A Anthropic concebeu Claude Haiku 4.5 para assistentes de conversação, apoio a utilizadores, trabalho conjunto com código e criação de protótipos. O modelo é útil num ciclo em que uma pessoa faz uma pergunta, recebe o resultado e indica de imediato o passo seguinte. Segundo a Anthropic, esta versão caracteriza-se por uma baixa latência de resposta; o tempo concreto depende da tarefa e da aplicação.
Haiku 4.5 foi também concebido para processar um grande número de tarefas individuais. Num processo com agentes, pode receber uma subtarefa específica e transmitir depois o resultado ao resto do sistema. As áreas descritas incluem programação, raciocínio e ações na interface. As chamadas de ferramentas e o controlo do computador são possíveis quando a aplicação disponibiliza os meios correspondentes ao modelo; um pedido textual, por si só, não lhe dá acesso ao ambiente de trabalho.
Para tarefas com vários passos lógicos, está previsto extended thinking: a aplicação ativa explicitamente o raciocínio e define o seu orçamento através de budget_tokens. Se o método suportar estas configurações, o orçamento manual budget_tokens tem de ser de pelo menos 1024 tokens e inferior a max_tokens, para deixar espaço para a resposta final. Orienta o volume da análise, enquanto max_tokens limita toda a saída. Haiku 4.5 utiliza precisamente o modo manual: esta versão não suporta raciocínio adaptativo nem controlo da profundidade através de effort. Também não suporta raciocínio entre chamadas sequenciais de ferramentas.
É útil considerar esta distinção ao escolher a tarefa. O modo comum é adequado ao diálogo direto; o raciocínio ativado dá ao modelo espaço para analisar código ou uma pergunta complexa. O conteúdo da tarefa continua a determinar a informação a analisar e a forma de apresentar o resultado.
O modelo recebe texto e imagens e devolve o resultado em texto. A janela de contexto é de 200 mil tokens e a resposta máxima é de 64 mil tokens. A imagem serve de material para análise juntamente com a pergunta: o modelo pode explicar o conteúdo visível e relacioná-lo com a tarefa textual. O suporte de imagens na entrada não implica criação ou edição de imagens.
Os formatos de entrada visual comum do fabricante são JPEG/PNG/GIF/WebP, utilizando-se o primeiro fotograma das animações. Na análise nativa, o lado mais comprido é de 1568 píxeis, com 1568 tokens visuais; as imagens grandes são reduzidas antes da análise. O suporte de ficheiros e parâmetros depende do método da aplicação.
Nesta versão, a Anthropic descreve um estilo de comunicação conciso e direto. É útil indicar previamente o detalhe pretendido, o formato do resultado e os limites da tarefa. A data de corte fiável do conhecimento integrado é fevereiro de 2025; informações sobre acontecimentos posteriores têm de ser fornecidas nos materiais da tarefa ou obtidas através das ferramentas disponíveis na aplicação. Alguns pedidos podem ser recusados.
Se o método disponibilizar configurações de amostragem, não se podem definir temperature e top_p em simultâneo: para esta versão, escolhe-se um destes parâmetros.
anthropic/claude-haiku-4.5:batchClaude Haiku 4.5 destina-se a assistentes interativos, apoio a utilizadores, processamento quotidiano de informação e trabalho com código. Suporta um modo de raciocínio separado para perguntas complexas.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
A Anthropic concebeu Claude Haiku 4.5 para assistentes de conversação, apoio a utilizadores, trabalho conjunto com código e criação de protótipos. O modelo é útil num ciclo em que uma pessoa faz uma pergunta, recebe o resultado e indica de imediato o passo seguinte. Segundo a Anthropic, esta versão caracteriza-se por uma baixa latência de resposta; o tempo concreto depende da tarefa e da aplicação.
Haiku 4.5 foi também concebido para processar um grande número de tarefas individuais. Num processo com agentes, pode receber uma subtarefa específica e transmitir depois o resultado ao resto do sistema. As áreas descritas incluem programação, raciocínio e ações na interface. As chamadas de ferramentas e o controlo do computador são possíveis quando a aplicação disponibiliza os meios correspondentes ao modelo; um pedido textual, por si só, não lhe dá acesso ao ambiente de trabalho.
Para tarefas com vários passos lógicos, está previsto extended thinking: a aplicação ativa explicitamente o raciocínio e define o seu orçamento através de budget_tokens. Se o método suportar estas configurações, o orçamento manual budget_tokens tem de ser de pelo menos 1024 tokens e inferior a max_tokens, para deixar espaço para a resposta final. Orienta o volume da análise, enquanto max_tokens limita toda a saída. Haiku 4.5 utiliza precisamente o modo manual: esta versão não suporta raciocínio adaptativo nem controlo da profundidade através de effort. Também não suporta raciocínio entre chamadas sequenciais de ferramentas.
É útil considerar esta distinção ao escolher a tarefa. O modo comum é adequado ao diálogo direto; o raciocínio ativado dá ao modelo espaço para analisar código ou uma pergunta complexa. O conteúdo da tarefa continua a determinar a informação a analisar e a forma de apresentar o resultado.
O modelo recebe texto e imagens e devolve o resultado em texto. A janela de contexto é de 200 mil tokens e a resposta máxima é de 64 mil tokens. A imagem serve de material para análise juntamente com a pergunta: o modelo pode explicar o conteúdo visível e relacioná-lo com a tarefa textual. O suporte de imagens na entrada não implica criação ou edição de imagens.
Os formatos de entrada visual comum do fabricante são JPEG/PNG/GIF/WebP, utilizando-se o primeiro fotograma das animações. Na análise nativa, o lado mais comprido é de 1568 píxeis, com 1568 tokens visuais; as imagens grandes são reduzidas antes da análise. O suporte de ficheiros e parâmetros depende do método da aplicação.
Nesta versão, a Anthropic descreve um estilo de comunicação conciso e direto. É útil indicar previamente o detalhe pretendido, o formato do resultado e os limites da tarefa. A data de corte fiável do conhecimento integrado é fevereiro de 2025; informações sobre acontecimentos posteriores têm de ser fornecidas nos materiais da tarefa ou obtidas através das ferramentas disponíveis na aplicação. Alguns pedidos podem ser recusados.
Se o método disponibilizar configurações de amostragem, não se podem definir temperature e top_p em simultâneo: para esta versão, escolhe-se um destes parâmetros.
POST /v1/batchestexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campoendpoint | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites /v1/chat/completions | Predefinição— |
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites anthropic/claude-haiku-4.5:batch | Predefinição— |
Camporequests | Tipobatch_item[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
Camporequests[].custom_id | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Camporequests[].body.messages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campocompletion_window | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites 24h | Predefinição— |
Campoprovider | Tipoobject|null | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Camporequests[].body.model | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites anthropic/claude-haiku-4.5:batch, anthropic/claude-haiku-4.5 | Predefinição— |
Campoprovider.only | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores e limites anthropic | Predefinição— |
Campoprovider.allow_fallbacks | Tipoboolean|null | RequisitoOpcional | Valores e limites false, null | Predefinição— |
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratoendpoint, model, requests |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetrorepresentation | Contratorequests[] em linha; cada item tem custom_id e body |
Parâmetrorequest_endpoint_profile | Contrato/v1/chat/completions |
Parâmetrofile_material | ContratoQuem faz a chamada pode ler localmente o conteúdo JSONL UTF-8 efetivo para requests[]. Não é utilizada qualquer finalidade de carregamento, input_file_id ou referência a ficheiro. Se o material do cliente estiver em falta ou vazio, a preparação é interrompida antes do POST. |
Parâmetroserialization_order | Contratoendpoint, model, provider (se fornecido), completion_window (se fornecido), requests em último lugar |
Parâmetrooptional_controls | Contratoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parâmetroschema_scope | ContratoCorpos de pedidos de texto de Chat Completions na estrutura de lote em linha documentada. |
Ciclo de vida: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · response.id efetivo da resposta original de criação; mesmo utilizador/chave/grupo
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.
| Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.001 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.005 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.0001 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.00125 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora $0.002 / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.001 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.005 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.0001 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.00125 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora $0.002 / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"anthropic/claude-haiku-4.5:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['anthropic/claude-haiku-4.5:batch', 'anthropic/claude-haiku-4.5']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"anthropic/claude-haiku-4.5:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\nJSON em linha de results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nGuarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.
Conserve o JSON completo do estado original, todos os resultados/custom_id e o corpo completo da resposta ou do erro. Guarde os results[] concluídos em formato JSONL, sem filtrar.
Preserve o ID original da operação. A resposta 503 result_pending_check inclui X-Should-Retry:false; nunca volte a enviar um lote original de estado desconhecido.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Camporesults[].custom_id | Tipostring |
Camporesults[].response.body.choices[].message.content | Tipostring|null |
Camporesults[].error | Tipoobject|null |
Campousage | Tipoobject|null |
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campoendpoint | Tipostring |
Campostatus | Tipostring |
Camporequest_counts | Tipoobject |
Camporesults[].id | Tipostring |
Camporesults[].response.status_code | Tipointeger |
Camporesults[].response.request_id | Tipostring |
| Resposta | Condição | Passo seguinte |
|---|---|---|
Resposta400 · invalid_request_error | CondiçãoEstrutura em linha documentada inválida, chaves duplicadas, identidade do item inválida ou conflito com as capacidades configuradas do modelo. | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de qualquer novo envio. |
Resposta401 · authentication_error | CondiçãoChave de API inválida. | Passo seguinteUse a chave Ailoot autorizada. |
Resposta403 · permission_error | CondiçãoGrupo de processamento em lote indisponível. | Passo seguinteVerifique os direitos de acesso da chave/do grupo. |
Resposta422 · invalid_request_error | CondiçãoO processamento em lote usa faturação por débito do saldo; a criação com subscrição é rejeitada. | Passo seguinteUse o grupo autorizado com faturação por débito do saldo. |
Resposta422 · price_unavailable | CondiçãoNão é possível calcular uma estimativa de preço para os dados de entrada do lote. | Passo seguinteConserve a resposta; use os dados de entrada documentados para a família. |
Resposta402 · billing_error | CondiçãoReserva para processamento em lote indisponível. | Passo seguinteResolva a questão da admissão antes de um novo pedido. |
Resposta503 · price_unavailable | CondiçãoPreço do método de processamento em lote/tarifas nativas indisponíveis. | Passo seguinteConserve a resposta; não substitua os preços. |
Resposta503 · api_error | CondiçãoA rota exata do fornecedor está indisponível. | Passo seguinteConserve a resposta para corrigir a rota. |
Resposta503 · result_pending_check | CondiçãoO resultado original requer verificação; X-Should-Retry:false. | Passo seguinteGuarde o operation_id/id original e consulte o respetivo estado; nunca repita o POST original. |
Resposta404 · not_found | CondiçãoA operação de consulta do estado do lote não existe ou pertence a outra identidade. | Passo seguinteUse o id original exato e o mesmo utilizador/chave/grupo. |
Ailoot Ultra anthropic/claude-haiku-4.5:batch
Use os caminhos dos métodos indicados acima.