models

Anthropic: Claude Sonnet 4.5

Markdown · JSON

Anthropic: Claude Sonnet 4.5

Claude Sonnet 4.5 yra Anthropic teksto ir vaizdų modelis programinės įrangos kūrimui, sudėtingiems agentams, kompiuterio naudojimui ir analitiniam darbui. Jis palaiko tiesioginius atsakymus arba rankiniu būdu įjungiamą išplėstinį mąstymą, o dokumentuotoje beta darbo eigoje gali samprotauti tarp įrankių iškvietimų.

Apie modelį

Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.

Claude Sonnet 4.5 yra Anthropic Sonnet leidimas, orientuotas į programinės įrangos kūrimą, sudėtingas agentų užduotis ir kompiuterio naudojimą, su samprotavimo bei matematikos patobulinimais. Jis priima tekstą ir vaizdus bei generuoja tekstą. Leidimo apraše kalbama apie ilgalaikį kelių žingsnių darbą, kodo supratimą ir pakeitimus, apimančius platesnį projektą, o ne vieną atskirą funkciją. Naudingame užduoties apraše nurodomas reikiamas elgesys, aktuali šaltinių medžiaga ir pateiktinas rezultatas: siūloma pataisa, įgyvendinimo paaiškinimas, dokumento analizė arba struktūrizuotas atsakymas.

Programinės įrangos darbui pateikite projekto apribojimus, aktualius failus ar ištraukas, pastebėtą klaidą ir konkretų laukiamo rezultato pavyzdį. Prašykite susijusio kodo ir paaiškinimo, kaip siūlomas pakeitimas išsprendžia šį pavyzdį. Gamintojas pristato modelį kaip tinkamą agentams kurti ir kūrimo užduotims atlikti naudojant įrankius. Aplinkinė programa skaito ir redaguoja failus, paleidžia komandą ar patikrą ir grąžina tikrąją išvestį; modelis samprotauja pagal šį pagrindimą. Galutinėje ataskaitoje atskirkite siūlomą pakeitimą nuo atliktos patikros.

Kompiuterio naudojimas yra atskiras modelio vaizdinių ir agentinių galimybių pritaikymas. Anthropic leidimo medžiagoje demonstruojama sąveika su naršykle, puslapių naršymas ir darbas su skaičiuoklėmis per prijungtą aplinką. Vaizdinėje užduotyje galima pateikti ekrano kopiją, įvardyti tikslą ir apibrėžti, kokius veiksmus programai leidžiama atlikti. Programa tuomet atlieka pasirinktą sąveiką ir grąžina pasikeitusį ekraną ar kitą rezultatą. Panašiai modelis gali parengti dokumentų, skaičiuoklių ir skaidrių turinį bei kodą, o aplinka sukuria baigtą failą. Teksto ir vaizdų supratimas nepaverčia modelio savaiminiu vaizdų ar garso generatoriumi.

Tiksli gamintojo specifikacija nurodo 200K žetonų konteksto langą ir iki 64K išvesties žetonų. Jo patikimų žinių riba yra 2025 m. sausis ir skiriasi nuo puslapyje nurodytos vėlesnės mokymo duomenų ribos. Ilgoje įvestyje aiškiai išlaikykite dokumentų ribas, puslapių žymas, vienetus ir kodo identifikatorius, taip pat palikite vietos prašomam atsakymui ir samprotavimui. Gamintojas taip pat dokumentuoja šio leidimo konteksto suvokimą, todėl palaikomoje darbo eigoje stebima, kiek vietos lieka pokalbio metu. Tai padeda valdyti ilgalaikę užduotį savo lange; šio lango nepakeičia didesne vėlesnio Sonnet leidimo talpa.

Sonnet 4.5 palaiko įprastus atsakymus ir rankiniu būdu įjungiamą išplėstinį mąstymą. Pastarajame režime budget_tokens nustato vidinio samprotavimo tikslą prieš matomą atsakymą. Dokumentuotas minimumas yra 1 024 žetonai, o biudžetas paprastai turi būti mažesnis už max_tokens, nes mąstymas ir galutinis atsakymas dalijasi generavimo limitu. Biudžetas yra tikslas, o ne pažadas sunaudoti būtent tiek žetonų. Šis leidimas neturi adaptyviojo mąstymo režimo ar effort valdiklių, aprašytų vėlesniems Sonnet modeliams. Pasirinkite prašomą analizės gylį ir palikite pakankamai vietos naudingam galutiniam atsakymui.

Gamintojo beta funkcija su mąstymu tarp įrankių iškvietimų leidžia Sonnet 4.5 samprotauti vieno pokalbio žingsnio metu ir, remiantis grąžintais stebėjimais, pasirinkti kitą veiksmą. Jai reikia dokumentuotos beta funkcijos palaikomoje Messages darbo eigoje. Šiuo atveju mąstymo biudžetas gali viršyti max_tokens, nes apima kelis mąstymo blokus tame pačiame asistento pokalbio žingsnyje. Grąžinkite įrankių rezultatus kartu su atitinkamu nepakeistu mąstymo turiniu, įskaitant jo parašą; redagavimas šį turinį padaro negaliojantį. Todėl tyrimo ar klaidų šalinimo užduotyje galima kaitalioti siūlomą patikrą, tikrąjį grąžintą rezultatą ir atnaujintą analizę, nelaikant tekstinio pasiūlymo atliktu veiksmu.

Vaizdinei medžiagai gamintojas palaiko JPEG, PNG, GIF ir WebP ir naudoja tik pirmą animacijos kadrą. Šiam leidimui taikomas standartinis paties modelio vaizdų lygis turi 1 568 pikselių ilgosios kraštinės limitą ir 1 568 vaizdinių žetonų limitą; didesni vaizdai sumažinami. Gamintojo vaizdų vadove 200K konteksto modeliams nurodoma iki 100 vaizdų vienoje API užklausoje, tačiau vaizdų ir bendro užklausos dydžio ribos gali būti pasiektos anksčiau. Kai praktiška, vaizdus pateikite prieš klausimą, pažymėkite kelis vaizdus ir išsaugokite smulkų tekstą ar diagramų žymas. Vadove rekomenduojami aiškūs vaizdai ir pakankamas aplinkinis kontekstas matomai detalei suprasti.

Konteksto redagavimas ir atminties įrankis pristatyti kartu su šiuo modeliu, siekiant palaikyti ilgesnes agentų darbo eigas. Tai programos palaikomi būdai išsaugoti naudingą būseną ar pašalinti seną įrankių medžiagą; jie nėra neribota modelio atmintis ar vėlesnė serverio konteksto glaudinimo funkcija. Kelių etapų užduotyje išsaugokite jau priimtus sprendimus, likusį klausimą ir pagrindimą, reikalingą kitam žingsniui. Anthropic taip pat aprašo didesnį atsparumą paslėptoms instrukcijoms išoriniame turinyje ir pažymi, kad konkretaus modelio klasifikatoriai kartais gali pažymėti nekenksmingą medžiagą. Naudingas rezultatas išlieka patikrinamas darbas, susietas su pateiktu pagrindimu, o tikslūs Sonnet 4.5 režimai ir limitai laikomi atskirai nuo vėlesnių leidimų.

Praktinė užduotis

Praktinė užduotis

Techninis pavyzdys anglų kalba

Repair an empty-cart total

Review this Python function: def total(items): return sum(x['price'] * x['qty'] for x in items) / len(items). It crashes for an empty cart and incorrectly averages nonempty carts. Return a minimal correction preserving the function signature, plus assertions for empty, one-line and two-line carts. Explain the changed behavior briefly.

Laukiamas rezultatas

Corrected Python function, three concrete assertions and a brief explanation of sum versus average.

Rezultato patikra

The proposed tests cover empty input and verify that two cart lines are added rather than averaged.
Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis POST /v1/chat/completions anthropic/claude-sonnet-4.5

anthropic/claude-sonnet-4.5

Anthropic /anthropic/claude-sonnet-4.5

Pradžia

Claude Sonnet 4.5 yra Anthropic teksto ir vaizdų modelis programinės įrangos kūrimui, sudėtingiems agentams, kompiuterio naudojimui ir analitiniam darbui. Jis palaiko tiesioginius atsakymus arba rankiniu būdu įjungiamą išplėstinį mąstymą, o dokumentuotoje beta darbo eigoje gali samprotauti tarp įrankių iškvietimų.

Leidžiamos įvestys
Tekstas
Rezultatai
Tekstas

Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai

Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis POST /v1/chat/completions
Įvestis
text
Išvestis
text
Išvesties formatas
json arba SSE
LaukasTipasReikalavimasReikšmės ir ribosNumatyta
LaukasmodelTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
anthropic/claude-sonnet-4.5
Numatyta—
LaukasmessagesTipasmessage[]ReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
Mažiausias elementų skaičius: 1
Numatyta—
Laukasmessages[].roleTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
Pavyzdžiai: system, user, assistant, tool, function
Sąlygos: Šie vaidmenys aiškiai išreikšti šaltinio kodo suderinamumo tipuose; tikslus vaidmenų rinkinys priklauso nuo konkretaus modelio.
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasmessages[].contentTipasstring|content_part[]|nullReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmessages[].tool_callsTipastool_call[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmessages[].tool_call_idTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID
Numatyta—
Laukasmessages[].nameTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmessages[].reasoning_contentTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja
Numatyta—
Laukasmessages[].reasoning_detailsTipasobject|arrayReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasmax_tokensTipasintegerReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Mažiausia reikšmė: 1
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasmax_completion_tokensTipasintegerReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Mažiausia reikšmė: 1
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasstreamTipasbooleanReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatytafalse
Laukasstream_options.include_usageTipasbooleanReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukastemperatureTipasnumberReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukastop_pTipasnumberReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasstopTipasstring|string[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukastoolsTipasfunction_tool[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukastools[].typeTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
function
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukastools[].function.nameTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis
Numatyta—
Laukastools[].function.descriptionTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukastools[].function.parametersTipasJSON_schemaReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukastool_choiceTipasstring|objectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasparallel_tool_callsTipasbooleanReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasresponse_formatTipasobjectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasreasoning_effortTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasreasoningTipasobjectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasservice_tierTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasinstructionsTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Suderinamumo laukas
Numatyta—
LaukasfunctionsTipasfunction[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasfunction_callTipasstring|objectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasprompt_cache_optionsTipasobjectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasmodalitiesTipasstring[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
text
Numatyta—
LaukasproviderTipasobjectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas
Numatyta—
Laukascache_control.ttlTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose
Numatyta—
Įvesties medžiagos deriniai

Tekstas · UTF8 tekstas

messages[].content

Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
ParametrasSpecifikacija
Parametrascontent_typeSpecifikacijaapplication/json
ParametrasrequiredSpecifikacijamodel, messages
Parametrasmaterial_typesSpecifikacijatext
ParametrasmessagesSpecifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra
Parametrasfile_materialSpecifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas
Parametrasoptional_controlsSpecifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrascontrol_scopeSpecifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių
Parametrasoutput_modalitiesSpecifikacijatext
Parametrashosted_operationsSpecifikacijafalse
Parametrasmultimodal_input_bindingSpecifikacijanull

Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed

Siųskite tikslų modelio ID kartu su messages.

Konteksto ilgis nėra išvesties limitas.

Teksto failas gali pateikti pažodinį tekstą; vaizdų / garso / failų objektų įvestims reikia tikslaus susiejimo.

Planai

Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.

Spartusis režimas
Standartinis įkainis Pasirinkus spartųjį režimą
Flex režimas
Standartinis įkainis Pasirinkus flex režimą
Didžiausios samprotavimo pastangos
Standartinis įkainis Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)

Ailoot įkainiai

Kainos pagal konfigūraciją

Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.

KonfigūracijaĮkainių lentelėKonteksto tokenų daugiau neiKonteksto tokenų iki imtinaiMokestis
KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiaiĮkainių lentelėBazinis įkainisKonteksto tokenų daugiau nei—Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribosMokestis
Įvestis · Įvesties tokenai $0.0132 / 1K tokenų
Išvestis · Išvesties tokenai $0.03 / 1K tokenų
Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0006 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0075 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val $0.012 / 1K tokenų
KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1Įkainių lentelė—Konteksto tokenų daugiau nei0Konteksto tokenų iki imtinai200 000Mokestis
Įvestis · Įvesties tokenai $0.0132 / 1K tokenų
Išvestis · Išvesties tokenai $0.03 / 1K tokenų
Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0006 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0075 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val $0.012 / 1K tokenų
KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 2Įkainių lentelė—Konteksto tokenų daugiau nei200 000Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribosMokestis
Įvestis · Įvesties tokenai $0.0132 / 1K tokenų
Išvestis · Išvesties tokenai $0.03 / 1K tokenų
Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0006 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0075 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val $0.024 / 1K tokenų

Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →

Užklausų pavyzdžiai

Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis

curlPython SDKPython srautas
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "anthropic/claude-sonnet-4.5", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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='anthropic/claude-sonnet-4.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
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"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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)
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))

with client.chat.completions.stream(model='anthropic/claude-sonnet-4.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Gauti ir išsaugoti rezultatus

Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis

json arba SSE

Išsaugoti visus baigtus rezultatus

Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.

Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis.

Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą

Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.

Atsakymo laukai
LaukasTipas
Laukaschoices[].indexTipasinteger
Laukaschoices[].message.contentTipasstring|null
Laukaschoices[].message.tool_callsTipastool_call[]
Laukaschoices[].message.reasoning_contentTipasstring
Laukaschoices[].message.reasoning_detailsTipasobject|array
Laukaschoices[].finish_reasonTipasstring|null
LaukasusageTipasobject
Klaidos ir tolesni veiksmai
AtsakymasSąlygaKitas žingsnis
Atsakymas400 · invalid_request_errorSąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmėKitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus.

Pseudonimai

Modelių pseudonimai

Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-4.5

Metodų kelių pseudonimai

Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.

Susiję ID iškvietimui

anthropic/claude-sonnet-4.5

Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai POST /v1/messages anthropic/claude-sonnet-4.5

anthropic/claude-sonnet-4.5

Anthropic /anthropic/claude-sonnet-4.5

Pradžia

Claude Sonnet 4.5 yra Anthropic teksto ir vaizdų modelis programinės įrangos kūrimui, sudėtingiems agentams, kompiuterio naudojimui ir analitiniam darbui. Jis palaiko tiesioginius atsakymus arba rankiniu būdu įjungiamą išplėstinį mąstymą, o dokumentuotoje beta darbo eigoje gali samprotauti tarp įrankių iškvietimų.

Leidžiamos įvestys
Tekstas
Rezultatai
json · sse

Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai

Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai POST /v1/messages
Įvestis
text
Išvestis
json, sse
Išvesties formatas
JSON arba SSE
LaukasTipasReikalavimasReikšmės ir ribosNumatyta
LaukasmodelTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
anthropic/claude-sonnet-4.5
Numatyta—
LaukasmessagesTipasmessage[]ReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmessages[].roleTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
user, assistant
Numatyta—
Laukasmessages[].contentTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmax_tokensTipasintegerReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
LaukasstreamTipasbooleanReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatytafalse
Įvesties medžiagos deriniai

Tekstas · UTF-8 tekstas

messages[].content eilutė

Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
ParametrasSpecifikacija
Parametrascontent_typeSpecifikacijaapplication/json
ParametrasrequiredSpecifikacijamodel, messages, max_tokens
Parametrasoptional_controlsSpecifikacijastream
Parametrasmaterial_typesSpecifikacijatext
Parametrastext_file_materialSpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę.

Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed

Planai

Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.

Spartusis režimas
Standartinis įkainis Pasirinkus spartųjį režimą
Flex režimas
Standartinis įkainis Pasirinkus flex režimą
Didžiausios samprotavimo pastangos
Standartinis įkainis Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)

Ailoot įkainiai

Kainos pagal konfigūraciją

Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.

KonfigūracijaĮkainių lentelėKonteksto tokenų daugiau neiKonteksto tokenų iki imtinaiMokestis
KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiaiĮkainių lentelėBazinis įkainisKonteksto tokenų daugiau nei—Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribosMokestis
Įvestis · Įvesties tokenai $0.0132 / 1K tokenų
Išvestis · Išvesties tokenai $0.03 / 1K tokenų
Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0006 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0075 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val $0.012 / 1K tokenų
KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1Įkainių lentelė—Konteksto tokenų daugiau nei0Konteksto tokenų iki imtinai200 000Mokestis
Įvestis · Įvesties tokenai $0.0132 / 1K tokenų
Išvestis · Išvesties tokenai $0.03 / 1K tokenų
Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0006 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0075 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val $0.012 / 1K tokenų
KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 2Įkainių lentelė—Konteksto tokenų daugiau nei200 000Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribosMokestis
Įvestis · Įvesties tokenai $0.0132 / 1K tokenų
Išvestis · Išvesties tokenai $0.03 / 1K tokenų
Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0006 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0075 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val $0.024 / 1K tokenų

Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →

Užklausų pavyzdžiai

Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai

Visas minimalus JSON užklausos turinyscurl · naudokite savo UTF-8 dokumentąPython · išsaugokite visą rezultatą
{
  "model": "anthropic/claude-sonnet-4.5",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'anthropic/claude-sonnet-4.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -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

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'anthropic/claude-sonnet-4.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Gauti ir išsaugoti rezultatus

Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai

JSON arba SSE

Išsaugoti visus baigtus rezultatus

Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.

Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis.

Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą

Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.

Atsakymo laukai
LaukasTipas
LaukasidTipasstring
LaukasmodelTipasstring
Laukascontent[]Tipastext|thinking|tool_use|other content block
Laukasstop_reasonTipasstring|null
LaukasusageTipasobject
Klaidos ir tolesni veiksmai
AtsakymasSąlygaKitas žingsnis
Atsakymas400 · invalid_request_errorSąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmėKitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus.

Pseudonimai

Modelių pseudonimai

Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-4.5

Metodų kelių pseudonimai

Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.

Susiję ID iškvietimui

anthropic/claude-sonnet-4.5

FAQ · Anthropic: Claude Sonnet 4.5
Kokios įvestys ir rezultatai prieinami?

POST /v1/chat/completions · anthropic/claude-sonnet-4.5: text → text

POST /v1/messages · anthropic/claude-sonnet-4.5: text → json, sse

Kokius laukus naudoja užklausa?

POST /v1/chat/completions · anthropic/claude-sonnet-4.5: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · anthropic/claude-sonnet-4.5: model, messages, max_tokens, stream

Kokie apribojimai taikomi?

POST /v1/chat/completions · anthropic/claude-sonnet-4.5: messages.min_items: 1

Išsamiau

Prijunkite Ailoot prie Claude Code, OpenCode, Hermes arba savo programos.

Įmonė ir jos projektų portfelis

Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus.

Pirkite žetonus su nuolaida.

Prenumeratos nuolaida reguliariam darbui. Kodai — iki 50% žetonų pirkimui.

Prenumerata
Pasirinkite planą su nuolaida reguliarioms užklausoms.
Nuolaidos kodas iki 50%
Įveskite kodą perkant. Kaina perskaičiuojama pagal galiojančios akcijos sąlygas.
Išlaidos istorijoje
Kiekvienai užklausai išsaugomi modelis, žetonai ir suma.

Pasirinkti prenumeratą · Peržiūrėti modelių kainas

Prijunkite API prie produkto, kurį parduodate.

SaaS, programos ir botai pagal Ailoot ofertą bei licencijos sutartį. Perpardavimui paprašykite perpardavėjo licencijos.

Komercinė programa
Teksto, vaizdų, video ir garso kūrimą integruokite į mokamas paslaugos funkcijas.
Perpardavėjo licencija
Atsiųskite projekto aprašymą ir prieigos schemą. Paprašykite rašytinių naudojimo ir perpardavimo sąlygų.
Dokumentai svetainėje
Oferta, licencijos sutartis ir duomenų tvarkymo politika prieinamos prieš prisijungiant.

Paprašyti perpardavėjo licencijos · Oferta ir licencijos sutartis