Anthropic: Claude Sonnet 4.5

Claude Sonnet 4.5 — модель Anthropic с текстом и изображениями на входе для разработки программ, сложных агентов, управления компьютером и аналитической работы. Она поддерживает прямые ответы или расширенное размышление с ручной настройкой, включая рассуждение между вызовами инструментов в документированном бета-процессе.

Ailoot Ultra · Чат OpenAI POST /v1/chat/completions claude-sonnet-4-5-20250929-thinking

О модели

Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.

Claude Sonnet 4.5 — версия Sonnet от Anthropic с акцентом на разработку программ, сложные агентные задачи и управление компьютером, с улучшениями в рассуждении и математике. Она принимает текст и изображения и генерирует текст. Описание выпуска выделяет длительную многошаговую работу, понимание кода и изменения на уровне проекта, а не одной изолированной функции. Полезное задание определяет нужное поведение, соответствующие исходные материалы и результат к передаче: предложенный патч, объяснение реализации, анализ документа или структурированный ответ.

Для работы с программой предоставьте ограничения проекта, соответствующие файлы или отрывки, наблюдаемую ошибку и конкретный пример ожидаемого результата. Запросите затронутый код и объяснение того, как предлагаемое изменение устраняет проблему, показанную этим примером. Производитель представляет модель как подходящую для создания агентов и прохождения задач разработки с инструментами. Окружающее приложение читает и меняет файлы, запускает команду или проверку и возвращает её фактический вывод; модель рассуждает на основе этих свидетельств. В итоговом отчёте отделяйте предложенное изменение от выполненной проверки.

Управление компьютером — отдельное применение визуальных и агентных возможностей. Выпуск Anthropic демонстрирует взаимодействие с браузером, переходы по страницам и работу с таблицами через подключённую среду. Визуальное задание может предоставлять снимок экрана, обозначать цель и определять разрешённые приложению действия. Затем приложение выполняет выбранное взаимодействие и возвращает изменённый экран или другой результат. Аналогично модель может готовить содержимое и код для документов, таблиц и слайдов, а среда создаёт готовый файл. Понимание текста и изображений не делает модель самостоятельным генератором изображений или аудио.

Точная спецификация производителя указывает контекстное окно в 200K токенов и до 64K токенов выхода. Граница надёжных знаний — январь 2025 года; она отличается от более поздней даты окончания обучающих данных на странице. В длинном входе ясно обозначайте границы документов, названия страниц, единицы и идентификаторы кода; оставляйте место для запрошенного ответа и рассуждения. Производитель также документирует учёт заполнения контекста для этой версии: поддерживаемый процесс отслеживает оставшееся место во время беседы. Это помогает вести длительную задачу в пределах окна и не заменяет его большей ёмкостью более поздней версии Sonnet.

Sonnet 4.5 поддерживает обычные ответы и расширенное размышление с ручной настройкой. В последнем режиме budget_tokens задаёт целевой объём внутреннего рассуждения перед видимым ответом. Документированный минимум — 1,024 токена; обычно бюджет должен быть меньше max_tokens, поскольку размышление и итоговый ответ делят общий объём генерации. Бюджет задаёт ориентир, а не обещает расход ровно такого числа токенов. В этой версии нет режима адаптивного размышления или управления усилием рассуждения, описанных для более поздних моделей Sonnet. Выбирайте нужную глубину анализа и оставляйте достаточный объём для полезного итогового ответа.

Бета-функция interleaved-thinking производителя позволяет Sonnet 4.5 рассуждать между вызовами инструментов в пределах одного хода, используя возвращённые наблюдения для выбора следующего шага. Для неё нужна документированная бета-функция в поддерживаемом процессе Messages. В этом случае бюджет размышления может превышать max_tokens, поскольку охватывает несколько блоков размышления в одном ходе ассистента. Возвращайте результаты инструментов с соответствующим содержимым размышления без изменений, включая его подпись; редактирование делает это содержимое недействительным. Поэтому исследовательская задача или отладка может чередовать предложенную проверку, фактический возвращённый результат и обновлённый анализ, не принимая текстовое предложение за выполненное действие.

Для визуальных материалов производитель поддерживает JPEG, PNG, GIF и WebP и использует только первый кадр анимации. Стандартная встроенная обработка изображений в этой версии имеет предел 1,568 пикселей по длинной стороне и 1,568 визуальных токенов; более крупные изображения уменьшаются. Руководство производителя допускает до 100 изображений в API-запросе для моделей с контекстом 200K, при этом ограничения изображений и общего размера запроса могут быть достигнуты раньше. По возможности помещайте изображения перед вопросом, обозначайте несколько изображений и сохраняйте мелкий текст или подписи диаграмм. Руководство рекомендует чёткие изображения и достаточный окружающий контекст для интерпретации видимой детали.

Редактирование контекста и инструмент памяти появились вместе с этой моделью для поддержки более длительных агентных процессов. Это поддерживаемые приложением способы сохранять полезное состояние или удалять старые материалы инструментов; они не дают безграничную память модели и не являются более поздней функцией серверного сокращения контекста. Для многоэтапной задачи сохраняйте уже принятые решения, открытый вопрос и свидетельства для следующего шага. Anthropic также описывает большую устойчивость к скрытым инструкциям во внешнем содержимом, отмечая, что классификаторы конкретной модели иногда могут отмечать безвредные материалы. Полезным результатом остаётся проверяемый материал с привязкой к предоставленным свидетельствам; точные режимы и ограничения Sonnet 4.5 следует отличать от более поздних выпусков.

Ailoot Ultra · Чат OpenAI POST /v1/chat/completions claude-sonnet-4-5-20250929-thinking

claude-sonnet-4-5-20250929-thinking

Anthropic /claude-sonnet-4-5-20250929-thinking

Начало

Допустимые входные данные: Текст
Результаты: Текст

Доступно в Ailoot · входные данные и методы

Ailoot Ultra · Чат OpenAI POST /v1/chat/completions

Входные данные: text
Результат: text
Выходной формат: json или SSE

Поле	Тип	Требование	Значения и ограничения	По умолчанию
Поле`model`	Тип`string`	ТребованиеОбязательно	Значения и ограничения claude-sonnet-4-5-20250929-thinking	По умолчанию—
Поле`messages`	Тип`message[]`	ТребованиеОбязательно	Значения и ограничения Минимум элементов: 1	По умолчанию—
Поле`messages[].role`	Тип`string`	ТребованиеОбязательно	Значения и ограничения Зависит от модели	По умолчанию—
Поле`messages[].content`	Тип`string`	ТребованиеНеобязательно	Значения и ограничения Применяется, когда: Текстовая беседа	По умолчанию—
Поле`stream`	Тип`boolean`	ТребованиеНеобязательно	Значения и ограничения	По умолчаниюfalse

Сочетания входных материалов

Текст · Текст UTF8

messages[].content

Параметры и жизненный цикл метода

Параметр	Контракт
Параметр`content_type`	Контрактapplication/json
Параметр`required`	Контрактmodel, messages
Параметр`material_types`	Контрактtext
Параметр`messages`	Контрактмассив сообщений со структурой role/content
Параметр`file_material`	Контрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него
Параметр`optional_controls`	Контрактstream
Параметр`control_scope`	КонтрактТекстовая беседа; stream — логическое значение, по умолчанию false.
Параметр`output_modalities`	Контрактtext
Параметр`hosted_operations`	Контрактfalse
Параметр`multimodal_input_binding`	Контрактnull

Псевдонимы метода: /chat/completions

Жизненный цикл: synchronous_or_streamed

Отправляйте точный ID модели вместе с messages.

Длина контекста не является пределом выхода.

Текстовый файл может передавать буквальный текст; входные изображения, аудио и файловые объекты требуют точной привязки.

Тарифы

Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.

Быстрый режим: Не указано При выборе быстрого режима
Режим flex: Не указано При выборе режима flex
Максимальная интенсивность рассуждений: Не указано При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)

Ставки Ailoot

Цены по конфигурациям

Конфигурация	Шкала ставок	Плата
КонфигурацияБазовые ставки за токены	Шкала ставокБазовая ставка	Плата Вход · Входные токены $0.006 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.03 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.0006 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0075 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов

Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →

Примеры запросов

Ailoot Ultra · Чат OpenAI

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-sonnet-4-5-20250929-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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

from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="claude-sonnet-4-5-20250929-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

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

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

Получить и сохранить результаты

Ailoot Ultra · Чат OpenAI

json или SSE

Сохраняйте все готовые результаты

Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.

Сохраняйте каждый вариант ответа с его содержимым, вызовами инструментов и рассуждениями. В SSE собирайте изменения по индексам варианта и инструмента, сохраняйте итоговую причину завершения и данные использования.

Если нужно проверить исходный ответ

Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.

Поля ответа

Поле	Тип
Поле`choices[].index`	Типinteger
Поле`choices[].message.content`	Типstring\|null
Поле`choices[].message.tool_calls`	Типtool_call[]
Поле`choices[].message.reasoning_content`	Типstring
Поле`choices[].message.reasoning_details`	Типobject\|array
Поле`choices[].finish_reason`	Типstring\|null
Поле`usage`	Типobject

Ошибки и дальнейшие шаги

Ответ	Условие	Следующий шаг
Ответ400 · `invalid_request_error`	УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра	Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание.

Псевдонимы

Псевдонимы моделей

Ailoot Ultra claude-sonnet-4-5-20250929-thinking

Псевдонимы путей метода

/chat/completions

Связанные ID для вызова

claude-sonnet-4-5-20250929-thinking

FAQ · Anthropic: Claude Sonnet 4.5

Какие входные данные и результаты доступны?: POST /v1/chat/completions · claude-sonnet-4-5-20250929-thinking: text → text
Какие поля использует запрос?: POST /v1/chat/completions · claude-sonnet-4-5-20250929-thinking: model, messages, stream
Какие ограничения действуют?: POST /v1/chat/completions · claude-sonnet-4-5-20250929-thinking: messages.min_items: 1

Anthropic: Claude Sonnet 4.5