Source: https://ailoot.ai/models/ja/claude-haiku-4-5-20251001-thinking/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/claude-haiku-4-5-20251001-thinking/ Language: ja # Anthropic: Claude Haiku 4.5 [Markdown](https://ailoot.ai/models/ja/claude-haiku-4-5-20251001-thinking/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ja/claude-haiku-4-5-20251001-thinking/facts.json) ## [Anthropic: Claude Haiku 4.5](https://ailoot.ai/models/ja/claude-haiku-4-5-20251001-thinking/) 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。 - [**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `claude-haiku-4-5-20251001-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/claude-haiku-4-5-20251001-thinking/#method-0) 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`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=claude-haiku-4-5-20251001-thinking&route=Ultra&caller=claude-haiku-4-5-20251001-thinking&fmt=chat) 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 **$0.0025** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン | Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot Ultra · OpenAI チャット curlPython SDK ```bash set -eu : "${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 ``` ```python 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`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=claude-haiku-4-5-20251001-thinking&route=Ultra&caller=claude-haiku-4-5-20251001-thinking&fmt=chat) #### 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`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=claude-haiku-4-5-20251001-thinking&route=Ultra&caller=claude-haiku-4-5-20251001-thinking&fmt=chat) 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` AilootをClaude Code、OpenCode、Hermes、自分のアプリに接続しましょう。 ## 企業とそのプロジェクト群 企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。 ## トークンを割引価格で購入。 継続利用にサブスクリプション割引。プロモコードでトークン購入が最大50%割引。 サブスクリプション 定期的なリクエストに合う割引プランを選びましょう。 最大50%のプロモコード 購入時にコードを入力すると、実施中のキャンペーンに沿って価格を再計算します。 支出を履歴で確認 各リクエストのモデル、トークン、金額が保存されます。 [サブスクリプションを選ぶ](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/subscriptions/) · [モデルの価格を見る](https://ailoot.ai/models/ja/) ## 販売する製品に、 APIを組み込みましょう。 SaaS、アプリ、ボットをAilootの公式サービス提供条件とライセンス契約に基づいて接続できます。再販にはリセラーライセンスを申請できます。 商用アプリ サービスの有料機能に、文章、画像、動画、音声の生成を組み込めます。 リセラーライセンス プロジェクトの説明とアクセスの仕組みをお送りください。利用・再販条件の書面を申請できます。 サイトで契約文書を確認 接続前にサービス提供条件、ライセンス契約、データ処理ポリシーを読めます。 [リセラーライセンスを申請](mailto:support@ailoot.ai) · [サービス提供条件とライセンス契約](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ja) ## Ailoot · 企業とそのプロジェクト群 Ailootは、蓄積した運営経験、幅広い顧客基盤、安定したサービス、継続的なKPI管理を基盤としています。 企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。 Ailootはこの運営経験を、お客様の製品、エージェント、アプリケーション、自動化でAI機能を利用するためのAPIアクセスに活かしています。