Claude 3 Haiku는 Anthropic의 Claude 3 모델 제품군에 속합니다. 제조사는 고객 지원, 문서 또는 시각 자료 분석을 포함해 빠른 응답이 필요한 기업용 작업을 위한 모델로 설명합니다. 비전 기능을 통해 서면 지시와 이미지를 함께 제공하고 텍스트 해석을 요청할 수 있습니다.
고객의 메시지와 답변에 필요한 제품 또는 정책 정보를 제공하세요. 고객의 요청, 관련 정책 항목과 원하는 어조의 답변 초안을 요청하세요. 주문 식별자나 이미 취한 조치처럼 답변에서 유지해야 할 사실을 명시하세요. 간결한 결과물은 검토자가 답변이 실제 질문에 대응하는지 확인할 명확한 기준을 제공합니다.
긴 대화에서는 현재 문제를 설명하는 메시지를 선택하세요. 고객이 원하는 것, 이미 시도한 것과 남아 있는 질문을 정리하도록 요청하세요. 다음 담당자가 세부 사항의 출처를 찾을 수 있도록 요약에 원래 메시지의 라벨을 유지하세요.
문서 작업에서는 제공된 구절에 명시된 의무, 두 절의 차이 또는 특정 의사결정과 관련된 사실을 요청할 수 있습니다. 자료에 라벨을 붙이고 원하는 출력 형식을 명시하세요. 정보 추출에서는 필드와 원문에 없는 값의 표기 방식을 정의하세요.
요약은 동료에게 상황을 전달하거나, 제안을 비교하거나, 검토 질문을 준비하는 등의 목적이 있을 때 가장 효과적입니다. 결과를 요청하기 전에 그 목적을 명시하세요. 원문으로 돌아가 대조할 때도 요약이 유용하도록 수량, 당사자와 식별자를 그대로 유지하도록 요청하세요.
이미지에서는 중요한 영역이나 대상을 지정하세요. 스크린샷 작업에서는 읽을 수 있는 메시지와 화면에 보이는 인터페이스 상태를 요청할 수 있습니다. 문서 이미지 작업에서는 지정된 그림에 대한 설명이나, 선명하게 읽히는 영역의 정보 추출을 요청할 수 있습니다. 해당 세부 사항이 중요한 이유를 설명해야 한다면 서면 맥락을 제공하세요.
제조사가 설명하는 Claude 3 Haiku의 용도는 빠른 응답이 필요한 작업 흐름에서 여러 작은 작업을 처리하는 데 중점을 둡니다. 각 작업을 하나의 결과에 집중시키고, 추출한 필드나 작성한 초안을 원자료와 대조하세요. 이 카드의 날짜가 포함된 식별자는 선택된 Claude 3 Haiku 버전을 유지합니다. 이후 Haiku 세대의 특성은 별도로 검토해야 합니다.
", "aboutText": "Claude 3 Haiku는 Anthropic의 Claude 3 모델 제품군에 속합니다. 제조사는 고객 지원, 문서 또는 시각 자료 분석을 포함해 빠른 응답이 필요한 기업용 작업을 위한 모델로 설명합니다. 비전 기능을 통해 서면 지시와 이미지를 함께 제공하고 텍스트 해석을 요청할 수 있습니다.\n\n### 고객 지원 답변 준비\n\n고객의 메시지와 답변에 필요한 제품 또는 정책 정보를 제공하세요. 고객의 요청, 관련 정책 항목과 원하는 어조의 답변 초안을 요청하세요. 주문 식별자나 이미 취한 조치처럼 답변에서 유지해야 할 사실을 명시하세요. 간결한 결과물은 검토자가 답변이 실제 질문에 대응하는지 확인할 명확한 기준을 제공합니다.\n\n긴 대화에서는 현재 문제를 설명하는 메시지를 선택하세요. 고객이 원하는 것, 이미 시도한 것과 남아 있는 질문을 정리하도록 요청하세요. 다음 담당자가 세부 사항의 출처를 찾을 수 있도록 요약에 원래 메시지의 라벨을 유지하세요.\n\n### 정해진 질문을 위해 문서 읽기\n\n문서 작업에서는 제공된 구절에 명시된 의무, 두 절의 차이 또는 특정 의사결정과 관련된 사실을 요청할 수 있습니다. 자료에 라벨을 붙이고 원하는 출력 형식을 명시하세요. 정보 추출에서는 필드와 원문에 없는 값의 표기 방식을 정의하세요.\n\n요약은 동료에게 상황을 전달하거나, 제안을 비교하거나, 검토 질문을 준비하는 등의 목적이 있을 때 가장 효과적입니다. 결과를 요청하기 전에 그 목적을 명시하세요. 원문으로 돌아가 대조할 때도 요약이 유용하도록 수량, 당사자와 식별자를 그대로 유지하도록 요청하세요.\n\n### 제공된 시각 자료 해석\n\n이미지에서는 중요한 영역이나 대상을 지정하세요. 스크린샷 작업에서는 읽을 수 있는 메시지와 화면에 보이는 인터페이스 상태를 요청할 수 있습니다. 문서 이미지 작업에서는 지정된 그림에 대한 설명이나, 선명하게 읽히는 영역의 정보 추출을 요청할 수 있습니다. 해당 세부 사항이 중요한 이유를 설명해야 한다면 서면 맥락을 제공하세요.\n\n제조사가 설명하는 Claude 3 Haiku의 용도는 빠른 응답이 필요한 작업 흐름에서 여러 작은 작업을 처리하는 데 중점을 둡니다. 각 작업을 하나의 결과에 집중시키고, 추출한 필드나 작성한 초안을 원자료와 대조하세요. 이 카드의 날짜가 포함된 식별자는 선택된 Claude 3 Haiku 버전을 유지합니다. 이후 Haiku 세대의 특성은 별도로 검토해야 합니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Draft a policy-grounded support reply\n\nWrite a concise reply to this customer: “Order R28 arrived yesterday with a cracked lid. Can you replace just the lid?” Policy: damaged components can be replaced after a photo and order number are supplied. The order number is already present. Ask only for the missing item and preserve the customer’s requested remedy.A polite customer-facing reply and a one-line internal note identifying the missing evidence.Check that the reply requests a photo without asking again for the order number or promising a shipment.claude-3-haiku-20240307Claude 3 Haiku는 빠르게 응답하는 대화와 제공된 텍스트 및 이미지 분석을 위한 Anthropic 모델입니다. 필요한 결과와 이를 뒷받침할 원자료를 명확히 정하고, 고객 지원 답변, 문서 요약 또는 범위를 좁힌 시각적 질문에 활용하세요.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Claude 3 Haiku는 Anthropic의 Claude 3 모델 제품군에 속합니다. 제조사는 고객 지원, 문서 또는 시각 자료 분석을 포함해 빠른 응답이 필요한 기업용 작업을 위한 모델로 설명합니다. 비전 기능을 통해 서면 지시와 이미지를 함께 제공하고 텍스트 해석을 요청할 수 있습니다.
고객의 메시지와 답변에 필요한 제품 또는 정책 정보를 제공하세요. 고객의 요청, 관련 정책 항목과 원하는 어조의 답변 초안을 요청하세요. 주문 식별자나 이미 취한 조치처럼 답변에서 유지해야 할 사실을 명시하세요. 간결한 결과물은 검토자가 답변이 실제 질문에 대응하는지 확인할 명확한 기준을 제공합니다.
긴 대화에서는 현재 문제를 설명하는 메시지를 선택하세요. 고객이 원하는 것, 이미 시도한 것과 남아 있는 질문을 정리하도록 요청하세요. 다음 담당자가 세부 사항의 출처를 찾을 수 있도록 요약에 원래 메시지의 라벨을 유지하세요.
문서 작업에서는 제공된 구절에 명시된 의무, 두 절의 차이 또는 특정 의사결정과 관련된 사실을 요청할 수 있습니다. 자료에 라벨을 붙이고 원하는 출력 형식을 명시하세요. 정보 추출에서는 필드와 원문에 없는 값의 표기 방식을 정의하세요.
요약은 동료에게 상황을 전달하거나, 제안을 비교하거나, 검토 질문을 준비하는 등의 목적이 있을 때 가장 효과적입니다. 결과를 요청하기 전에 그 목적을 명시하세요. 원문으로 돌아가 대조할 때도 요약이 유용하도록 수량, 당사자와 식별자를 그대로 유지하도록 요청하세요.
이미지에서는 중요한 영역이나 대상을 지정하세요. 스크린샷 작업에서는 읽을 수 있는 메시지와 화면에 보이는 인터페이스 상태를 요청할 수 있습니다. 문서 이미지 작업에서는 지정된 그림에 대한 설명이나, 선명하게 읽히는 영역의 정보 추출을 요청할 수 있습니다. 해당 세부 사항이 중요한 이유를 설명해야 한다면 서면 맥락을 제공하세요.
제조사가 설명하는 Claude 3 Haiku의 용도는 빠른 응답이 필요한 작업 흐름에서 여러 작은 작업을 처리하는 데 중점을 둡니다. 각 작업을 하나의 결과에 집중시키고, 추출한 필드나 작성한 초안을 원자료와 대조하세요. 이 카드의 날짜가 포함된 식별자는 선택된 Claude 3 Haiku 버전을 유지합니다. 이후 Haiku 세대의 특성은 별도로 검토해야 합니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 claude-3-haiku-20240307 | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string|content_part[]|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_calls | 유형tool_call[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_call_id | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
필드messages[].name | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_details | 유형object|array | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_completion_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드stream_options.include_usage | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드temperature | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드top_p | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stop | 유형string|string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools | 유형function_tool[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].type | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 function 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].function.name | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
필드tools[].function.description | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tools[].function.parameters | 유형JSON_schema | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tool_choice | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드parallel_tool_calls | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드response_format | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning_effort | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드service_tier | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드instructions | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
필드functions | 유형function[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드function_call | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드prompt_cache_options | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드modalities | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 text | 기본값— |
필드provider | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다 | 기본값— |
필드cache_control.ttl | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다 | 기본값— |
텍스트 · UTF8 텍스트
messages[].content
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수messages | 명세role/content 형식의 메시지 배열 |
매개변수file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다 |
매개변수optional_controls | 명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
매개변수control_scope | 명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다 |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_input_binding | 명세null |
수명 주기: synchronous_or_streamed
정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.
컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.
텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
| 설정 | 요금표 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.0005 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0025 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-3-haiku-20240307", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\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\nfrom 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-3-haiku-20240307',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\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"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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)\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\nwith client.chat.completions.stream(model='claude-3-haiku-20240307',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 또는 SSE
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드choices[].index | 유형integer |
필드choices[].message.content | 유형string|null |
필드choices[].message.tool_calls | 유형tool_call[] |
필드choices[].message.reasoning_content | 유형string |
필드choices[].message.reasoning_details | 유형object|array |
필드choices[].finish_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
Ailoot Ultra claude-3-haiku-20240307
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
claude-3-haiku-20240307Claude 3 Haiku는 빠르게 응답하는 대화와 제공된 텍스트 및 이미지 분석을 위한 Anthropic 모델입니다. 필요한 결과와 이를 뒷받침할 원자료를 명확히 정하고, 고객 지원 답변, 문서 요약 또는 범위를 좁힌 시각적 질문에 활용하세요.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Claude 3 Haiku는 Anthropic의 Claude 3 모델 제품군에 속합니다. 제조사는 고객 지원, 문서 또는 시각 자료 분석을 포함해 빠른 응답이 필요한 기업용 작업을 위한 모델로 설명합니다. 비전 기능을 통해 서면 지시와 이미지를 함께 제공하고 텍스트 해석을 요청할 수 있습니다.
고객의 메시지와 답변에 필요한 제품 또는 정책 정보를 제공하세요. 고객의 요청, 관련 정책 항목과 원하는 어조의 답변 초안을 요청하세요. 주문 식별자나 이미 취한 조치처럼 답변에서 유지해야 할 사실을 명시하세요. 간결한 결과물은 검토자가 답변이 실제 질문에 대응하는지 확인할 명확한 기준을 제공합니다.
긴 대화에서는 현재 문제를 설명하는 메시지를 선택하세요. 고객이 원하는 것, 이미 시도한 것과 남아 있는 질문을 정리하도록 요청하세요. 다음 담당자가 세부 사항의 출처를 찾을 수 있도록 요약에 원래 메시지의 라벨을 유지하세요.
문서 작업에서는 제공된 구절에 명시된 의무, 두 절의 차이 또는 특정 의사결정과 관련된 사실을 요청할 수 있습니다. 자료에 라벨을 붙이고 원하는 출력 형식을 명시하세요. 정보 추출에서는 필드와 원문에 없는 값의 표기 방식을 정의하세요.
요약은 동료에게 상황을 전달하거나, 제안을 비교하거나, 검토 질문을 준비하는 등의 목적이 있을 때 가장 효과적입니다. 결과를 요청하기 전에 그 목적을 명시하세요. 원문으로 돌아가 대조할 때도 요약이 유용하도록 수량, 당사자와 식별자를 그대로 유지하도록 요청하세요.
이미지에서는 중요한 영역이나 대상을 지정하세요. 스크린샷 작업에서는 읽을 수 있는 메시지와 화면에 보이는 인터페이스 상태를 요청할 수 있습니다. 문서 이미지 작업에서는 지정된 그림에 대한 설명이나, 선명하게 읽히는 영역의 정보 추출을 요청할 수 있습니다. 해당 세부 사항이 중요한 이유를 설명해야 한다면 서면 맥락을 제공하세요.
제조사가 설명하는 Claude 3 Haiku의 용도는 빠른 응답이 필요한 작업 흐름에서 여러 작은 작업을 처리하는 데 중점을 둡니다. 각 작업을 하나의 결과에 집중시키고, 추출한 필드나 작성한 초안을 원자료와 대조하세요. 이 카드의 날짜가 포함된 식별자는 선택된 Claude 3 Haiku 버전을 유지합니다. 이후 Haiku 세대의 특성은 별도로 검토해야 합니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 claude-3-haiku-20240307 | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
텍스트 · UTF-8 텍스트
messages[].content 문자열
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages, max_tokens |
매개변수optional_controls | 명세stream |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수text_file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요. |
수명 주기: synchronous_or_streamed
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
| 설정 | 요금표 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.0005 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0025 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "claude-3-haiku-20240307",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'claude-3-haiku-20240307', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -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\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'claude-3-haiku-20240307', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 또는 SSE
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드id | 유형string |
필드model | 유형string |
필드content[] | 유형text|thinking|tool_use|other content block |
필드stop_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
Ailoot Ultra claude-3-haiku-20240307
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영어 기술 예제
Draft a policy-grounded support reply\n\nWrite a concise reply to this customer: “Order R28 arrived yesterday with a cracked lid. Can you replace just the lid?” Policy: damaged components can be replaced after a photo and order number are supplied. The order number is already present. Ask only for the missing item and preserve the customer’s requested remedy.A polite customer-facing reply and a one-line internal note identifying the missing evidence.Check that the reply requests a photo without asking again for the order number or promising a shipment.