モデル

Anthropic: Claude Haiku 4.5

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Anthropic: Claude Haiku 4.5

Claude Haiku 4.5は、対話型アシスタント、ユーザーサポート、日常的な情報処理、コードの作業に向けられています。複雑な質問には、専用の推論モードに対応しています。

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。

各段階での応答が重要なとき

Anthropicは、対話型アシスタント、ユーザー対応、共同でのコード作業、プロトタイプの作成に向けてClaude Haiku 4.5を設計しました。質問し、結果を受け取り、すぐに次の手順を具体化する流れで役立ちます。Anthropicによると、このバージョンは応答の遅延が小さい点が特徴です。具体的な時間は、指示とアプリケーションに左右されます。

Haiku 4.5は、大量の個別タスクの処理も想定しています。エージェントの処理では、特定のサブタスクを任せ、その結果をシステムの他の部分に渡せます。説明されている用途には、プログラミング、推論、インターフェース上の動作があります。アプリケーションが対応する手段を提供する場合に、ツールの呼び出しやコンピュータの操作が可能です。一度のテキストリクエストだけで、作業環境へのアクセスが得られるわけではありません。

通常の応答と手動の推論予算

複数の論理的な段階を含むタスクには、extended thinkingが用意されています。アプリケーションが明示的に推論を有効にし、budget_tokensで予算を指定します。メソッドがこれらの設定に対応する場合、手動予算のbudget_tokensは1024トークン以上、max_tokens未満である必要があります。最終的な応答のための余地を残すためです。予算は分析の量を方向付け、max_tokensは出力全体を制限します。Haiku 4.5が使うのは手動モードです。このバージョンでは、適応型推論とeffortによる深さの制御には対応していません。連続するツール呼び出しの間の推論にも対応していません。

タスクを選ぶ際には、この違いを考慮すると役立ちます。通常のモードは直接の対話に適し、推論を有効にすると、コードや複雑な質問を検討するための余地が得られます。どの情報を分析し、どの形式で結果を示すかは、引き続き指示の内容によって決まります。

素材とバージョンの範囲

モデルはテキストと画像を受け取り、テキストで結果を出力します。コンテキストウィンドウは200kトークン、応答の最大長は64kトークンです。画像は質問とともに分析する素材です。モデルは見えている内容を説明し、テキストの指示と結び付けられます。画像入力への対応は、画像の作成や編集を意味しません。

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1568ピクセル、視覚トークンは1568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。

このバージョンについて、Anthropicは簡潔で直接的な会話スタイルを説明しています。求める詳しさ、結果の形式、タスクの制限を事前に指定すると役立ちます。内蔵知識の信頼できる基準時点は2025年二月です。それ以降の出来事に関する情報は、指示の素材として渡すか、アプリケーションが利用できるツールで取得する必要があります。一部のリクエストは拒否される場合があります。

メソッドがサンプリング設定を提供する場合、temperatureとtop_pを同時に指定できません。このバージョンでは、どちらか一方を選びます。

Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions claude-haiku-4-5-20251001-thinking

claude-haiku-4-5-20251001-thinking

Anthropic /claude-haiku-4-5-20251001-thinking

はじめに

Claude Haiku 4.5は、対話型アシスタント、ユーザーサポート、日常的な情報処理、コードの作業に向けられています。複雑な質問には、専用の推論モードに対応しています。

対応する入力
テキスト
結果
テキスト

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions
入力の種類
text
出力の種類
text
出力形式
jsonまたは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
claude-haiku-4-5-20251001-thinking
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
モデルによる
デフォルト—
フィールドmessages[].content種類string要件任意値と制限
適用条件: テキストでの対話
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
入力素材の組み合わせ

テキスト · UTF8テキスト

messages[].content

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
パラメータcontrol_scope仕様テキストでの対話。streamは真偽値で、既定はfalseです。
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

メソッドのエイリアス: /chat/completions

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

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

Ailootの料金

設定別の価格

設定料金表料金
設定トークンの基本単価料金表基本料金料金
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 $0.0002 / 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 — / 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 · OpenAI チャット

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"claude-haiku-4-5-20251001-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="claude-haiku-4-5-20251001-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))

結果を受け取って保存

Ailoot Ultra · OpenAI チャット

jsonまたはSSE

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。

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。

元のレスポンスを確認する場合

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。

レスポンスのフィールド
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
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。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra claude-haiku-4-5-20251001-thinking

メソッドパスのエイリアス

/chat/completions

関連する呼び出し用ID

claude-haiku-4-5-20251001-thinking

FAQ · Anthropic: Claude Haiku 4.5
利用できる入力と結果は何ですか?

POST /v1/chat/completions · claude-haiku-4-5-20251001-thinking: text → text

リクエストはどの項目を使用しますか?

POST /v1/chat/completions · claude-haiku-4-5-20251001-thinking: model, messages, stream

どの制限が適用されますか?

POST /v1/chat/completions · claude-haiku-4-5-20251001-thinking: messages.min_items: 1

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