Anthropic: Claude Sonnet 4.5
Claude Sonnet 4.5 to tekstowo-obrazowy model Anthropic do tworzenia oprogramowania, złożonych agentów, obsługi komputera i pracy analitycznej. Obsługuje bezpośrednie odpowiedzi lub ręczne rozszerzone myślenie, z rozumowaniem między wywołaniami narzędzi w udokumentowanym przepływie beta.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsanthropic/claude-sonnet-4.5 - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesanthropic/claude-sonnet-4.5
O modelu
Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.
Claude Sonnet 4.5 to edycja Sonnet firmy Anthropic skupiona na tworzeniu oprogramowania, złożonych zadaniach agentowych i obsłudze komputera, z ulepszeniami rozumowania oraz matematyki. Przyjmuje tekst i obrazy oraz generuje tekst. Wydanie opisuje ciągłą pracę w wielu krokach, rozumienie kodu i zmiany obejmujące szerszy projekt, a nie pojedynczą odizolowaną funkcję. Przydatny opis zadania wskazuje wymagane zachowanie, odpowiedni materiał źródłowy i rezultat do dostarczenia: proponowaną poprawkę, wyjaśnienie implementacji, analizę dokumentu lub ustrukturyzowaną odpowiedź.
Do pracy programistycznej podaj ograniczenia projektu, odpowiednie pliki lub fragmenty, zaobserwowany błąd i konkretny przykład oczekiwanego wyniku. Poproś o objęty zmianą kod i wyjaśnienie, jak propozycja rozwiązuje ten przykład. Producent przedstawia model jako odpowiedni do budowania agentów i realizowania zadań deweloperskich z narzędziami. Otaczająca aplikacja czyta i edytuje pliki, wykonuje polecenie lub kontrolę i zwraca rzeczywiste wyjście; model rozumuje na podstawie tych dowodów. Oddziel proponowaną zmianę i ukończoną kontrolę w raporcie końcowym.
Obsługa komputera jest odrębnym zastosowaniem jego możliwości wizualnych i agentowych. Wydanie Anthropic demonstruje interakcję z przeglądarką, poruszanie się po stronach i pracę z arkuszami kalkulacyjnymi w podłączonym środowisku. Opis zadania wizualnego może dostarczyć zrzut ekranu, wskazać cel i określić działania dozwolone aplikacji. Aplikacja wykonuje następnie wybraną interakcję i zwraca zmieniony ekran lub inny wynik. Podobnie model może przygotowywać treść i kod do dokumentów, arkuszy i slajdów, a środowisko tworzy gotowy plik. Rozumienie tekstu i obrazów nie czyni modelu natywnym generatorem obrazów ani dźwięku.
Dokładna specyfikacja producenta podaje okno kontekstu 200K tokenów i do 64K tokenów wyjściowych. Granica wiarygodnej wiedzy przypada na styczeń 2025 r., odrębnie od późniejszej granicy danych szkoleniowych podanej na stronie. W długim wejściu zachowuj wyraźne granice dokumentów, oznaczenia stron, jednostki i identyfikatory kodu oraz rezerwuj miejsce na żądaną odpowiedź i rozumowanie. Producent dokumentuje także świadomość kontekstu w tej edycji, dlatego obsługiwany przepływ śledzi pozostałe miejsce podczas rozmowy. Pomaga to zarządzać ciągłym zadaniem we własnym oknie; nie zastępuje okna większą pojemnością późniejszej edycji Sonnet.
Sonnet 4.5 obsługuje zwykłe odpowiedzi i ręczne rozszerzone myślenie. W drugim trybie budget_tokens wyznacza cel wewnętrznego rozumowania przed widoczną odpowiedzią. Udokumentowane minimum to 1024 tokeny, a budżet zwykle musi być mniejszy od max_tokens, ponieważ myślenie i odpowiedź końcowa dzielą limit generowania. Budżet jest celem, a nie obietnicą zużycia dokładnie takiej liczby tokenów. Ta edycja nie ma trybu adaptacyjnego myślenia ani kontrolek effort opisanych dla późniejszych modeli Sonnet. Wybierz żądaną głębokość analizy i zostaw wystarczający limit na użyteczną odpowiedź końcową.
Beta przeplatanego myślenia producenta pozwala Sonnet 4.5 rozumować między wywołaniami narzędzi w obrębie jednej tury i wykorzystywać zwrócone obserwacje do wyboru następnego kroku. Wymaga udokumentowanej funkcji beta w obsługiwanym przepływie Messages. W tym przypadku budżet myślenia może przekroczyć max_tokens, ponieważ obejmuje wiele bloków myślenia w tej samej turze asystenta. Przekazuj wyniki narzędzi wraz z niezmienioną powiązaną treścią myślenia, łącznie z jej sygnaturą; edycja tej treści unieważnia ją. Zadanie badawcze lub debugowanie może więc przeplatać proponowaną kontrolę, rzeczywisty zwrócony wynik i uaktualnioną analizę, bez traktowania propozycji tekstowej jako ukończonego działania.
W materiałach wizualnych producent obsługuje JPEG, PNG, GIF i WebP oraz używa wyłącznie pierwszej klatki animacji. Standardowy natywny poziom obrazu tej edycji ma limit 1568 pikseli dla dłuższego boku i limit 1568 tokenów wizualnych; większe obrazy są pomniejszane. Przewodnik obrazów producenta podaje do 100 obrazów na żądanie API dla modeli z kontekstem 200K, przy czym warunki rozmiaru obrazu i całego żądania mogą zostać osiągnięte wcześniej. Umieszczaj obrazy przed pytaniem, gdy to praktyczne, oznacz wiele obrazów i zachowuj drobny tekst lub etykiety wykresów. Przewodnik zaleca wyraźne obrazy i dostateczny kontekst otoczenia do interpretowania widocznego szczegółu.
Edycję kontekstu i narzędzie pamięci wprowadzono wraz z tym modelem, aby wspierać dłuższe przepływy agentowe. Są to sposoby wspierane przez aplikację na zachowanie użytecznego stanu lub usunięcie starych materiałów narzędziowych; nie są nieograniczoną pamięcią modelu ani późniejszą funkcją kompaktowania na serwerze. W wieloetapowym zadaniu zachowaj podjęte decyzje, nierozstrzygnięte pytanie i dowody potrzebne w następnym kroku. Anthropic opisuje także silniejszą odporność na ukryte instrukcje w treści zewnętrznej, zaznaczając, że klasyfikatory właściwe dla modelu mogą czasami oznaczać nieszkodliwy materiał. Przydatny rezultat pozostaje możliwy do oceny i powiązany z dostarczonymi dowodami, z dokładnymi trybami oraz limitami Sonnet 4.5 oddzielonymi od późniejszych wydań.
Zadanie praktyczne
Zadanie praktyczne
Przykład techniczny po angielsku
Repair an empty-cart total
Review this Python function: def total(items): return sum(x['price'] * x['qty'] for x in items) / len(items). It crashes for an empty cart and incorrectly averages nonempty carts. Return a minimal correction preserving the function signature, plus assertions for empty, one-line and two-line carts. Explain the changed behavior briefly.Oczekiwany wynik
Corrected Python function, three concrete assertions and a brief explanation of sum versus average.Sprawdź wynik
The proposed tests cover empty input and verify that two cart lines are added rather than averaged.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions anthropic/claude-sonnet-4.5
anthropic/claude-sonnet-4.5Start
Claude Sonnet 4.5 to tekstowo-obrazowy model Anthropic do tworzenia oprogramowania, złożonych agentów, obsługi komputera i pracy analitycznej. Obsługuje bezpośrednie odpowiedzi lub ręczne rozszerzone myślenie, z rozumowaniem między wywołaniami narzędzi w udokumentowanym przepływie beta.
- Akceptowane dane wejściowe
- Tekst
- Wyniki
- Tekst
Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Wejście
text- Wyjście
text- Format wyjściowy
- json lub SSE
| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity anthropic/claude-sonnet-4.5 | Domyślnie— |
Polemessages | Typmessage[] | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— |
Polemessages[].role | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity Przykłady: system, user, assistant, tool, function Warunki: Te role są jawnie reprezentowane przez typy zgodności w kodzie źródłowym; dokładny zestaw ról pozostaje właściwy dla danego modelu. Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: role=tool; użyj rzeczywiście zwróconego ID | Domyślnie— |
Polemessages[].name | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazuj z powrotem rzeczywiście zwróconą treść rozumowania, gdy ten model jej używa | Domyślnie— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemax_tokens | Typinteger | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polestream | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletemperature | Typnumber | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletop_p | Typnumber | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polestop | Typstring|string[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletools | Typfunction_tool[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletools[].type | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity function Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletools[].function.name | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie funkcji | Domyślnie— |
Poletools[].function.description | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Poletool_choice | Typstring|object | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleresponse_format | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polereasoning_effort | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polereasoning | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleservice_tier | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleinstructions | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Pole zgodności | Domyślnie— |
Polefunctions | Typfunction[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polefunction_call | Typstring|object | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemodalities | Typstring[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity text | Domyślnie— |
Poleprovider | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: provider.options jest odrzucane na tej tekstowej trasie Ultra | Domyślnie— |
Polecache_control.ttl | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: 1h jest odrzucane w rzeczywistych miejscach pamięci podręcznej promptów | Domyślnie— |
Kombinacje materiałów wejściowych
Tekst · tekst UTF8
messages[].content
Parametry i cykl życia metody
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrmessages | Kontrakttablica wiadomości o strukturze role/content |
Parametrfile_material | Kontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku |
Parametroptional_controls | Kontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Kontraktwłaściwe dla modelu; narzędzia funkcji użytkownika różnią się od narzędzi hostowanych |
Parametroutput_modalities | Kontrakttext |
Parametrhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Cykl życia: synchronous_or_streamed
Wyślij dokładne ID modelu wraz z messages.
Długość kontekstu nie jest limitem wyjścia.
Plik tekstowy może dostarczyć dosłowny tekst; wejścia obrazowe/dźwiękowe/obiekty plików wymagają dokładnego powiązania.
Cennik
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
- Tryb szybki
- Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki
- Tryb flex
- Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex
- Maksymalna intensywność rozumowania
- Stawka standardowa Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)
Stawki Ailoot
Ceny według konfiguracji
Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.
| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.0132 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.03 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.0006 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache $0.0075 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. $0.012 / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie200 000 | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.0132 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.03 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.0006 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache $0.0075 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. $0.012 / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 2 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż200 000 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.0132 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.03 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.0006 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache $0.0075 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. $0.024 / 1K tokenów |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
Przykładowe żądania
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "anthropic/claude-sonnet-4.5", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='anthropic/claude-sonnet-4.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='anthropic/claude-sonnet-4.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
Odbieranie i zapisywanie wyników
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json lub SSE
Zachowaj wszystkie ukończone wyniki
Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.
Zachowaj każdy wariant i jego treść/wywołania narzędzi/rozumowanie. W SSE składaj przyrosty według indeksu wariantu/narzędzia, zachowując końcowy powód zakończenia i dane użycia.
Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź
Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.
Pola odpowiedzi
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
Błędy i dalsze kroki
| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
|---|---|---|
Odpowiedź400 · invalid_request_error | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |
Aliasy
Aliasy modelu
Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-4.5
Aliasy ścieżek metod
Użyj ścieżek metod podanych powyżej.
Powiązane ID modeli
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages anthropic/claude-sonnet-4.5
anthropic/claude-sonnet-4.5Start
Claude Sonnet 4.5 to tekstowo-obrazowy model Anthropic do tworzenia oprogramowania, złożonych agentów, obsługi komputera i pracy analitycznej. Obsługuje bezpośrednie odpowiedzi lub ręczne rozszerzone myślenie, z rozumowaniem między wywołaniami narzędzi w udokumentowanym przepływie beta.
- Akceptowane dane wejściowe
- Tekst
- Wyniki
- json · sse
Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Wejście
text- Wyjście
json,sse- Format wyjściowy
- JSON lub SSE
| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity anthropic/claude-sonnet-4.5 | Domyślnie— |
Polemessages | Typmessage[] | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].role | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity user, assistant | Domyślnie— |
Polemessages[].content | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemax_tokens | Typinteger | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polestream | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
Kombinacje materiałów wejściowych
Tekst · tekst UTF-8
ciąg messages[].content
Parametry i cykl życia metody
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrtext_file_material | KontraktOdczytaj rzeczywisty dokument UTF-8 i umieść jego tekst we wskazanym polu input lub w ciągu treści wiadomości. |
Cykl życia: synchronous_or_streamed
Cennik
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
- Tryb szybki
- Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki
- Tryb flex
- Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex
- Maksymalna intensywność rozumowania
- Stawka standardowa Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)
Stawki Ailoot
Ceny według konfiguracji
Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.
| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.0132 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.03 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.0006 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache $0.0075 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. $0.012 / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie200 000 | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.0132 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.03 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.0006 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache $0.0075 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. $0.012 / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 2 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż200 000 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.0132 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.03 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.0006 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache $0.0075 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. $0.024 / 1K tokenów |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
Przykładowe żądania
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "anthropic/claude-sonnet-4.5",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'anthropic/claude-sonnet-4.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'anthropic/claude-sonnet-4.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
Odbieranie i zapisywanie wyników
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON lub SSE
Zachowaj wszystkie ukończone wyniki
Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.
Zachowaj wszystkie bloki treści, sygnatury myślenia i rzeczywiste ID użycia narzędzi. Złóż wszystkie przyrosty bloków SSE; pierwszy blok tekstowy nie jest pełnym wyjściem.
Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź
Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.
Pola odpowiedzi
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
Błędy i dalsze kroki
| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
|---|---|---|
Odpowiedź400 · invalid_request_error | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |
Aliasy
Aliasy modelu
Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-4.5
Aliasy ścieżek metod
Użyj ścieżek metod podanych powyżej.
Powiązane ID modeli
FAQ · Anthropic: Claude Sonnet 4.5
- Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?
POST /v1/chat/completions·anthropic/claude-sonnet-4.5:text→textPOST /v1/messages·anthropic/claude-sonnet-4.5:text→json,sse- Jakich pól używa żądanie?
POST /v1/chat/completions·anthropic/claude-sonnet-4.5:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·anthropic/claude-sonnet-4.5:model,messages,max_tokens,stream- Jakie limity obowiązują?
POST /v1/chat/completions·anthropic/claude-sonnet-4.5:messages.min_items:1