Source: https://ailoot.ai/models/pl/claude-sonnet-4-5-20250929-thinking/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/claude-sonnet-4-5-20250929-thinking/ Language: pl # Anthropic: Claude Sonnet 4.5 [Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/claude-sonnet-4-5-20250929-thinking/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/claude-sonnet-4-5-20250929-thinking/facts.json) ## [Anthropic: Claude Sonnet 4.5](https://ailoot.ai/models/pl/claude-sonnet-4-5-20250929-thinking/) 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/completions` `claude-sonnet-4-5-20250929-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/claude-sonnet-4-5-20250929-thinking/#method-0) 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. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `claude-sonnet-4-5-20250929-thinking` [`claude-sonnet-4-5-20250929-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=claude-sonnet-4-5-20250929-thinking&route=Ultra&caller=claude-sonnet-4-5-20250929-thinking&fmt=chat) Anthropic /`claude-sonnet-4-5-20250929-thinking` ### Start 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 | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity claude-sonnet-4-5-20250929-thinking | Domyślnie— | | Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— | | Pole`messages[].role` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`messages[].content` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Rozmowa tekstowa | Domyślnie— | | Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse | Kombinacje materiałów wejściowych **Tekst** · tekst UTF8 `messages[].content` Parametry i cykl życia metody | Parametr | Kontrakt | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json | | Parametr`required` | Kontraktmodel, messages | | Parametr`material_types` | Kontrakttext | | Parametr`messages` | Kontrakttablica wiadomości o strukturze role/content | | Parametr`file_material` | Kontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku | | Parametr`optional_controls` | Kontraktstream | | Parametr`control_scope` | KontraktRozmowa tekstowa; stream jest wartością logiczną i domyślnie wynosi false. | | Parametr`output_modalities` | Kontrakttext | | Parametr`hosted_operations` | Kontraktfalse | | Parametr`multimodal_input_binding` | Kontraktnull | Aliasy metody: `/chat/completions` 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 Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki Tryb flex Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex Maksymalna intensywność rozumowania Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default) #### Stawki Ailoot #### Ceny według konfiguracji | Konfiguracja | Tabela stawek | Opłata | | --- | --- | --- | | KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.006** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.03** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.0006** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.0075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów | Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/) ### Przykładowe żądania #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model":"claude-sonnet-4-5-20250929-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}') 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 ``` ```python 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="claude-sonnet-4-5-20250929-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False) 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")) ``` ### 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 | | --- | --- | | Pole`choices[].index` | Typinteger | | Pole`choices[].message.content` | Typstring\|null | | Pole`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] | | Pole`choices[].message.reasoning_content` | Typstring | | Pole`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array | | Pole`choices[].finish_reason` | Typstring\|null | | Pole`usage` | 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** [`claude-sonnet-4-5-20250929-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=claude-sonnet-4-5-20250929-thinking&route=Ultra&caller=claude-sonnet-4-5-20250929-thinking&fmt=chat) #### Aliasy ścieżek metod `/chat/completions` #### Powiązane ID modeli [`claude-sonnet-4-5-20250929-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=claude-sonnet-4-5-20250929-thinking&route=Ultra&caller=claude-sonnet-4-5-20250929-thinking&fmt=chat) FAQ · Anthropic: Claude Sonnet 4.5 Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne? `POST /v1/chat/completions` · `claude-sonnet-4-5-20250929-thinking`: `text` → `text` Jakich pól używa żądanie? `POST /v1/chat/completions` · `claude-sonnet-4-5-20250929-thinking`: `model`, `messages`, `stream` Jakie limity obowiązują? `POST /v1/chat/completions` · `claude-sonnet-4-5-20250929-thinking`: `messages.min_items`: `1` Połącz Ailoot z Claude Code, OpenCode, Hermes albo własną aplikacją. ## Firma i jej portfel projektów Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach. ## Kupuj tokeny z rabatem. Rabat subskrypcji do regularnej pracy. Kody promocyjne — do 50% na tokeny. Subskrypcja Wybierz plan z rabatem do regularnych żądań. Kod promocyjny do 50% Wpisz kod przy zakupie. Cena zostanie przeliczona według aktualnej promocji. Koszty w historii Model, tokeny i kwota są zapisywane dla każdego żądania. [Wybierz subskrypcję](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/subscriptions/) · [Sprawdź ceny modeli](https://ailoot.ai/models/pl/) ## Połącz API z produktem, który sprzedajesz. SaaS, aplikacje i boty na warunkach oferty i umowy licencyjnej Ailoot. Do odsprzedaży poproś o licencję resellerską. Aplikacja komercyjna Wbuduj generowanie tekstu, obrazów, wideo i dźwięku w płatne funkcje usługi. Licencja resellerska Prześlij opis projektu i schemat dostępu. Poproś o pisemne warunki używania i odsprzedaży. Dokumenty na stronie Oferta, umowa licencyjna i polityka przetwarzania danych są dostępne przed połączeniem. [Poproś o licencję resellerską](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta i umowa licencyjna](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pl) ## Ailoot · Firma i jej portfel projektów Ailoot opiera się na zgromadzonym doświadczeniu operacyjnym, szerokiej bazie klientów, stabilnej usłudze i stałej kontroli KPI. Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach. Ailoot wykorzystuje to doświadczenie operacyjne, zapewniając dostęp przez API do funkcji AI w produktach klientów, agentach, aplikacjach i automatyzacjach.