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Anthropic: Claude Haiku 4.5

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Anthropic: Claude Haiku 4.5

Claude 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.

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.

Quando a resposta a cada passo é importante

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.

Resposta comum e orçamento manual de raciocínio

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.

Materiais e limites da versão

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.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions claude-haiku-4-5-20251001-thinking

claude-haiku-4-5-20251001-thinking

Anthropic /claude-haiku-4-5-20251001-thinking

Introdução

Claude 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.

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
claude-haiku-4-5-20251001-thinking
Predefinição—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObrigatórioValores e limites
Número mínimo de elementos: 1
Predefinição—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Aplica-se quando: Conversação textual
Predefinição—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limitesPredefiniçãofalse
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
Parâmetrocontrol_scopeContratoConversação textual; stream é um booleano e tem false como predefinição.
Parâmetrooutput_modalitiesContratotext
Parâmetrohosted_operationsContratofalse
Parâmetromultimodal_input_bindingContratonull

Aliases do método: /chat/completions

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

Tarifas Ailoot

Preços por configuração

ConfiguraçãoTabela de tarifasCusto
ConfiguraçãoTarifas base dos tokensTabela de tarifasTarifa baseCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.002 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.01 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0002 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.0025 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 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 SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"claude-haiku-4-5-20251001-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="claude-haiku-4-5-20251001-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(result.to_dict(mode="json"))

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 claude-haiku-4-5-20251001-thinking

Aliases dos caminhos dos métodos

/chat/completions

IDs de chamada relacionados

claude-haiku-4-5-20251001-thinking

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

POST /v1/chat/completions · claude-haiku-4-5-20251001-thinking: text → text

Que campos utiliza o pedido?

POST /v1/chat/completions · claude-haiku-4-5-20251001-thinking: model, messages, stream

Que limites se aplicam?

POST /v1/chat/completions · claude-haiku-4-5-20251001-thinking: messages.min_items: 1

Mais detalhes

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