Anthropic: Claude Sonnet 4.6
Claude Sonnet 4.6は、開発、長い文書の理解、計画、視覚データを使うタスクを支援します。適応型推論と、ツールを使った複数段階の作業に対応しています。
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。
コード、文書、行動計画
Claude Sonnet 4.6は、プログラミング、大きなコンテキストの理解、エージェントの計画、情報を扱う専門業務、デザインを組み合わせます。Anthropicは、変更前にコードを調べることと、指示の複数の段階に順を追って取り組む能力を特徴として挙げています。大規模なプロジェクトの問題の探索、長い文書の分析、報告書の内容の準備に役立ちます。
モデルは、一回のリクエストで契約書、研究論文、その他の素材の情報を分析できます。タスクには、事実の抽出、それに基づく推論、複数の部分を組み合わせた結果の作成を含められます。説明されている用途には、財務分析と、構図やデザインを重視したインターフェースのコードの作成もあります。
視覚的な環境での動作
Sonnet 4.6はテキストと画像を理解し、モデル自体の結果はテキストです。Anthropicは、スクリーンショットを手掛かりに、マウスやキーボードの動作を選び、複雑な表やウェブフォームの一連の手順を分析する、コンピュータ上の用途を説明しています。実際の実行には、画面を渡して動作を実行する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。
同様に、文書、表、プレゼンテーションは、分析や内容の準備の対象になりますが、完成したファイルの出力には適切な環境が必要です。画像は、グラフ、図、素材の視覚的な構造の理解に役立ちますが、それによってモデルが画像生成モデルになるわけではありません。
分析の調整方法
このバージョンは、適応型推論と手動のextended thinkingに対応しています。手動モードは非推奨とされています。適応型では、ツール呼び出しの間も含めて、追加の分析が役立つタイミングをモデルが選べます。effortのレベルはlow、medium、high、maxで、標準はhighです。Anthropicによると、検討の強度の選択は、検討の詳しさと遅延をタスクの性質に合わせるのに役立ちます。
現在の仕様では、コンテキストは1Mトークン、通常モードの応答は最大128kトークンです。長期的な作業のために、メーカーは古いコンテキストを簡潔な内容に圧縮する実験的な機能も説明しています。この機能にはアプリケーションの対応が必要であり、モデルのウィンドウの制限をなくすものではありません。
作業で考慮する点
内蔵知識の信頼できる基準時点は2025年八月です。それ以降の情報には、指示の素材や利用可能な検索が必要です。接続されたツールは、情報の検索、コードの実行、取得した内容の処理を支援できます。その有無と許可される動作は、アプリケーションが定めます。
Sonnet 4.6は、他者の素材に隠れた悪意ある指示に抵抗するよう学習されています。ただし、複雑な視覚的環境や曖昧な指示によって、誤りが生じる可能性は残ります。明示的なタスクの要件、抽出した事実の検証、動作の結果の評価は、モデルを信頼性高く利用するために引き続き必要です。
Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions claude-sonnet-4-6-thinking
claude-sonnet-4-6-thinkingはじめに
Claude Sonnet 4.6は、開発、長い文書の理解、計画、視覚データを使うタスクを支援します。適応型推論と、ツールを使った複数段階の作業に対応しています。
- 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-sonnet-4-6-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 $0.006 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.03 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0006 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.0075 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
リクエスト例
Ailoot Ultra · OpenAI チャット
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"claude-sonnet-4-6-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-sonnet-4-6-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-sonnet-4-6-thinking
メソッドパスのエイリアス
/chat/completions
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