Claude Haiku 5.5は、大量の処理や低遅延が求められるタスクに向けたAnthropicの小型モデルの版です。主な用途には、分類、振り分け、情報抽出、要約、会話の圧縮、対象を絞ったサブエージェントの作業があります。テキストと画像を受け取り、テキストを生成します。有用な依頼では、対象を絞った問いと、カテゴリ、定義したフィールド一式、短い要約、大きなタスクの別の部分に必要な証拠など、明確な結果を指定します。アプリケーションが抽出情報を元の資料と結び付けられるよう、結果に出典の識別子を添えてください。
Anthropicは、反復的な分析に加え、リアルタイムの顧客対応、ブラウザー操作、短いコーディングのサブタスクを、この版の用途に挙げています。大きなモデルが意欲的なプロジェクトを担当し、Haikuが範囲を限定した検索や要約を担当する流れでは、Claude Sonnet 5.5やClaude Opus 5.5を補完できます。顧客対応では、質問と使用が認められた参考資料を提供し、応答の口調と返すべき内容を指定してください。コーディングのサブタスクでは、完了条件のない際限のないプロジェクトを任せず、関連するファイルや抜粋と正確な問いを示してください。
文書に記載されたコンテキストウィンドウは百万トークンで、通常の生成では最大128,000トークンを出力できます。思考トークンも生成枠に含まれるため、推論と表示するテキストの両方の余地が必要です。信頼できる知識の基準時点は2026年6月で、それ以降の情報には提供された証拠や検索ツールが必要です。Anthropicは別途、この版の出力を300,000トークンまで増やせる、バッチ専用のベータ機能を文書化しています。この大きな枠にはメーカーのextended-output機能が必要で、通常の上限とは別です。非同期バッチは各依頼を独立に処理するため、すぐではなく処理後に結果が必要な文書や記録の集合に適しています。
適応型思考は標準で有効になっており、推論の深さは主にeffortで制御します。レベルはlow、medium、high、xhigh、maxで、標準はmediumです。Anthropicは、通常の作業にはmedium、より持続的な作業や厳密な指示遵守にはhigh、簡単で短い依頼にはlowを推奨しています。思考はlow、medium、highで無効にできますが、xhighやmaxでの無効化は拒否されます。直接答えるようプロンプトで求めても、この制御の代わりにはなりません。Haiku 4.5の手動budget_tokens設定はこの版に引き継がれず、文書化されたインターフェースではtemperature、top_p、top_kを省く必要があります。
Haiku 5.5は、以前のClaude世代で導入された新しいトークナイザーを使います。Anthropicは、同じテキストに使うトークンが約30%多くなると見積もっており、Haiku 4.5との差は内容によって変わります。以前のassistantターンの思考ブロックも保持するため、トークナイザーの変更による増加以上に会話が大きくなる場合があります。キャッシュ可能なプロンプト長の最小値は512トークンです。推論を保持する際は以前のターンを変更せず、新しい指示を最新のターンに置いてください。最上位のeffortを変えると会話のメッセージキャッシュが無効になります。メーカーは、適応型の会話内でeffortを変更する別のベータ機能を文書化しています。これらの機能があることは、特定の依頼でキャッシュがヒットした証拠にはなりません。
情報検索では、モデルのプロンプトガイドは、検索ツールとともに現在の日付を提供し、元のシステム定義とツール定義を維持するよう推奨しています。別の日に会話を続ける場合は、最新のターンで新しい日付を伝えてください。探すべき内容を明示し、結論を求める前に返された出典を保存してください。たとえば、指定したソフトウェアの版について文書化された動作を探し、取得した記述に基づく短い説明を求められます。検索ツールを提供し、実際の結果を返すのはアプリケーションです。モデルが検索を提案しても、検索が実施された証拠にはなりません。
構造化されたJSON出力とツールを組み合わせる場合、ガイドは特定の相互作用を記載しています。思考を無効にすると、Haikuは必要なツール呼び出しを省くことがあります。Anthropicは、このような依頼では適応型思考を使うか、最終的なJSONの要件をツールの段階と分けることを推奨しています。出力フィールドを定義し、ツールの結果を受けてから最終回答を出すことを明確にしてください。データ抽出の依頼では必要なフィールドと欠けている値の表現を指定でき、検索の依頼では、それらを埋めるための証拠を先に求められます。回答が最初のブロックとは限らず、思考テキストは標準で省かれるため、応答ブロックは種類に応じて読み取ってください。
長いエージェント向けプロンプトについて、Anthropicは、lowのeffortでは早く終了したり、検索や確認を省いたりする場合があるとしています。ガイドは、明確な完了指示と、コード変更を完了と報告する前の実際の確認を推奨しています。期待する結果と、それを示す証拠を準備してください。報告書なら選択した原文の抜粋、コード案なら変化した動作、文書なら抽出したフィールドなどです。ガイドは、タスクの途中に届くユーザーのメッセージとツール出力も区別しています。新しいユーザーの指示はuserターンに置き、ツールが返す証拠は別に保ちます。
この版には独自の保護機能があり、サイバー危害、生物学的危害、競合モデルの開発など、禁止用途に該当するカテゴリでは拒否を返すことがあります。メーカーは、Haiku 5.5のサーバー側フォールバックを文書化していません。ガイドはまた、xhighのeffortでは、複数ターンの応答が表示用の回答テキストなしで終わることが時折あり、lowのeffortや思考を無効にした場合には、推論のようなテキストが出やすくなるとしています。表示できる構造化された結果が必要な流れでは、これらの特定の挙動を考慮する必要があります。通常の抽出や要約では、対象を絞った資料、明確な出力、タスクに適したeffortレベルを使ってください。
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Extract a support handoff\n\nExtract a handoff from this ticket, using only its text: T-184: 'I changed my billing email yesterday. Receipts still go to the old address. My login works. Please resend March and April receipts.' Return ticket ID, requested actions, working function and missing information. Use 'not stated' for absent details.Four labeled fields retaining T-184, the receipt request, the working login and explicitly missing details.Every extracted value must trace to the ticket; do not invent either email address.anthropic/claude-haiku-5.5Claude Haiku 5.5は、分類、抽出、要約、振り分け、対象を絞ったエージェントのタスクに向けたAnthropicの小型モデルです。テキストと画像の理解に適応型推論を組み合わせ、迅速な応答が必要な反復作業を想定しています。
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
Claude Haiku 5.5は、大量の処理や低遅延が求められるタスクに向けたAnthropicの小型モデルの版です。主な用途には、分類、振り分け、情報抽出、要約、会話の圧縮、対象を絞ったサブエージェントの作業があります。テキストと画像を受け取り、テキストを生成します。有用な依頼では、対象を絞った問いと、カテゴリ、定義したフィールド一式、短い要約、大きなタスクの別の部分に必要な証拠など、明確な結果を指定します。アプリケーションが抽出情報を元の資料と結び付けられるよう、結果に出典の識別子を添えてください。
Anthropicは、反復的な分析に加え、リアルタイムの顧客対応、ブラウザー操作、短いコーディングのサブタスクを、この版の用途に挙げています。大きなモデルが意欲的なプロジェクトを担当し、Haikuが範囲を限定した検索や要約を担当する流れでは、Claude Sonnet 5.5やClaude Opus 5.5を補完できます。顧客対応では、質問と使用が認められた参考資料を提供し、応答の口調と返すべき内容を指定してください。コーディングのサブタスクでは、完了条件のない際限のないプロジェクトを任せず、関連するファイルや抜粋と正確な問いを示してください。
文書に記載されたコンテキストウィンドウは百万トークンで、通常の生成では最大128,000トークンを出力できます。思考トークンも生成枠に含まれるため、推論と表示するテキストの両方の余地が必要です。信頼できる知識の基準時点は2026年6月で、それ以降の情報には提供された証拠や検索ツールが必要です。Anthropicは別途、この版の出力を300,000トークンまで増やせる、バッチ専用のベータ機能を文書化しています。この大きな枠にはメーカーのextended-output機能が必要で、通常の上限とは別です。非同期バッチは各依頼を独立に処理するため、すぐではなく処理後に結果が必要な文書や記録の集合に適しています。
適応型思考は標準で有効になっており、推論の深さは主にeffortで制御します。レベルはlow、medium、high、xhigh、maxで、標準はmediumです。Anthropicは、通常の作業にはmedium、より持続的な作業や厳密な指示遵守にはhigh、簡単で短い依頼にはlowを推奨しています。思考はlow、medium、highで無効にできますが、xhighやmaxでの無効化は拒否されます。直接答えるようプロンプトで求めても、この制御の代わりにはなりません。Haiku 4.5の手動budget_tokens設定はこの版に引き継がれず、文書化されたインターフェースではtemperature、top_p、top_kを省く必要があります。
Haiku 5.5は、以前のClaude世代で導入された新しいトークナイザーを使います。Anthropicは、同じテキストに使うトークンが約30%多くなると見積もっており、Haiku 4.5との差は内容によって変わります。以前のassistantターンの思考ブロックも保持するため、トークナイザーの変更による増加以上に会話が大きくなる場合があります。キャッシュ可能なプロンプト長の最小値は512トークンです。推論を保持する際は以前のターンを変更せず、新しい指示を最新のターンに置いてください。最上位のeffortを変えると会話のメッセージキャッシュが無効になります。メーカーは、適応型の会話内でeffortを変更する別のベータ機能を文書化しています。これらの機能があることは、特定の依頼でキャッシュがヒットした証拠にはなりません。
情報検索では、モデルのプロンプトガイドは、検索ツールとともに現在の日付を提供し、元のシステム定義とツール定義を維持するよう推奨しています。別の日に会話を続ける場合は、最新のターンで新しい日付を伝えてください。探すべき内容を明示し、結論を求める前に返された出典を保存してください。たとえば、指定したソフトウェアの版について文書化された動作を探し、取得した記述に基づく短い説明を求められます。検索ツールを提供し、実際の結果を返すのはアプリケーションです。モデルが検索を提案しても、検索が実施された証拠にはなりません。
構造化されたJSON出力とツールを組み合わせる場合、ガイドは特定の相互作用を記載しています。思考を無効にすると、Haikuは必要なツール呼び出しを省くことがあります。Anthropicは、このような依頼では適応型思考を使うか、最終的なJSONの要件をツールの段階と分けることを推奨しています。出力フィールドを定義し、ツールの結果を受けてから最終回答を出すことを明確にしてください。データ抽出の依頼では必要なフィールドと欠けている値の表現を指定でき、検索の依頼では、それらを埋めるための証拠を先に求められます。回答が最初のブロックとは限らず、思考テキストは標準で省かれるため、応答ブロックは種類に応じて読み取ってください。
長いエージェント向けプロンプトについて、Anthropicは、lowのeffortでは早く終了したり、検索や確認を省いたりする場合があるとしています。ガイドは、明確な完了指示と、コード変更を完了と報告する前の実際の確認を推奨しています。期待する結果と、それを示す証拠を準備してください。報告書なら選択した原文の抜粋、コード案なら変化した動作、文書なら抽出したフィールドなどです。ガイドは、タスクの途中に届くユーザーのメッセージとツール出力も区別しています。新しいユーザーの指示はuserターンに置き、ツールが返す証拠は別に保ちます。
この版には独自の保護機能があり、サイバー危害、生物学的危害、競合モデルの開発など、禁止用途に該当するカテゴリでは拒否を返すことがあります。メーカーは、Haiku 5.5のサーバー側フォールバックを文書化していません。ガイドはまた、xhighのeffortでは、複数ターンの応答が表示用の回答テキストなしで終わることが時折あり、lowのeffortや思考を無効にした場合には、推論のようなテキストが出やすくなるとしています。表示できる構造化された結果が必要な流れでは、これらの特定の挙動を考慮する必要があります。通常の抽出や要約では、対象を絞った資料、明確な出力、タスクに適したeffortレベルを使ってください。
POST /v1/chat/completionstexttext| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 anthropic/claude-haiku-5.5 | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 例：system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string|content_part[]|null | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].tool_calls | 種類tool_call[] | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].tool_call_id | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください | デフォルト— |
フィールドmessages[].name | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].reasoning_content | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください | デフォルト— |
フィールドmessages[].reasoning_details | 種類object|array | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmax_tokens | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmax_completion_tokens | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
フィールドstream_options.include_usage | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtemperature | 種類number | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtop_p | 種類number | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドstop | 種類string|string[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools | 種類function_tool[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools[].type | 種類string | 要件任意 | 値と制限 function モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools[].function.name | 種類string | 要件必須 | 値と制限 適用条件: 関数ツールの指定あり | デフォルト— |
フィールドtools[].function.description | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtools[].function.parameters | 種類JSON_schema | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtool_choice | 種類string|object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドparallel_tool_calls | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドresponse_format | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドreasoning_effort | 種類string | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドreasoning | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドservice_tier | 種類string | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドinstructions | 種類string | 要件任意 | 値と制限 互換性用のフィールド | デフォルト— |
フィールドfunctions | 種類function[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドfunction_call | 種類string|object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドprompt_cache_options | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmodalities | 種類string[] | 要件任意 | 値と制限 text | デフォルト— |
フィールドprovider | 種類object | 要件任意 | 値と制限 条件: このUltraテキストルートではprovider.optionsは拒否されます | デフォルト— |
フィールドcache_control.ttl | 種類string | 要件任意 | 値と制限 条件: 実際のプロンプトキャッシュの指定箇所では1hは拒否されます | デフォルト— |
テキスト · UTF8テキスト
messages[].content
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータmessages | 仕様role/content形式のメッセージ配列 |
パラメータfile_material | 仕様実際のUTF-8文書をテキストとしてそのまま挿入します。ファイルIDは推定しません |
パラメータoptional_controls | 仕様stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
パラメータcontrol_scope | 仕様モデル固有。ユーザーの関数ツールとホスト側のツールは異なります |
パラメータoutput_modalities | 仕様text |
パラメータhosted_operations | 仕様false |
パラメータmultimodal_input_binding | 仕様null |
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。
コンテキスト長は出力上限ではありません。
テキストファイルはテキストをそのまま提供できます。画像／音声／ファイルオブジェクトの入力には正確なバインディングが必要です。
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。
| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
|---|---|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.0002 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.001 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.00002 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.00025 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 $0.0004 / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合100,000 | 料金 入力 · 入力トークン $0.0002 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.001 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.00002 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.00025 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 $0.0004 / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 2 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合100,000 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.0002 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.001 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.00002 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.00025 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 $0.002 / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "anthropic/claude-haiku-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-haiku-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-haiku-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またはSSE
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢／ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。
リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドchoices[].index | 種類integer |
フィールドchoices[].message.content | 種類string|null |
フィールドchoices[].message.tool_calls | 種類tool_call[] |
フィールドchoices[].message.reasoning_content | 種類string |
フィールドchoices[].message.reasoning_details | 種類object|array |
フィールドchoices[].finish_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
Ailoot Ultra anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
anthropic/claude-haiku-5.5Claude Haiku 5.5は、分類、抽出、要約、振り分け、対象を絞ったエージェントのタスクに向けたAnthropicの小型モデルです。テキストと画像の理解に適応型推論を組み合わせ、迅速な応答が必要な反復作業を想定しています。
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
Claude Haiku 5.5は、大量の処理や低遅延が求められるタスクに向けたAnthropicの小型モデルの版です。主な用途には、分類、振り分け、情報抽出、要約、会話の圧縮、対象を絞ったサブエージェントの作業があります。テキストと画像を受け取り、テキストを生成します。有用な依頼では、対象を絞った問いと、カテゴリ、定義したフィールド一式、短い要約、大きなタスクの別の部分に必要な証拠など、明確な結果を指定します。アプリケーションが抽出情報を元の資料と結び付けられるよう、結果に出典の識別子を添えてください。
Anthropicは、反復的な分析に加え、リアルタイムの顧客対応、ブラウザー操作、短いコーディングのサブタスクを、この版の用途に挙げています。大きなモデルが意欲的なプロジェクトを担当し、Haikuが範囲を限定した検索や要約を担当する流れでは、Claude Sonnet 5.5やClaude Opus 5.5を補完できます。顧客対応では、質問と使用が認められた参考資料を提供し、応答の口調と返すべき内容を指定してください。コーディングのサブタスクでは、完了条件のない際限のないプロジェクトを任せず、関連するファイルや抜粋と正確な問いを示してください。
文書に記載されたコンテキストウィンドウは百万トークンで、通常の生成では最大128,000トークンを出力できます。思考トークンも生成枠に含まれるため、推論と表示するテキストの両方の余地が必要です。信頼できる知識の基準時点は2026年6月で、それ以降の情報には提供された証拠や検索ツールが必要です。Anthropicは別途、この版の出力を300,000トークンまで増やせる、バッチ専用のベータ機能を文書化しています。この大きな枠にはメーカーのextended-output機能が必要で、通常の上限とは別です。非同期バッチは各依頼を独立に処理するため、すぐではなく処理後に結果が必要な文書や記録の集合に適しています。
適応型思考は標準で有効になっており、推論の深さは主にeffortで制御します。レベルはlow、medium、high、xhigh、maxで、標準はmediumです。Anthropicは、通常の作業にはmedium、より持続的な作業や厳密な指示遵守にはhigh、簡単で短い依頼にはlowを推奨しています。思考はlow、medium、highで無効にできますが、xhighやmaxでの無効化は拒否されます。直接答えるようプロンプトで求めても、この制御の代わりにはなりません。Haiku 4.5の手動budget_tokens設定はこの版に引き継がれず、文書化されたインターフェースではtemperature、top_p、top_kを省く必要があります。
Haiku 5.5は、以前のClaude世代で導入された新しいトークナイザーを使います。Anthropicは、同じテキストに使うトークンが約30%多くなると見積もっており、Haiku 4.5との差は内容によって変わります。以前のassistantターンの思考ブロックも保持するため、トークナイザーの変更による増加以上に会話が大きくなる場合があります。キャッシュ可能なプロンプト長の最小値は512トークンです。推論を保持する際は以前のターンを変更せず、新しい指示を最新のターンに置いてください。最上位のeffortを変えると会話のメッセージキャッシュが無効になります。メーカーは、適応型の会話内でeffortを変更する別のベータ機能を文書化しています。これらの機能があることは、特定の依頼でキャッシュがヒットした証拠にはなりません。
情報検索では、モデルのプロンプトガイドは、検索ツールとともに現在の日付を提供し、元のシステム定義とツール定義を維持するよう推奨しています。別の日に会話を続ける場合は、最新のターンで新しい日付を伝えてください。探すべき内容を明示し、結論を求める前に返された出典を保存してください。たとえば、指定したソフトウェアの版について文書化された動作を探し、取得した記述に基づく短い説明を求められます。検索ツールを提供し、実際の結果を返すのはアプリケーションです。モデルが検索を提案しても、検索が実施された証拠にはなりません。
構造化されたJSON出力とツールを組み合わせる場合、ガイドは特定の相互作用を記載しています。思考を無効にすると、Haikuは必要なツール呼び出しを省くことがあります。Anthropicは、このような依頼では適応型思考を使うか、最終的なJSONの要件をツールの段階と分けることを推奨しています。出力フィールドを定義し、ツールの結果を受けてから最終回答を出すことを明確にしてください。データ抽出の依頼では必要なフィールドと欠けている値の表現を指定でき、検索の依頼では、それらを埋めるための証拠を先に求められます。回答が最初のブロックとは限らず、思考テキストは標準で省かれるため、応答ブロックは種類に応じて読み取ってください。
長いエージェント向けプロンプトについて、Anthropicは、lowのeffortでは早く終了したり、検索や確認を省いたりする場合があるとしています。ガイドは、明確な完了指示と、コード変更を完了と報告する前の実際の確認を推奨しています。期待する結果と、それを示す証拠を準備してください。報告書なら選択した原文の抜粋、コード案なら変化した動作、文書なら抽出したフィールドなどです。ガイドは、タスクの途中に届くユーザーのメッセージとツール出力も区別しています。新しいユーザーの指示はuserターンに置き、ツールが返す証拠は別に保ちます。
この版には独自の保護機能があり、サイバー危害、生物学的危害、競合モデルの開発など、禁止用途に該当するカテゴリでは拒否を返すことがあります。メーカーは、Haiku 5.5のサーバー側フォールバックを文書化していません。ガイドはまた、xhighのeffortでは、複数ターンの応答が表示用の回答テキストなしで終わることが時折あり、lowのeffortや思考を無効にした場合には、推論のようなテキストが出やすくなるとしています。表示できる構造化された結果が必要な流れでは、これらの特定の挙動を考慮する必要があります。通常の抽出や要約では、対象を絞った資料、明確な出力、タスクに適したeffortレベルを使ってください。
POST /v1/messagestextjson, sse| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 anthropic/claude-haiku-5.5 | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 user, assistant | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmax_tokens | 種類integer | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
テキスト · UTF-8テキスト
messages[].contentの文字列
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages, max_tokens |
パラメータoptional_controls | 仕様stream |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータtext_file_material | 仕様実際のUTF-8文書を読み、その本文を指定された入力またはメッセージ内容の文字列に入れてください。 |
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。
| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
|---|---|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.0002 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.001 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.00002 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.00025 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 $0.0004 / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合100,000 | 料金 入力 · 入力トークン $0.0002 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.001 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.00002 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.00025 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 $0.0004 / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 2 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合100,000 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.0002 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.001 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.00002 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.00025 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 $0.002 / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
{\n "model": "anthropic/claude-haiku-5.5",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-haiku-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-haiku-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またはSSE
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。
リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドid | 種類string |
フィールドmodel | 種類string |
フィールドcontent[] | 種類text|thinking|tool_use|other content block |
フィールドstop_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
Ailoot Ultra anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
~anthropic/claude-haiku-latestClaude Haiku 5.5は、分類、抽出、要約、振り分け、対象を絞ったエージェントのタスクに向けたAnthropicの小型モデルです。テキストと画像の理解に適応型推論を組み合わせ、迅速な応答が必要な反復作業を想定しています。
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
Claude Haiku 5.5は、大量の処理や低遅延が求められるタスクに向けたAnthropicの小型モデルの版です。主な用途には、分類、振り分け、情報抽出、要約、会話の圧縮、対象を絞ったサブエージェントの作業があります。テキストと画像を受け取り、テキストを生成します。有用な依頼では、対象を絞った問いと、カテゴリ、定義したフィールド一式、短い要約、大きなタスクの別の部分に必要な証拠など、明確な結果を指定します。アプリケーションが抽出情報を元の資料と結び付けられるよう、結果に出典の識別子を添えてください。
Anthropicは、反復的な分析に加え、リアルタイムの顧客対応、ブラウザー操作、短いコーディングのサブタスクを、この版の用途に挙げています。大きなモデルが意欲的なプロジェクトを担当し、Haikuが範囲を限定した検索や要約を担当する流れでは、Claude Sonnet 5.5やClaude Opus 5.5を補完できます。顧客対応では、質問と使用が認められた参考資料を提供し、応答の口調と返すべき内容を指定してください。コーディングのサブタスクでは、完了条件のない際限のないプロジェクトを任せず、関連するファイルや抜粋と正確な問いを示してください。
文書に記載されたコンテキストウィンドウは百万トークンで、通常の生成では最大128,000トークンを出力できます。思考トークンも生成枠に含まれるため、推論と表示するテキストの両方の余地が必要です。信頼できる知識の基準時点は2026年6月で、それ以降の情報には提供された証拠や検索ツールが必要です。Anthropicは別途、この版の出力を300,000トークンまで増やせる、バッチ専用のベータ機能を文書化しています。この大きな枠にはメーカーのextended-output機能が必要で、通常の上限とは別です。非同期バッチは各依頼を独立に処理するため、すぐではなく処理後に結果が必要な文書や記録の集合に適しています。
適応型思考は標準で有効になっており、推論の深さは主にeffortで制御します。レベルはlow、medium、high、xhigh、maxで、標準はmediumです。Anthropicは、通常の作業にはmedium、より持続的な作業や厳密な指示遵守にはhigh、簡単で短い依頼にはlowを推奨しています。思考はlow、medium、highで無効にできますが、xhighやmaxでの無効化は拒否されます。直接答えるようプロンプトで求めても、この制御の代わりにはなりません。Haiku 4.5の手動budget_tokens設定はこの版に引き継がれず、文書化されたインターフェースではtemperature、top_p、top_kを省く必要があります。
Haiku 5.5は、以前のClaude世代で導入された新しいトークナイザーを使います。Anthropicは、同じテキストに使うトークンが約30%多くなると見積もっており、Haiku 4.5との差は内容によって変わります。以前のassistantターンの思考ブロックも保持するため、トークナイザーの変更による増加以上に会話が大きくなる場合があります。キャッシュ可能なプロンプト長の最小値は512トークンです。推論を保持する際は以前のターンを変更せず、新しい指示を最新のターンに置いてください。最上位のeffortを変えると会話のメッセージキャッシュが無効になります。メーカーは、適応型の会話内でeffortを変更する別のベータ機能を文書化しています。これらの機能があることは、特定の依頼でキャッシュがヒットした証拠にはなりません。
情報検索では、モデルのプロンプトガイドは、検索ツールとともに現在の日付を提供し、元のシステム定義とツール定義を維持するよう推奨しています。別の日に会話を続ける場合は、最新のターンで新しい日付を伝えてください。探すべき内容を明示し、結論を求める前に返された出典を保存してください。たとえば、指定したソフトウェアの版について文書化された動作を探し、取得した記述に基づく短い説明を求められます。検索ツールを提供し、実際の結果を返すのはアプリケーションです。モデルが検索を提案しても、検索が実施された証拠にはなりません。
構造化されたJSON出力とツールを組み合わせる場合、ガイドは特定の相互作用を記載しています。思考を無効にすると、Haikuは必要なツール呼び出しを省くことがあります。Anthropicは、このような依頼では適応型思考を使うか、最終的なJSONの要件をツールの段階と分けることを推奨しています。出力フィールドを定義し、ツールの結果を受けてから最終回答を出すことを明確にしてください。データ抽出の依頼では必要なフィールドと欠けている値の表現を指定でき、検索の依頼では、それらを埋めるための証拠を先に求められます。回答が最初のブロックとは限らず、思考テキストは標準で省かれるため、応答ブロックは種類に応じて読み取ってください。
長いエージェント向けプロンプトについて、Anthropicは、lowのeffortでは早く終了したり、検索や確認を省いたりする場合があるとしています。ガイドは、明確な完了指示と、コード変更を完了と報告する前の実際の確認を推奨しています。期待する結果と、それを示す証拠を準備してください。報告書なら選択した原文の抜粋、コード案なら変化した動作、文書なら抽出したフィールドなどです。ガイドは、タスクの途中に届くユーザーのメッセージとツール出力も区別しています。新しいユーザーの指示はuserターンに置き、ツールが返す証拠は別に保ちます。
この版には独自の保護機能があり、サイバー危害、生物学的危害、競合モデルの開発など、禁止用途に該当するカテゴリでは拒否を返すことがあります。メーカーは、Haiku 5.5のサーバー側フォールバックを文書化していません。ガイドはまた、xhighのeffortでは、複数ターンの応答が表示用の回答テキストなしで終わることが時折あり、lowのeffortや思考を無効にした場合には、推論のようなテキストが出やすくなるとしています。表示できる構造化された結果が必要な流れでは、これらの特定の挙動を考慮する必要があります。通常の抽出や要約では、対象を絞った資料、明確な出力、タスクに適したeffortレベルを使ってください。
POST /v1/chat/completionstexttext| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 ~anthropic/claude-haiku-latest | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 例：system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string|content_part[]|null | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].tool_calls | 種類tool_call[] | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].tool_call_id | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください | デフォルト— |
フィールドmessages[].name | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].reasoning_content | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください | デフォルト— |
フィールドmessages[].reasoning_details | 種類object|array | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmax_tokens | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmax_completion_tokens | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
フィールドstream_options.include_usage | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtemperature | 種類number | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtop_p | 種類number | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドstop | 種類string|string[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools | 種類function_tool[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools[].type | 種類string | 要件任意 | 値と制限 function モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools[].function.name | 種類string | 要件必須 | 値と制限 適用条件: 関数ツールの指定あり | デフォルト— |
フィールドtools[].function.description | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtools[].function.parameters | 種類JSON_schema | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtool_choice | 種類string|object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドparallel_tool_calls | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドresponse_format | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドreasoning_effort | 種類string | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドreasoning | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドservice_tier | 種類string | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドinstructions | 種類string | 要件任意 | 値と制限 互換性用のフィールド | デフォルト— |
フィールドfunctions | 種類function[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドfunction_call | 種類string|object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドprompt_cache_options | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmodalities | 種類string[] | 要件任意 | 値と制限 text | デフォルト— |
フィールドprovider | 種類object | 要件任意 | 値と制限 条件: このUltraテキストルートではprovider.optionsは拒否されます | デフォルト— |
フィールドcache_control.ttl | 種類string | 要件任意 | 値と制限 条件: 実際のプロンプトキャッシュの指定箇所では1hは拒否されます | デフォルト— |
テキスト · UTF8テキスト
messages[].content
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータmessages | 仕様role/content形式のメッセージ配列 |
パラメータfile_material | 仕様実際のUTF-8文書をテキストとしてそのまま挿入します。ファイルIDは推定しません |
パラメータoptional_controls | 仕様stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
パラメータcontrol_scope | 仕様モデル固有。ユーザーの関数ツールとホスト側のツールは異なります |
パラメータoutput_modalities | 仕様text |
パラメータhosted_operations | 仕様false |
パラメータmultimodal_input_binding | 仕様null |
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。
コンテキスト長は出力上限ではありません。
テキストファイルはテキストをそのまま提供できます。画像／音声／ファイルオブジェクトの入力には正確なバインディングが必要です。
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。
| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
|---|---|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.0002 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.001 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.00002 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.00025 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 $0.0004 / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合100,000 | 料金 入力 · 入力トークン $0.0002 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.001 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.00002 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.00025 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 $0.0004 / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 2 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合100,000 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.0002 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.001 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.00002 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.00025 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 $0.002 / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "~anthropic/claude-haiku-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-haiku-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-haiku-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またはSSE
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢／ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。
リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドchoices[].index | 種類integer |
フィールドchoices[].message.content | 種類string|null |
フィールドchoices[].message.tool_calls | 種類tool_call[] |
フィールドchoices[].message.reasoning_content | 種類string |
フィールドchoices[].message.reasoning_details | 種類object|array |
フィールドchoices[].finish_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
Ailoot Ultra anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
~anthropic/claude-haiku-latestClaude Haiku 5.5は、分類、抽出、要約、振り分け、対象を絞ったエージェントのタスクに向けたAnthropicの小型モデルです。テキストと画像の理解に適応型推論を組み合わせ、迅速な応答が必要な反復作業を想定しています。
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
Claude Haiku 5.5は、大量の処理や低遅延が求められるタスクに向けたAnthropicの小型モデルの版です。主な用途には、分類、振り分け、情報抽出、要約、会話の圧縮、対象を絞ったサブエージェントの作業があります。テキストと画像を受け取り、テキストを生成します。有用な依頼では、対象を絞った問いと、カテゴリ、定義したフィールド一式、短い要約、大きなタスクの別の部分に必要な証拠など、明確な結果を指定します。アプリケーションが抽出情報を元の資料と結び付けられるよう、結果に出典の識別子を添えてください。
Anthropicは、反復的な分析に加え、リアルタイムの顧客対応、ブラウザー操作、短いコーディングのサブタスクを、この版の用途に挙げています。大きなモデルが意欲的なプロジェクトを担当し、Haikuが範囲を限定した検索や要約を担当する流れでは、Claude Sonnet 5.5やClaude Opus 5.5を補完できます。顧客対応では、質問と使用が認められた参考資料を提供し、応答の口調と返すべき内容を指定してください。コーディングのサブタスクでは、完了条件のない際限のないプロジェクトを任せず、関連するファイルや抜粋と正確な問いを示してください。
文書に記載されたコンテキストウィンドウは百万トークンで、通常の生成では最大128,000トークンを出力できます。思考トークンも生成枠に含まれるため、推論と表示するテキストの両方の余地が必要です。信頼できる知識の基準時点は2026年6月で、それ以降の情報には提供された証拠や検索ツールが必要です。Anthropicは別途、この版の出力を300,000トークンまで増やせる、バッチ専用のベータ機能を文書化しています。この大きな枠にはメーカーのextended-output機能が必要で、通常の上限とは別です。非同期バッチは各依頼を独立に処理するため、すぐではなく処理後に結果が必要な文書や記録の集合に適しています。
適応型思考は標準で有効になっており、推論の深さは主にeffortで制御します。レベルはlow、medium、high、xhigh、maxで、標準はmediumです。Anthropicは、通常の作業にはmedium、より持続的な作業や厳密な指示遵守にはhigh、簡単で短い依頼にはlowを推奨しています。思考はlow、medium、highで無効にできますが、xhighやmaxでの無効化は拒否されます。直接答えるようプロンプトで求めても、この制御の代わりにはなりません。Haiku 4.5の手動budget_tokens設定はこの版に引き継がれず、文書化されたインターフェースではtemperature、top_p、top_kを省く必要があります。
Haiku 5.5は、以前のClaude世代で導入された新しいトークナイザーを使います。Anthropicは、同じテキストに使うトークンが約30%多くなると見積もっており、Haiku 4.5との差は内容によって変わります。以前のassistantターンの思考ブロックも保持するため、トークナイザーの変更による増加以上に会話が大きくなる場合があります。キャッシュ可能なプロンプト長の最小値は512トークンです。推論を保持する際は以前のターンを変更せず、新しい指示を最新のターンに置いてください。最上位のeffortを変えると会話のメッセージキャッシュが無効になります。メーカーは、適応型の会話内でeffortを変更する別のベータ機能を文書化しています。これらの機能があることは、特定の依頼でキャッシュがヒットした証拠にはなりません。
情報検索では、モデルのプロンプトガイドは、検索ツールとともに現在の日付を提供し、元のシステム定義とツール定義を維持するよう推奨しています。別の日に会話を続ける場合は、最新のターンで新しい日付を伝えてください。探すべき内容を明示し、結論を求める前に返された出典を保存してください。たとえば、指定したソフトウェアの版について文書化された動作を探し、取得した記述に基づく短い説明を求められます。検索ツールを提供し、実際の結果を返すのはアプリケーションです。モデルが検索を提案しても、検索が実施された証拠にはなりません。
構造化されたJSON出力とツールを組み合わせる場合、ガイドは特定の相互作用を記載しています。思考を無効にすると、Haikuは必要なツール呼び出しを省くことがあります。Anthropicは、このような依頼では適応型思考を使うか、最終的なJSONの要件をツールの段階と分けることを推奨しています。出力フィールドを定義し、ツールの結果を受けてから最終回答を出すことを明確にしてください。データ抽出の依頼では必要なフィールドと欠けている値の表現を指定でき、検索の依頼では、それらを埋めるための証拠を先に求められます。回答が最初のブロックとは限らず、思考テキストは標準で省かれるため、応答ブロックは種類に応じて読み取ってください。
長いエージェント向けプロンプトについて、Anthropicは、lowのeffortでは早く終了したり、検索や確認を省いたりする場合があるとしています。ガイドは、明確な完了指示と、コード変更を完了と報告する前の実際の確認を推奨しています。期待する結果と、それを示す証拠を準備してください。報告書なら選択した原文の抜粋、コード案なら変化した動作、文書なら抽出したフィールドなどです。ガイドは、タスクの途中に届くユーザーのメッセージとツール出力も区別しています。新しいユーザーの指示はuserターンに置き、ツールが返す証拠は別に保ちます。
この版には独自の保護機能があり、サイバー危害、生物学的危害、競合モデルの開発など、禁止用途に該当するカテゴリでは拒否を返すことがあります。メーカーは、Haiku 5.5のサーバー側フォールバックを文書化していません。ガイドはまた、xhighのeffortでは、複数ターンの応答が表示用の回答テキストなしで終わることが時折あり、lowのeffortや思考を無効にした場合には、推論のようなテキストが出やすくなるとしています。表示できる構造化された結果が必要な流れでは、これらの特定の挙動を考慮する必要があります。通常の抽出や要約では、対象を絞った資料、明確な出力、タスクに適したeffortレベルを使ってください。
POST /v1/messagestextjson, sse| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 ~anthropic/claude-haiku-latest | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 user, assistant | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmax_tokens | 種類integer | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
テキスト · UTF-8テキスト
messages[].contentの文字列
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages, max_tokens |
パラメータoptional_controls | 仕様stream |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータtext_file_material | 仕様実際のUTF-8文書を読み、その本文を指定された入力またはメッセージ内容の文字列に入れてください。 |
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。
| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
|---|---|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.0002 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.001 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.00002 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.00025 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 $0.0004 / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合100,000 | 料金 入力 · 入力トークン $0.0002 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.001 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.00002 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.00025 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 $0.0004 / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 2 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合100,000 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.0002 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.001 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.00002 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.00025 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 $0.002 / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
{\n "model": "~anthropic/claude-haiku-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-haiku-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-haiku-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またはSSE
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。
リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドid | 種類string |
フィールドmodel | 種類string |
フィールドcontent[] | 種類text|thinking|tool_use|other content block |
フィールドstop_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
Ailoot Ultra anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
英語の技術例
Extract a support handoff\n\nExtract a handoff from this ticket, using only its text: T-184: 'I changed my billing email yesterday. Receipts still go to the old address. My login works. Please resend March and April receipts.' Return ticket ID, requested actions, working function and missing information. Use 'not stated' for absent details.Four labeled fields retaining T-184, the receipt request, the working login and explicitly missing details.Every extracted value must trace to the ticket; do not invent either email address.