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Anthropic: Claude Sonnet 4.5

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Anthropic: Claude Sonnet 4.5

Claude Sonnet 4.5 é o modelo de texto e imagem da Anthropic para desenvolvimento de software, agentes complexos, utilização do computador e trabalho analítico. Suporta respostas diretas ou raciocínio aprofundado manual, com raciocínio entre chamadas de ferramentas no fluxo beta documentado.

Sobre o modelo

Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.

Claude Sonnet 4.5 é a edição Sonnet da Anthropic centrada em desenvolvimento de software, tarefas complexas com agentes e utilização do computador, com melhorias no raciocínio e na matemática. Aceita texto e imagens e gera texto. A versão descreve trabalho prolongado ao longo de vários passos, compreensão de código e alterações que envolvem um projeto mais amplo, em vez de uma única função isolada. Uma descrição útil identifica o comportamento necessário, o material de origem relevante e o artefacto a entregar: uma alteração proposta, uma explicação da implementação, uma análise documental ou uma resposta estruturada.

Para trabalho de software, forneça as restrições do projeto, os ficheiros ou excertos relevantes, o erro observado e um exemplo concreto do resultado esperado. Peça o código afetado e uma explicação de como a alteração proposta responde a esse exemplo. O produtor apresenta o modelo como adequado para criar agentes e realizar tarefas de desenvolvimento com ferramentas. A aplicação envolvente lê e edita ficheiros, executa um comando ou uma verificação e devolve a saída real; o modelo raciocina sobre essas provas. Mantenha a alteração proposta separada da verificação concluída no relatório final.

A utilização do computador é uma aplicação separada das capacidades visuais e com agentes. A apresentação da Anthropic demonstra interação com um navegador, navegação em páginas e trabalho com folhas de cálculo através de um ambiente ligado. Uma descrição visual pode fornecer uma captura de ecrã, identificar o objetivo e definir as ações permitidas pela aplicação. A aplicação realiza então a interação selecionada e devolve o ecrã alterado ou outro resultado. Da mesma forma, o modelo pode preparar conteúdo e código para documentos, folhas de cálculo e diapositivos, enquanto o ambiente produz o ficheiro concluído. A compreensão de texto e imagens não torna o modelo um gerador nativo de imagens ou áudio.

A especificação exata do produtor indica uma janela de contexto de 200K tokens e até 64K tokens de saída. A data limite dos conhecimentos fiáveis é janeiro de 2025, distinta da data limite posterior dos dados de treino indicada na página. Numa entrada longa, mantenha claros os limites dos documentos, as identificações das páginas, as unidades e os identificadores do código e reserve espaço para a resposta pedida e o eventual raciocínio. O produtor também documenta consciência do contexto para esta edição, pelo que o fluxo suportado acompanha o espaço restante durante uma conversa. Isto ajuda a gerir uma tarefa prolongada dentro da janela; não a substitui pela maior capacidade de uma edição Sonnet posterior.

Sonnet 4.5 suporta respostas normais e raciocínio aprofundado manual. Neste último modo, budget_tokens define uma meta para o raciocínio interno antes da resposta visível. O mínimo documentado é de 1 024 tokens e o orçamento normalmente deve ser inferior a max_tokens, porque o raciocínio e a resposta final partilham o limite de geração. O orçamento é uma meta, não uma promessa de consumir exatamente esse número de tokens. Esta edição não tem o modo de raciocínio adaptativo nem os controlos de esforço descritos para modelos Sonnet posteriores. Escolha a profundidade de análise pedida e deixe espaço suficiente para uma resposta final utilizável.

A funcionalidade beta de raciocínio intercalado do produtor permite que Sonnet 4.5 raciocine entre chamadas de ferramentas dentro de um turno, usando as observações devolvidas para decidir o passo seguinte. Exige a funcionalidade beta documentada no fluxo Messages suportado. Neste caso, o orçamento de raciocínio pode exceder max_tokens porque abrange vários blocos de raciocínio no mesmo turno do assistente. Devolva os resultados das ferramentas com o conteúdo de raciocínio associado inalterado, incluindo a assinatura; editar esse conteúdo invalida-o. Uma tarefa de pesquisa ou depuração pode, portanto, alternar uma verificação proposta, o resultado real devolvido e uma análise atualizada sem tratar uma proposta textual como ação concluída.

Para material visual, o produtor suporta JPEG, PNG, GIF e WebP e usa apenas o primeiro fotograma de uma animação. O nível nativo normal de imagens usado por esta edição tem um limite de 1 568 píxeis no lado mais comprido e de 1 568 tokens visuais; imagens maiores são reduzidas. O guia de imagens do produtor indica até 100 imagens por pedido API para modelos com contexto de 200K, com condições de tamanho das imagens e do pedido completo que podem ser atingidas primeiro. Coloque as imagens antes da pergunta quando for prático, identifique as várias imagens e preserve texto pequeno ou as etiquetas dos gráficos. O guia recomenda imagens claras e contexto envolvente suficiente para interpretar o detalhe visível.

A edição do contexto e uma ferramenta de memória foram introduzidas juntamente com este modelo para apoiar fluxos mais longos com agentes. São formas suportadas pela aplicação de conservar um estado útil ou remover material antigo das ferramentas; não são uma memória ilimitada do modelo nem a funcionalidade posterior de compactação no servidor. Numa tarefa com várias fases, preserve as decisões já tomadas, a pergunta em aberto e as provas necessárias para o passo seguinte. A Anthropic também descreve maior resistência a instruções escondidas em conteúdo externo, notando que classificadores específicos do modelo podem por vezes assinalar material inofensivo. O resultado útil continua a ser um artefacto inspecionável ligado às provas fornecidas, mantendo os modos e limites exatos de Sonnet 4.5 separados das versões posteriores.

Tarefa prática

Tarefa prática

Exemplo técnico em inglês

Repair an empty-cart total

Review this Python function: def total(items): return sum(x['price'] * x['qty'] for x in items) / len(items). It crashes for an empty cart and incorrectly averages nonempty carts. Return a minimal correction preserving the function signature, plus assertions for empty, one-line and two-line carts. Explain the changed behavior briefly.

Resultado esperado

Corrected Python function, three concrete assertions and a brief explanation of sum versus average.

Verificar o resultado

The proposed tests cover empty input and verify that two cart lines are added rather than averaged.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions anthropic/claude-sonnet-4.5

anthropic/claude-sonnet-4.5

Anthropic /anthropic/claude-sonnet-4.5

Introdução

Claude Sonnet 4.5 é o modelo de texto e imagem da Anthropic para desenvolvimento de software, agentes complexos, utilização do computador e trabalho analítico. Suporta respostas diretas ou raciocínio aprofundado manual, com raciocínio entre chamadas de ferramentas no fluxo beta documentado.

Entradas aceites
Texto
Resultados
Texto

Disponível no Ailoot · entradas e métodos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Entrada
text
Saída
text
Formato de saída
json ou SSE
CampoTipoRequisitoValores e limitesPredefinição
CampomodelTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
anthropic/claude-sonnet-4.5
Predefinição—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObrigatórioValores e limites
Número mínimo de elementos: 1
Predefinição—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
Exemplos: system, user, assistant, tool, function
Condições: Estes papéis são representados explicitamente pelos tipos de compatibilidade do código-fonte; o conjunto exato de papéis continua específico do modelo.
Depende do modelo
Predefinição—
Campomessages[].contentTipostring|content_part[]|nullRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campomessages[].tool_callsTipotool_call[]RequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campomessages[].tool_call_idTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido
Predefinição—
Campomessages[].nameTipostringRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campomessages[].reasoning_contentTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza
Predefinição—
Campomessages[].reasoning_detailsTipoobject|arrayRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores e limites
Mínimo: 1
Depende do modelo
Predefinição—
Campomax_completion_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores e limites
Mínimo: 1
Depende do modelo
Predefinição—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limitesPredefiniçãofalse
Campostream_options.include_usageTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampotemperatureTiponumberRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campotop_pTiponumberRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampostopTipostring|string[]RequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampotoolsTipofunction_tool[]RequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campotools[].typeTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
function
Depende do modelo
Predefinição—
Campotools[].function.nameTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta
Predefinição—
Campotools[].function.descriptionTipostringRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campotools[].function.parametersTipoJSON_schemaRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campotool_choiceTipostring|objectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campoparallel_tool_callsTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Camporesponse_formatTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Camporeasoning_effortTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CamporeasoningTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Camposervice_tierTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampoinstructionsTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Campo de compatibilidade
Predefinição—
CampofunctionsTipofunction[]RequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campofunction_callTipostring|objectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campoprompt_cache_optionsTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampomodalitiesTipostring[]RequisitoOpcionalValores e limites
text
Predefinição—
CampoproviderTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra
Predefinição—
Campocache_control.ttlTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Condições: 1h é rejeitado nos locais efetivos da cache de prompts
Predefinição—
Combinações de materiais de entrada

Texto · Texto UTF8

messages[].content

Parâmetros e ciclo de vida do método
ParâmetroContrato
Parâmetrocontent_typeContratoapplication/json
ParâmetrorequiredContratomodel, messages
Parâmetromaterial_typesContratotext
ParâmetromessagesContratoLista de mensagens com estrutura role/content
Parâmetrofile_materialContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido
Parâmetrooptional_controlsContratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parâmetrocontrol_scopeContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas
Parâmetrooutput_modalitiesContratotext
Parâmetrohosted_operationsContratofalse
Parâmetromultimodal_input_bindingContratonull

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Envie o ID exato do modelo com messages.

O comprimento do contexto não é um limite de saída.

Um ficheiro de texto pode fornecer texto literal; as entradas de imagem/áudio/objeto de ficheiro exigem uma associação exata.

Tarifários

As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.

Modo rápido
Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado
Modo flex
Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado
Esforço máximo de raciocínio
Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)

Tarifas Ailoot

Preços por configuração

Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.

ConfiguraçãoTabela de tarifasTokens de contexto, mais deTokens de contexto, até ao limite inclusiveCusto
ConfiguraçãoTarifas base dos tokensTabela de tarifasTarifa baseTokens de contexto, mais de—Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.0132 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.03 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0006 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.0075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora $0.012 / 1K tokens
ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de0Tokens de contexto, até ao limite inclusive200 000Custo
Entrada · Tokens de entrada $0.0132 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.03 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0006 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.0075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora $0.012 / 1K tokens
ConfiguraçãoEscalão 2 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de200 000Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.0132 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.03 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0006 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.0075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora $0.024 / 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 →

Exemplos de pedidos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreaming em Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "anthropic/claude-sonnet-4.5", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='anthropic/claude-sonnet-4.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='anthropic/claude-sonnet-4.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Receber e guardar os resultados

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json ou SSE

Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Conserve cada opção com o conteúdo, as chamadas de ferramentas e o raciocínio. Em SSE, junte os deltas por índice de opção e ferramenta e mantenha o motivo final de conclusão e os dados de utilização.

Se for necessário verificar a resposta original

Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.

Campos da resposta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Erros e passos seguintes
RespostaCondiçãoPasso seguinte
Resposta400 · invalid_request_errorCondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidosPasso seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação.

Aliases

Aliases do modelo

Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-4.5

Aliases dos caminhos dos métodos

Use os caminhos dos métodos indicados acima.

IDs de chamada relacionados

anthropic/claude-sonnet-4.5

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages anthropic/claude-sonnet-4.5

anthropic/claude-sonnet-4.5

Anthropic /anthropic/claude-sonnet-4.5

Introdução

Claude Sonnet 4.5 é o modelo de texto e imagem da Anthropic para desenvolvimento de software, agentes complexos, utilização do computador e trabalho analítico. Suporta respostas diretas ou raciocínio aprofundado manual, com raciocínio entre chamadas de ferramentas no fluxo beta documentado.

Entradas aceites
Texto
Resultados
json · sse

Disponível no Ailoot · entradas e métodos

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Entrada
text
Saída
json, sse
Formato de saída
JSON ou SSE
CampoTipoRequisitoValores e limitesPredefinição
CampomodelTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
anthropic/claude-sonnet-4.5
Predefinição—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
user, assistant
Predefinição—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limitesPredefiniçãofalse
Combinações de materiais de entrada

Texto · Texto UTF-8

Cadeia de caracteres messages[].content

Parâmetros e ciclo de vida do método
ParâmetroContrato
Parâmetrocontent_typeContratoapplication/json
ParâmetrorequiredContratomodel, messages, max_tokens
Parâmetrooptional_controlsContratostream
Parâmetromaterial_typesContratotext
Parâmetrotext_file_materialContratoLeia o documento UTF-8 real e coloque o texto na entrada indicada ou na cadeia de conteúdo da mensagem.

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Tarifários

As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.

Modo rápido
Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado
Modo flex
Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado
Esforço máximo de raciocínio
Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)

Tarifas Ailoot

Preços por configuração

Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.

ConfiguraçãoTabela de tarifasTokens de contexto, mais deTokens de contexto, até ao limite inclusiveCusto
ConfiguraçãoTarifas base dos tokensTabela de tarifasTarifa baseTokens de contexto, mais de—Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.0132 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.03 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0006 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.0075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora $0.012 / 1K tokens
ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de0Tokens de contexto, até ao limite inclusive200 000Custo
Entrada · Tokens de entrada $0.0132 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.03 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0006 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.0075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora $0.012 / 1K tokens
ConfiguraçãoEscalão 2 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de200 000Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.0132 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.03 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0006 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.0075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora $0.024 / 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 →

Exemplos de pedidos

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corpo JSON mínimo completocurl · use o seu documento UTF-8Python · guarde o resultado completo
{
  "model": "anthropic/claude-sonnet-4.5",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'anthropic/claude-sonnet-4.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'anthropic/claude-sonnet-4.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Receber e guardar os resultados

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON ou SSE

Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Conserve todos os blocos de conteúdo, as assinaturas de raciocínio e os ID reais de utilização de ferramentas. Junte todos os deltas de blocos SSE; o primeiro bloco de texto não é a saída completa.

Se for necessário verificar a resposta original

Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.

Campos da resposta
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Erros e passos seguintes
RespostaCondiçãoPasso seguinte
Resposta400 · invalid_request_errorCondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidosPasso seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação.

Aliases

Aliases do modelo

Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-4.5

Aliases dos caminhos dos métodos

Use os caminhos dos métodos indicados acima.

IDs de chamada relacionados

anthropic/claude-sonnet-4.5

FAQ · Anthropic: Claude Sonnet 4.5
Que entradas e resultados estão disponíveis?

POST /v1/chat/completions · anthropic/claude-sonnet-4.5: text → text

POST /v1/messages · anthropic/claude-sonnet-4.5: text → json, sse

Que campos utiliza o pedido?

POST /v1/chat/completions · anthropic/claude-sonnet-4.5: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · anthropic/claude-sonnet-4.5: model, messages, max_tokens, stream

Que limites se aplicam?

POST /v1/chat/completions · anthropic/claude-sonnet-4.5: messages.min_items: 1

Mais detalhes

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