungato a più passaggi. Grafici, tabelle e pagine di documenti forniscono materiale da analizzare; per ulteriori azioni su file e interfacce servono strumenti dell'applicazione.
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 2576 pixel, con 4784 token visivi; le immagini più grandi vengono ridimensionate prima dell'analisi. Il supporto di file e parametri dipende dal metodo dell'applicazione.
La finestra di contesto è di 1 milione di token e nella modalità normale la risposta massima è di 128 mila token. Il riferimento affidabile delle conoscenze integrate è giugno 2026. Il produttore prevede la possibilità di cambiare l'impegno e gli strumenti disponibili durante la conversazione, oltre alla compressione della cronologia su richiesta. Queste capacità richiedono il supporto dell'ambiente. Se l'applicazione restituisce ragionamenti conservati, Sonnet 5.5 legge i propri blocchi, quelli di Sonnet 5, Opus 4.8, Haiku 4.5 e di modelli precedenti; i blocchi di Opus 5, Opus 5.5, Fable e Mythos sono incompatibili. La possibilità di trasferire i suoi blocchi a un altro modello dipende dalla coppia specifica e dal supporto del metodo. I blocchi incompatibili vengono esclusi e i turni successivi proseguono senza il ragionamento precedente. Le modifiche a messaggi iniziali, all'istruzione di sistema o a vecchie definizioni degli strumenti possono interrompere il legame con i blocchi e, quando viene verificato, causare il rifiuto della richiesta oppure l'esclusione dei blocchi interessati.
La modalità standard è il ragionamento adattivo con effort impostato su high. Sono disponibili cinque livelli di impegno: low, medium, high, xhigh e max. Per un'attività agentica ben definita Anthropic consiglia di partire da medium, per un lavoro più difficile e lungo da high; il livello adatto dipende dall'attività e dal dettaglio richiesto.
La modalità separata between_tools elimina il ragionamento preliminare prima della prima azione e lo mantiene tra gli accessi agli strumenti. È supportata soltanto a low, medium e high. Per xhigh e max è necessaria la modalità adattiva. Sonnet 5.5 non supporta la disattivazione completa del ragionamento né il budget manuale di extended thinking.
Quando il metodo supporta il controllo degli strumenti, sono ammessi la selezione automatica auto e la disattivazione none. Il modello del produttore non supporta le opzioni forzate: richiesta di uno strumento qualsiasi (any) o di uno specifico strumento per nome (tool). Nella modalità between_tools l'impegno non può essere cambiato durante la conversazione; nella normale modalità adattiva il produttore prevede tale impostazione. Il lavoro sui risultati degli strumenti richiede la conservazione di una cronologia coerente.
Nei metodi che supportano queste impostazioni non sono accettati valori non standard di temperature, top_p e top_k; il formato e il carattere desiderati per la risposta vengono definiti con l'istruzione.
In questa versione la tokenizzazione aggiornata mantiene le caratteristiche della generazione Sonnet 5. Per stimare le dimensioni di una richiesta occorre considerare il contenuto del materiale, non soltanto il numero di caratteri. Sviluppo ordinario e ricerca rientrano negli scenari principali del modello, ma alcuni tipi di richiesta sensibile sono limitati dai meccanismi di protezione.
POST /v1/responsestext, imagetext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti claude-sonnet-5-5 | Predefinito— |
Campoinput | Tipostring|input_item[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campoinput[].type | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti message, reasoning, function_call, function_call_output | Predefinito— |
Campoinput[].content | Tipostring|content_part[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campoinput[].call_id | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: function_call_output; conserva il call_id effettivamente restituito | Predefinito— |
Campoinput[].output | Tipostring|content_part[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: function_call_output | Predefinito— |
Campomax_output_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools | Tipotool[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning.effort | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning.summary | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotext.format | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotext.verbosity | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoinclude | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostore | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprevious_response_id | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Requisito dell’ID: Solo un ID di risposta effettivo proveniente da una continuazione supportata Dipende dal modello | Predefinito— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprompt_cache_key | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Testo · Testo UTF8
Testo in ingresso o parte input_text
Testo + immagine
{type:input_image,image_url}
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametromaterial_types | Contrattotext, image |
Parametrorequired | Contrattomodel, input |
Parametrooptional_controls | Contrattonull |
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrotext_file_material | ContrattoContenuto UTF-8 effettivo inserito come testo; ID di file/URLs richiedono supporto separato ed esatto |
Ciclo di vita: exact retained published method
Le strutture dei metodi e gli ID sono esatti; la capacità del fornitore è distinta dall’ammissione delle richieste.
POST /v1/responsesAiloot 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 →
I listini di riferimento del modello non modificano la selezione del metodo, i preventivi o gli addebiti. Gli addebiti attivi usano le tariffe del metodo Ailoot 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 |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneOpenAI Chat · Tariffe base per token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0002 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.008 / 1K token |
| ConfigurazioneOpenAI Chat · Fascia 1 in base alla lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0002 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.008 / 1K token |
| ConfigurazioneAnthropic Messages · Tariffe base per token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0002 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.008 / 1K token |
| ConfigurazioneAnthropic Messages · Fascia 1 in base alla lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0002 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.008 / 1K token |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-sonnet-5-5", "input": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text\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/responses \\\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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-sonnet-5-5", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})\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/responses \\\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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom 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)\nresp = client.responses.create(model="claude-sonnet-5-5", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.responses.create({ model: "claude-sonnet-5-5", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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\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)\nwith client.responses.stream(model="claude-sonnet-5-5", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_response()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson o SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva ogni elemento di uscita e parte di contenuto, il call_id effettivo della funzione, il ragionamento cifrato e i dati di utilizzo. Nello streaming conserva l’identità completa di eventi ed elementi.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campostatus | Tipostring |
Campooutput[] | Tipomessage|reasoning|function_call|other item |
Campooutput[].content[] | Tipocontent part |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot claude-sonnet-5-5
Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest, claude-sonnet-5-5
claude-sonnet-5-5Claude Sonnet 5.5 è pensato per attività ben definite di sviluppo, analisi e preparazione di documenti. Dedica attenzione alla scrittura chiara, alla presentazione visiva e al lavoro sequenziale con strumenti.
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 5.5 è orientato ad attività ben definite: scrittura di codice, correzione di errori, analisi di informazioni e preparazione di materiali professionali. Secondo Anthropic, è pensato per iterazioni rapide in cui si può osservare il risultato, precisarlo e proseguire il lavoro. La sua presentazione mette in evidenza la scrittura chiara, la formattazione accurata dei documenti e l'attenzione al design delle interfacce.
L'istruzione può unire la lettura di materiali alla produzione dei contenuti finali. Uno degli scenari descritti consiste nell'analizzare materiali trimestrali di un'azienda e la trascrizione di un intervento, per poi preparare una presentazione nello stile richiesto. Il modello può aiutare con documenti, fogli di calcolo e slide tramite i mezzi forniti; il file finale viene prodotto dall'ambiente dell'applicazione.
Il modello riceve testo e immagini e produce la propria risposta in forma testuale. Può collegare informazioni visive all'istruzione testuale e sostenere un lavoro prolungato a più passaggi. Grafici, tabelle e pagine di documenti forniscono materiale da analizzare; per ulteriori azioni su file e interfacce servono strumenti dell'applicazione.
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 2576 pixel, con 4784 token visivi; le immagini più grandi vengono ridimensionate prima dell'analisi. Il supporto di file e parametri dipende dal metodo dell'applicazione.
La finestra di contesto è di 1 milione di token e nella modalità normale la risposta massima è di 128 mila token. Il riferimento affidabile delle conoscenze integrate è giugno 2026. Il produttore prevede la possibilità di cambiare l'impegno e gli strumenti disponibili durante la conversazione, oltre alla compressione della cronologia su richiesta. Queste capacità richiedono il supporto dell'ambiente. Se l'applicazione restituisce ragionamenti conservati, Sonnet 5.5 legge i propri blocchi, quelli di Sonnet 5, Opus 4.8, Haiku 4.5 e di modelli precedenti; i blocchi di Opus 5, Opus 5.5, Fable e Mythos sono incompatibili. La possibilità di trasferire i suoi blocchi a un altro modello dipende dalla coppia specifica e dal supporto del metodo. I blocchi incompatibili vengono esclusi e i turni successivi proseguono senza il ragionamento precedente. Le modifiche a messaggi iniziali, all'istruzione di sistema o a vecchie definizioni degli strumenti possono interrompere il legame con i blocchi e, quando viene verificato, causare il rifiuto della richiesta oppure l'esclusione dei blocchi interessati.
La modalità standard è il ragionamento adattivo con effort impostato su high. Sono disponibili cinque livelli di impegno: low, medium, high, xhigh e max. Per un'attività agentica ben definita Anthropic consiglia di partire da medium, per un lavoro più difficile e lungo da high; il livello adatto dipende dall'attività e dal dettaglio richiesto.
La modalità separata between_tools elimina il ragionamento preliminare prima della prima azione e lo mantiene tra gli accessi agli strumenti. È supportata soltanto a low, medium e high. Per xhigh e max è necessaria la modalità adattiva. Sonnet 5.5 non supporta la disattivazione completa del ragionamento né il budget manuale di extended thinking.
Quando il metodo supporta il controllo degli strumenti, sono ammessi la selezione automatica auto e la disattivazione none. Il modello del produttore non supporta le opzioni forzate: richiesta di uno strumento qualsiasi (any) o di uno specifico strumento per nome (tool). Nella modalità between_tools l'impegno non può essere cambiato durante la conversazione; nella normale modalità adattiva il produttore prevede tale impostazione. Il lavoro sui risultati degli strumenti richiede la conservazione di una cronologia coerente.
Nei metodi che supportano queste impostazioni non sono accettati valori non standard di temperature, top_p e top_k; il formato e il carattere desiderati per la risposta vengono definiti con l'istruzione.
In questa versione la tokenizzazione aggiornata mantiene le caratteristiche della generazione Sonnet 5. Per stimare le dimensioni di una richiesta occorre considerare il contenuto del materiale, non soltanto il numero di caratteri. Sviluppo ordinario e ricerca rientrano negli scenari principali del modello, ma alcuni tipi di richiesta sensibile sono limitati dai meccanismi di protezione.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti claude-sonnet-5-5 | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori 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[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Testo · Testo UTF8
messages[].content
Testo + immagine
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametromaterial_types | Contrattotext, image |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages |
Parametrooptional_controls | Contrattonull |
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrotext_file_material | ContrattoContenuto UTF-8 effettivo inserito come testo; ID di file/URLs richiedono supporto separato ed esatto |
Ciclo di vita: exact retained published method
Le strutture dei metodi e gli ID sono esatti; la capacità del fornitore è distinta dall’ammissione delle richieste.
POST /v1/chat/completionsAiloot 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 →
I listini di riferimento del modello non modificano la selezione del metodo, i preventivi o gli addebiti. Gli addebiti attivi usano le tariffe del metodo Ailoot 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 |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneOpenAI Chat · Tariffe base per token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0002 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.008 / 1K token |
| ConfigurazioneOpenAI Chat · Fascia 1 in base alla lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0002 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.008 / 1K token |
| ConfigurazioneAnthropic Messages · Tariffe base per token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0002 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.008 / 1K token |
| ConfigurazioneAnthropic Messages · Fascia 1 in base alla lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0002 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.008 / 1K token |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-sonnet-5-5", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-sonnet-5-5", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})\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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nfrom 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)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="claude-sonnet-5-5",\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "claude-sonnet-5-5",\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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)\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\nwith client.chat.completions.stream(model='claude-sonnet-5-5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson o SSE
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.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot claude-sonnet-5-5
Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest, claude-sonnet-5-5
anthropic/claude-sonnet-5.5Claude Sonnet 5.5 è pensato per attività ben definite di sviluppo, analisi e preparazione di documenti. Dedica attenzione alla scrittura chiara, alla presentazione visiva e al lavoro sequenziale con strumenti.
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 5.5 è orientato ad attività ben definite: scrittura di codice, correzione di errori, analisi di informazioni e preparazione di materiali professionali. Secondo Anthropic, è pensato per iterazioni rapide in cui si può osservare il risultato, precisarlo e proseguire il lavoro. La sua presentazione mette in evidenza la scrittura chiara, la formattazione accurata dei documenti e l'attenzione al design delle interfacce.
L'istruzione può unire la lettura di materiali alla produzione dei contenuti finali. Uno degli scenari descritti consiste nell'analizzare materiali trimestrali di un'azienda e la trascrizione di un intervento, per poi preparare una presentazione nello stile richiesto. Il modello può aiutare con documenti, fogli di calcolo e slide tramite i mezzi forniti; il file finale viene prodotto dall'ambiente dell'applicazione.
Il modello riceve testo e immagini e produce la propria risposta in forma testuale. Può collegare informazioni visive all'istruzione testuale e sostenere un lavoro prolungato a più passaggi. Grafici, tabelle e pagine di documenti forniscono materiale da analizzare; per ulteriori azioni su file e interfacce servono strumenti dell'applicazione.
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 2576 pixel, con 4784 token visivi; le immagini più grandi vengono ridimensionate prima dell'analisi. Il supporto di file e parametri dipende dal metodo dell'applicazione.
La finestra di contesto è di 1 milione di token e nella modalità normale la risposta massima è di 128 mila token. Il riferimento affidabile delle conoscenze integrate è giugno 2026. Il produttore prevede la possibilità di cambiare l'impegno e gli strumenti disponibili durante la conversazione, oltre alla compressione della cronologia su richiesta. Queste capacità richiedono il supporto dell'ambiente. Se l'applicazione restituisce ragionamenti conservati, Sonnet 5.5 legge i propri blocchi, quelli di Sonnet 5, Opus 4.8, Haiku 4.5 e di modelli precedenti; i blocchi di Opus 5, Opus 5.5, Fable e Mythos sono incompatibili. La possibilità di trasferire i suoi blocchi a un altro modello dipende dalla coppia specifica e dal supporto del metodo. I blocchi incompatibili vengono esclusi e i turni successivi proseguono senza il ragionamento precedente. Le modifiche a messaggi iniziali, all'istruzione di sistema o a vecchie definizioni degli strumenti possono interrompere il legame con i blocchi e, quando viene verificato, causare il rifiuto della richiesta oppure l'esclusione dei blocchi interessati.
La modalità standard è il ragionamento adattivo con effort impostato su high. Sono disponibili cinque livelli di impegno: low, medium, high, xhigh e max. Per un'attività agentica ben definita Anthropic consiglia di partire da medium, per un lavoro più difficile e lungo da high; il livello adatto dipende dall'attività e dal dettaglio richiesto.
La modalità separata between_tools elimina il ragionamento preliminare prima della prima azione e lo mantiene tra gli accessi agli strumenti. È supportata soltanto a low, medium e high. Per xhigh e max è necessaria la modalità adattiva. Sonnet 5.5 non supporta la disattivazione completa del ragionamento né il budget manuale di extended thinking.
Quando il metodo supporta il controllo degli strumenti, sono ammessi la selezione automatica auto e la disattivazione none. Il modello del produttore non supporta le opzioni forzate: richiesta di uno strumento qualsiasi (any) o di uno specifico strumento per nome (tool). Nella modalità between_tools l'impegno non può essere cambiato durante la conversazione; nella normale modalità adattiva il produttore prevede tale impostazione. Il lavoro sui risultati degli strumenti richiede la conservazione di una cronologia coerente.
Nei metodi che supportano queste impostazioni non sono accettati valori non standard di temperature, top_p e top_k; il formato e il carattere desiderati per la risposta vengono definiti con l'istruzione.
In questa versione la tokenizzazione aggiornata mantiene le caratteristiche della generazione Sonnet 5. Per stimare le dimensioni di una richiesta occorre considerare il contenuto del materiale, non soltanto il numero di caratteri. Sviluppo ordinario e ricerca rientrano negli scenari principali del modello, ma alcuni tipi di richiesta sensibile sono limitati dai meccanismi di protezione.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti anthropic/claude-sonnet-5.5 | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori 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[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti function Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti text | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra | Predefinito— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: 1h viene rifiutato nelle posizioni effettive della cache dei prompt | Predefinito— |
Testo · Testo UTF8
messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametromessages | ContrattoArray di messaggi con struttura role/content |
Parametrofile_material | ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto |
Parametrooptional_controls | Contrattostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrocontrol_scope | ContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati |
Parametrooutput_modalities | Contrattotext |
Parametrohosted_operations | Contrattofalse |
Parametromultimodal_input_binding | Contrattonull |
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.
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 $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0002 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.008 / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0002 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.008 / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "anthropic/claude-sonnet-5.5", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\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\nfrom 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='anthropic/claude-sonnet-5.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\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"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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)\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\nwith client.chat.completions.stream(model='anthropic/claude-sonnet-5.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson o SSE
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.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot claude-sonnet-5-5
Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest, claude-sonnet-5-5
anthropic/claude-sonnet-5.5Claude Sonnet 5.5 è pensato per attività ben definite di sviluppo, analisi e preparazione di documenti. Dedica attenzione alla scrittura chiara, alla presentazione visiva e al lavoro sequenziale con strumenti.
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 5.5 è orientato ad attività ben definite: scrittura di codice, correzione di errori, analisi di informazioni e preparazione di materiali professionali. Secondo Anthropic, è pensato per iterazioni rapide in cui si può osservare il risultato, precisarlo e proseguire il lavoro. La sua presentazione mette in evidenza la scrittura chiara, la formattazione accurata dei documenti e l'attenzione al design delle interfacce.
L'istruzione può unire la lettura di materiali alla produzione dei contenuti finali. Uno degli scenari descritti consiste nell'analizzare materiali trimestrali di un'azienda e la trascrizione di un intervento, per poi preparare una presentazione nello stile richiesto. Il modello può aiutare con documenti, fogli di calcolo e slide tramite i mezzi forniti; il file finale viene prodotto dall'ambiente dell'applicazione.
Il modello riceve testo e immagini e produce la propria risposta in forma testuale. Può collegare informazioni visive all'istruzione testuale e sostenere un lavoro prolungato a più passaggi. Grafici, tabelle e pagine di documenti forniscono materiale da analizzare; per ulteriori azioni su file e interfacce servono strumenti dell'applicazione.
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 2576 pixel, con 4784 token visivi; le immagini più grandi vengono ridimensionate prima dell'analisi. Il supporto di file e parametri dipende dal metodo dell'applicazione.
La finestra di contesto è di 1 milione di token e nella modalità normale la risposta massima è di 128 mila token. Il riferimento affidabile delle conoscenze integrate è giugno 2026. Il produttore prevede la possibilità di cambiare l'impegno e gli strumenti disponibili durante la conversazione, oltre alla compressione della cronologia su richiesta. Queste capacità richiedono il supporto dell'ambiente. Se l'applicazione restituisce ragionamenti conservati, Sonnet 5.5 legge i propri blocchi, quelli di Sonnet 5, Opus 4.8, Haiku 4.5 e di modelli precedenti; i blocchi di Opus 5, Opus 5.5, Fable e Mythos sono incompatibili. La possibilità di trasferire i suoi blocchi a un altro modello dipende dalla coppia specifica e dal supporto del metodo. I blocchi incompatibili vengono esclusi e i turni successivi proseguono senza il ragionamento precedente. Le modifiche a messaggi iniziali, all'istruzione di sistema o a vecchie definizioni degli strumenti possono interrompere il legame con i blocchi e, quando viene verificato, causare il rifiuto della richiesta oppure l'esclusione dei blocchi interessati.
La modalità standard è il ragionamento adattivo con effort impostato su high. Sono disponibili cinque livelli di impegno: low, medium, high, xhigh e max. Per un'attività agentica ben definita Anthropic consiglia di partire da medium, per un lavoro più difficile e lungo da high; il livello adatto dipende dall'attività e dal dettaglio richiesto.
La modalità separata between_tools elimina il ragionamento preliminare prima della prima azione e lo mantiene tra gli accessi agli strumenti. È supportata soltanto a low, medium e high. Per xhigh e max è necessaria la modalità adattiva. Sonnet 5.5 non supporta la disattivazione completa del ragionamento né il budget manuale di extended thinking.
Quando il metodo supporta il controllo degli strumenti, sono ammessi la selezione automatica auto e la disattivazione none. Il modello del produttore non supporta le opzioni forzate: richiesta di uno strumento qualsiasi (any) o di uno specifico strumento per nome (tool). Nella modalità between_tools l'impegno non può essere cambiato durante la conversazione; nella normale modalità adattiva il produttore prevede tale impostazione. Il lavoro sui risultati degli strumenti richiede la conservazione di una cronologia coerente.
Nei metodi che supportano queste impostazioni non sono accettati valori non standard di temperature, top_p e top_k; il formato e il carattere desiderati per la risposta vengono definiti con l'istruzione.
In questa versione la tokenizzazione aggiornata mantiene le caratteristiche della generazione Sonnet 5. Per stimare le dimensioni di una richiesta occorre considerare il contenuto del materiale, non soltanto il numero di caratteri. Sviluppo ordinario e ricerca rientrano negli scenari principali del modello, ma alcuni tipi di richiesta sensibile sono limitati dai meccanismi di protezione.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti anthropic/claude-sonnet-5.5 | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Testo · Testo UTF-8
Stringa messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages, max_tokens |
Parametrooptional_controls | Contrattostream |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrotext_file_material | ContrattoLeggi 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
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 $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0002 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.008 / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0002 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.008 / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "anthropic/claude-sonnet-5.5",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'anthropic/claude-sonnet-5.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -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\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'anthropic/claude-sonnet-5.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON o SSE
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.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot claude-sonnet-5-5
Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest, claude-sonnet-5-5
~anthropic/claude-sonnet-latestClaude Sonnet 5.5 è pensato per attività ben definite di sviluppo, analisi e preparazione di documenti. Dedica attenzione alla scrittura chiara, alla presentazione visiva e al lavoro sequenziale con strumenti.
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 5.5 è orientato ad attività ben definite: scrittura di codice, correzione di errori, analisi di informazioni e preparazione di materiali professionali. Secondo Anthropic, è pensato per iterazioni rapide in cui si può osservare il risultato, precisarlo e proseguire il lavoro. La sua presentazione mette in evidenza la scrittura chiara, la formattazione accurata dei documenti e l'attenzione al design delle interfacce.
L'istruzione può unire la lettura di materiali alla produzione dei contenuti finali. Uno degli scenari descritti consiste nell'analizzare materiali trimestrali di un'azienda e la trascrizione di un intervento, per poi preparare una presentazione nello stile richiesto. Il modello può aiutare con documenti, fogli di calcolo e slide tramite i mezzi forniti; il file finale viene prodotto dall'ambiente dell'applicazione.
Il modello riceve testo e immagini e produce la propria risposta in forma testuale. Può collegare informazioni visive all'istruzione testuale e sostenere un lavoro prolungato a più passaggi. Grafici, tabelle e pagine di documenti forniscono materiale da analizzare; per ulteriori azioni su file e interfacce servono strumenti dell'applicazione.
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 2576 pixel, con 4784 token visivi; le immagini più grandi vengono ridimensionate prima dell'analisi. Il supporto di file e parametri dipende dal metodo dell'applicazione.
La finestra di contesto è di 1 milione di token e nella modalità normale la risposta massima è di 128 mila token. Il riferimento affidabile delle conoscenze integrate è giugno 2026. Il produttore prevede la possibilità di cambiare l'impegno e gli strumenti disponibili durante la conversazione, oltre alla compressione della cronologia su richiesta. Queste capacità richiedono il supporto dell'ambiente. Se l'applicazione restituisce ragionamenti conservati, Sonnet 5.5 legge i propri blocchi, quelli di Sonnet 5, Opus 4.8, Haiku 4.5 e di modelli precedenti; i blocchi di Opus 5, Opus 5.5, Fable e Mythos sono incompatibili. La possibilità di trasferire i suoi blocchi a un altro modello dipende dalla coppia specifica e dal supporto del metodo. I blocchi incompatibili vengono esclusi e i turni successivi proseguono senza il ragionamento precedente. Le modifiche a messaggi iniziali, all'istruzione di sistema o a vecchie definizioni degli strumenti possono interrompere il legame con i blocchi e, quando viene verificato, causare il rifiuto della richiesta oppure l'esclusione dei blocchi interessati.
La modalità standard è il ragionamento adattivo con effort impostato su high. Sono disponibili cinque livelli di impegno: low, medium, high, xhigh e max. Per un'attività agentica ben definita Anthropic consiglia di partire da medium, per un lavoro più difficile e lungo da high; il livello adatto dipende dall'attività e dal dettaglio richiesto.
La modalità separata between_tools elimina il ragionamento preliminare prima della prima azione e lo mantiene tra gli accessi agli strumenti. È supportata soltanto a low, medium e high. Per xhigh e max è necessaria la modalità adattiva. Sonnet 5.5 non supporta la disattivazione completa del ragionamento né il budget manuale di extended thinking.
Quando il metodo supporta il controllo degli strumenti, sono ammessi la selezione automatica auto e la disattivazione none. Il modello del produttore non supporta le opzioni forzate: richiesta di uno strumento qualsiasi (any) o di uno specifico strumento per nome (tool). Nella modalità between_tools l'impegno non può essere cambiato durante la conversazione; nella normale modalità adattiva il produttore prevede tale impostazione. Il lavoro sui risultati degli strumenti richiede la conservazione di una cronologia coerente.
Nei metodi che supportano queste impostazioni non sono accettati valori non standard di temperature, top_p e top_k; il formato e il carattere desiderati per la risposta vengono definiti con l'istruzione.
In questa versione la tokenizzazione aggiornata mantiene le caratteristiche della generazione Sonnet 5. Per stimare le dimensioni di una richiesta occorre considerare il contenuto del materiale, non soltanto il numero di caratteri. Sviluppo ordinario e ricerca rientrano negli scenari principali del modello, ma alcuni tipi di richiesta sensibile sono limitati dai meccanismi di protezione.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti ~anthropic/claude-sonnet-latest | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori 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[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti function Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti text | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra | Predefinito— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: 1h viene rifiutato nelle posizioni effettive della cache dei prompt | Predefinito— |
Testo · Testo UTF8
messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametromessages | ContrattoArray di messaggi con struttura role/content |
Parametrofile_material | ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto |
Parametrooptional_controls | Contrattostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrocontrol_scope | ContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati |
Parametrooutput_modalities | Contrattotext |
Parametrohosted_operations | Contrattofalse |
Parametromultimodal_input_binding | Contrattonull |
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.
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 $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0002 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.008 / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0002 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.008 / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "~anthropic/claude-sonnet-latest", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\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\nfrom 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='~anthropic/claude-sonnet-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\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"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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)\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\nwith client.chat.completions.stream(model='~anthropic/claude-sonnet-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson o SSE
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.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot claude-sonnet-5-5
Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest, claude-sonnet-5-5
~anthropic/claude-sonnet-latestClaude Sonnet 5.5 è pensato per attività ben definite di sviluppo, analisi e preparazione di documenti. Dedica attenzione alla scrittura chiara, alla presentazione visiva e al lavoro sequenziale con strumenti.
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 5.5 è orientato ad attività ben definite: scrittura di codice, correzione di errori, analisi di informazioni e preparazione di materiali professionali. Secondo Anthropic, è pensato per iterazioni rapide in cui si può osservare il risultato, precisarlo e proseguire il lavoro. La sua presentazione mette in evidenza la scrittura chiara, la formattazione accurata dei documenti e l'attenzione al design delle interfacce.
L'istruzione può unire la lettura di materiali alla produzione dei contenuti finali. Uno degli scenari descritti consiste nell'analizzare materiali trimestrali di un'azienda e la trascrizione di un intervento, per poi preparare una presentazione nello stile richiesto. Il modello può aiutare con documenti, fogli di calcolo e slide tramite i mezzi forniti; il file finale viene prodotto dall'ambiente dell'applicazione.
Il modello riceve testo e immagini e produce la propria risposta in forma testuale. Può collegare informazioni visive all'istruzione testuale e sostenere un lavoro prolungato a più passaggi. Grafici, tabelle e pagine di documenti forniscono materiale da analizzare; per ulteriori azioni su file e interfacce servono strumenti dell'applicazione.
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 2576 pixel, con 4784 token visivi; le immagini più grandi vengono ridimensionate prima dell'analisi. Il supporto di file e parametri dipende dal metodo dell'applicazione.
La finestra di contesto è di 1 milione di token e nella modalità normale la risposta massima è di 128 mila token. Il riferimento affidabile delle conoscenze integrate è giugno 2026. Il produttore prevede la possibilità di cambiare l'impegno e gli strumenti disponibili durante la conversazione, oltre alla compressione della cronologia su richiesta. Queste capacità richiedono il supporto dell'ambiente. Se l'applicazione restituisce ragionamenti conservati, Sonnet 5.5 legge i propri blocchi, quelli di Sonnet 5, Opus 4.8, Haiku 4.5 e di modelli precedenti; i blocchi di Opus 5, Opus 5.5, Fable e Mythos sono incompatibili. La possibilità di trasferire i suoi blocchi a un altro modello dipende dalla coppia specifica e dal supporto del metodo. I blocchi incompatibili vengono esclusi e i turni successivi proseguono senza il ragionamento precedente. Le modifiche a messaggi iniziali, all'istruzione di sistema o a vecchie definizioni degli strumenti possono interrompere il legame con i blocchi e, quando viene verificato, causare il rifiuto della richiesta oppure l'esclusione dei blocchi interessati.
La modalità standard è il ragionamento adattivo con effort impostato su high. Sono disponibili cinque livelli di impegno: low, medium, high, xhigh e max. Per un'attività agentica ben definita Anthropic consiglia di partire da medium, per un lavoro più difficile e lungo da high; il livello adatto dipende dall'attività e dal dettaglio richiesto.
La modalità separata between_tools elimina il ragionamento preliminare prima della prima azione e lo mantiene tra gli accessi agli strumenti. È supportata soltanto a low, medium e high. Per xhigh e max è necessaria la modalità adattiva. Sonnet 5.5 non supporta la disattivazione completa del ragionamento né il budget manuale di extended thinking.
Quando il metodo supporta il controllo degli strumenti, sono ammessi la selezione automatica auto e la disattivazione none. Il modello del produttore non supporta le opzioni forzate: richiesta di uno strumento qualsiasi (any) o di uno specifico strumento per nome (tool). Nella modalità between_tools l'impegno non può essere cambiato durante la conversazione; nella normale modalità adattiva il produttore prevede tale impostazione. Il lavoro sui risultati degli strumenti richiede la conservazione di una cronologia coerente.
Nei metodi che supportano queste impostazioni non sono accettati valori non standard di temperature, top_p e top_k; il formato e il carattere desiderati per la risposta vengono definiti con l'istruzione.
In questa versione la tokenizzazione aggiornata mantiene le caratteristiche della generazione Sonnet 5. Per stimare le dimensioni di una richiesta occorre considerare il contenuto del materiale, non soltanto il numero di caratteri. Sviluppo ordinario e ricerca rientrano negli scenari principali del modello, ma alcuni tipi di richiesta sensibile sono limitati dai meccanismi di protezione.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti ~anthropic/claude-sonnet-latest | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Testo · Testo UTF-8
Stringa messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages, max_tokens |
Parametrooptional_controls | Contrattostream |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrotext_file_material | ContrattoLeggi 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
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 $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0002 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.008 / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.02 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0002 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.005 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.008 / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "~anthropic/claude-sonnet-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': '~anthropic/claude-sonnet-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -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\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': '~anthropic/claude-sonnet-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON o SSE
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.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot claude-sonnet-5-5
Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest, claude-sonnet-5-5
Esempio tecnico in inglese
Turn quarterly notes into slide copy\n\nPrepare four slide outlines from these quarterly notes: revenue rose from 8 to 10 million; support backlog rose from 120 to 210 tickets; two enterprise renewals are undecided. Audience: team leads. Give each slide one headline and three short bullets, ending with decisions needed. Keep supplied numbers exact.Four numbered slide outlines with a headline, three bullets and explicit decisions to resolve.Check that revenue growth is not presented as resolving the backlog or the undecided renewals.