Claude 3.7 Sonnet Thinking beschrijft de uitgebreide redeneermodus van Claude 3.7 Sonnet en geen afzonderlijke generatie van het basismodel. Anthropic combineert gewone antwoorden en dieper redeneren in één hybride model. De Thinking-variant is nuttig wanneer een taak samenhangende voorwaarden bevat en het antwoord baat heeft bij het uitwerken daarvan voordat een conclusie wordt gegeven.
Het model besteedt extra redeneertokens aan het probleem voordat het zijn eindantwoord teruggeeft. Anthropic benadrukt wiskunde, natuurkunde, complexe instructieopvolging en programmeren, met nadruk op echte bedrijfstaken in plaats van alleen wedstrijdpuzzels. De ontwikkelaar documenteert controle over de redeneerinspanning via een budget voor redeneertokens; dat budget en het eindantwoord delen de beschikbare uitvoerruimte. Meer redeneren kost extra tijd, dus reserveer deze modus voor werk waarbij de extra analyse relevant is.
Geef voor een analytische taak het bewijs, de op te lossen vraag en de criteria om alternatieven te vergelijken. Vraag om een conclusie gevolgd door ondersteunende feiten, aannames en onopgeloste vragen. Zo krijgt het eindantwoord een bruikbare vorm zonder de lengte van het redeneren als bewijs voor de juistheid van de conclusie te behandelen.
Anthropic legt bijzondere nadruk op codewijzigingen, navigatie in complexe projecten en het bouwen van webinterfaces. Een nuttige opdracht bevat de relevante code, het verwachte gedrag, de waargenomen fout en de delen die ongewijzigd moeten blijven. Vraag om een samenhangende patch en een uitleg van hoe die geverifieerd kan worden. Benoem voor een interface de gebruikershandelingen, laad- en fouttoestanden, het responsieve gedrag en de benodigde uitvoer, zoals een component of een reeks paginawijzigingen.
Deze voorbeelden beschrijven taken om aan het model te geven. Opdrachten uitvoeren, een repository lezen en bestanden bewerken vereisen tools die de omringende applicatie aanbiedt. Het programmeervermogen van het model en de toestemming van een applicatie om code uit te voeren zijn afzonderlijke onderdelen van de workflow.
Claude’s beeldbegrip ondersteunt redeneren over materiaal zoals schermafbeeldingen, grafieken en geïllustreerde documenten naast geschreven instructies. Geef een leesbare afbeelding en benoem het relevante detail: een gelabelde as, een indelingsprobleem of een verband tussen objecten. Voeg voor exacte cijfers in een grafiek waar mogelijk de onderliggende waarden toe. Het resultaat is een tekstuele uitleg, analyse of code en geen gegenereerde afbeelding.
Definieer voor een Ailoot API-project het verwachte eindresultaat expliciet: een implementatie, een beoordeelde argumentatie, een vergelijkingstabel of een diagnostische uitleg. Geef het relevante materiaal samen met die eis in plaats van het model ontbrekende projectcontext te laten raden.
Anthropic noemt oktober 2024 als de betrouwbare kennisgrens van dit basismodel. Geef actuele documenten wanneer de vraag van latere gebeurtenissen of veranderende technische details afhangt. De systeemkaart beschrijft ook een programmeerfoutpatroon waarbij herhaalde mislukte pogingen tot testspecifieke noodoplossingen kunnen leiden. Vraag om een algemene oplossing en bekijk wijzigingen in tests even zorgvuldig als wijzigingen in de applicatiecode. Een gedetailleerd redeneerspoor kan helpen een antwoord te beoordelen, maar Anthropic’s onderzoek toont niet aan dat het een volledige of onfeilbare beschrijving is van hoe een beslissing tot stand kwam.
", "aboutText": "Claude 3.7 Sonnet Thinking beschrijft de uitgebreide redeneermodus van Claude 3.7 Sonnet en geen afzonderlijke generatie van het basismodel. Anthropic combineert gewone antwoorden en dieper redeneren in één hybride model. De Thinking-variant is nuttig wanneer een taak samenhangende voorwaarden bevat en het antwoord baat heeft bij het uitwerken daarvan voordat een conclusie wordt gegeven.\n\n### Uitgebreid redeneren voor praktische problemen\n\nHet model besteedt extra redeneertokens aan het probleem voordat het zijn eindantwoord teruggeeft. Anthropic benadrukt wiskunde, natuurkunde, complexe instructieopvolging en programmeren, met nadruk op echte bedrijfstaken in plaats van alleen wedstrijdpuzzels. De ontwikkelaar documenteert controle over de redeneerinspanning via een budget voor redeneertokens; dat budget en het eindantwoord delen de beschikbare uitvoerruimte. Meer redeneren kost extra tijd, dus reserveer deze modus voor werk waarbij de extra analyse relevant is.\n\nGeef voor een analytische taak het bewijs, de op te lossen vraag en de criteria om alternatieven te vergelijken. Vraag om een conclusie gevolgd door ondersteunende feiten, aannames en onopgeloste vragen. Zo krijgt het eindantwoord een bruikbare vorm zonder de lengte van het redeneren als bewijs voor de juistheid van de conclusie te behandelen.\n\n### Programmeren en frontendontwikkeling\n\nAnthropic legt bijzondere nadruk op codewijzigingen, navigatie in complexe projecten en het bouwen van webinterfaces. Een nuttige opdracht bevat de relevante code, het verwachte gedrag, de waargenomen fout en de delen die ongewijzigd moeten blijven. Vraag om een samenhangende patch en een uitleg van hoe die geverifieerd kan worden. Benoem voor een interface de gebruikershandelingen, laad- en fouttoestanden, het responsieve gedrag en de benodigde uitvoer, zoals een component of een reeks paginawijzigingen.\n\nDeze voorbeelden beschrijven taken om aan het model te geven. Opdrachten uitvoeren, een repository lezen en bestanden bewerken vereisen tools die de omringende applicatie aanbiedt. Het programmeervermogen van het model en de toestemming van een applicatie om code uit te voeren zijn afzonderlijke onderdelen van de workflow.\n\n### Tekst, afbeeldingen en het eindresultaat\n\nClaude’s beeldbegrip ondersteunt redeneren over materiaal zoals schermafbeeldingen, grafieken en geïllustreerde documenten naast geschreven instructies. Geef een leesbare afbeelding en benoem het relevante detail: een gelabelde as, een indelingsprobleem of een verband tussen objecten. Voeg voor exacte cijfers in een grafiek waar mogelijk de onderliggende waarden toe. Het resultaat is een tekstuele uitleg, analyse of code en geen gegenereerde afbeelding.\n\nDefinieer voor een Ailoot API-project het verwachte eindresultaat expliciet: een implementatie, een beoordeelde argumentatie, een vergelijkingstabel of een diagnostische uitleg. Geef het relevante materiaal samen met die eis in plaats van het model ontbrekende projectcontext te laten raden.\n\n### Kennis en verificatie\n\nAnthropic noemt oktober 2024 als de betrouwbare kennisgrens van dit basismodel. Geef actuele documenten wanneer de vraag van latere gebeurtenissen of veranderende technische details afhangt. De systeemkaart beschrijft ook een programmeerfoutpatroon waarbij herhaalde mislukte pogingen tot testspecifieke noodoplossingen kunnen leiden. Vraag om een algemene oplossing en bekijk wijzigingen in tests even zorgvuldig als wijzigingen in de applicatiecode. Een gedetailleerd redeneerspoor kan helpen een antwoord te beoordelen, maar Anthropic’s onderzoek toont niet aan dat het een volledige of onfeilbare beschrijving is van hoe een beslissing tot stand kwam.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
Reason through a batching rule\n\nA packing line must send 42 jars. Each sealed carton holds 6 jars; opened cartons cannot ship. Each pallet holds at most 4 cartons. Determine the minimum cartons and pallets, then explain a valid loading arrangement. Separate the arithmetic from the assumptions, and state whether any jars remain unpacked.Carton and pallet counts, a loading arrangement, arithmetic and explicit assumptions.Multiply carton capacity back to 42 and verify no pallet exceeds four cartons.claude-3-7-sonnet-20250219-thinkingClaude 3.7 Sonnet is Anthropic’s hybride redeneermodel, hier gebruikt in de uitgebreide redeneermodus. Het werkt veeleisende programmeer-, wiskundige en analytische taken uit voordat het een tekstantwoord maakt, met bijzondere nadruk op praktische softwareontwikkeling en frontendwerk.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Claude 3.7 Sonnet Thinking beschrijft de uitgebreide redeneermodus van Claude 3.7 Sonnet en geen afzonderlijke generatie van het basismodel. Anthropic combineert gewone antwoorden en dieper redeneren in één hybride model. De Thinking-variant is nuttig wanneer een taak samenhangende voorwaarden bevat en het antwoord baat heeft bij het uitwerken daarvan voordat een conclusie wordt gegeven.
Het model besteedt extra redeneertokens aan het probleem voordat het zijn eindantwoord teruggeeft. Anthropic benadrukt wiskunde, natuurkunde, complexe instructieopvolging en programmeren, met nadruk op echte bedrijfstaken in plaats van alleen wedstrijdpuzzels. De ontwikkelaar documenteert controle over de redeneerinspanning via een budget voor redeneertokens; dat budget en het eindantwoord delen de beschikbare uitvoerruimte. Meer redeneren kost extra tijd, dus reserveer deze modus voor werk waarbij de extra analyse relevant is.
Geef voor een analytische taak het bewijs, de op te lossen vraag en de criteria om alternatieven te vergelijken. Vraag om een conclusie gevolgd door ondersteunende feiten, aannames en onopgeloste vragen. Zo krijgt het eindantwoord een bruikbare vorm zonder de lengte van het redeneren als bewijs voor de juistheid van de conclusie te behandelen.
Anthropic legt bijzondere nadruk op codewijzigingen, navigatie in complexe projecten en het bouwen van webinterfaces. Een nuttige opdracht bevat de relevante code, het verwachte gedrag, de waargenomen fout en de delen die ongewijzigd moeten blijven. Vraag om een samenhangende patch en een uitleg van hoe die geverifieerd kan worden. Benoem voor een interface de gebruikershandelingen, laad- en fouttoestanden, het responsieve gedrag en de benodigde uitvoer, zoals een component of een reeks paginawijzigingen.
Deze voorbeelden beschrijven taken om aan het model te geven. Opdrachten uitvoeren, een repository lezen en bestanden bewerken vereisen tools die de omringende applicatie aanbiedt. Het programmeervermogen van het model en de toestemming van een applicatie om code uit te voeren zijn afzonderlijke onderdelen van de workflow.
Claude’s beeldbegrip ondersteunt redeneren over materiaal zoals schermafbeeldingen, grafieken en geïllustreerde documenten naast geschreven instructies. Geef een leesbare afbeelding en benoem het relevante detail: een gelabelde as, een indelingsprobleem of een verband tussen objecten. Voeg voor exacte cijfers in een grafiek waar mogelijk de onderliggende waarden toe. Het resultaat is een tekstuele uitleg, analyse of code en geen gegenereerde afbeelding.
Definieer voor een Ailoot API-project het verwachte eindresultaat expliciet: een implementatie, een beoordeelde argumentatie, een vergelijkingstabel of een diagnostische uitleg. Geef het relevante materiaal samen met die eis in plaats van het model ontbrekende projectcontext te laten raden.
Anthropic noemt oktober 2024 als de betrouwbare kennisgrens van dit basismodel. Geef actuele documenten wanneer de vraag van latere gebeurtenissen of veranderende technische details afhangt. De systeemkaart beschrijft ook een programmeerfoutpatroon waarbij herhaalde mislukte pogingen tot testspecifieke noodoplossingen kunnen leiden. Vraag om een algemene oplossing en bekijk wijzigingen in tests even zorgvuldig als wijzigingen in de applicatiecode. Een gedetailleerd redeneerspoor kan helpen een antwoord te beoordelen, maar Anthropic’s onderzoek toont niet aan dat het een volledige of onfeilbare beschrijving is van hoe een beslissing tot stand kwam.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten claude-3-7-sonnet-20250219-thinking | 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.
| Configuratie | Tariefstaffel | Kosten |
|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Kosten Invoer · Invoertokens $0.006 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.03 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0006 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0075 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-3-7-sonnet-20250219-thinking", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='claude-3-7-sonnet-20250219-thinking',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='claude-3-7-sonnet-20250219-thinking',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 claude-3-7-sonnet-20250219-thinking
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Technisch voorbeeld in het Engels
Reason through a batching rule\n\nA packing line must send 42 jars. Each sealed carton holds 6 jars; opened cartons cannot ship. Each pallet holds at most 4 cartons. Determine the minimum cartons and pallets, then explain a valid loading arrangement. Separate the arithmetic from the assumptions, and state whether any jars remain unpacked.Carton and pallet counts, a loading arrangement, arithmetic and explicit assumptions.Multiply carton capacity back to 42 and verify no pallet exceeds four cartons.