{ "aboutHtml": "

Apabila respons bagi setiap langkah penting

Anthropic mereka bentuk Claude Haiku 4.5 untuk pembantu perbualan, khidmat pengguna, kerja kod bersama dan pembinaan prototaip. Model berguna dalam kitaran apabila seseorang bertanya, menerima hasil dan terus memperincikan langkah seterusnya. Menurut Anthropic, versi ini mempunyai kependaman respons yang rendah; masa sebenar bergantung pada tugasan dan aplikasi.

Haiku 4.5 turut direka untuk memproses sejumlah besar tugasan berasingan. Dalam proses ejen, model boleh diberikan subtugasan tertentu sebelum hasilnya diserahkan kepada sistem yang lain. Antara kegunaan yang diterangkan ialah pengaturcaraan, penaakulan dan tindakan dalam antara muka. Panggilan alat dan kawalan komputer boleh dilakukan apabila aplikasi menyediakan kemudahan yang sepadan kepada model; satu permintaan teks sahaja tidak memberikannya akses kepada persekitaran kerja.

Respons biasa dan bajet penaakulan manual

extended thinking disediakan untuk tugasan dengan beberapa langkah logik: aplikasi mengaktifkan penaakulan secara jelas dan menetapkan bajetnya melalui budget_tokens. Jika kaedah menyokong tetapan ini, bajet manual budget_tokens mesti sekurang-kurangnya 1024 token dan kurang daripada max_tokens supaya ruang untuk respons akhir masih tersedia. Bajet itu mengarahkan jumlah analisis, manakala max_tokens mengehadkan keseluruhan output. Haiku 4.5 menggunakan khususnya mod manual: penaakulan adaptif dan kawalan kedalaman melalui effort tidak disokong bagi versi ini. Penaakulan antara panggilan alat berurutan juga tidak disokong.

Perbezaan ini berguna ketika memilih tugasan. Mod biasa sesuai untuk dialog langsung; penaakulan yang diaktifkan memberikan model ruang untuk meneliti kod atau soalan rumit. Kandungan arahan tetap menentukan maklumat yang perlu dianalisis dan bentuk hasil akhir yang perlu diberikan.

Bahan dan sempadan versi

Model menerima teks dan imej serta mengeluarkan hasil sebagai teks. Tetingkap konteks ialah 200 ribu token, manakala respons maksimum ialah 64 ribu token. Imej menjadi bahan analisis bersama soalan: model boleh menerangkan kandungan yang kelihatan dan mengaitkannya dengan arahan teks. Sokongan imej sebagai input tidak bermaksud penciptaan atau penyuntingan imej.

Format input visual biasa pengeluar ialah JPEG/PNG/GIF/WebP, dengan bingkai pertama digunakan bagi animasi. Untuk analisis natif: sisi panjang ialah 1568 piksel dan jumlah token visual ialah 1568; imej besar dikecilkan sebelum analisis. Sokongan fail dan parameter bergantung pada kaedah aplikasi.

Dalam versi ini, Anthropic menerangkan gaya perbualan yang ringkas dan terus. Tahap perincian, format hasil dan batasan tugasan wajar dinyatakan terlebih dahulu. Pengetahuan terbina dalam mempunyai batas yang boleh dipercayai pada Februari 2025; maklumat tentang peristiwa yang lebih baharu perlu disertakan dalam bahan arahan atau diperoleh melalui alat yang tersedia kepada aplikasi. Sebahagian permintaan mungkin ditolak.

Jika kaedah menyediakan tetapan pensampelan, temperature dan top_p tidak boleh ditetapkan serentak: satu daripada parameter ini dipilih bagi versi ini.

", "aboutText": "### Apabila respons bagi setiap langkah penting\n\nAnthropic mereka bentuk Claude Haiku 4.5 untuk pembantu perbualan, khidmat pengguna, kerja kod bersama dan pembinaan prototaip. Model berguna dalam kitaran apabila seseorang bertanya, menerima hasil dan terus memperincikan langkah seterusnya. Menurut Anthropic, versi ini mempunyai kependaman respons yang rendah; masa sebenar bergantung pada tugasan dan aplikasi.\n\nHaiku 4.5 turut direka untuk memproses sejumlah besar tugasan berasingan. Dalam proses ejen, model boleh diberikan subtugasan tertentu sebelum hasilnya diserahkan kepada sistem yang lain. Antara kegunaan yang diterangkan ialah pengaturcaraan, penaakulan dan tindakan dalam antara muka. Panggilan alat dan kawalan komputer boleh dilakukan apabila aplikasi menyediakan kemudahan yang sepadan kepada model; satu permintaan teks sahaja tidak memberikannya akses kepada persekitaran kerja.\n\n### Respons biasa dan bajet penaakulan manual\n\n**extended thinking** disediakan untuk tugasan dengan beberapa langkah logik: aplikasi mengaktifkan penaakulan secara jelas dan menetapkan bajetnya melalui `budget_tokens`. Jika kaedah menyokong tetapan ini, bajet manual `budget_tokens` mesti sekurang-kurangnya **1024 token** dan kurang daripada `max_tokens` supaya ruang untuk respons akhir masih tersedia. Bajet itu mengarahkan jumlah analisis, manakala `max_tokens` mengehadkan keseluruhan output. Haiku 4.5 menggunakan khususnya mod manual: penaakulan adaptif dan kawalan kedalaman melalui `effort` tidak disokong bagi versi ini. Penaakulan antara panggilan alat berurutan juga tidak disokong.\n\nPerbezaan ini berguna ketika memilih tugasan. Mod biasa sesuai untuk dialog langsung; penaakulan yang diaktifkan memberikan model ruang untuk meneliti kod atau soalan rumit. Kandungan arahan tetap menentukan maklumat yang perlu dianalisis dan bentuk hasil akhir yang perlu diberikan.\n\n### Bahan dan sempadan versi\n\nModel menerima **teks dan imej** serta mengeluarkan hasil sebagai teks. Tetingkap konteks ialah **200 ribu token**, manakala respons maksimum ialah **64 ribu token**. Imej menjadi bahan analisis bersama soalan: model boleh menerangkan kandungan yang kelihatan dan mengaitkannya dengan arahan teks. Sokongan imej sebagai input tidak bermaksud penciptaan atau penyuntingan imej.\n\nFormat input visual biasa pengeluar ialah JPEG/PNG/GIF/WebP, dengan bingkai pertama digunakan bagi animasi. Untuk analisis natif: sisi panjang ialah 1568 piksel dan jumlah token visual ialah 1568; imej besar dikecilkan sebelum analisis. Sokongan fail dan parameter bergantung pada kaedah aplikasi.\n\nDalam versi ini, Anthropic menerangkan gaya perbualan yang ringkas dan terus. Tahap perincian, format hasil dan batasan tugasan wajar dinyatakan terlebih dahulu. Pengetahuan terbina dalam mempunyai batas yang boleh dipercayai pada **Februari 2025**; maklumat tentang peristiwa yang lebih baharu perlu disertakan dalam bahan arahan atau diperoleh melalui alat yang tersedia kepada aplikasi. Sebahagian permintaan mungkin ditolak.\n\nJika kaedah menyediakan tetapan pensampelan, `temperature` dan `top_p` tidak boleh ditetapkan serentak: satu daripada parameter ini dipilih bagi versi ini.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "b36c596ebf44c13930d0899784dc3714c4266568b9aa610cd4b89b590636e31b", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ms", "methods": [ { "html": "
A

Anthropic: Claude Haiku 4.5

Anthropic /claude-haiku-4-5-20251001-thinking

Pengenalan

Claude Haiku 4.5 direka untuk pembantu interaktif, sokongan pengguna, pemprosesan maklumat harian dan kerja kod. Menyokong mod penaakulan berasingan untuk soalan rumit.

Input yang diterima
Teks
Hasil
Teks
Tentang model

Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.

Apabila respons bagi setiap langkah penting

Anthropic mereka bentuk Claude Haiku 4.5 untuk pembantu perbualan, khidmat pengguna, kerja kod bersama dan pembinaan prototaip. Model berguna dalam kitaran apabila seseorang bertanya, menerima hasil dan terus memperincikan langkah seterusnya. Menurut Anthropic, versi ini mempunyai kependaman respons yang rendah; masa sebenar bergantung pada tugasan dan aplikasi.

Haiku 4.5 turut direka untuk memproses sejumlah besar tugasan berasingan. Dalam proses ejen, model boleh diberikan subtugasan tertentu sebelum hasilnya diserahkan kepada sistem yang lain. Antara kegunaan yang diterangkan ialah pengaturcaraan, penaakulan dan tindakan dalam antara muka. Panggilan alat dan kawalan komputer boleh dilakukan apabila aplikasi menyediakan kemudahan yang sepadan kepada model; satu permintaan teks sahaja tidak memberikannya akses kepada persekitaran kerja.

Respons biasa dan bajet penaakulan manual

extended thinking disediakan untuk tugasan dengan beberapa langkah logik: aplikasi mengaktifkan penaakulan secara jelas dan menetapkan bajetnya melalui budget_tokens. Jika kaedah menyokong tetapan ini, bajet manual budget_tokens mesti sekurang-kurangnya 1024 token dan kurang daripada max_tokens supaya ruang untuk respons akhir masih tersedia. Bajet itu mengarahkan jumlah analisis, manakala max_tokens mengehadkan keseluruhan output. Haiku 4.5 menggunakan khususnya mod manual: penaakulan adaptif dan kawalan kedalaman melalui effort tidak disokong bagi versi ini. Penaakulan antara panggilan alat berurutan juga tidak disokong.

Perbezaan ini berguna ketika memilih tugasan. Mod biasa sesuai untuk dialog langsung; penaakulan yang diaktifkan memberikan model ruang untuk meneliti kod atau soalan rumit. Kandungan arahan tetap menentukan maklumat yang perlu dianalisis dan bentuk hasil akhir yang perlu diberikan.

Bahan dan sempadan versi

Model menerima teks dan imej serta mengeluarkan hasil sebagai teks. Tetingkap konteks ialah 200 ribu token, manakala respons maksimum ialah 64 ribu token. Imej menjadi bahan analisis bersama soalan: model boleh menerangkan kandungan yang kelihatan dan mengaitkannya dengan arahan teks. Sokongan imej sebagai input tidak bermaksud penciptaan atau penyuntingan imej.

Format input visual biasa pengeluar ialah JPEG/PNG/GIF/WebP, dengan bingkai pertama digunakan bagi animasi. Untuk analisis natif: sisi panjang ialah 1568 piksel dan jumlah token visual ialah 1568; imej besar dikecilkan sebelum analisis. Sokongan fail dan parameter bergantung pada kaedah aplikasi.

Dalam versi ini, Anthropic menerangkan gaya perbualan yang ringkas dan terus. Tahap perincian, format hasil dan batasan tugasan wajar dinyatakan terlebih dahulu. Pengetahuan terbina dalam mempunyai batas yang boleh dipercayai pada Februari 2025; maklumat tentang peristiwa yang lebih baharu perlu disertakan dalam bahan arahan atau diperoleh melalui alat yang tersedia kepada aplikasi. Sebahagian permintaan mungkin ditolak.

Jika kaedah menyediakan tetapan pensampelan, temperature dan top_p tidak boleh ditetapkan serentak: satu daripada parameter ini dipilih bagi versi ini.

Tersedia di Ailoot · input & kaedah

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Input
text
Output
text
Format output
json atau SSE
MedanJenisKeperluanNilai & hadLalai
MedanmodelJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
claude-haiku-4-5-20251001-thinking
Lalai—
MedanmessagesJenismessage[]KeperluanDiperlukanNilai & had
Item minimum: 1
Lalai—
Medanmessages[].roleJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanmessages[].contentJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Terpakai apabila: Perbualan teks
Lalai—
MedanstreamJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & hadLalaifalse
Gabungan bahan input

Teks · Teks UTF8

messages[].content

Parameter kaedah dan kitar hayat
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, messages
Parametermaterial_typesKontraktext
ParametermessagesKontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content
Parameterfile_materialKontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan
Parameteroptional_controlsKontrakstream
Parametercontrol_scopeKontrakPerbualan teks; stream ialah nilai boolean dengan false sebagai lalai.
Parameteroutput_modalitiesKontraktext
Parameterhosted_operationsKontrakfalse
Parametermultimodal_input_bindingKontraknull

Alias kaedah: /chat/completions

Kitar hayat: synchronous_or_streamed

Hantar ID model yang tepat bersama messages.

Panjang konteks bukan had output.

Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat.

Pelan harga

Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.

Mod pantas
Tidak dinyatakan Apabila mod pantas dipilih
Mod flex
Tidak dinyatakan Apabila mod flex dipilih
Usaha penaakulan maksimum
Tidak dinyatakan Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default

Kadar Ailoot

Harga mengikut konfigurasi

KonfigurasiJadual kadarCaj
KonfigurasiKadar asas tokenJadual kadarKadar asasCaj
Input · Token input $0.002 / 1K token
Output · Token output $0.01 / 1K token
Input · Bacaan cache $0.0002 / 1K token
Input · Penulisan cache $0.0025 / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token

Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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-haiku-4-5-20251001-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

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json atau SSE

Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.

Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.

Jika respons asal perlu disemak

Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.

Medan respons
MedanJenis
Medanchoices[].indexJenisinteger
Medanchoices[].message.contentJenisstring|null
Medanchoices[].message.tool_callsJenistool_call[]
Medanchoices[].message.reasoning_contentJenisstring
Medanchoices[].message.reasoning_detailsJenisobject|array
Medanchoices[].finish_reasonJenisstring|null
MedanusageJenisobject
Ralat dan langkah seterusnya
ResponsSyaratLangkah seterusnya
Respons400 · invalid_request_errorSyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sahLangkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra claude-haiku-4-5-20251001-thinking

Alias laluan kaedah

/chat/completions

ID pemanggil berkaitan

claude-haiku-4-5-20251001-thinking

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "claude-haiku-4-5-20251001-thinking", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "claude-haiku-4-5-20251001-thinking", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|claude-haiku-4-5-20251001-thinking", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.2, "cache_write": 2.5, "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": "Medan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah", "http_status": 400, "recovery": "Betulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu.", "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": "Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "Teks UTF8" } ], "operation_modes": [ "conversation" ], "outputs": { "all_results": "Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.", "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 atau SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "claude-haiku-4-5-20251001-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": "Perbualan teks" }, { "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": [ "Hantar ID model yang tepat bersama messages.", "Panjang konteks bukan had output.", "Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat." ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "Perbualan teks; stream ialah nilai boolean dengan false sebagai lalai.", "file_material": "dokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "tatasusunan mesej dengan struktur role/content", "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": "Kadar asas token", "units": [ { "amount": "0.002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000002", "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": "0.01000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00001", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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": "0.0025000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025", "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-haiku-4-5-20251001-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-haiku-4-5-20251001-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": 2, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI Chat", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [ "/chat/completions" ], "out": 10, "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, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000002", "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": "0.01000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00001", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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": "0.0025000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025", "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" } ] } ], "request_model_id": "claude-haiku-4-5-20251001-thinking", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": "0.002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000002", "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": "0.01000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00001", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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": "0.0025000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025", "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" } ] } } ], "model_id": "claude-haiku-4-5-20251001-thinking", "nativeProvenance": { "input_facts_canonical_sha256": "3cce5b0d955e108c62f8b7e3ab1067880366df1e36e4b24d7af13c73b1d4141c", "input_html_sha256": "b050c374c2ef3bcff27c2bbe7f628f2980d2cd4e290a1de4497c080c83a0be25", "private_audit_sha256": "fd5efb7253e7b238e74a1b8c38241c94dd28f37017c55f7853de06997fc087ab", "role": "historical-normalized-input-audit-hashes", "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2" }, "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/ms/claude-haiku-4-5-20251001-thinking/", "description": "Claude Haiku 4.5 direka untuk pembantu interaktif, sokongan pengguna, pemprosesan maklumat harian dan kerja kod. Menyokong mod penaakulan berasingan untuk soalan rumit.", "locale": "ms", "md_url": "https://ailoot.ai/models/ms/claude-haiku-4-5-20251001-thinking/index.md", "title": "Anthropic: Claude Haiku 4.5 — Ailoot", "url": "https://ailoot.ai/models/ms/claude-haiku-4-5-20251001-thinking/" }, "rawModel": { "about": "### Apabila respons bagi setiap langkah penting\n\nAnthropic mereka bentuk Claude Haiku 4.5 untuk pembantu perbualan, khidmat pengguna, kerja kod bersama dan pembinaan prototaip. Model berguna dalam kitaran apabila seseorang bertanya, menerima hasil dan terus memperincikan langkah seterusnya. Menurut Anthropic, versi ini mempunyai kependaman respons yang rendah; masa sebenar bergantung pada tugasan dan aplikasi.\n\nHaiku 4.5 turut direka untuk memproses sejumlah besar tugasan berasingan. Dalam proses ejen, model boleh diberikan subtugasan tertentu sebelum hasilnya diserahkan kepada sistem yang lain. Antara kegunaan yang diterangkan ialah pengaturcaraan, penaakulan dan tindakan dalam antara muka. Panggilan alat dan kawalan komputer boleh dilakukan apabila aplikasi menyediakan kemudahan yang sepadan kepada model; satu permintaan teks sahaja tidak memberikannya akses kepada persekitaran kerja.\n\n### Respons biasa dan bajet penaakulan manual\n\n**extended thinking** disediakan untuk tugasan dengan beberapa langkah logik: aplikasi mengaktifkan penaakulan secara jelas dan menetapkan bajetnya melalui `budget_tokens`. Jika kaedah menyokong tetapan ini, bajet manual `budget_tokens` mesti sekurang-kurangnya **1024 token** dan kurang daripada `max_tokens` supaya ruang untuk respons akhir masih tersedia. Bajet itu mengarahkan jumlah analisis, manakala `max_tokens` mengehadkan keseluruhan output. Haiku 4.5 menggunakan khususnya mod manual: penaakulan adaptif dan kawalan kedalaman melalui `effort` tidak disokong bagi versi ini. Penaakulan antara panggilan alat berurutan juga tidak disokong.\n\nPerbezaan ini berguna ketika memilih tugasan. Mod biasa sesuai untuk dialog langsung; penaakulan yang diaktifkan memberikan model ruang untuk meneliti kod atau soalan rumit. Kandungan arahan tetap menentukan maklumat yang perlu dianalisis dan bentuk hasil akhir yang perlu diberikan.\n\n### Bahan dan sempadan versi\n\nModel menerima **teks dan imej** serta mengeluarkan hasil sebagai teks. Tetingkap konteks ialah **200 ribu token**, manakala respons maksimum ialah **64 ribu token**. Imej menjadi bahan analisis bersama soalan: model boleh menerangkan kandungan yang kelihatan dan mengaitkannya dengan arahan teks. Sokongan imej sebagai input tidak bermaksud penciptaan atau penyuntingan imej.\n\nFormat input visual biasa pengeluar ialah JPEG/PNG/GIF/WebP, dengan bingkai pertama digunakan bagi animasi. Untuk analisis natif: sisi panjang ialah 1568 piksel dan jumlah token visual ialah 1568; imej besar dikecilkan sebelum analisis. Sokongan fail dan parameter bergantung pada kaedah aplikasi.\n\nDalam versi ini, Anthropic menerangkan gaya perbualan yang ringkas dan terus. Tahap perincian, format hasil dan batasan tugasan wajar dinyatakan terlebih dahulu. Pengetahuan terbina dalam mempunyai batas yang boleh dipercayai pada **Februari 2025**; maklumat tentang peristiwa yang lebih baharu perlu disertakan dalam bahan arahan atau diperoleh melalui alat yang tersedia kepada aplikasi. Sebahagian permintaan mungkin ditolak.\n\nJika kaedah menyediakan tetapan pensampelan, `temperature` dan `top_p` tidak boleh ditetapkan serentak: satu daripada parameter ini dipilih bagi versi ini.", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "Anthropic", "capabilities": { "context_length": 200000, "manufacturer_input": [ "text", "image", "file" ], "manufacturer_output": [ "text" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000002", "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": "0.01000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00001", "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" } ], "summary": "Maklumat lengkap tentang harga konfigurasi terdapat dalam butiran." } ], "ctx": null, "formats": [ "chat" ], "id": "claude-haiku-4-5-20251001-thinking", "input": [ "text" ], "kind": "text", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": 0.2, "cache_write": 2.5, "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": "Medan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah", "http_status": 400, "recovery": "Betulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu.", "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": "Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "Teks UTF8" } ], "operation_modes": [ "conversation" ], "outputs": { "all_results": "Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.", "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 atau SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "claude-haiku-4-5-20251001-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": "Perbualan teks" }, { "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": [ "Hantar ID model yang tepat bersama messages.", "Panjang konteks bukan had output.", "Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat." ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "Perbualan teks; stream ialah nilai boolean dengan false sebagai lalai.", "file_material": "dokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "tatasusunan mesej dengan struktur role/content", "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": "Kadar asas token", "units": [ { "amount": "0.002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000002", "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": "0.01000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00001", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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": "0.0025000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025", "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-haiku-4-5-20251001-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-haiku-4-5-20251001-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": 2, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI Chat", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [ "/chat/completions" ], "out": 10, "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, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000002", "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": "0.01000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00001", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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": "0.0025000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025", "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" } ] } ], "request_model_id": "claude-haiku-4-5-20251001-thinking", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": "0.002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000002", "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": "0.01000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00001", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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": "0.0025000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025", "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" } ] } ], "model_aliases": [ { "canonical_model_id": "claude-haiku-4-5-20251001-thinking", "request_model_id": "claude-haiku-4-5-20251001-thinking", "route_label": "Ultra" } ], "name": "Anthropic: Claude Haiku 4.5", "price": { "in": 2, "in_label": null, "out": 10, "out_label": null, "scope_label": "Token rates", "sort_in": 2, "sort_out": 10, "varies": false }, "short": "Claude Haiku 4.5 direka untuk pembantu interaktif, sokongan pengguna, pemprosesan maklumat harian dan kerja kod. Menyokong mod penaakulan berasingan untuk soalan rumit." }, "renderer_schema": { "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.", "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers." }, "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html", "representationNotes": { "current_reference": { "about_json_pointer": "/aboutHtml", "methods": [ { "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/0/html", "method_ordinal": 0 } ], "role": "current-semantic-reference" }, "raw_input": { "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples", "json_pointers": [ "/rawModel", "/methods/0/rawMethod" ], "role": "historical-owner-input" }, "schema": "ailoot-native-model-representations-v1" }, "schema": "ailoot-static-model-facts-v1", "schema_version": 1, "shortText": "Claude Haiku 4.5 direka untuk pembantu interaktif, sokongan pengguna, pemprosesan maklumat harian dan kerja kod. Menyokong mod penaakulan berasingan untuk soalan rumit.", "source": { "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1", "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036", "raw_model_json_sha256": "72c5c9191e4b2cd2182af0ea1a427ecfe6f73b377da458c4439496310f0179dc", "renderer_sha256": "1dab5ba62521e9568c8b7c82005622cabbf330a075df7cce1f83274a04009460" }, "sourceRevision": "80c00d09fd7784e4d0e3a62918315399a51c094de751399a0e84bc230f910ef0" }