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指示が明確な日常の作業

Claude Sonnet 5.5は、コードの作成、不具合の修正、情報の分析、専門資料の準備など、明確に定義されたタスクに向けられています。Anthropicによると、結果を確認し、調整して、作業を続ける素早い反復を想定しています。分かりやすい文章、整った文書の体裁、インターフェースのデザインへの注意が、個別の特徴として挙げられています。

指示には、素材の読み取りと最終的な内容の出力を組み合わせられます。説明されている用途の一つは、企業の四半期資料と発表の書き起こしを分析し、指定されたデザインでプレゼンテーションを準備することです。モデルは、提供された手段を使って文書、表、スライドの作成を支援できます。完成ファイルは、アプリケーションの環境が出力します。

視覚的な素材とタスクの継続

モデルはテキストと画像を受け取り、自らの応答をテキストで生成します。視覚的な情報をテキストの指示と結び付け、長期にわたる複数段階の作業を支援できます。グラフ、表、文書のページは分析の素材になります。ファイルやインターフェースに対する追加の動作には、アプリケーションのツールが必要です。

メーカー側の通常の視覚入力形式はJPEG/PNG/GIF/WebPで、アニメーションは最初のフレームを使用します。ネイティブ解析では、長辺は2576ピクセル、視覚トークンは4784です。大きな画像は解析前に縮小されます。ファイルやパラメータへの対応は、アプリケーションのメソッドによって決まります。

コンテキストウィンドウは1Mトークン、通常モードの応答の最大長は128kトークンです。内蔵知識の信頼できる基準時点は2026年六月です。メーカーは、会話中の検討の強度や利用可能なツールの変更と、要求に応じた履歴の圧縮を用意しています。これらの機能には環境の対応が必要です。アプリケーションが保存済みの推論を返す場合、Sonnet 5.5は自らのブロック、Sonnet 5、Opus 4.8、Haiku 4.5と、それ以前のモデルのブロックを読めます。Opus 5、Opus 5.5、Fable、Mythosのブロックとは互換性がありません。このモデルのブロックを別のモデルに渡せるかどうかは、具体的な組み合わせとメソッドの対応によって決まります。互換性のないブロックは除外され、以降のターンは以前の推論を使わずに進みます。初期のメッセージ、システム指示、過去のツール定義を編集すると、ブロックの紐付けが崩れる場合があります。紐付けの検証時に、リクエストが拒否されるか、影響を受けたブロックが除外される場合があります。

適応型推論とツールの間の作業

標準のモードは、effortがhighの適応型推論です。検討の強度には、low、medium、high、xhigh、maxの五つのレベルがあります。明確なエージェント型のタスクでは、Anthropicはmediumから始めることを、より難しく長い作業ではhighから始めることを推奨しています。適切なレベルは、タスクと必要な詳しさによって決まります。

専用のbetween_toolsモードは、最初の動作の前の事前推論を省き、ツール呼び出しの間の推論を保ちます。low、medium、highでのみ対応しています。xhighとmaxでは、適応型モードが必要です。推論の完全な無効化と、手動予算のextended thinkingには、Sonnet 5.5は対応していません。

実行の正確な条件

メソッドがツールの制御に対応する場合、自動選択のautoと無効化のnoneを利用できます。任意のツールを要求するanyと、名前で特定したツールを要求するtoolという強制指定には、メーカーのモデルは対応していません。between_toolsモードでは、会話の途中で検討の強度を変更できません。通常の適応型モードでは、メーカーはその設定を用意しています。ツールの結果を扱うには、整合した履歴を保持する必要があります。

これらの設定に対応するメソッドでは、temperature、top_p、top_kの標準以外の値は受け付けません。求める応答の形式や性質は、指示で指定します。

このバージョンの更新されたトークン分割方法は、Sonnet 5世代の特徴を保っています。リクエストの量を予測する際には、文字数だけでなく、素材の内容を考慮する必要があります。通常の開発と研究のタスクはモデルの主な用途ですが、一部のセンシティブなリクエストは保護機構によって制限されます。

", "aboutText": "### 指示が明確な日常の作業\n\nClaude Sonnet 5.5は、コードの作成、不具合の修正、情報の分析、専門資料の準備など、明確に定義されたタスクに向けられています。Anthropicによると、結果を確認し、調整して、作業を続ける素早い反復を想定しています。分かりやすい文章、整った文書の体裁、インターフェースのデザインへの注意が、個別の特徴として挙げられています。\n\n指示には、素材の読み取りと最終的な内容の出力を組み合わせられます。説明されている用途の一つは、企業の四半期資料と発表の書き起こしを分析し、指定されたデザインでプレゼンテーションを準備することです。モデルは、提供された手段を使って文書、表、スライドの作成を支援できます。完成ファイルは、アプリケーションの環境が出力します。\n\n### 視覚的な素材とタスクの継続\n\nモデルは**テキストと画像**を受け取り、自らの応答を**テキスト**で生成します。視覚的な情報をテキストの指示と結び付け、長期にわたる複数段階の作業を支援できます。グラフ、表、文書のページは分析の素材になります。ファイルやインターフェースに対する追加の動作には、アプリケーションのツールが必要です。\n\nメーカー側の通常の視覚入力形式はJPEG/PNG/GIF/WebPで、アニメーションは最初のフレームを使用します。ネイティブ解析では、長辺は2576ピクセル、視覚トークンは4784です。大きな画像は解析前に縮小されます。ファイルやパラメータへの対応は、アプリケーションのメソッドによって決まります。\n\nコンテキストウィンドウは**1Mトークン**、通常モードの応答の最大長は**128kトークン**です。内蔵知識の信頼できる基準時点は**2026年六月**です。メーカーは、会話中の検討の強度や利用可能なツールの変更と、要求に応じた履歴の圧縮を用意しています。これらの機能には環境の対応が必要です。アプリケーションが保存済みの推論を返す場合、Sonnet 5.5は自らのブロック、Sonnet 5、Opus 4.8、Haiku 4.5と、それ以前のモデルのブロックを読めます。Opus 5、Opus 5.5、Fable、Mythosのブロックとは互換性がありません。このモデルのブロックを別のモデルに渡せるかどうかは、具体的な組み合わせとメソッドの対応によって決まります。互換性のないブロックは除外され、以降のターンは以前の推論を使わずに進みます。初期のメッセージ、システム指示、過去のツール定義を編集すると、ブロックの紐付けが崩れる場合があります。紐付けの検証時に、リクエストが拒否されるか、影響を受けたブロックが除外される場合があります。\n\n### 適応型推論とツールの間の作業\n\n標準のモードは、`effort`が`high`の適応型推論です。検討の強度には、`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`の五つのレベルがあります。明確なエージェント型のタスクでは、Anthropicは`medium`から始めることを、より難しく長い作業では`high`から始めることを推奨しています。適切なレベルは、タスクと必要な詳しさによって決まります。\n\n専用の`between_tools`モードは、最初の動作の前の事前推論を省き、ツール呼び出しの間の推論を保ちます。`low`、`medium`、`high`でのみ対応しています。`xhigh`と`max`では、適応型モードが必要です。推論の完全な無効化と、手動予算のextended thinkingには、Sonnet 5.5は対応していません。\n\n### 実行の正確な条件\n\nメソッドがツールの制御に対応する場合、自動選択の`auto`と無効化の`none`を利用できます。任意のツールを要求する`any`と、名前で特定したツールを要求する`tool`という強制指定には、メーカーのモデルは対応していません。`between_tools`モードでは、会話の途中で検討の強度を変更できません。通常の適応型モードでは、メーカーはその設定を用意しています。ツールの結果を扱うには、整合した履歴を保持する必要があります。\n\nこれらの設定に対応するメソッドでは、`temperature`、`top_p`、`top_k`の標準以外の値は受け付けません。求める応答の形式や性質は、指示で指定します。\n\nこのバージョンの更新されたトークン分割方法は、Sonnet 5世代の特徴を保っています。リクエストの量を予測する際には、文字数だけでなく、素材の内容を考慮する必要があります。通常の開発と研究のタスクはモデルの主な用途ですが、一部のセンシティブなリクエストは保護機構によって制限されます。", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "bee75fdef879fbb8ba72c793df877aad0b41a4843c8752b3490480b555c44367", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ja", "methods": [ { "html": "

A

Anthropic: Claude Sonnet 5.5 (batch)

Anthropic /anthropic/claude-sonnet-5.5:batch

はじめに

Claude Sonnet 5.5は、明確に定義された開発、分析、文書の準備のタスクに向けられています。分かりやすい文章、視覚的なデザイン、ツールを使った段階的な作業を重視しています。

対応する入力: テキスト
結果: テキスト

モデルについて

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。

指示が明確な日常の作業

Claude Sonnet 5.5は、コードの作成、不具合の修正、情報の分析、専門資料の準備など、明確に定義されたタスクに向けられています。Anthropicによると、結果を確認し、調整して、作業を続ける素早い反復を想定しています。分かりやすい文章、整った文書の体裁、インターフェースのデザインへの注意が、個別の特徴として挙げられています。

指示には、素材の読み取りと最終的な内容の出力を組み合わせられます。説明されている用途の一つは、企業の四半期資料と発表の書き起こしを分析し、指定されたデザインでプレゼンテーションを準備することです。モデルは、提供された手段を使って文書、表、スライドの作成を支援できます。完成ファイルは、アプリケーションの環境が出力します。

視覚的な素材とタスクの継続

モデルはテキストと画像を受け取り、自らの応答をテキストで生成します。視覚的な情報をテキストの指示と結び付け、長期にわたる複数段階の作業を支援できます。グラフ、表、文書のページは分析の素材になります。ファイルやインターフェースに対する追加の動作には、アプリケーションのツールが必要です。

メーカー側の通常の視覚入力形式はJPEG/PNG/GIF/WebPで、アニメーションは最初のフレームを使用します。ネイティブ解析では、長辺は2576ピクセル、視覚トークンは4784です。大きな画像は解析前に縮小されます。ファイルやパラメータへの対応は、アプリケーションのメソッドによって決まります。

コンテキストウィンドウは1Mトークン、通常モードの応答の最大長は128kトークンです。内蔵知識の信頼できる基準時点は2026年六月です。メーカーは、会話中の検討の強度や利用可能なツールの変更と、要求に応じた履歴の圧縮を用意しています。これらの機能には環境の対応が必要です。アプリケーションが保存済みの推論を返す場合、Sonnet 5.5は自らのブロック、Sonnet 5、Opus 4.8、Haiku 4.5と、それ以前のモデルのブロックを読めます。Opus 5、Opus 5.5、Fable、Mythosのブロックとは互換性がありません。このモデルのブロックを別のモデルに渡せるかどうかは、具体的な組み合わせとメソッドの対応によって決まります。互換性のないブロックは除外され、以降のターンは以前の推論を使わずに進みます。初期のメッセージ、システム指示、過去のツール定義を編集すると、ブロックの紐付けが崩れる場合があります。紐付けの検証時に、リクエストが拒否されるか、影響を受けたブロックが除外される場合があります。

適応型推論とツールの間の作業

標準のモードは、effortがhighの適応型推論です。検討の強度には、low、medium、high、xhigh、maxの五つのレベルがあります。明確なエージェント型のタスクでは、Anthropicはmediumから始めることを、より難しく長い作業ではhighから始めることを推奨しています。適切なレベルは、タスクと必要な詳しさによって決まります。

専用のbetween_toolsモードは、最初の動作の前の事前推論を省き、ツール呼び出しの間の推論を保ちます。low、medium、highでのみ対応しています。xhighとmaxでは、適応型モードが必要です。推論の完全な無効化と、手動予算のextended thinkingには、Sonnet 5.5は対応していません。

実行の正確な条件

メソッドがツールの制御に対応する場合、自動選択のautoと無効化のnoneを利用できます。任意のツールを要求するanyと、名前で特定したツールを要求するtoolという強制指定には、メーカーのモデルは対応していません。between_toolsモードでは、会話の途中で検討の強度を変更できません。通常の適応型モードでは、メーカーはその設定を用意しています。ツールの結果を扱うには、整合した履歴を保持する必要があります。

これらの設定に対応するメソッドでは、temperature、top_p、top_kの標準以外の値は受け付けません。求める応答の形式や性質は、指示で指定します。

このバージョンの更新されたトークン分割方法は、Sonnet 5世代の特徴を保っています。リクエストの量を予測する際には、文字数だけでなく、素材の内容を考慮する必要があります。通常の開発と研究のタスクはモデルの主な用途ですが、一部のセンシティブなリクエストは保護機構によって制限されます。

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · バッチ POST /v1/batches

入力の種類: text
出力の種類: text
出力形式: インラインの results[].response.body JSON

フィールド	種類	要件	値と制限	デフォルト
フィールド`endpoint`	種類`string`	要件必須	値と制限 /v1/chat/completions	デフォルト—
フィールド`model`	種類`string`	要件必須	値と制限 anthropic/claude-sonnet-5.5:batch	デフォルト—
フィールド`requests`	種類`batch_item[]`	要件必須	値と制限最小項目数: 1	デフォルト—
フィールド`requests[].custom_id`	種類`string`	要件必須	値と制限	デフォルト—
フィールド`requests[].body.messages`	種類`message[]`	要件必須	値と制限	デフォルト—
フィールド`completion_window`	種類`string`	要件任意	値と制限 24h	デフォルト—
フィールド`provider`	種類`object\|null`	要件任意	値と制限	デフォルト—
フィールド`requests[].body.model`	種類`string`	要件任意	値と制限 anthropic/claude-sonnet-5.5:batch, anthropic/claude-sonnet-5.5	デフォルト—
フィールド`provider.only`	種類`string[]`	要件任意	値と制限 anthropic	デフォルト—
フィールド`provider.allow_fallbacks`	種類`boolean\|null`	要件任意	値と制限 false, null	デフォルト—

メソッドのパラメータとライフサイクル

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endpoint, model, requests
パラメータ`material_types`	仕様text
パラメータ`representation`	仕様インラインの requests[]。各項目には custom_id と body を指定します
パラメータ`request_endpoint_profile`	仕様/v1/chat/completions
パラメータ`file_material`	仕様呼び出し元は実際の UTF-8 JSONL をローカルで読み込み、requests[] に格納できます。アップロードの purpose、input_file_id、ファイル参照は使用しません。顧客の素材が存在しない、または空の場合、POST の前に準備を停止します。
パラメータ`serialization_order`	仕様endpoint, model, provider（指定されている場合）, completion_window（指定されている場合）, requests を最後に配置
パラメータ`optional_controls`	仕様provider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
パラメータ`schema_scope`	仕様ドキュメントに記載されたインラインの Batch エンベロープに格納する、テキスト Chat Completions のリクエストボディ。

ライフサイクル: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · 元の作成レスポンスに実際に含まれる response.id。同じユーザー／キー／グループを使用します

料金

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。

高速モード: 未指定高速モードが選択されている場合
Flex モード: 未指定 flex モードが選択されている場合
最大推論量: 未指定推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合
明示的キャッシュの料金: 有効明示的キャッシュを要求した場合

Ailootの料金

設定別の価格

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 $0.002 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.01 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り $0.0001 / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み $0.0025 / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み、1時間 $0.004 / 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上限なし	料金入力 · 入力トークン $0.002 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.01 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り $0.0001 / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み $0.0025 / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み、1時間 $0.004 / 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 →

リクエスト例

Ailoot Ultra · バッチ

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"anthropic/claude-sonnet-5.5:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\n

import json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n    path = Path(customer_path)\n    if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n    items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n    if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n    ids = set()\n    for item in items:\n        if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n        cid = item["custom_id"]\n        if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n        ids.add(cid)\n        if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n        supplied_model = item["body"].get("model")\n        if supplied_model is not None and supplied_model not in ['anthropic/claude-sonnet-5.5:batch', 'anthropic/claude-sonnet-5.5']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"anthropic/claude-sonnet-5.5:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n    material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n    if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n    body = prepare_requests(material)\n    key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n    if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n    request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n    with urlopen(request) as response:\n        raw = response.read()\n        Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n        print(raw.decode("utf-8"))\n

import json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n    raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n    raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\n

結果を受け取って保存

Ailoot Ultra · バッチ

インラインの results[].response.body JSON

GET /v1/batches/{operation_id}

ジョブのステータスを確認

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\n

完了した結果をすべて保存

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。

元のステータス JSON の全体、各結果と custom_id、レスポンスまたはエラーボディの全体を保存してください。完了済みの results[] は、絞り込まずに JSONL として保存してください。

元のレスポンスを確認する場合

元の操作 ID を保存してください。503 result_pending_check には X-Should-Retry:false が設定されています。結果が不明な元のバッチを決して再送しないでください。

レスポンスのフィールド

フィールド	種類
フィールド`results[].custom_id`	種類string
フィールド`results[].response.body.choices[].message.content`	種類string\|null
フィールド`results[].error`	種類object\|null
フィールド`usage`	種類object\|null
フィールド`id`	種類string
フィールド`model`	種類string
フィールド`endpoint`	種類string
フィールド`status`	種類string
フィールド`request_counts`	種類object
フィールド`results[].id`	種類string
フィールド`results[].response.status_code`	種類integer
フィールド`results[].response.request_id`	種類string

エラーと次の手順

レスポンス	条件	次の手順
レスポンス400 · `invalid_request_error`	条件ドキュメントに記載されたインラインエンベロープが無効、キーが重複、項目の識別情報が不正、または設定されたモデル機能に矛盾があります。	次の手順新しく送信する前に、指摘されたフィールドを修正してください。
レスポンス401 · `authentication_error`	条件無効な API キーです。	次の手順利用を許可された Ailoot キーを使用してください。
レスポンス403 · `permission_error`	条件バッチグループを利用できません。	次の手順キー／グループの利用権限を確認してください。
レスポンス422 · `invalid_request_error`	条件バッチは残高課金を使用します。サブスクリプションでのバッチ作成は拒否されます。	次の手順利用を許可された残高課金グループを使用してください。
レスポンス422 · `price_unavailable`	条件バッチ入力の料金を見積もれません。	次の手順レスポンスを保存し、対象 API ファミリーのドキュメントに記載された入力を使用してください。
レスポンス402 · `billing_error`	条件バッチの予約額を確保できません。	次の手順新しいリクエストの前に、受付条件の問題を解決してください。
レスポンス503 · `price_unavailable`	条件Batch メソッドの価格／ネイティブ料金を利用できません。	次の手順レスポンスを保存してください。価格を別の値に置き換えないでください。
レスポンス503 · `api_error`	条件指定どおりのサプライヤールートを利用できません。	次の手順ルートを修復するためにレスポンスを保存してください。
レスポンス503 · `result_pending_check`	条件元の結果の確認が必要です。X-Should-Retry:false。	次の手順元の operation_id/id を保存し、そのステータスを読み取ってください。元の POST を決して繰り返さないでください。
レスポンス404 · `not_found`	条件バッチのステータス操作が存在しないか、別の識別主体が所有しています。	次の手順元の正確な id と、同じユーザー／キー／グループを使用してください。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-5.5:batch

メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

関連する呼び出し用ID

anthropic/claude-sonnet-5.5:batch

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "anthropic/claude-sonnet-5.5:batch", "fmt": "batches", "http": "POST", "path": "/v1/batches", "request_model_id": "anthropic/claude-sonnet-5.5:batch", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|batches|/v1/batches|anthropic%2Fclaude-sonnet-5.5%3Abatch", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.1, "cache_write": 2.5, "cache_write_1h": 4, "contract": { "data": { "all_results": "Preserve full JSON and every result; provider real IDs are only read from actual returned responses.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "ドキュメントに記載されたインラインエンベロープが無効、キーが重複、項目の識別情報が不正、または設定されたモデル機能に矛盾があります。", "http_status": 400, "recovery": "新しく送信する前に、指摘されたフィールドを修正してください。", "type": "invalid_request_error" }, { "code": null, "condition": "無効な API キーです。", "http_status": 401, "recovery": "利用を許可された Ailoot キーを使用してください。", "type": 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"元の結果の確認が必要です。X-Should-Retry:false。", "http_status": 503, "recovery": "元の operation_id/id を保存し、そのステータスを読み取ってください。元の POST を決して繰り返さないでください。", "type": null }, { "code": "not_found", "condition": "バッチのステータス操作が存在しないか、別の識別主体が所有しています。", "http_status": 404, "recovery": "元の正確な id と、同じユーザー／キー／グループを使用してください。", "type": null } ], "example_body": { "endpoint": "/v1/chat/completions", "model": "anthropic/claude-sonnet-5.5:batch", "requests": [ { "body": { "max_tokens": 16, "messages": [ { "content": "Hello!", "role": "user" } ] }, "custom_id": "req-0001" } ] }, "input_constraints": [ "Use the exact shown :batch model ID.", "Each custom_id must be nonempty and unique within the batch.", "Keep requests last in the serialized body; duplicate JSON keys are rejected.", "Each body.model is omitted or equals the exact batch caller or its documented base ID.", "Per-item provider, service_tier and input_type are outside this batch profile.", "stream is omitted or false.", "Supply text messages for this Chat batch profile; image/audio/file/video objects, hosted tools and cache-control fields are outside this profile.", "If body.model is present, use only the exact caller or wire ID listed here; no suffix conversion is needed.", "For google/ wire IDs, all items use an identical response_format." ], "outputs": { "all_results": "元のステータス JSON の全体、各結果と custom_id、レスポンスまたはエラーボディの全体を保存してください。完了済みの results[] は、絞り込まずに JSONL として保存してください。", "enclosing_family": "batch", "family": "text", "fields": [ { "name": "results[].custom_id", "type": "string" }, { "name": "results[].response.body.choices[].message.content", "type": "string|null" }, { "name": "results[].error", "type": "object|null" }, { "name": "usage", "type": "object|null" }, { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "endpoint", "type": "string" }, { "description": null, "name": "status", "type": "string" }, { "description": null, "name": 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<<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{\"endpoint\":\"/v1/chat/completions\",\"model\":\"anthropic/claude-sonnet-5.5:batch\",\"requests\":[{\"custom_id\":\"req-0001\",\"body\":{\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Hello!\"}],\"max_tokens\":16}}]}')\nPath(\"batch-request.json\").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding=\"utf-8\")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\n", "label": "curl · retained fixture", "language": "bash" }, { "code": "import json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError(\"Customer JSONL file is missing\")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding=\"utf-8\").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError(\"Customer JSONL contains no requests\")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {\"custom_id\", \"body\"}: raise ValueError(\"Each item needs custom_id and body\")\n cid = item[\"custom_id\"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError(\"custom_id must be nonempty and unique\")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item[\"body\"], dict) or not item[\"body\"].get(\"messages\"): raise ValueError(\"Supply actual text messages\")\n supplied_model = item[\"body\"].get(\"model\")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['anthropic/claude-sonnet-5.5:batch', 'anthropic/claude-sonnet-5.5']: raise ValueError(\"body.model must be an exact documented caller or wire ID\")\n return {\"endpoint\":\"/v1/chat/completions\", \"model\":\"anthropic/claude-sonnet-5.5:batch\", \"requests\":items}\n\nif __name__ == \"__main__\":\n material = os.environ.get(\"AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL\", \"\")\n if not material: raise SystemExit(\"Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file\")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\")\n if not key: raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY\")\n request = Request(\"https://api.ailoot.ai/v1/batches\", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode(\"utf-8\"), headers={\"Authorization\":\"Bearer \" + key, \"Content-Type\":\"application/json\"}, method=\"POST\")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path(\"batch-create-response.json\").write_bytes(raw)\n print(raw.decode(\"utf-8\"))\n", "label": "Python HTTP · actual customer JSONL", "language": "python" }, { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nBATCH_OPERATION_ID=\"$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path(\"batch-create-response.json\").read_text(encoding=\"utf-8\"))\noperation = response.get(\"id\")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit(\"No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit\")\nprint(quote(operation, safe=\"\"))\nPY_ID\n)\"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error \"https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID\" \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o batch-status-response.json\n", "label": "curl · original operation status", "language": "bash" }, { "code": "import json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path(\"batch-status-response.json\").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get(\"status\") != \"completed\":\n raise SystemExit(\"Keep the original operation; read its status without resubmitting\")\nresults = response.get(\"results\")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit(\"Preserve the original response; completed results are missing\")\nPath(\"batch-results.jsonl\").write_text(\"\".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + \"\\n\" for item in results), encoding=\"utf-8\")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\n", "label": "Python · save every completed result", "language": "python" } ], "family": "batch", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "batches", "hints": [ "Read your actual request items before submission; inline requests are required.", "Keep the returned operation ID and every result. 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視覚的な素材とタスクの継続\n\nモデルは**テキストと画像**を受け取り、自らの応答を**テキスト**で生成します。視覚的な情報をテキストの指示と結び付け、長期にわたる複数段階の作業を支援できます。グラフ、表、文書のページは分析の素材になります。ファイルやインターフェースに対する追加の動作には、アプリケーションのツールが必要です。\n\nメーカー側の通常の視覚入力形式はJPEG/PNG/GIF/WebPで、アニメーションは最初のフレームを使用します。ネイティブ解析では、長辺は2576ピクセル、視覚トークンは4784です。大きな画像は解析前に縮小されます。ファイルやパラメータへの対応は、アプリケーションのメソッドによって決まります。\n\nコンテキストウィンドウは**1Mトークン**、通常モードの応答の最大長は**128kトークン**です。内蔵知識の信頼できる基準時点は**2026年六月**です。メーカーは、会話中の検討の強度や利用可能なツールの変更と、要求に応じた履歴の圧縮を用意しています。これらの機能には環境の対応が必要です。アプリケーションが保存済みの推論を返す場合、Sonnet 5.5は自らのブロック、Sonnet 5、Opus 4.8、Haiku 4.5と、それ以前のモデルのブロックを読めます。Opus 5、Opus 5.5、Fable、Mythosのブロックとは互換性がありません。このモデルのブロックを別のモデルに渡せるかどうかは、具体的な組み合わせとメソッドの対応によって決まります。互換性のないブロックは除外され、以降のターンは以前の推論を使わずに進みます。初期のメッセージ、システム指示、過去のツール定義を編集すると、ブロックの紐付けが崩れる場合があります。紐付けの検証時に、リクエストが拒否されるか、影響を受けたブロックが除外される場合があります。\n\n### 適応型推論とツールの間の作業\n\n標準のモードは、`effort`が`high`の適応型推論です。検討の強度には、`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`の五つのレベルがあります。明確なエージェント型のタスクでは、Anthropicは`medium`から始めることを、より難しく長い作業では`high`から始めることを推奨しています。適切なレベルは、タスクと必要な詳しさによって決まります。\n\n専用の`between_tools`モードは、最初の動作の前の事前推論を省き、ツール呼び出しの間の推論を保ちます。`low`、`medium`、`high`でのみ対応しています。`xhigh`と`max`では、適応型モードが必要です。推論の完全な無効化と、手動予算のextended thinkingには、Sonnet 5.5は対応していません。\n\n### 実行の正確な条件\n\nメソッドがツールの制御に対応する場合、自動選択の`auto`と無効化の`none`を利用できます。任意のツールを要求する`any`と、名前で特定したツールを要求する`tool`という強制指定には、メーカーのモデルは対応していません。`between_tools`モードでは、会話の途中で検討の強度を変更できません。通常の適応型モードでは、メーカーはその設定を用意しています。ツールの結果を扱うには、整合した履歴を保持する必要があります。\n\nこれらの設定に対応するメソッドでは、`temperature`、`top_p`、`top_k`の標準以外の値は受け付けません。求める応答の形式や性質は、指示で指定します。\n\nこのバージョンの更新されたトークン分割方法は、Sonnet 5世代の特徴を保っています。リクエストの量を予測する際には、文字数だけでなく、素材の内容を考慮する必要があります。通常の開発と研究のタスクはモデルの主な用途ですが、一部のセンシティブなリクエストは保護機構によって制限されます。", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "Anthropic", "capabilities": { "context_length": 1000000, "manufacturer_input": [ "text", 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