Source: https://ailoot.ai/models/pl/claude-sonnet-4-6/
Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/claude-sonnet-4-6/
Language: pl

# Anthropic: Claude Sonnet 4.6

[Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/claude-sonnet-4-6/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/claude-sonnet-4-6/facts.json)

## [Anthropic: Claude Sonnet 4.6](https://ailoot.ai/models/pl/claude-sonnet-4-6/)

Claude Sonnet 4.6 pomaga w pracach programistycznych, rozumieniu długich dokumentów, planowaniu i zadaniach z danymi wizualnymi. Obsługuje rozumowanie adaptacyjne i wieloetapową pracę z narzędziami.

- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `claude-sonnet-4-6`](https://ailoot.ai/models/pl/claude-sonnet-4-6/#method-0)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `claude-sonnet-4-6`](https://ailoot.ai/models/pl/claude-sonnet-4-6/#method-1)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `claude-sonnet-4-6`](https://ailoot.ai/models/pl/claude-sonnet-4-6/#method-2)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `anthropic/claude-sonnet-4.6`](https://ailoot.ai/models/pl/claude-sonnet-4-6/#method-3)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `anthropic/claude-sonnet-4.6`](https://ailoot.ai/models/pl/claude-sonnet-4-6/#method-4)

O modelu

Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.

#### Kod, dokumenty i plan działań

Claude Sonnet 4.6 łączy programowanie, rozumienie dużego kontekstu, planowanie agentowe, zawodową pracę z informacją i projektowanie. Anthropic podkreśla poznawanie kodu przed zmianami i zdolność konsekwentnej pracy nad kilkoma krokami zadania. Jest to przydatne przy szukaniu problemu w dużym projekcie, analizie długiego dokumentu i przygotowywaniu treści raportu.

Model może analizować informacje z umów, prac badawczych i innych materiałów w jednym żądaniu. Zadanie może obejmować wyodrębnianie faktów, rozumowanie na ich podstawie i tworzenie wyniku łączącego kilka części. Opisane zastosowania obejmują również analizę finansową i tworzenie kodu interfejsów z uwagą poświęcaną kompozycji oraz oprawie graficznej.

#### Działania w środowisku wizualnym

Sonnet 4.6 rozumie **tekst i obrazy**; jego własnym wynikiem jest **tekst**. Anthropic opisuje scenariusze komputerowe, w których model orientuje się na podstawie zrzutu ekranu, wybiera działania myszy i klawiatury, analizuje złożony arkusz lub sekwencję kroków formularza internetowego. Do rzeczywistego wykonania potrzebne są narzędzia aplikacji przekazujące ekran i wykonujące działania.

Formaty standardowego wejścia wizualnego u producenta to JPEG/PNG/GIF/WebP, z pierwszą klatką animacji. Przy analizie natywnej: dłuższy bok — 1568 pikseli, 1568 tokenów wizualnych; duże obrazy są zmniejszane przed analizą. Obsługa plików i parametrów zależy od metody aplikacji.

Podobnie dokumenty, arkusze i prezentacje mogą być przedmiotem analizy lub przygotowywania treści, lecz stworzenie gotowego pliku wymaga odpowiedniego środowiska. Obrazy pomagają rozumieć wykresy, schematy i wizualną strukturę materiałów; nie czyni to modelu generatorem obrazów.

#### Jak reguluje się analizę

Ta wersja obsługuje rozumowanie adaptacyjne i ręczny extended thinking. Tryb ręczny jest oznaczony jako wycofywany; adaptacyjny pozwala modelowi wybierać, kiedy przydatna jest dodatkowa analiza, także między wywołaniami narzędzi. Poziomy `effort` to `low`, `medium`, `high` i `max`, a standardowy jest `high`. Według Anthropic wybór wysiłku pomaga dostosować szczegółowość pracy i opóźnienie do charakteru zadania.

Aktualna specyfikacja określa **1 mln tokenów kontekstu** i do **128 tys. tokenów odpowiedzi w zwykłym trybie**. Dla długotrwałej pracy producent opisuje także eksperymentalną kompresję starego kontekstu do krótkiego podsumowania. Funkcja ta wymaga obsługi w aplikacji i nie znosi ograniczenia okna modelu.

#### Co uwzględnić w pracy

Wiarygodna granica wbudowanej wiedzy to **sierpień 2025 roku**. Późniejsze informacje wymagają materiałów zadania lub dostępnego wyszukiwania. Połączone narzędzia mogą pomagać wyszukiwać informacje, wykonywać kod i przetwarzać znalezioną treść; ich dostępność i dozwolone działania określa aplikacja.

Sonnet 4.6 był trenowany, aby przeciwstawiać się ukrytym złośliwym instrukcjom w cudzych materiałach, lecz złożone środowisko wizualne i niejednoznaczne zadania nadal mogą prowadzić do błędów. Wyraźne wymagania wobec zadania, sprawdzanie wyodrębnionych faktów i ocena wyniku działania pozostają częścią niezawodnej pracy z modelem.

Zadanie praktyczne

### Zadanie praktyczne

Przykład techniczny po angielsku

```
Turn a report into an action plan

Read these release notes: "Import rejects blank email addresses. Existing records with blank emails still open. The settings page says email is optional. Support has three complaints about contradictory instructions." Prepare an action plan with the user-facing inconsistency, a proposed wording change and checks for new imports versus existing records.
```

#### Oczekiwany wynik

```
A short issue statement, revised settings wording and separate checks for import and existing-record behavior.
```

#### Sprawdź wynik

```
Check that changing the help text is not presented as changing validation or stored records.
```

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `claude-sonnet-4-6`

[`claude-sonnet-4-6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Core&caller=claude-sonnet-4-6&fmt=messages)

Anthropic /`claude-sonnet-4-6`

### Start

Claude Sonnet 4.6 pomaga w pracach programistycznych, rozumieniu długich dokumentów, planowaniu i zadaniach z danymi wizualnymi. Obsługuje rozumowanie adaptacyjne i wieloetapową pracę z narzędziami.

Akceptowane dane wejściowe

Tekst · Obrazy

Wyniki

Tekst

### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Wejście

`text`, `image`

Wyjście

`text`

Kontekst

1 000 000 tokens

Maksymalny wynik

131 072 tokens

Format wyjściowy

json lub SSE

| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity claude-sonnet-4-6 | Domyślnie— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity user, assistant | Domyślnie— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string\|content_block[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`system` | Typ`string\|content_block[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimum: 1 Limit dotyczy: dokładny limit wybranego modelu/karty | Domyślnie— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
| Pole`temperature` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`top_p` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`stop_sequences` | Typ`string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools` | Typ`tool[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools[].name` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie | Domyślnie— |
| Pole`tools[].description` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`tools[].input_schema` | Typ`JSON_schema` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`tool_choice` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`thinking.type` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`thinking.budget_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`output_config.effort` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`metadata` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`cache_control` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |

Kombinacje materiałów wejściowych

**Tekst** · tekst UTF8

`messages[].content lub blok type=text`

**Tekst + obraz**

`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} lub źródło type=url`

Parametry i cykl życia metody

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext, image |
| Parametr`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktnull |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`text_file_material` | Kontraktrzeczywista treść UTF-8 wstawiona jako tekst; ID/URLs plików wymagają oddzielnej, dokładnie określonej obsługi |

Cykl życia: `exact retained published method`

Struktury metod i ID są dokładne; możliwości dostawcy są odrębne od dopuszczenia żądania.

### Cennik

#### Stawki metod Ailoot

Wejście

0,003 USD */ 1K*

Wyjście

0,015 USD */ 1K*

Odczyt cache

0,0003 USD */ 1K*

Zapis do cache

0,00375 USD */ 1K*

Zapis do cache, 5 min

0,00375 USD */ 1K tokens*

Zapis do cache, 1 godz.

0,006 USD */ 1K tokens*

web\_search\_call

0,01 USD *za wywołanie*

Maks. liczba wywołań web\_search\_call

8

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/)

#### Szczegóły taryfy referencyjnej

Referencyjne tabele modelu nie zmieniają wyboru metody, wyceny ani opłat. Naliczane opłaty korzystają ze stawek wybranej metody Ailoot.

Referencyjne tabele modelu

#### 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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfiguracjaOpenAI Chat · Podstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | 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. **$0.012** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaOpenAI Chat · Przedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | 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. **$0.012** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaAnthropic Messages · Podstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | 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. **$0.012** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaAnthropic Messages · Przedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | 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. **$0.012** / 1K tokenów |

### Przykładowe żądania

#### Ailoot · Anthropic Messages

Przykład tekstowyWejście, obrazPython SDKNode.js SDKStrumień w Pythonie

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "claude-sonnet-4-6", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "claude-sonnet-4-6", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='claude-sonnet-4-6',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Odbieranie i zapisywanie wyników

#### Ailoot · 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 |
| --- | --- |
| Pole`id` | Typstring |
| Pole`model` | Typstring |
| Pole`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Pole`stop_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

<strong>Ailoot</strong> [`claude-sonnet-4-6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Core&caller=claude-sonnet-4-6&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`anthropic/claude-sonnet-4.6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&fmt=messages)

#### Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

#### Powiązane ID modeli

[`anthropic/claude-sonnet-4.6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&fmt=messages), [`claude-sonnet-4-6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Core&caller=claude-sonnet-4-6&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `claude-sonnet-4-6`

[`claude-sonnet-4-6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Core&caller=claude-sonnet-4-6&fmt=responses)

Anthropic /`claude-sonnet-4-6`

### Start

Claude Sonnet 4.6 pomaga w pracach programistycznych, rozumieniu długich dokumentów, planowaniu i zadaniach z danymi wizualnymi. Obsługuje rozumowanie adaptacyjne i wieloetapową pracę z narzędziami.

Akceptowane dane wejściowe

Tekst · Obrazy

Wyniki

Tekst

### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

Wejście

`text`, `image`

Wyjście

`text`

Kontekst

1 000 000 tokens

Maksymalny wynik

131 072 tokens

Format wyjściowy

json lub SSE

| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity claude-sonnet-4-6 | Domyślnie— |
| Pole`input` | Typ`string\|input_item[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`instructions` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`input[].type` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Domyślnie— |
| Pole`input[].content` | Typ`string\|content_part[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`input[].call_id` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: function\_call\_output; zachowaj rzeczywiście zwrócone call\_id | Domyślnie— |
| Pole`input[].output` | Typ`string\|content_part[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: function\_call\_output | Domyślnie— |
| Pole`max_output_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
| Pole`temperature` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`top_p` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools` | Typ`tool[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tool_choice` | Typ`string\|object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`reasoning.effort` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`reasoning.summary` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`text.format` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`text.verbosity` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`include` | Typ`string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`store` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`previous_response_id` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Wymaganie dotyczące ID: Tylko rzeczywiste ID odpowiedzi z obsługiwanej kontynuacji Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`service_tier` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`prompt_cache_key` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`prompt_cache_options` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |

Kombinacje materiałów wejściowych

**Tekst** · tekst UTF8

`tekst wejściowy lub część input_text`

**Tekst + obraz**

`{type:input_image,image_url}`

Parametry i cykl życia metody

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext, image |
| Parametr`required` | Kontraktmodel, input |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktnull |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`text_file_material` | Kontraktrzeczywista treść UTF-8 wstawiona jako tekst; ID/URLs plików wymagają oddzielnej, dokładnie określonej obsługi |

Cykl życia: `exact retained published method`

Struktury metod i ID są dokładne; możliwości dostawcy są odrębne od dopuszczenia żądania.

### Cennik

#### Stawki metod Ailoot

Wejście

0,003 USD */ 1K*

Wyjście

0,015 USD */ 1K*

Odczyt cache

0,0003 USD */ 1K*

Zapis do cache

0,00375 USD */ 1K*

Zapis do cache, 5 min

0,00375 USD */ 1K tokens*

Zapis do cache, 1 godz.

0,006 USD */ 1K tokens*

web\_search\_call

0,01 USD *za wywołanie*

Maks. liczba wywołań web\_search\_call

8

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/)

#### Szczegóły taryfy referencyjnej

Referencyjne tabele modelu nie zmieniają wyboru metody, wyceny ani opłat. Naliczane opłaty korzystają ze stawek wybranej metody Ailoot.

Referencyjne tabele modelu

#### 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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfiguracjaOpenAI Chat · Podstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | 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. **$0.012** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaOpenAI Chat · Przedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | 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. **$0.012** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaAnthropic Messages · Podstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | 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. **$0.012** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaAnthropic Messages · Przedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | 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. **$0.012** / 1K tokenów |

### Przykładowe żądania

#### Ailoot · OpenAI Responses

Przykład tekstowyWejście, obrazPython SDKNode.js SDKStrumień w Pythonie

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "claude-sonnet-4-6", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "claude-sonnet-4-6", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
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)
resp = client.responses.create(model="claude-sonnet-4-6", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "claude-sonnet-4-6", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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))

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)
with client.responses.stream(model="claude-sonnet-4-6", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Odbieranie i zapisywanie wyników

#### Ailoot · OpenAI Responses

json lub SSE

##### Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj każdy element wyjścia i część treści, rzeczywiste call\_id funkcji, zaszyfrowane rozumowanie i dane użycia. W strumieniowaniu zachowaj pełną tożsamość zdarzenia/elementu.

##### Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.

Pola odpowiedzi

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`id` | Typstring |
| Pole`status` | Typstring |
| Pole`output[]` | Typmessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| Pole`output[].content[]` | Typcontent part |
| 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

<strong>Ailoot</strong> [`claude-sonnet-4-6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Core&caller=claude-sonnet-4-6&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`anthropic/claude-sonnet-4.6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6)

#### Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

#### Powiązane ID modeli

[`anthropic/claude-sonnet-4.6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6), [`claude-sonnet-4-6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Core&caller=claude-sonnet-4-6&fmt=responses)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `claude-sonnet-4-6`

[`claude-sonnet-4-6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Core&caller=claude-sonnet-4-6&fmt=chat)

Anthropic /`claude-sonnet-4-6`

### Start

Claude Sonnet 4.6 pomaga w pracach programistycznych, rozumieniu długich dokumentów, planowaniu i zadaniach z danymi wizualnymi. Obsługuje rozumowanie adaptacyjne i wieloetapową pracę z narzędziami.

Akceptowane dane wejściowe

Tekst · Obrazy

Wyniki

Tekst

### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Wejście

`text`, `image`

Wyjście

`text`

Kontekst

1 000 000 tokens

Maksymalny wynik

131 072 tokens

Format wyjściowy

json lub SSE

| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity claude-sonnet-4-6 | Domyślnie— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | 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— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: role=tool; użyj rzeczywiście zwróconego ID | Domyślnie— |
| Pole`messages[].name` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazuj z powrotem rzeczywiście zwróconą treść rozumowania, gdy ten model jej używa | Domyślnie— |
| Pole`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`max_completion_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
| Pole`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`temperature` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`top_p` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`stop` | Typ`string\|string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools` | Typ`function_tool[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools[].type` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools[].function.name` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie funkcji | Domyślnie— |
| Pole`tools[].function.description` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`tool_choice` | Typ`string\|object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`response_format` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`reasoning_effort` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`reasoning` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`service_tier` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`instructions` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Pole zgodności | Domyślnie— |
| Pole`functions` | Typ`function[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`function_call` | Typ`string\|object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`prompt_cache_options` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |

Kombinacje materiałów wejściowych

**Tekst** · tekst UTF8

`messages[].content`

**Tekst + obraz**

`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`

Parametry i cykl życia metody

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext, image |
| Parametr`required` | Kontraktmodel, messages |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktnull |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`text_file_material` | Kontraktrzeczywista treść UTF-8 wstawiona jako tekst; ID/URLs plików wymagają oddzielnej, dokładnie określonej obsługi |

Cykl życia: `exact retained published method`

Struktury metod i ID są dokładne; możliwości dostawcy są odrębne od dopuszczenia żądania.

### Cennik

#### Stawki metod Ailoot

Wejście

0,003 USD */ 1K*

Wyjście

0,015 USD */ 1K*

Odczyt cache

0,0003 USD */ 1K*

Zapis do cache

0,00375 USD */ 1K*

Zapis do cache, 5 min

0,00375 USD */ 1K tokens*

Zapis do cache, 1 godz.

0,006 USD */ 1K tokens*

web\_search\_call

0,01 USD *za wywołanie*

Maks. liczba wywołań web\_search\_call

8

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/)

#### Szczegóły taryfy referencyjnej

Referencyjne tabele modelu nie zmieniają wyboru metody, wyceny ani opłat. Naliczane opłaty korzystają ze stawek wybranej metody Ailoot.

Referencyjne tabele modelu

#### 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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfiguracjaOpenAI Chat · Podstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | 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. **$0.012** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaOpenAI Chat · Przedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | 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. **$0.012** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaAnthropic Messages · Podstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | 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. **$0.012** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaAnthropic Messages · Przedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | 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. **$0.012** / 1K tokenów |

### Przykładowe żądania

#### Ailoot · OpenAI Chat

Przykład tekstowyWejście, obrazPython SDKNode.js SDKStrumień w Pythonie

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "claude-sonnet-4-6", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "claude-sonnet-4-6", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
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='claude-sonnet-4-6',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 · 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

<strong>Ailoot</strong> [`claude-sonnet-4-6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Core&caller=claude-sonnet-4-6&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`anthropic/claude-sonnet-4.6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&fmt=chat)

#### Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

#### Powiązane ID modeli

[`anthropic/claude-sonnet-4.6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&fmt=chat), [`claude-sonnet-4-6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Core&caller=claude-sonnet-4-6&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `anthropic/claude-sonnet-4.6`

[`anthropic/claude-sonnet-4.6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&fmt=chat)

Anthropic /`anthropic/claude-sonnet-4.6`

### Start

Claude Sonnet 4.6 pomaga w pracach programistycznych, rozumieniu długich dokumentów, planowaniu i zadaniach z danymi wizualnymi. Obsługuje rozumowanie adaptacyjne i wieloetapową pracę z narzędziami.

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 anthropic/claude-sonnet-4.6 | Domyślnie— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | 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— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: role=tool; użyj rzeczywiście zwróconego ID | Domyślnie— |
| Pole`messages[].name` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazuj z powrotem rzeczywiście zwróconą treść rozumowania, gdy ten model jej używa | Domyślnie— |
| Pole`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`max_completion_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
| Pole`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`temperature` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`top_p` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`stop` | Typ`string\|string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools` | Typ`function_tool[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools[].type` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity function Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools[].function.name` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie funkcji | Domyślnie— |
| Pole`tools[].function.description` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`tool_choice` | Typ`string\|object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`response_format` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`reasoning_effort` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`reasoning` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`service_tier` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`instructions` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Pole zgodności | Domyślnie— |
| Pole`functions` | Typ`function[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`function_call` | Typ`string\|object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`prompt_cache_options` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`modalities` | Typ`string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity text | Domyślnie— |
| Pole`provider` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: provider.options jest odrzucane na tej tekstowej trasie Ultra | Domyślnie— |
| Pole`cache_control.ttl` | Typ`string` | 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 |
| --- | --- |
| 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, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parametr`control_scope` | Kontraktwłaściwe dla modelu; narzędzia funkcji użytkownika różnią się od narzędzi hostowanych |
| Parametr`output_modalities` | Kontrakttext |
| Parametr`hosted_operations` | Kontraktfalse |
| Parametr`multimodal_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)

Intensywność rozumowania · high

Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na high

Intensywność rozumowania · low

Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na low

Intensywność rozumowania · max

Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na max

Intensywność rozumowania · medium

Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na medium

#### 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 **$0.006** / 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. **$0.012** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | 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. **$0.012** / 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 SDKStrumień w Pythonie

```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": "anthropic/claude-sonnet-4.6", "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
```

```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='anthropic/claude-sonnet-4.6',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"))
```

```python
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-4.6',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 |
| --- | --- |
| 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

<strong>Ailoot</strong> [`claude-sonnet-4-6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Core&caller=claude-sonnet-4-6&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`anthropic/claude-sonnet-4.6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&fmt=chat)

#### Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

#### Powiązane ID modeli

[`anthropic/claude-sonnet-4.6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&fmt=chat), [`claude-sonnet-4-6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Core&caller=claude-sonnet-4-6&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `anthropic/claude-sonnet-4.6`

[`anthropic/claude-sonnet-4.6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&fmt=messages)

Anthropic /`anthropic/claude-sonnet-4.6`

### Start

Claude Sonnet 4.6 pomaga w pracach programistycznych, rozumieniu długich dokumentów, planowaniu i zadaniach z danymi wizualnymi. Obsługuje rozumowanie adaptacyjne i wieloetapową pracę z narzędziami.

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity anthropic/claude-sonnet-4.6 | Domyślnie— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity user, assistant | Domyślnie— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |

Kombinacje materiałów wejściowych

**Tekst** · tekst UTF-8

`ciąg messages[].content`

Parametry i cykl życia metody

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktstream |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext |
| Parametr`text_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)

Intensywność rozumowania · high

Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na high

Intensywność rozumowania · low

Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na low

Intensywność rozumowania · max

Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na max

Intensywność rozumowania · medium

Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na medium

#### 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 **$0.006** / 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. **$0.012** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | 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. **$0.012** / 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 · Anthropic Messages

Kompletna minimalna treść żądania JSONcurl · użyj swojego dokumentu UTF-8Python · zapisz kompletny wynik

```json
{
  "model": "anthropic/claude-sonnet-4.6",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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-4.6', '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
```

```python
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-4.6', '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 |
| --- | --- |
| Pole`id` | Typstring |
| Pole`model` | Typstring |
| Pole`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Pole`stop_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

<strong>Ailoot</strong> [`claude-sonnet-4-6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Core&caller=claude-sonnet-4-6&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`anthropic/claude-sonnet-4.6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&fmt=messages)

#### Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

#### Powiązane ID modeli

[`anthropic/claude-sonnet-4.6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&fmt=messages), [`claude-sonnet-4-6`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.6&route=Core&caller=claude-sonnet-4-6&fmt=messages)

FAQ · Anthropic: Claude Sonnet 4.6

Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?

`POST /v1/messages` · `claude-sonnet-4-6`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `claude-sonnet-4-6`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `claude-sonnet-4-6`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `anthropic/claude-sonnet-4.6`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `anthropic/claude-sonnet-4.6`: `text` → `json`, `sse`

Jakich pól używa żądanie?

`POST /v1/messages` · `claude-sonnet-4-6`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `claude-sonnet-4-6`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `claude-sonnet-4-6`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `anthropic/claude-sonnet-4.6`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `anthropic/claude-sonnet-4.6`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Jakie limity obowiązują?

`POST /v1/messages` · `claude-sonnet-4-6`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `claude-sonnet-4-6`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `claude-sonnet-4-6`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `anthropic/claude-sonnet-4.6`: `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.