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  "aboutHtml": "<h4>コード、文書、行動計画</h4><p>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。</p><p>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。</p><h4>視覚的な環境での動作</h4><p>Sonnet 4.6は<strong>テキストと画像</strong>を理解し、モデル自体の結果は<strong>テキスト</strong>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。</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>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。</p><h4>分析の調整方法</h4><p>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。<code>effort</code>のレベルは<code>low</code>、<code>medium</code>、<code>high</code>、<code>max</code>で、標準は<code>high</code>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。</p><p>現在の仕様では、<strong>コンテキストは1Mトークン</strong>、<strong>通常モードの応答は最大128kトークン</strong>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。</p><h4>作業で考慮する点</h4><p>内蔵知識の信頼できる基準時点は<strong>2025年八月</strong>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。</p><p>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。</p>",
  "aboutText": "### コード、文書、行動計画\n\nClaude 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。\n\n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。\n\n### 視覚的な環境での動作\n\nSonnet 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。\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。\n\n### 分析の調整方法\n\n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。\n\n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。\n\n### 作業で考慮する点\n\n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。\n\nSonnet 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。",
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aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|chat|/v1/chat/completions|claude-sonnet-4-6-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 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。</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>コード、文書、行動計画</h4><p>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。</p><p>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。</p><h4>視覚的な環境での動作</h4><p>Sonnet 4.6は<strong>テキストと画像</strong>を理解し、モデル自体の結果は<strong>テキスト</strong>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。</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>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。</p><h4>分析の調整方法</h4><p>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。<code>effort</code>のレベルは<code>low</code>、<code>medium</code>、<code>high</code>、<code>max</code>で、標準は<code>high</code>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。</p><p>現在の仕様では、<strong>コンテキストは1Mトークン</strong>、<strong>通常モードの応答は最大128kトークン</strong>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。</p><h4>作業で考慮する点</h4><p>内蔵知識の信頼できる基準時点は<strong>2025年八月</strong>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。</p><p>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。</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 class=\"card-cell-label\">値と制限</span><div>claude-sonnet-4-6-thinking</div></td><td data-cell-label=\"デフォルト\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">デフォルト</span>—</td></tr><tr 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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>$0.006</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>出力 · 出力トークン</span> <b>$0.03</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>$0.0006</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>$0.0075</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-1173-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1173-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1173-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1173-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 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&#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-1173-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1173-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-sonnet-4-6-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-sonnet-4-6-thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=claude-sonnet-4-6-thinking&amp;fmt=chat\"><code>claude-sonnet-4-6-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-sonnet-4-6-thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=claude-sonnet-4-6-thinking&amp;fmt=chat\"><code>claude-sonnet-4-6-thinking</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "claude-sonnet-4-6-thinking",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "claude-sonnet-4-6-thinking",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|claude-sonnet-4-6-thinking",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": 0.6,
        "cache_write": 7.5,
        "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-sonnet-4-6-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": "0.006000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000006",
                "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": "0.03000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00003",
                "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": "0.0006000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006",
                "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": "0.0075000",
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                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000075",
                "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",
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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-sonnet-4-6-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-sonnet-4-6-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": 6,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI チャット",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 30,
        "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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              {
                "amount": null,
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    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ja/claude-sonnet-4-6-thinking/",
    "description": "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。",
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    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ja/claude-sonnet-4-6-thinking/index.md",
    "title": "Anthropic: Claude Sonnet 4.6 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ja/claude-sonnet-4-6-thinking/"
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  "rawModel": {
    "about": "### コード、文書、行動計画\n\nClaude 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。\n\n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。\n\n### 視覚的な環境での動作\n\nSonnet 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。\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。\n\n### 分析の調整方法\n\n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。\n\n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。\n\n### 作業で考慮する点\n\n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。\n\nSonnet 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。",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Anthropic",
    "capabilities": {
      "context_length": 1000000,
      "manufacturer_input": [
        "text",
        "image",
        "file"
      ],
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        "text"
      ]
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    "card_routes": [
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        "label": "Ultra",
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          {
            "amount": "0.006000",
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          },
          {
            "amount": "0.03000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
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            "key": "output_price",
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            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
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            "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-sonnet-4-6-thinking",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
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      {
        "available": null,
        "cache_read": 0.6,
        "cache_write": 7.5,
        "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."
            ],
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            "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,
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                },
                {
                  "description": null,
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                },
                {
                  "description": null,
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                },
                {
                  "description": null,
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                },
                {
                  "description": null,
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            },
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              {
                "availability": "source_interface",
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                "enum": [
                  "claude-sonnet-4-6-thinking"
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                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
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                "min_items": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "message[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
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                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
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                "required": false,
                "type": "string",
                "when": "テキストでの対話"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": null,
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                "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": "0.006000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000006",
                "native_quantity": 1,
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                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.03000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
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                "side": "out",
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              },
              {
                "amount": "0.0006000",
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                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
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                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0075000",
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                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000075",
                "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-sonnet-4-6-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-sonnet-4-6-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": 6,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI チャット",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 30,
        "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,
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        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
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                "label": "Input tokens",
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              },
              {
                "amount": "0.03000",
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                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
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                "label": "Output tokens",
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                "native_quantity": 1,
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                "quantity": 1000,
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                "side": "out",
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              {
                "amount": "0.0006000",
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                "label": "Cache read",
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                "side": "in",
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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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                "native_quantity": 1,
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                "side": "in",
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            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "claude-sonnet-4-6-thinking",
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    "short": "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。"
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