Claude Haiku 5.5 is Anthropic’s kleine modeleditie voor taken op grote schaal waarbij lage vertraging belangrijk is. De belangrijkste toepassingen zijn classificatie, routering, informatie-extractie, samenvatten, gesprekken compacter maken en gerichte subagenttaken. Het accepteert tekst en afbeeldingen en maakt tekst. Een nuttige opdracht geeft een afgebakende vraag en een expliciet resultaat: een categorie, een bepaalde verzameling velden, een korte samenvatting of het relevante bewijs voor een ander deel van een grotere taak. Bewaar de bronidentificaties bij het resultaat zodat een applicatie de geëxtraheerde informatie met het oorspronkelijke materiaal kan verbinden.
Anthropic positioneert deze editie voor directe klantenservice, browserbediening en korte programmeerdeeltaken, naast herhaalde analyse. Het kan Claude Sonnet 5.5 of Claude Opus 5.5 aanvullen in een workflow waarin een groter model een ambitieus project behandelt en Haiku een afgebakende opzoeking of samenvatting verzorgt. Geef voor een supporttaak de vraag en het toegestane referentiemateriaal en bepaal daarna de antwoordtoon en wat teruggegeven moet worden. Benoem voor een programmeerdeeltaak de relevante bestanden of fragmenten en de exacte vraag in plaats van een open project zonder voltooiingsvoorwaarde toe te wijzen.
Het gedocumenteerde contextvenster bedraagt één miljoen tokens, met maximaal 128.000 uitvoertokens bij gewone generatie. Redeneertokens tellen mee in de generatieruimte, dus het resultaat heeft ruimte nodig voor zowel redeneren als zichtbare tekst. De betrouwbare kennisgrens is juni 2026; latere informatie vereist aangeleverd bewijs of een zoektool. Anthropic documenteert daarnaast een bèta voor uitsluitend batchverwerking die de uitvoer voor deze editie tot 300.000 tokens kan verhogen. Die grotere ruimte vereist de functie voor uitgebreide uitvoer van de ontwikkelaar en staat los van de gewone limiet. Een asynchrone batch verwerkt aanvragen onafhankelijk en is daardoor nuttig voor verzamelingen documenten of records waarvan de resultaten na verwerking nodig zijn en niet onmiddellijk.
Adaptief redeneren staat standaard aan en effort is de belangrijkste instelling voor de redeneerdiepte. De niveaus zijn low, medium, high, xhigh en max, met medium als standaard. Anthropic beveelt medium aan voor het meeste werk, high voor langduriger taken of strikte instructieopvolging en low voor eenvoudigere, korte aanvragen. Redeneren kan bij low, medium of high worden uitgeschakeld; uitschakelen bij xhigh of max wordt geweigerd. Een prompt die om een direct antwoord vraagt, vervangt die instelling niet. Handmatige budget_tokens-instellingen uit Haiku 4.5 gelden niet voor deze editie en temperature, top_p en top_k moeten in de gedocumenteerde interface worden weggelaten.
Haiku 5.5 gebruikt de nieuwere tokenizer die in eerdere Claude-generaties is geïntroduceerd. Anthropic schat dat dezelfde tekst afhankelijk van de inhoud ongeveer 30% meer tokens kan gebruiken dan bij Haiku 4.5. Het bewaart ook redeneerblokken uit eerdere assistentbeurten, waardoor de gespreksgrootte meer kan toenemen dan alleen door de tokenizerwijziging. De minimale cachebare promptlengte is 512 tokens. Houd eerdere beurten ongewijzigd wanneer je redeneringen behoudt en zet nieuwe instructies in de nieuwste beurt. Het wijzigen van effort op hoofdniveau maakt de berichtencache van het gesprek ongeldig; de ontwikkelaar documenteert een afzonderlijke bèta voor het wijzigen van effort binnen adaptieve gesprekken. Geen van deze mogelijkheden bewijst een cachehit voor een specifieke aanvraag.
Voor informatie ophalen beveelt de prompthandleiding van het model aan de huidige datum bij de zoektool te geven en de oorspronkelijke systeem- en tooldefinities stabiel te houden. Geef een nieuwe datum in de nieuwste beurt wanneer het gesprek op een latere dag doorgaat. Benoem wat gevonden moet worden en bewaar de teruggegeven bronnen voordat je om een conclusie vraagt. Een voorbeeldtaak kan bijvoorbeeld vragen om het gedocumenteerde gedrag van een specifieke softwareversie, gevolgd door een korte uitleg op basis van de opgehaalde passage. De applicatie biedt de zoektool en geeft de werkelijke resultaten terug; de voorgestelde opzoeking van het model bewijst niet dat er daadwerkelijk is gezocht.
Wanneer gestructureerde JSON-uitvoer met tools wordt gecombineerd, documenteert de handleiding een specifieke interactie: met redeneren uitgeschakeld kan Haiku een noodzakelijke toolaanroep overslaan. Anthropic beveelt voor zulke aanvragen adaptief redeneren aan of om de eis voor het uiteindelijke JSON-antwoord van de toolstap te scheiden. Definieer de uitvoervelden en maak duidelijk dat het eindantwoord na de toolresultaten komt. Een data-extractieopdracht kan de verplichte velden en de weergave van ontbrekende waarden benoemen, terwijl een opzoekopdracht eerst om het benodigde bewijs kan vragen om die velden in te vullen. Lees antwoordblokken op hun type, omdat het antwoord niet het eerste blok hoeft te zijn en redeneertekst standaard wordt weggelaten.
Voor langere agentprompts vermeldt Anthropic dat effort op low vroegtijdig kan stoppen, een zoekactie kan overslaan of een controle kan weglaten. De handleiding beveelt expliciete voltooiingsinstructies en werkelijke controles voor codewijzigingen aan voordat ze als voltooid worden gemeld. Bereid het verwachte resultaat en het bewijs voor dat dit zou aantonen: de geselecteerde passages voor een rapport, het gewijzigde gedrag voor een codevoorstel of de uit een document geëxtraheerde velden. De handleiding onderscheidt ook een gebruikersbericht tijdens een taak van tooluitvoer: nieuwe gebruikersinstructies horen in een gebruikersbeurt, terwijl het teruggegeven toolbewijs afzonderlijk blijft.
Deze editie heeft eigen beschermingsmechanismen en kan een weigering teruggeven voor categorieën zoals schadelijke cyberactiviteiten, biologische schade, ontwikkeling van concurrerende modellen of ander verboden gebruik. De ontwikkelaar documenteert geen serverfallback voor Haiku 5.5. De handleiding vermeldt ook dat effort op xhigh soms een antwoord over meerdere beurten zonder zichtbare antwoordtekst kan beëindigen en dat tekst die op redeneren lijkt vaker kan verschijnen bij effort op low of met redeneren uitgeschakeld. Dit zijn specifieke gedragingen om rekening mee te houden wanneer een workflow een zichtbaar, gestructureerd resultaat vereist. Gebruik voor gewone extractie- of samenvattingstaken een gerichte bron, een bepaalde uitvoervorm en het inspanningsniveau dat bij de taak past.
", "aboutText": "Claude Haiku 5.5 is Anthropic’s kleine modeleditie voor taken op grote schaal waarbij lage vertraging belangrijk is. De belangrijkste toepassingen zijn classificatie, routering, informatie-extractie, samenvatten, gesprekken compacter maken en gerichte subagenttaken. Het accepteert tekst en afbeeldingen en maakt tekst. Een nuttige opdracht geeft een afgebakende vraag en een expliciet resultaat: een categorie, een bepaalde verzameling velden, een korte samenvatting of het relevante bewijs voor een ander deel van een grotere taak. Bewaar de bronidentificaties bij het resultaat zodat een applicatie de geëxtraheerde informatie met het oorspronkelijke materiaal kan verbinden.\n\nAnthropic positioneert deze editie voor directe klantenservice, browserbediening en korte programmeerdeeltaken, naast herhaalde analyse. Het kan Claude Sonnet 5.5 of Claude Opus 5.5 aanvullen in een workflow waarin een groter model een ambitieus project behandelt en Haiku een afgebakende opzoeking of samenvatting verzorgt. Geef voor een supporttaak de vraag en het toegestane referentiemateriaal en bepaal daarna de antwoordtoon en wat teruggegeven moet worden. Benoem voor een programmeerdeeltaak de relevante bestanden of fragmenten en de exacte vraag in plaats van een open project zonder voltooiingsvoorwaarde toe te wijzen.\n\nHet gedocumenteerde contextvenster bedraagt één miljoen tokens, met maximaal 128.000 uitvoertokens bij gewone generatie. Redeneertokens tellen mee in de generatieruimte, dus het resultaat heeft ruimte nodig voor zowel redeneren als zichtbare tekst. De betrouwbare kennisgrens is juni 2026; latere informatie vereist aangeleverd bewijs of een zoektool. Anthropic documenteert daarnaast een bèta voor uitsluitend batchverwerking die de uitvoer voor deze editie tot 300.000 tokens kan verhogen. Die grotere ruimte vereist de functie voor uitgebreide uitvoer van de ontwikkelaar en staat los van de gewone limiet. Een asynchrone batch verwerkt aanvragen onafhankelijk en is daardoor nuttig voor verzamelingen documenten of records waarvan de resultaten na verwerking nodig zijn en niet onmiddellijk.\n\nAdaptief redeneren staat standaard aan en effort is de belangrijkste instelling voor de redeneerdiepte. De niveaus zijn low, medium, high, xhigh en max, met medium als standaard. Anthropic beveelt medium aan voor het meeste werk, high voor langduriger taken of strikte instructieopvolging en low voor eenvoudigere, korte aanvragen. Redeneren kan bij low, medium of high worden uitgeschakeld; uitschakelen bij xhigh of max wordt geweigerd. Een prompt die om een direct antwoord vraagt, vervangt die instelling niet. Handmatige budget_tokens-instellingen uit Haiku 4.5 gelden niet voor deze editie en temperature, top_p en top_k moeten in de gedocumenteerde interface worden weggelaten.\n\nHaiku 5.5 gebruikt de nieuwere tokenizer die in eerdere Claude-generaties is geïntroduceerd. Anthropic schat dat dezelfde tekst afhankelijk van de inhoud ongeveer 30% meer tokens kan gebruiken dan bij Haiku 4.5. Het bewaart ook redeneerblokken uit eerdere assistentbeurten, waardoor de gespreksgrootte meer kan toenemen dan alleen door de tokenizerwijziging. De minimale cachebare promptlengte is 512 tokens. Houd eerdere beurten ongewijzigd wanneer je redeneringen behoudt en zet nieuwe instructies in de nieuwste beurt. Het wijzigen van effort op hoofdniveau maakt de berichtencache van het gesprek ongeldig; de ontwikkelaar documenteert een afzonderlijke bèta voor het wijzigen van effort binnen adaptieve gesprekken. Geen van deze mogelijkheden bewijst een cachehit voor een specifieke aanvraag.\n\nVoor informatie ophalen beveelt de prompthandleiding van het model aan de huidige datum bij de zoektool te geven en de oorspronkelijke systeem- en tooldefinities stabiel te houden. Geef een nieuwe datum in de nieuwste beurt wanneer het gesprek op een latere dag doorgaat. Benoem wat gevonden moet worden en bewaar de teruggegeven bronnen voordat je om een conclusie vraagt. Een voorbeeldtaak kan bijvoorbeeld vragen om het gedocumenteerde gedrag van een specifieke softwareversie, gevolgd door een korte uitleg op basis van de opgehaalde passage. De applicatie biedt de zoektool en geeft de werkelijke resultaten terug; de voorgestelde opzoeking van het model bewijst niet dat er daadwerkelijk is gezocht.\n\nWanneer gestructureerde JSON-uitvoer met tools wordt gecombineerd, documenteert de handleiding een specifieke interactie: met redeneren uitgeschakeld kan Haiku een noodzakelijke toolaanroep overslaan. Anthropic beveelt voor zulke aanvragen adaptief redeneren aan of om de eis voor het uiteindelijke JSON-antwoord van de toolstap te scheiden. Definieer de uitvoervelden en maak duidelijk dat het eindantwoord na de toolresultaten komt. Een data-extractieopdracht kan de verplichte velden en de weergave van ontbrekende waarden benoemen, terwijl een opzoekopdracht eerst om het benodigde bewijs kan vragen om die velden in te vullen. Lees antwoordblokken op hun type, omdat het antwoord niet het eerste blok hoeft te zijn en redeneertekst standaard wordt weggelaten.\n\nVoor langere agentprompts vermeldt Anthropic dat effort op low vroegtijdig kan stoppen, een zoekactie kan overslaan of een controle kan weglaten. De handleiding beveelt expliciete voltooiingsinstructies en werkelijke controles voor codewijzigingen aan voordat ze als voltooid worden gemeld. Bereid het verwachte resultaat en het bewijs voor dat dit zou aantonen: de geselecteerde passages voor een rapport, het gewijzigde gedrag voor een codevoorstel of de uit een document geëxtraheerde velden. De handleiding onderscheidt ook een gebruikersbericht tijdens een taak van tooluitvoer: nieuwe gebruikersinstructies horen in een gebruikersbeurt, terwijl het teruggegeven toolbewijs afzonderlijk blijft.\n\nDeze editie heeft eigen beschermingsmechanismen en kan een weigering teruggeven voor categorieën zoals schadelijke cyberactiviteiten, biologische schade, ontwikkeling van concurrerende modellen of ander verboden gebruik. De ontwikkelaar documenteert geen serverfallback voor Haiku 5.5. De handleiding vermeldt ook dat effort op xhigh soms een antwoord over meerdere beurten zonder zichtbare antwoordtekst kan beëindigen en dat tekst die op redeneren lijkt vaker kan verschijnen bij effort op low of met redeneren uitgeschakeld. Dit zijn specifieke gedragingen om rekening mee te houden wanneer een workflow een zichtbaar, gestructureerd resultaat vereist. Gebruik voor gewone extractie- of samenvattingstaken een gerichte bron, een bepaalde uitvoervorm en het inspanningsniveau dat bij de taak past.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
Extract a support handoff\n\nExtract a handoff from this ticket, using only its text: T-184: 'I changed my billing email yesterday. Receipts still go to the old address. My login works. Please resend March and April receipts.' Return ticket ID, requested actions, working function and missing information. Use 'not stated' for absent details.Four labeled fields retaining T-184, the receipt request, the working login and explicitly missing details.Every extracted value must trace to the ticket; do not invent either email address.anthropic/claude-haiku-5.5Claude Haiku 5.5 is Anthropic’s kleine model voor classificatie, extractie, samenvattingen, routering en gerichte agenttaken. Het combineert tekst- en beeldbegrip met adaptief redeneren en is ontworpen voor herhaald werk dat een snel antwoord nodig heeft.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Claude Haiku 5.5 is Anthropic’s kleine modeleditie voor taken op grote schaal waarbij lage vertraging belangrijk is. De belangrijkste toepassingen zijn classificatie, routering, informatie-extractie, samenvatten, gesprekken compacter maken en gerichte subagenttaken. Het accepteert tekst en afbeeldingen en maakt tekst. Een nuttige opdracht geeft een afgebakende vraag en een expliciet resultaat: een categorie, een bepaalde verzameling velden, een korte samenvatting of het relevante bewijs voor een ander deel van een grotere taak. Bewaar de bronidentificaties bij het resultaat zodat een applicatie de geëxtraheerde informatie met het oorspronkelijke materiaal kan verbinden.
Anthropic positioneert deze editie voor directe klantenservice, browserbediening en korte programmeerdeeltaken, naast herhaalde analyse. Het kan Claude Sonnet 5.5 of Claude Opus 5.5 aanvullen in een workflow waarin een groter model een ambitieus project behandelt en Haiku een afgebakende opzoeking of samenvatting verzorgt. Geef voor een supporttaak de vraag en het toegestane referentiemateriaal en bepaal daarna de antwoordtoon en wat teruggegeven moet worden. Benoem voor een programmeerdeeltaak de relevante bestanden of fragmenten en de exacte vraag in plaats van een open project zonder voltooiingsvoorwaarde toe te wijzen.
Het gedocumenteerde contextvenster bedraagt één miljoen tokens, met maximaal 128.000 uitvoertokens bij gewone generatie. Redeneertokens tellen mee in de generatieruimte, dus het resultaat heeft ruimte nodig voor zowel redeneren als zichtbare tekst. De betrouwbare kennisgrens is juni 2026; latere informatie vereist aangeleverd bewijs of een zoektool. Anthropic documenteert daarnaast een bèta voor uitsluitend batchverwerking die de uitvoer voor deze editie tot 300.000 tokens kan verhogen. Die grotere ruimte vereist de functie voor uitgebreide uitvoer van de ontwikkelaar en staat los van de gewone limiet. Een asynchrone batch verwerkt aanvragen onafhankelijk en is daardoor nuttig voor verzamelingen documenten of records waarvan de resultaten na verwerking nodig zijn en niet onmiddellijk.
Adaptief redeneren staat standaard aan en effort is de belangrijkste instelling voor de redeneerdiepte. De niveaus zijn low, medium, high, xhigh en max, met medium als standaard. Anthropic beveelt medium aan voor het meeste werk, high voor langduriger taken of strikte instructieopvolging en low voor eenvoudigere, korte aanvragen. Redeneren kan bij low, medium of high worden uitgeschakeld; uitschakelen bij xhigh of max wordt geweigerd. Een prompt die om een direct antwoord vraagt, vervangt die instelling niet. Handmatige budget_tokens-instellingen uit Haiku 4.5 gelden niet voor deze editie en temperature, top_p en top_k moeten in de gedocumenteerde interface worden weggelaten.
Haiku 5.5 gebruikt de nieuwere tokenizer die in eerdere Claude-generaties is geïntroduceerd. Anthropic schat dat dezelfde tekst afhankelijk van de inhoud ongeveer 30% meer tokens kan gebruiken dan bij Haiku 4.5. Het bewaart ook redeneerblokken uit eerdere assistentbeurten, waardoor de gespreksgrootte meer kan toenemen dan alleen door de tokenizerwijziging. De minimale cachebare promptlengte is 512 tokens. Houd eerdere beurten ongewijzigd wanneer je redeneringen behoudt en zet nieuwe instructies in de nieuwste beurt. Het wijzigen van effort op hoofdniveau maakt de berichtencache van het gesprek ongeldig; de ontwikkelaar documenteert een afzonderlijke bèta voor het wijzigen van effort binnen adaptieve gesprekken. Geen van deze mogelijkheden bewijst een cachehit voor een specifieke aanvraag.
Voor informatie ophalen beveelt de prompthandleiding van het model aan de huidige datum bij de zoektool te geven en de oorspronkelijke systeem- en tooldefinities stabiel te houden. Geef een nieuwe datum in de nieuwste beurt wanneer het gesprek op een latere dag doorgaat. Benoem wat gevonden moet worden en bewaar de teruggegeven bronnen voordat je om een conclusie vraagt. Een voorbeeldtaak kan bijvoorbeeld vragen om het gedocumenteerde gedrag van een specifieke softwareversie, gevolgd door een korte uitleg op basis van de opgehaalde passage. De applicatie biedt de zoektool en geeft de werkelijke resultaten terug; de voorgestelde opzoeking van het model bewijst niet dat er daadwerkelijk is gezocht.
Wanneer gestructureerde JSON-uitvoer met tools wordt gecombineerd, documenteert de handleiding een specifieke interactie: met redeneren uitgeschakeld kan Haiku een noodzakelijke toolaanroep overslaan. Anthropic beveelt voor zulke aanvragen adaptief redeneren aan of om de eis voor het uiteindelijke JSON-antwoord van de toolstap te scheiden. Definieer de uitvoervelden en maak duidelijk dat het eindantwoord na de toolresultaten komt. Een data-extractieopdracht kan de verplichte velden en de weergave van ontbrekende waarden benoemen, terwijl een opzoekopdracht eerst om het benodigde bewijs kan vragen om die velden in te vullen. Lees antwoordblokken op hun type, omdat het antwoord niet het eerste blok hoeft te zijn en redeneertekst standaard wordt weggelaten.
Voor langere agentprompts vermeldt Anthropic dat effort op low vroegtijdig kan stoppen, een zoekactie kan overslaan of een controle kan weglaten. De handleiding beveelt expliciete voltooiingsinstructies en werkelijke controles voor codewijzigingen aan voordat ze als voltooid worden gemeld. Bereid het verwachte resultaat en het bewijs voor dat dit zou aantonen: de geselecteerde passages voor een rapport, het gewijzigde gedrag voor een codevoorstel of de uit een document geëxtraheerde velden. De handleiding onderscheidt ook een gebruikersbericht tijdens een taak van tooluitvoer: nieuwe gebruikersinstructies horen in een gebruikersbeurt, terwijl het teruggegeven toolbewijs afzonderlijk blijft.
Deze editie heeft eigen beschermingsmechanismen en kan een weigering teruggeven voor categorieën zoals schadelijke cyberactiviteiten, biologische schade, ontwikkeling van concurrerende modellen of ander verboden gebruik. De ontwikkelaar documenteert geen serverfallback voor Haiku 5.5. De handleiding vermeldt ook dat effort op xhigh soms een antwoord over meerdere beurten zonder zichtbare antwoordtekst kan beëindigen en dat tekst die op redeneren lijkt vaker kan verschijnen bij effort op low of met redeneren uitgeschakeld. Dit zijn specifieke gedragingen om rekening mee te houden wanneer een workflow een zichtbaar, gestructureerd resultaat vereist. Gebruik voor gewone extractie- of samenvattingstaken een gerichte bron, een bepaalde uitvoervorm en het inspanningsniveau dat bij de taak past.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten anthropic/claude-haiku-5.5 | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Voorbeelden: system, user, assistant, tool, function Voorwaarden: Deze rollen worden expliciet weergegeven door compatibiliteitstypen in de broncode; de exacte rollenverzameling van het model blijft modelspecifiek. Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_call_id | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID | Standaard— |
Veldmessages[].name | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_content | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_completion_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Veldstream_options.include_usage | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtemperature | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtop_p | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstop | Typestring|string[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools | Typefunction_tool[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].type | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten function Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].function.name | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Geldt wanneer: functietool opgegeven | Standaard— |
Veldtools[].function.description | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtool_choice | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldparallel_tool_calls | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldresponse_format | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning_effort | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldservice_tier | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldinstructions | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Compatibiliteitsveld | Standaard— |
Veldfunctions | Typefunction[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldfunction_call | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldprompt_cache_options | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmodalities | Typestring[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten text | Standaard— |
Veldprovider | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd | Standaard— |
Veldcache_control.ttl | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: 1h wordt op de daadwerkelijke locaties voor promptcaching geweigerd | Standaard— |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametermessages | Contractberichtenarray met de structuur role/content |
Parameterfile_material | Contractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid |
Parameteroptional_controls | Contractstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Contractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools |
Parameteroutput_modalities | Contracttext |
Parameterhosted_operations | Contractfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Contractnull |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Stuur het exacte model-ID mee met messages.
Contextlengte is geen uitvoerlimiet.
Een tekstbestand kan letterlijke tekst aanleveren; beeld-, audio- en bestandsobjectinvoer vereisen een exacte koppeling.
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0002 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.001 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00002 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.00025 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur $0.0004 / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en met100.000 | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0002 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.001 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00002 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.00025 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur $0.0004 / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 2 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan100.000 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0002 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.001 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00002 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.00025 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur $0.002 / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "anthropic/claude-haiku-5.5", "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='anthropic/claude-haiku-5.5',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='anthropic/claude-haiku-5.5',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 of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar elke keuze en de bijbehorende inhoud, toolaanroepen en redeneringen. Voeg in SSE delta’s samen per keuze-/toolindex en bewaar de uiteindelijke reden van beëindiging en de verbruiksgegevens.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldchoices[].index | Typeinteger |
Veldchoices[].message.content | Typestring|null |
Veldchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Veldchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Veldchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Veldchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
anthropic/claude-haiku-5.5Claude Haiku 5.5 is Anthropic’s kleine model voor classificatie, extractie, samenvattingen, routering en gerichte agenttaken. Het combineert tekst- en beeldbegrip met adaptief redeneren en is ontworpen voor herhaald werk dat een snel antwoord nodig heeft.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Claude Haiku 5.5 is Anthropic’s kleine modeleditie voor taken op grote schaal waarbij lage vertraging belangrijk is. De belangrijkste toepassingen zijn classificatie, routering, informatie-extractie, samenvatten, gesprekken compacter maken en gerichte subagenttaken. Het accepteert tekst en afbeeldingen en maakt tekst. Een nuttige opdracht geeft een afgebakende vraag en een expliciet resultaat: een categorie, een bepaalde verzameling velden, een korte samenvatting of het relevante bewijs voor een ander deel van een grotere taak. Bewaar de bronidentificaties bij het resultaat zodat een applicatie de geëxtraheerde informatie met het oorspronkelijke materiaal kan verbinden.
Anthropic positioneert deze editie voor directe klantenservice, browserbediening en korte programmeerdeeltaken, naast herhaalde analyse. Het kan Claude Sonnet 5.5 of Claude Opus 5.5 aanvullen in een workflow waarin een groter model een ambitieus project behandelt en Haiku een afgebakende opzoeking of samenvatting verzorgt. Geef voor een supporttaak de vraag en het toegestane referentiemateriaal en bepaal daarna de antwoordtoon en wat teruggegeven moet worden. Benoem voor een programmeerdeeltaak de relevante bestanden of fragmenten en de exacte vraag in plaats van een open project zonder voltooiingsvoorwaarde toe te wijzen.
Het gedocumenteerde contextvenster bedraagt één miljoen tokens, met maximaal 128.000 uitvoertokens bij gewone generatie. Redeneertokens tellen mee in de generatieruimte, dus het resultaat heeft ruimte nodig voor zowel redeneren als zichtbare tekst. De betrouwbare kennisgrens is juni 2026; latere informatie vereist aangeleverd bewijs of een zoektool. Anthropic documenteert daarnaast een bèta voor uitsluitend batchverwerking die de uitvoer voor deze editie tot 300.000 tokens kan verhogen. Die grotere ruimte vereist de functie voor uitgebreide uitvoer van de ontwikkelaar en staat los van de gewone limiet. Een asynchrone batch verwerkt aanvragen onafhankelijk en is daardoor nuttig voor verzamelingen documenten of records waarvan de resultaten na verwerking nodig zijn en niet onmiddellijk.
Adaptief redeneren staat standaard aan en effort is de belangrijkste instelling voor de redeneerdiepte. De niveaus zijn low, medium, high, xhigh en max, met medium als standaard. Anthropic beveelt medium aan voor het meeste werk, high voor langduriger taken of strikte instructieopvolging en low voor eenvoudigere, korte aanvragen. Redeneren kan bij low, medium of high worden uitgeschakeld; uitschakelen bij xhigh of max wordt geweigerd. Een prompt die om een direct antwoord vraagt, vervangt die instelling niet. Handmatige budget_tokens-instellingen uit Haiku 4.5 gelden niet voor deze editie en temperature, top_p en top_k moeten in de gedocumenteerde interface worden weggelaten.
Haiku 5.5 gebruikt de nieuwere tokenizer die in eerdere Claude-generaties is geïntroduceerd. Anthropic schat dat dezelfde tekst afhankelijk van de inhoud ongeveer 30% meer tokens kan gebruiken dan bij Haiku 4.5. Het bewaart ook redeneerblokken uit eerdere assistentbeurten, waardoor de gespreksgrootte meer kan toenemen dan alleen door de tokenizerwijziging. De minimale cachebare promptlengte is 512 tokens. Houd eerdere beurten ongewijzigd wanneer je redeneringen behoudt en zet nieuwe instructies in de nieuwste beurt. Het wijzigen van effort op hoofdniveau maakt de berichtencache van het gesprek ongeldig; de ontwikkelaar documenteert een afzonderlijke bèta voor het wijzigen van effort binnen adaptieve gesprekken. Geen van deze mogelijkheden bewijst een cachehit voor een specifieke aanvraag.
Voor informatie ophalen beveelt de prompthandleiding van het model aan de huidige datum bij de zoektool te geven en de oorspronkelijke systeem- en tooldefinities stabiel te houden. Geef een nieuwe datum in de nieuwste beurt wanneer het gesprek op een latere dag doorgaat. Benoem wat gevonden moet worden en bewaar de teruggegeven bronnen voordat je om een conclusie vraagt. Een voorbeeldtaak kan bijvoorbeeld vragen om het gedocumenteerde gedrag van een specifieke softwareversie, gevolgd door een korte uitleg op basis van de opgehaalde passage. De applicatie biedt de zoektool en geeft de werkelijke resultaten terug; de voorgestelde opzoeking van het model bewijst niet dat er daadwerkelijk is gezocht.
Wanneer gestructureerde JSON-uitvoer met tools wordt gecombineerd, documenteert de handleiding een specifieke interactie: met redeneren uitgeschakeld kan Haiku een noodzakelijke toolaanroep overslaan. Anthropic beveelt voor zulke aanvragen adaptief redeneren aan of om de eis voor het uiteindelijke JSON-antwoord van de toolstap te scheiden. Definieer de uitvoervelden en maak duidelijk dat het eindantwoord na de toolresultaten komt. Een data-extractieopdracht kan de verplichte velden en de weergave van ontbrekende waarden benoemen, terwijl een opzoekopdracht eerst om het benodigde bewijs kan vragen om die velden in te vullen. Lees antwoordblokken op hun type, omdat het antwoord niet het eerste blok hoeft te zijn en redeneertekst standaard wordt weggelaten.
Voor langere agentprompts vermeldt Anthropic dat effort op low vroegtijdig kan stoppen, een zoekactie kan overslaan of een controle kan weglaten. De handleiding beveelt expliciete voltooiingsinstructies en werkelijke controles voor codewijzigingen aan voordat ze als voltooid worden gemeld. Bereid het verwachte resultaat en het bewijs voor dat dit zou aantonen: de geselecteerde passages voor een rapport, het gewijzigde gedrag voor een codevoorstel of de uit een document geëxtraheerde velden. De handleiding onderscheidt ook een gebruikersbericht tijdens een taak van tooluitvoer: nieuwe gebruikersinstructies horen in een gebruikersbeurt, terwijl het teruggegeven toolbewijs afzonderlijk blijft.
Deze editie heeft eigen beschermingsmechanismen en kan een weigering teruggeven voor categorieën zoals schadelijke cyberactiviteiten, biologische schade, ontwikkeling van concurrerende modellen of ander verboden gebruik. De ontwikkelaar documenteert geen serverfallback voor Haiku 5.5. De handleiding vermeldt ook dat effort op xhigh soms een antwoord over meerdere beurten zonder zichtbare antwoordtekst kan beëindigen en dat tekst die op redeneren lijkt vaker kan verschijnen bij effort op low of met redeneren uitgeschakeld. Dit zijn specifieke gedragingen om rekening mee te houden wanneer een workflow een zichtbaar, gestructureerd resultaat vereist. Gebruik voor gewone extractie- of samenvattingstaken een gerichte bron, een bepaalde uitvoervorm en het inspanningsniveau dat bij de taak past.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten anthropic/claude-haiku-5.5 | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten user, assistant | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content als tekenreeks
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Contractstream |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametertext_file_material | ContractLees het werkelijke UTF-8-document en plaats de tekst ervan in de aangegeven invoer of in de inhoudstekenreeks van een bericht. |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0002 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.001 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00002 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.00025 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur $0.0004 / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en met100.000 | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0002 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.001 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00002 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.00025 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur $0.0004 / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 2 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan100.000 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0002 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.001 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00002 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.00025 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur $0.002 / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "anthropic/claude-haiku-5.5",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'anthropic/claude-haiku-5.5', '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': 'anthropic/claude-haiku-5.5', '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 of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar alle inhoudsblokken, handtekeningen van redeneringen en werkelijke toolgebruik-ID’s. Voeg alle SSE-blokdelta’s samen; het eerste tekstblok is niet de volledige uitvoer.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Veldstop_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
~anthropic/claude-haiku-latestClaude Haiku 5.5 is Anthropic’s kleine model voor classificatie, extractie, samenvattingen, routering en gerichte agenttaken. Het combineert tekst- en beeldbegrip met adaptief redeneren en is ontworpen voor herhaald werk dat een snel antwoord nodig heeft.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Claude Haiku 5.5 is Anthropic’s kleine modeleditie voor taken op grote schaal waarbij lage vertraging belangrijk is. De belangrijkste toepassingen zijn classificatie, routering, informatie-extractie, samenvatten, gesprekken compacter maken en gerichte subagenttaken. Het accepteert tekst en afbeeldingen en maakt tekst. Een nuttige opdracht geeft een afgebakende vraag en een expliciet resultaat: een categorie, een bepaalde verzameling velden, een korte samenvatting of het relevante bewijs voor een ander deel van een grotere taak. Bewaar de bronidentificaties bij het resultaat zodat een applicatie de geëxtraheerde informatie met het oorspronkelijke materiaal kan verbinden.
Anthropic positioneert deze editie voor directe klantenservice, browserbediening en korte programmeerdeeltaken, naast herhaalde analyse. Het kan Claude Sonnet 5.5 of Claude Opus 5.5 aanvullen in een workflow waarin een groter model een ambitieus project behandelt en Haiku een afgebakende opzoeking of samenvatting verzorgt. Geef voor een supporttaak de vraag en het toegestane referentiemateriaal en bepaal daarna de antwoordtoon en wat teruggegeven moet worden. Benoem voor een programmeerdeeltaak de relevante bestanden of fragmenten en de exacte vraag in plaats van een open project zonder voltooiingsvoorwaarde toe te wijzen.
Het gedocumenteerde contextvenster bedraagt één miljoen tokens, met maximaal 128.000 uitvoertokens bij gewone generatie. Redeneertokens tellen mee in de generatieruimte, dus het resultaat heeft ruimte nodig voor zowel redeneren als zichtbare tekst. De betrouwbare kennisgrens is juni 2026; latere informatie vereist aangeleverd bewijs of een zoektool. Anthropic documenteert daarnaast een bèta voor uitsluitend batchverwerking die de uitvoer voor deze editie tot 300.000 tokens kan verhogen. Die grotere ruimte vereist de functie voor uitgebreide uitvoer van de ontwikkelaar en staat los van de gewone limiet. Een asynchrone batch verwerkt aanvragen onafhankelijk en is daardoor nuttig voor verzamelingen documenten of records waarvan de resultaten na verwerking nodig zijn en niet onmiddellijk.
Adaptief redeneren staat standaard aan en effort is de belangrijkste instelling voor de redeneerdiepte. De niveaus zijn low, medium, high, xhigh en max, met medium als standaard. Anthropic beveelt medium aan voor het meeste werk, high voor langduriger taken of strikte instructieopvolging en low voor eenvoudigere, korte aanvragen. Redeneren kan bij low, medium of high worden uitgeschakeld; uitschakelen bij xhigh of max wordt geweigerd. Een prompt die om een direct antwoord vraagt, vervangt die instelling niet. Handmatige budget_tokens-instellingen uit Haiku 4.5 gelden niet voor deze editie en temperature, top_p en top_k moeten in de gedocumenteerde interface worden weggelaten.
Haiku 5.5 gebruikt de nieuwere tokenizer die in eerdere Claude-generaties is geïntroduceerd. Anthropic schat dat dezelfde tekst afhankelijk van de inhoud ongeveer 30% meer tokens kan gebruiken dan bij Haiku 4.5. Het bewaart ook redeneerblokken uit eerdere assistentbeurten, waardoor de gespreksgrootte meer kan toenemen dan alleen door de tokenizerwijziging. De minimale cachebare promptlengte is 512 tokens. Houd eerdere beurten ongewijzigd wanneer je redeneringen behoudt en zet nieuwe instructies in de nieuwste beurt. Het wijzigen van effort op hoofdniveau maakt de berichtencache van het gesprek ongeldig; de ontwikkelaar documenteert een afzonderlijke bèta voor het wijzigen van effort binnen adaptieve gesprekken. Geen van deze mogelijkheden bewijst een cachehit voor een specifieke aanvraag.
Voor informatie ophalen beveelt de prompthandleiding van het model aan de huidige datum bij de zoektool te geven en de oorspronkelijke systeem- en tooldefinities stabiel te houden. Geef een nieuwe datum in de nieuwste beurt wanneer het gesprek op een latere dag doorgaat. Benoem wat gevonden moet worden en bewaar de teruggegeven bronnen voordat je om een conclusie vraagt. Een voorbeeldtaak kan bijvoorbeeld vragen om het gedocumenteerde gedrag van een specifieke softwareversie, gevolgd door een korte uitleg op basis van de opgehaalde passage. De applicatie biedt de zoektool en geeft de werkelijke resultaten terug; de voorgestelde opzoeking van het model bewijst niet dat er daadwerkelijk is gezocht.
Wanneer gestructureerde JSON-uitvoer met tools wordt gecombineerd, documenteert de handleiding een specifieke interactie: met redeneren uitgeschakeld kan Haiku een noodzakelijke toolaanroep overslaan. Anthropic beveelt voor zulke aanvragen adaptief redeneren aan of om de eis voor het uiteindelijke JSON-antwoord van de toolstap te scheiden. Definieer de uitvoervelden en maak duidelijk dat het eindantwoord na de toolresultaten komt. Een data-extractieopdracht kan de verplichte velden en de weergave van ontbrekende waarden benoemen, terwijl een opzoekopdracht eerst om het benodigde bewijs kan vragen om die velden in te vullen. Lees antwoordblokken op hun type, omdat het antwoord niet het eerste blok hoeft te zijn en redeneertekst standaard wordt weggelaten.
Voor langere agentprompts vermeldt Anthropic dat effort op low vroegtijdig kan stoppen, een zoekactie kan overslaan of een controle kan weglaten. De handleiding beveelt expliciete voltooiingsinstructies en werkelijke controles voor codewijzigingen aan voordat ze als voltooid worden gemeld. Bereid het verwachte resultaat en het bewijs voor dat dit zou aantonen: de geselecteerde passages voor een rapport, het gewijzigde gedrag voor een codevoorstel of de uit een document geëxtraheerde velden. De handleiding onderscheidt ook een gebruikersbericht tijdens een taak van tooluitvoer: nieuwe gebruikersinstructies horen in een gebruikersbeurt, terwijl het teruggegeven toolbewijs afzonderlijk blijft.
Deze editie heeft eigen beschermingsmechanismen en kan een weigering teruggeven voor categorieën zoals schadelijke cyberactiviteiten, biologische schade, ontwikkeling van concurrerende modellen of ander verboden gebruik. De ontwikkelaar documenteert geen serverfallback voor Haiku 5.5. De handleiding vermeldt ook dat effort op xhigh soms een antwoord over meerdere beurten zonder zichtbare antwoordtekst kan beëindigen en dat tekst die op redeneren lijkt vaker kan verschijnen bij effort op low of met redeneren uitgeschakeld. Dit zijn specifieke gedragingen om rekening mee te houden wanneer een workflow een zichtbaar, gestructureerd resultaat vereist. Gebruik voor gewone extractie- of samenvattingstaken een gerichte bron, een bepaalde uitvoervorm en het inspanningsniveau dat bij de taak past.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten ~anthropic/claude-haiku-latest | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Voorbeelden: system, user, assistant, tool, function Voorwaarden: Deze rollen worden expliciet weergegeven door compatibiliteitstypen in de broncode; de exacte rollenverzameling van het model blijft modelspecifiek. Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_call_id | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID | Standaard— |
Veldmessages[].name | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_content | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_completion_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Veldstream_options.include_usage | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtemperature | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtop_p | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstop | Typestring|string[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools | Typefunction_tool[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].type | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten function Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].function.name | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Geldt wanneer: functietool opgegeven | Standaard— |
Veldtools[].function.description | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtool_choice | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldparallel_tool_calls | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldresponse_format | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning_effort | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldservice_tier | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldinstructions | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Compatibiliteitsveld | Standaard— |
Veldfunctions | Typefunction[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldfunction_call | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldprompt_cache_options | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmodalities | Typestring[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten text | Standaard— |
Veldprovider | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd | Standaard— |
Veldcache_control.ttl | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: 1h wordt op de daadwerkelijke locaties voor promptcaching geweigerd | Standaard— |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametermessages | Contractberichtenarray met de structuur role/content |
Parameterfile_material | Contractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid |
Parameteroptional_controls | Contractstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Contractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools |
Parameteroutput_modalities | Contracttext |
Parameterhosted_operations | Contractfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Contractnull |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Stuur het exacte model-ID mee met messages.
Contextlengte is geen uitvoerlimiet.
Een tekstbestand kan letterlijke tekst aanleveren; beeld-, audio- en bestandsobjectinvoer vereisen een exacte koppeling.
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0002 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.001 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00002 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.00025 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur $0.0004 / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en met100.000 | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0002 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.001 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00002 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.00025 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur $0.0004 / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 2 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan100.000 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0002 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.001 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00002 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.00025 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur $0.002 / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "~anthropic/claude-haiku-latest", "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='~anthropic/claude-haiku-latest',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='~anthropic/claude-haiku-latest',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 of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar elke keuze en de bijbehorende inhoud, toolaanroepen en redeneringen. Voeg in SSE delta’s samen per keuze-/toolindex en bewaar de uiteindelijke reden van beëindiging en de verbruiksgegevens.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldchoices[].index | Typeinteger |
Veldchoices[].message.content | Typestring|null |
Veldchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Veldchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Veldchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Veldchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
~anthropic/claude-haiku-latestClaude Haiku 5.5 is Anthropic’s kleine model voor classificatie, extractie, samenvattingen, routering en gerichte agenttaken. Het combineert tekst- en beeldbegrip met adaptief redeneren en is ontworpen voor herhaald werk dat een snel antwoord nodig heeft.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Claude Haiku 5.5 is Anthropic’s kleine modeleditie voor taken op grote schaal waarbij lage vertraging belangrijk is. De belangrijkste toepassingen zijn classificatie, routering, informatie-extractie, samenvatten, gesprekken compacter maken en gerichte subagenttaken. Het accepteert tekst en afbeeldingen en maakt tekst. Een nuttige opdracht geeft een afgebakende vraag en een expliciet resultaat: een categorie, een bepaalde verzameling velden, een korte samenvatting of het relevante bewijs voor een ander deel van een grotere taak. Bewaar de bronidentificaties bij het resultaat zodat een applicatie de geëxtraheerde informatie met het oorspronkelijke materiaal kan verbinden.
Anthropic positioneert deze editie voor directe klantenservice, browserbediening en korte programmeerdeeltaken, naast herhaalde analyse. Het kan Claude Sonnet 5.5 of Claude Opus 5.5 aanvullen in een workflow waarin een groter model een ambitieus project behandelt en Haiku een afgebakende opzoeking of samenvatting verzorgt. Geef voor een supporttaak de vraag en het toegestane referentiemateriaal en bepaal daarna de antwoordtoon en wat teruggegeven moet worden. Benoem voor een programmeerdeeltaak de relevante bestanden of fragmenten en de exacte vraag in plaats van een open project zonder voltooiingsvoorwaarde toe te wijzen.
Het gedocumenteerde contextvenster bedraagt één miljoen tokens, met maximaal 128.000 uitvoertokens bij gewone generatie. Redeneertokens tellen mee in de generatieruimte, dus het resultaat heeft ruimte nodig voor zowel redeneren als zichtbare tekst. De betrouwbare kennisgrens is juni 2026; latere informatie vereist aangeleverd bewijs of een zoektool. Anthropic documenteert daarnaast een bèta voor uitsluitend batchverwerking die de uitvoer voor deze editie tot 300.000 tokens kan verhogen. Die grotere ruimte vereist de functie voor uitgebreide uitvoer van de ontwikkelaar en staat los van de gewone limiet. Een asynchrone batch verwerkt aanvragen onafhankelijk en is daardoor nuttig voor verzamelingen documenten of records waarvan de resultaten na verwerking nodig zijn en niet onmiddellijk.
Adaptief redeneren staat standaard aan en effort is de belangrijkste instelling voor de redeneerdiepte. De niveaus zijn low, medium, high, xhigh en max, met medium als standaard. Anthropic beveelt medium aan voor het meeste werk, high voor langduriger taken of strikte instructieopvolging en low voor eenvoudigere, korte aanvragen. Redeneren kan bij low, medium of high worden uitgeschakeld; uitschakelen bij xhigh of max wordt geweigerd. Een prompt die om een direct antwoord vraagt, vervangt die instelling niet. Handmatige budget_tokens-instellingen uit Haiku 4.5 gelden niet voor deze editie en temperature, top_p en top_k moeten in de gedocumenteerde interface worden weggelaten.
Haiku 5.5 gebruikt de nieuwere tokenizer die in eerdere Claude-generaties is geïntroduceerd. Anthropic schat dat dezelfde tekst afhankelijk van de inhoud ongeveer 30% meer tokens kan gebruiken dan bij Haiku 4.5. Het bewaart ook redeneerblokken uit eerdere assistentbeurten, waardoor de gespreksgrootte meer kan toenemen dan alleen door de tokenizerwijziging. De minimale cachebare promptlengte is 512 tokens. Houd eerdere beurten ongewijzigd wanneer je redeneringen behoudt en zet nieuwe instructies in de nieuwste beurt. Het wijzigen van effort op hoofdniveau maakt de berichtencache van het gesprek ongeldig; de ontwikkelaar documenteert een afzonderlijke bèta voor het wijzigen van effort binnen adaptieve gesprekken. Geen van deze mogelijkheden bewijst een cachehit voor een specifieke aanvraag.
Voor informatie ophalen beveelt de prompthandleiding van het model aan de huidige datum bij de zoektool te geven en de oorspronkelijke systeem- en tooldefinities stabiel te houden. Geef een nieuwe datum in de nieuwste beurt wanneer het gesprek op een latere dag doorgaat. Benoem wat gevonden moet worden en bewaar de teruggegeven bronnen voordat je om een conclusie vraagt. Een voorbeeldtaak kan bijvoorbeeld vragen om het gedocumenteerde gedrag van een specifieke softwareversie, gevolgd door een korte uitleg op basis van de opgehaalde passage. De applicatie biedt de zoektool en geeft de werkelijke resultaten terug; de voorgestelde opzoeking van het model bewijst niet dat er daadwerkelijk is gezocht.
Wanneer gestructureerde JSON-uitvoer met tools wordt gecombineerd, documenteert de handleiding een specifieke interactie: met redeneren uitgeschakeld kan Haiku een noodzakelijke toolaanroep overslaan. Anthropic beveelt voor zulke aanvragen adaptief redeneren aan of om de eis voor het uiteindelijke JSON-antwoord van de toolstap te scheiden. Definieer de uitvoervelden en maak duidelijk dat het eindantwoord na de toolresultaten komt. Een data-extractieopdracht kan de verplichte velden en de weergave van ontbrekende waarden benoemen, terwijl een opzoekopdracht eerst om het benodigde bewijs kan vragen om die velden in te vullen. Lees antwoordblokken op hun type, omdat het antwoord niet het eerste blok hoeft te zijn en redeneertekst standaard wordt weggelaten.
Voor langere agentprompts vermeldt Anthropic dat effort op low vroegtijdig kan stoppen, een zoekactie kan overslaan of een controle kan weglaten. De handleiding beveelt expliciete voltooiingsinstructies en werkelijke controles voor codewijzigingen aan voordat ze als voltooid worden gemeld. Bereid het verwachte resultaat en het bewijs voor dat dit zou aantonen: de geselecteerde passages voor een rapport, het gewijzigde gedrag voor een codevoorstel of de uit een document geëxtraheerde velden. De handleiding onderscheidt ook een gebruikersbericht tijdens een taak van tooluitvoer: nieuwe gebruikersinstructies horen in een gebruikersbeurt, terwijl het teruggegeven toolbewijs afzonderlijk blijft.
Deze editie heeft eigen beschermingsmechanismen en kan een weigering teruggeven voor categorieën zoals schadelijke cyberactiviteiten, biologische schade, ontwikkeling van concurrerende modellen of ander verboden gebruik. De ontwikkelaar documenteert geen serverfallback voor Haiku 5.5. De handleiding vermeldt ook dat effort op xhigh soms een antwoord over meerdere beurten zonder zichtbare antwoordtekst kan beëindigen en dat tekst die op redeneren lijkt vaker kan verschijnen bij effort op low of met redeneren uitgeschakeld. Dit zijn specifieke gedragingen om rekening mee te houden wanneer een workflow een zichtbaar, gestructureerd resultaat vereist. Gebruik voor gewone extractie- of samenvattingstaken een gerichte bron, een bepaalde uitvoervorm en het inspanningsniveau dat bij de taak past.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten ~anthropic/claude-haiku-latest | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten user, assistant | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content als tekenreeks
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Contractstream |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametertext_file_material | ContractLees het werkelijke UTF-8-document en plaats de tekst ervan in de aangegeven invoer of in de inhoudstekenreeks van een bericht. |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0002 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.001 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00002 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.00025 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur $0.0004 / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en met100.000 | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0002 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.001 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00002 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.00025 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur $0.0004 / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 2 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan100.000 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0002 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.001 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00002 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.00025 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur $0.002 / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "~anthropic/claude-haiku-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': '~anthropic/claude-haiku-latest', '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': '~anthropic/claude-haiku-latest', '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 of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar alle inhoudsblokken, handtekeningen van redeneringen en werkelijke toolgebruik-ID’s. Voeg alle SSE-blokdelta’s samen; het eerste tekstblok is niet de volledige uitvoer.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Veldstop_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Technisch voorbeeld in het Engels
Extract a support handoff\n\nExtract a handoff from this ticket, using only its text: T-184: 'I changed my billing email yesterday. Receipts still go to the old address. My login works. Please resend March and April receipts.' Return ticket ID, requested actions, working function and missing information. Use 'not stated' for absent details.Four labeled fields retaining T-184, the receipt request, the working login and explicitly missing details.Every extracted value must trace to the ticket; do not invent either email address.