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  "aboutHtml": "<h4>各段階での応答が重要なとき</h4><p>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。</p><p>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。</p><h4>通常の応答と手動の推論予算</h4><p>複数の論理的な段階を含むタスクには、<strong>extended thinking</strong>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、<code>budget_tokens</code>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<code>budget_tokens</code>は<strong>1024トークン</strong>以上、<code>max_tokens</code>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、<code>max_tokens</code>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<code>effort</code>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。</p><p>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。</p><h4>素材とバージョンの範囲</h4><p>モデルは<strong>テキストと画像</strong>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<strong>200kトークン</strong>、応答の最大長は<strong>64kトークン</strong>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。</p><p>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。</p><p>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<strong>2025年二月</strong>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。</p><p>メソッドがサンプリング設定を提供する場合、<code>temperature</code>と<code>top_p</code>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。</p>",
  "aboutText": "### 各段階での応答が重要なとき\n\nAnthropic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。\n\nHaiku 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。\n\n### 通常の応答と手動の推論予算\n\n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。\n\n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。\n\n### 素材とバージョンの範囲\n\n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。\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。\n\n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。\n\n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。",
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aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|chat|/v1/chat/completions|claude-haiku-4-5-20251001-thinking\">Chat</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">はじめに</h3><p class=\"mdesc-full\">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。</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>対応する入力</dt><dd>テキスト</dd></div><div><dt>結果</dt><dd>テキスト</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>モデルについて</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>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。</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><h4>各段階での応答が重要なとき</h4><p>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。</p><p>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。</p><h4>通常の応答と手動の推論予算</h4><p>複数の論理的な段階を含むタスクには、<strong>extended thinking</strong>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、<code>budget_tokens</code>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<code>budget_tokens</code>は<strong>1024トークン</strong>以上、<code>max_tokens</code>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、<code>max_tokens</code>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<code>effort</code>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。</p><p>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。</p><h4>素材とバージョンの範囲</h4><p>モデルは<strong>テキストと画像</strong>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<strong>200kトークン</strong>、応答の最大長は<strong>64kトークン</strong>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。</p><p>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。</p><p>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<strong>2025年二月</strong>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。</p><p>メソッドがサンプリング設定を提供する場合、<code>temperature</code>と<code>top_p</code>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。</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Ailootで利用可能 · 入力とメソッド</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · OpenAI チャット</b> <code>POST /v1/chat/completions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>入力の種類</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>出力の種類</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>出力形式</dt><dd>jsonまたはSSE</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>フィールド</th><th>種類</th><th>要件</th><th>値と制限</th><th>デフォルト</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"要件\"><span class=\"card-cell-label\">要件</span>必須</td><td data-cell-label=\"値と制限\"><span 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data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>パラメータ</th><th>仕様</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>model, messages</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>messages</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>role/content形式のメッセージ配列</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>file_material</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>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</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>optional_controls</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>stream</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>control_scope</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>テキストでの対話。streamは真偽値で、既定はfalseです。</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>output_modalities</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>hosted_operations</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>multimodal_input_binding</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>null</td></tr></tbody></table></div><p>メソッドのエイリアス: <code>/chat/completions</code></p><p>ライフサイクル: <code>synchronous_or_streamed</code></p><p class=\"note-s\">正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。</p><p class=\"note-s\">コンテキスト長は出力上限ではありません。</p><p class=\"note-s\">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。</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">料金</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>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。</p><dl data-price-conditions><dt>高速モード</dt><dd>未指定 <span class=\"note-s\">高速モードが選択されている場合</span></dd><dt>Flex モード</dt><dd>未指定 <span class=\"note-s\">flex モードが選択されている場合</span></dd><dt>最大推論量</dt><dd>未指定 <span class=\"note-s\">推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailootの料金</h4><h4>設定別の価格</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>設定</th><th>料金表</th><th>料金</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"設定\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">設定</span>トークンの基本単価</th><td data-cell-label=\"料金表\"><span class=\"card-cell-label\">料金表</span>基本料金</td><td data-cell-label=\"料金\"><span class=\"card-cell-label\">料金</span><div><span>入力 · 入力トークン</span> <b>$0.002</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>出力 · 出力トークン</span> <b>$0.01</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>入力 · キャッシュ読み取り</span> <b>$0.0002</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>入力 · キャッシュ書き込み</span> <b>$0.0025</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>入力 · キャッシュ書き込み、1時間</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。<a href=\"/docs/ja/billing/reserve/\">金額の確保と精算の仕組み →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">リクエスト例</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI チャット</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"コードの種類\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1164-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1164-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1164-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1164-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"コードをコピー\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1164-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1164-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;:&quot;claude-haiku-4-5-20251001-thinking&quot;,&quot;messages&quot;:[{&quot;role&quot;:&quot;user&quot;,&quot;content&quot;:&quot;hello&quot;}],&quot;stream&quot;:false}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).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 &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;choices&quot;,[]):\n    if x.get(&quot;message&quot;,{}).get(&quot;content&quot;): print(x[&quot;message&quot;][&quot;content&quot;])\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1164-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1164-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(&quot;AILOOT_API_KEY&quot;, &quot;&quot;).strip(): raise SystemExit(&quot;Set AILOOT_API_KEY before making a request&quot;)\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model=&quot;claude-haiku-4-5-20251001-thinking&quot;, messages=[{&quot;role&quot;:&quot;user&quot;,&quot;content&quot;:&quot;hello&quot;}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=&quot;result&quot;):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + &quot;.json&quot;).write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=&quot;utf-8&quot;)\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b&quot;-_&quot;, validate=True)\n        ext = &quot;png&quot; if raw.startswith(b&quot;\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n&quot;) else &quot;jpg&quot; if raw.startswith(b&quot;\\xff\\xd8&quot;) else &quot;webp&quot; if raw[:4] == b&quot;RIFF&quot; and raw[8:12] == b&quot;WEBP&quot; else suffix\n        file = Path(stem + &quot;-&quot; + label + &quot;.&quot; + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print(&quot;Saved&quot;, file)\n    for index, block in enumerate(data.get(&quot;content&quot;) or []):\n        print(&quot;Content&quot;, index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get(&quot;choices&quot;) or []:\n        print(&quot;Choice&quot;, choice.get(&quot;index&quot;), json.dumps(choice.get(&quot;message&quot;, choice.get(&quot;delta&quot;, {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get(&quot;output&quot;) or []):\n        print(&quot;Output&quot;, index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get(&quot;type&quot;) == &quot;image_generation_call&quot; and item.get(&quot;result&quot;):\n            save_blob(item[&quot;result&quot;], item.get(&quot;output_format&quot;) or &quot;bin&quot;, &quot;output-&quot; + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get(&quot;candidates&quot;) or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get(&quot;content&quot;) or {}).get(&quot;parts&quot;) or []):\n            print(&quot;Candidate/part&quot;, ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get(&quot;inlineData&quot;) or part.get(&quot;inline_data&quot;)\n            if blob and blob.get(&quot;data&quot;):\n                mime = blob.get(&quot;mimeType&quot;) or blob.get(&quot;mime_type&quot;)\n                suffix = {&quot;image/png&quot;:&quot;png&quot;, &quot;image/jpeg&quot;:&quot;jpg&quot;, &quot;image/webp&quot;:&quot;webp&quot;, &quot;audio/wav&quot;:&quot;wav&quot;, &quot;audio/mpeg&quot;:&quot;mp3&quot;, &quot;video/mp4&quot;:&quot;mp4&quot;}.get(mime, &quot;bin&quot;)\n                save_blob(blob[&quot;data&quot;], suffix, &quot;candidate-&quot; + str(ci) + &quot;-part-&quot; + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode=&quot;json&quot;))\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">結果を受け取って保存</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI チャット</h4><p class=\"note-s\">jsonまたはSSE</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>完了した結果をすべて保存</h5><p class=\"note-s\">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。</p><p class=\"note-s\">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。</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>元のレスポンスを確認する場合</h5><p class=\"note-s\">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。</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>レスポンスのフィールド</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>フィールド</th><th>種類</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">choices[].index</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.content</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.tool_calls</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>tool_call[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.reasoning_content</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.reasoning_details</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>object|array</td></tr><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">choices[].finish_reason</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>エラーと次の手順</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>レスポンス</th><th>条件</th><th>次の手順</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"レスポンス\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">レスポンス</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"条件\"><span class=\"card-cell-label\">条件</span>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</td><td data-cell-label=\"次の手順\"><span class=\"card-cell-label\">次の手順</span>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。</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">エイリアス</h3><h4>モデルのエイリアス</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=claude-haiku-4-5-20251001-thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=claude-haiku-4-5-20251001-thinking&amp;fmt=chat\"><code>claude-haiku-4-5-20251001-thinking</code></a></span></p><h4>メソッドパスのエイリアス</h4><p class=\"note-s\"><code>/chat/completions</code></p><h4>関連する呼び出し用ID</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=claude-haiku-4-5-20251001-thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=claude-haiku-4-5-20251001-thinking&amp;fmt=chat\"><code>claude-haiku-4-5-20251001-thinking</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "claude-haiku-4-5-20251001-thinking",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "claude-haiku-4-5-20251001-thinking",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|claude-haiku-4-5-20251001-thinking",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": 0.2,
        "cache_write": 2.5,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "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",
                "http_status": 400,
                "recovery": "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。",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [
              "Model context is not an output cap.",
              "Send the conversation as text messages. Stream must be a boolean; omitted stream defaults to false."
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "unknown": "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。"
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "messages[].content",
                "required_material": "UTF8テキスト"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "conversation"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "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。",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.content",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.tool_calls",
                  "type": "tool_call[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_content",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_details",
                  "type": "object|array"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].finish_reason",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "jsonまたはSSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "claude-haiku-4-5-20251001-thinking"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "message[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].role",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].content",
                "required": false,
                "type": "string",
                "when": "テキストでの対話"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "profile_binding": "Text conversation at the exact model ID and method path.",
            "unsupported": [
              "additional models/models list",
              "plugins",
              "route",
              "hosted tools; ordinary client function tools remain separate",
              "non-text output modalities",
              "provider.options overrides",
              "one-hour prompt-cache TTL"
            ]
          },
          "hints": [
            "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。"
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "control_scope": "テキストでの対話。streamは真偽値で、既定はfalseです。",
            "file_material": "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",
            "hosted_operations": false,
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "messages": "role/content形式のメッセージ配列",
            "multimodal_input_binding": null,
            "optional_controls": [
              "stream"
            ],
            "output_modalities": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [
            "/chat/completions"
          ],
          "operation_modes": [
            "text_chat"
          ],
          "output": {
            "content": "choices[].message.content or stream delta",
            "family": "text",
            "format": "json or supported SSE",
            "tool_calls": "retain actual returned function calls"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "トークンの基本単価",
            "units": [
              {
                "amount": "0.002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.01000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0.0002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0025000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "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\":\"claude-haiku-4-5-20251001-thinking\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}],\"stream\":false}')\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\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from 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=\"claude-haiku-4-5-20251001-thinking\", messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}], stream=False)\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\"))\n",
            "label": "Python SDK · all choices",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "chat",
        "hints": [
          "Send exact model ID with messages.",
          "Context length is not an output cap.",
          "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 2,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI チャット",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 10,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
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          "image_input_price": null,
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        "pricing_profiles": [
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            "label": "Base token rates",
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              },
              {
                "amount": "0.01000",
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                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
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                "side": "out",
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                "label": "Cache read",
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                "side": "in",
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                "billing_input": true,
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                "label": "Cache write",
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                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
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                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
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    "description": "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。",
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    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ja/claude-haiku-4-5-20251001-thinking/index.md",
    "title": "Anthropic: Claude Haiku 4.5 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ja/claude-haiku-4-5-20251001-thinking/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "### 各段階での応答が重要なとき\n\nAnthropic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。\n\nHaiku 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。\n\n### 通常の応答と手動の推論予算\n\n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。\n\n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。\n\n### 素材とバージョンの範囲\n\n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。\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。\n\n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。\n\n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。",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Anthropic",
    "capabilities": {
      "context_length": 200000,
      "manufacturer_input": [
        "text",
        "image",
        "file"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "text"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000002",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.01000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00001",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "構成の料金情報はすべて詳細で確認できます。"
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "chat"
    ],
    "id": "claude-haiku-4-5-20251001-thinking",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": 0.2,
        "cache_write": 2.5,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "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",
                "http_status": 400,
                "recovery": "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。",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [
              "Model context is not an output cap.",
              "Send the conversation as text messages. Stream must be a boolean; omitted stream defaults to false."
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "unknown": "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。"
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "messages[].content",
                "required_material": "UTF8テキスト"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "conversation"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "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。",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.content",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.tool_calls",
                  "type": "tool_call[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_content",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_details",
                  "type": "object|array"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].finish_reason",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "jsonまたはSSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "claude-haiku-4-5-20251001-thinking"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "message[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].role",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].content",
                "required": false,
                "type": "string",
                "when": "テキストでの対話"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "profile_binding": "Text conversation at the exact model ID and method path.",
            "unsupported": [
              "additional models/models list",
              "plugins",
              "route",
              "hosted tools; ordinary client function tools remain separate",
              "non-text output modalities",
              "provider.options overrides",
              "one-hour prompt-cache TTL"
            ]
          },
          "hints": [
            "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。"
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "control_scope": "テキストでの対話。streamは真偽値で、既定はfalseです。",
            "file_material": "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",
            "hosted_operations": false,
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "messages": "role/content形式のメッセージ配列",
            "multimodal_input_binding": null,
            "optional_controls": [
              "stream"
            ],
            "output_modalities": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [
            "/chat/completions"
          ],
          "operation_modes": [
            "text_chat"
          ],
          "output": {
            "content": "choices[].message.content or stream delta",
            "family": "text",
            "format": "json or supported SSE",
            "tool_calls": "retain actual returned function calls"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "トークンの基本単価",
            "units": [
              {
                "amount": "0.002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.01000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0.0002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0025000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "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\":\"claude-haiku-4-5-20251001-thinking\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}],\"stream\":false}')\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\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from 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=\"claude-haiku-4-5-20251001-thinking\", messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}], stream=False)\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\"))\n",
            "label": "Python SDK · all choices",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "chat",
        "hints": [
          "Send exact model ID with messages.",
          "Context length is not an output cap.",
          "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 2,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI チャット",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 10,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.002000",
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                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.01000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0.0002000",
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                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
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                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0025000",
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                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025",
                "native_quantity": 1,
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                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
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                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
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                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "claude-haiku-4-5-20251001-thinking",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
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            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
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            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
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          {
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          {
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            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
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    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "claude-haiku-4-5-20251001-thinking",
        "request_model_id": "claude-haiku-4-5-20251001-thinking",
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    "name": "Anthropic: Claude Haiku 4.5",
    "price": {
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      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
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      "varies": false
    },
    "short": "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。"
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
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  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
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        {
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      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
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        "/rawModel",
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    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "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。",
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