Claude Sonnet 5.5 är inriktad på tydligt definierade uppgifter: skriva kod, korrigera fel, analysera information och framställa professionellt material. Enligt Anthropic är modellen utformad för snabba iterationer där resultatet kan granskas, preciseras och arbetet fortsätta. Presentationen framhåller särskilt klart språk, prydlig dokumentutformning och uppmärksamhet på gränssnittsdesign.
Uppgiften kan förena materialläsning med framställning av slutligt innehåll. Ett beskrivet scenario är att analysera ett företags kvartalsmaterial och transkriptionen av ett anförande och sedan ta fram en presentation med angiven utformning. Modellen kan hjälpa till med dokument, kalkylblad och presentationsbilder genom tillhandahållna verktyg. Den färdiga filen produceras av applikationens miljö.
Modellen tar emot text och bilder och ger sitt eget svar som text. Den kan koppla visuell information till textinstruktionen och stödja långvarigt flerstegsarbete. Grafer, tabeller och dokumentsidor ger analysmaterial. Ytterligare åtgärder med filer och gränssnitt kräver applikationens verktyg.
Tillverkarens format för vanlig visuell indata är JPEG/PNG/GIF/WebP, med den första bildrutan från animationer. Vid modellens egen bildanalys är långsidan 2576 pixlar och antalet visuella token 4784. Stora bilder skalas ned före analysen. Stöd för filer och parametrar beror på applikationens metod.
Kontextfönstret är 1 miljon token och maximalt svar i vanligt läge 128 tusen token. Den tillförlitliga gränsen för de inbyggda kunskaperna är juni 2026. Tillverkaren erbjuder ändring av arbetsinsats och tillgängliga verktyg under samtalet samt komprimering av historiken på begäran. Funktionerna kräver miljöstöd. Om applikationen återför bevarade resonemang läser Sonnet 5.5 sina egna block, block från Sonnet 5, Opus 4.8, Haiku 4.5 och tidigare modeller. Block från Opus 5, Opus 5.5, Fable och Mythos är inkompatibla. Möjligheten att överföra dess block till en annan modell beror på det specifika paret och metodstödet. Inkompatibla block utesluts och följande turer genomförs utan tidigare resonemang. Ändringar av tidiga meddelanden, systeminstruktionen eller tidigare verktygsdefinitioner kan bryta blockens koppling och vid kontroll leda till att anropet avvisas eller berörda block utesluts.
Standardläget är adaptivt resonemang med effort satt till high. Fem arbetsinsatsnivåer finns: low, medium, high, xhigh och max. För en tydligt definierad agentuppgift rekommenderar Anthropic att börja med medium, för svårare och längre arbete med high. Lämplig nivå avgörs av uppgiften och önskad detaljnivå.
Det separata läget between_tools tar bort föregående resonemang före den första åtgärden och behåller det mellan verktygsanrop. Det stöds bara med low, medium och high. För xhigh och max krävs det adaptiva läget. Fullständig avstängning av resonemang och manuell budget för extended thinking stöds inte i Sonnet 5.5.
Om metoden stöder verktygsstyrning tillåts automatiskt val auto och avstängning none. Tillverkarens modell stöder inte de tvingade varianterna: krav på vilket verktyg som helst (any) eller ett bestämt namngivet verktyg (tool). I läget between_tools kan arbetsinsatsen inte ändras under samtalet. I det vanliga adaptiva läget erbjuder tillverkaren en sådan inställning. Arbete med verktygsresultat kräver att en sammanhängande historik bevaras.
I en metod som stöder inställningarna accepteras inte avvikande värden för temperature, top_p och top_k. Önskat format och svarskaraktär anges i instruktionen.
Det uppdaterade sättet att dela upp text i token behåller i denna version egenskaperna från generationen Sonnet 5. För att förutse anropets storlek behöver materialets innehåll beaktas, inte bara antalet tecken. Vanlig utveckling och forskningsuppgifter hör till modellens huvudsakliga användningsområden, men vissa känsliga förfrågningar begränsas av skyddsmekanismer.
", "aboutText": "### Vardagsarbete med en tydlig uppgift\n\nClaude Sonnet 5.5 är inriktad på tydligt definierade uppgifter: skriva kod, korrigera fel, analysera information och framställa professionellt material. Enligt Anthropic är modellen utformad för snabba iterationer där resultatet kan granskas, preciseras och arbetet fortsätta. Presentationen framhåller särskilt klart språk, prydlig dokumentutformning och uppmärksamhet på gränssnittsdesign.\n\nUppgiften kan förena materialläsning med framställning av slutligt innehåll. Ett beskrivet scenario är att analysera ett företags kvartalsmaterial och transkriptionen av ett anförande och sedan ta fram en presentation med angiven utformning. Modellen kan hjälpa till med dokument, kalkylblad och presentationsbilder genom tillhandahållna verktyg. Den färdiga filen produceras av applikationens miljö.\n\n### Visuellt material och fortsatt arbete\n\nModellen tar emot **text och bilder** och ger sitt eget svar som **text**. Den kan koppla visuell information till textinstruktionen och stödja långvarigt flerstegsarbete. Grafer, tabeller och dokumentsidor ger analysmaterial. Ytterligare åtgärder med filer och gränssnitt kräver applikationens verktyg.\n\nTillverkarens format för vanlig visuell indata är JPEG/PNG/GIF/WebP, med den första bildrutan från animationer. Vid modellens egen bildanalys är långsidan 2576 pixlar och antalet visuella token 4784. Stora bilder skalas ned före analysen. Stöd för filer och parametrar beror på applikationens metod.\n\nKontextfönstret är **1 miljon token** och maximalt svar i vanligt läge **128 tusen token**. Den tillförlitliga gränsen för de inbyggda kunskaperna är **juni 2026**. Tillverkaren erbjuder ändring av arbetsinsats och tillgängliga verktyg under samtalet samt komprimering av historiken på begäran. Funktionerna kräver miljöstöd. Om applikationen återför bevarade resonemang läser Sonnet 5.5 sina egna block, block från Sonnet 5, Opus 4.8, Haiku 4.5 och tidigare modeller. Block från Opus 5, Opus 5.5, Fable och Mythos är inkompatibla. Möjligheten att överföra dess block till en annan modell beror på det specifika paret och metodstödet. Inkompatibla block utesluts och följande turer genomförs utan tidigare resonemang. Ändringar av tidiga meddelanden, systeminstruktionen eller tidigare verktygsdefinitioner kan bryta blockens koppling och vid kontroll leda till att anropet avvisas eller berörda block utesluts.\n\n### Adaptivt resonemang och arbete mellan verktyg\n\nStandardläget är adaptivt resonemang med `effort` satt till `high`. Fem arbetsinsatsnivåer finns: `low`, `medium`, `high`, `xhigh` och `max`. För en tydligt definierad agentuppgift rekommenderar Anthropic att börja med `medium`, för svårare och längre arbete med `high`. Lämplig nivå avgörs av uppgiften och önskad detaljnivå.\n\nDet separata läget `between_tools` tar bort föregående resonemang före den första åtgärden och behåller det mellan verktygsanrop. Det stöds bara med `low`, `medium` och `high`. För `xhigh` och `max` krävs det adaptiva läget. Fullständig avstängning av resonemang och manuell budget för extended thinking stöds inte i Sonnet 5.5.\n\n### Exakta utförandevillkor\n\nOm metoden stöder verktygsstyrning tillåts automatiskt val `auto` och avstängning `none`. Tillverkarens modell stöder inte de tvingade varianterna: krav på vilket verktyg som helst (`any`) eller ett bestämt namngivet verktyg (`tool`). I läget `between_tools` kan arbetsinsatsen inte ändras under samtalet. I det vanliga adaptiva läget erbjuder tillverkaren en sådan inställning. Arbete med verktygsresultat kräver att en sammanhängande historik bevaras.\n\nI en metod som stöder inställningarna accepteras inte avvikande värden för `temperature`, `top_p` och `top_k`. Önskat format och svarskaraktär anges i instruktionen.\n\nDet uppdaterade sättet att dela upp text i token behåller i denna version egenskaperna från generationen Sonnet 5. För att förutse anropets storlek behöver materialets innehåll beaktas, inte bara antalet tecken. Vanlig utveckling och forskningsuppgifter hör till modellens huvudsakliga användningsområden, men vissa känsliga förfrågningar begränsas av skyddsmekanismer.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tekniskt exempel på engelska
Turn quarterly notes into slide copy\n\nPrepare four slide outlines from these quarterly notes: revenue rose from 8 to 10 million; support backlog rose from 120 to 210 tickets; two enterprise renewals are undecided. Audience: team leads. Give each slide one headline and three short bullets, ending with decisions needed. Keep supplied numbers exact.Four numbered slide outlines with a headline, three bullets and explicit decisions to resolve.Check that revenue growth is not presented as resolving the backlog or the undecided renewals.claude-sonnet-5-5Claude Sonnet 5.5 är avsedd för tydligt definierade uppgifter inom utveckling, analys och dokumentframställning. Lägger vikt vid klart språk, visuell utformning och stegvis arbete med verktyg.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Claude Sonnet 5.5 är inriktad på tydligt definierade uppgifter: skriva kod, korrigera fel, analysera information och framställa professionellt material. Enligt Anthropic är modellen utformad för snabba iterationer där resultatet kan granskas, preciseras och arbetet fortsätta. Presentationen framhåller särskilt klart språk, prydlig dokumentutformning och uppmärksamhet på gränssnittsdesign.
Uppgiften kan förena materialläsning med framställning av slutligt innehåll. Ett beskrivet scenario är att analysera ett företags kvartalsmaterial och transkriptionen av ett anförande och sedan ta fram en presentation med angiven utformning. Modellen kan hjälpa till med dokument, kalkylblad och presentationsbilder genom tillhandahållna verktyg. Den färdiga filen produceras av applikationens miljö.
Modellen tar emot text och bilder och ger sitt eget svar som text. Den kan koppla visuell information till textinstruktionen och stödja långvarigt flerstegsarbete. Grafer, tabeller och dokumentsidor ger analysmaterial. Ytterligare åtgärder med filer och gränssnitt kräver applikationens verktyg.
Tillverkarens format för vanlig visuell indata är JPEG/PNG/GIF/WebP, med den första bildrutan från animationer. Vid modellens egen bildanalys är långsidan 2576 pixlar och antalet visuella token 4784. Stora bilder skalas ned före analysen. Stöd för filer och parametrar beror på applikationens metod.
Kontextfönstret är 1 miljon token och maximalt svar i vanligt läge 128 tusen token. Den tillförlitliga gränsen för de inbyggda kunskaperna är juni 2026. Tillverkaren erbjuder ändring av arbetsinsats och tillgängliga verktyg under samtalet samt komprimering av historiken på begäran. Funktionerna kräver miljöstöd. Om applikationen återför bevarade resonemang läser Sonnet 5.5 sina egna block, block från Sonnet 5, Opus 4.8, Haiku 4.5 och tidigare modeller. Block från Opus 5, Opus 5.5, Fable och Mythos är inkompatibla. Möjligheten att överföra dess block till en annan modell beror på det specifika paret och metodstödet. Inkompatibla block utesluts och följande turer genomförs utan tidigare resonemang. Ändringar av tidiga meddelanden, systeminstruktionen eller tidigare verktygsdefinitioner kan bryta blockens koppling och vid kontroll leda till att anropet avvisas eller berörda block utesluts.
Standardläget är adaptivt resonemang med effort satt till high. Fem arbetsinsatsnivåer finns: low, medium, high, xhigh och max. För en tydligt definierad agentuppgift rekommenderar Anthropic att börja med medium, för svårare och längre arbete med high. Lämplig nivå avgörs av uppgiften och önskad detaljnivå.
Det separata läget between_tools tar bort föregående resonemang före den första åtgärden och behåller det mellan verktygsanrop. Det stöds bara med low, medium och high. För xhigh och max krävs det adaptiva läget. Fullständig avstängning av resonemang och manuell budget för extended thinking stöds inte i Sonnet 5.5.
Om metoden stöder verktygsstyrning tillåts automatiskt val auto och avstängning none. Tillverkarens modell stöder inte de tvingade varianterna: krav på vilket verktyg som helst (any) eller ett bestämt namngivet verktyg (tool). I läget between_tools kan arbetsinsatsen inte ändras under samtalet. I det vanliga adaptiva läget erbjuder tillverkaren en sådan inställning. Arbete med verktygsresultat kräver att en sammanhängande historik bevaras.
I en metod som stöder inställningarna accepteras inte avvikande värden för temperature, top_p och top_k. Önskat format och svarskaraktär anges i instruktionen.
Det uppdaterade sättet att dela upp text i token behåller i denna version egenskaperna från generationen Sonnet 5. För att förutse anropets storlek behöver materialets innehåll beaktas, inte bara antalet tecken. Vanlig utveckling och forskningsuppgifter hör till modellens huvudsakliga användningsområden, men vissa känsliga förfrågningar begränsas av skyddsmekanismer.
POST /v1/messagestext, imagetext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser claude-sonnet-5-5 | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring|content_block[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältsystem | Typstring|content_block[] | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minimum: 1 Gränsen gäller för: den exakta gränsen för den valda modellen/det valda kortet | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Fälttemperature | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttop_p | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältstop_sequences | Typstring[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools | Typtool[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].name | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: verktyg har tillhandahållits | Standard— |
Fälttools[].description | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttools[].input_schema | TypJSON_schema | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttool_choice | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältthinking.type | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältthinking.budget_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältoutput_config.effort | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmetadata | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältcache_control | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Text · UTF8-text
messages[].content eller ett type=text-block
Text + bild
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} eller källa type=url
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametermaterial_types | Avtaltext, image |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalnull |
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parametertext_file_material | Avtalfaktiskt UTF-8-innehåll infogat som text; fil-ID:n/URLs kräver separat, exakt definierat stöd |
Livscykel: exact retained published method
Metodernas strukturer och ID:n är exakta; leverantörens funktioner är åtskilda från att begäran tillåts.
POST /v1/messagesAiloot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
Referensprislistor på modellnivå ändrar inte metodval, prisuppgifter eller avgifter. Aktiva avgifter använder priserna för den valda Ailoot-metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationOpenAI Chat · Grundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.02 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.005 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.008 / 1K token |
| KonfigurationOpenAI Chat · Nivå 1 baserad på begärans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.02 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.005 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.008 / 1K token |
| KonfigurationAnthropic Messages · Grundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.02 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.005 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.008 / 1K token |
| KonfigurationAnthropic Messages · Nivå 1 baserad på begärans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.02 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.005 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.008 / 1K token |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-sonnet-5-5", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-sonnet-5-5", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="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\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="claude-sonnet-5-5",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "claude-sonnet-5-5",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n 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;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='claude-sonnet-5-5',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll alla innehållsblock, resonemangssignaturer och faktiska ID:n för verktygsanvändning. Sätt samman alla SSE-deltauppdateringar för blocken; ett första textblock är inte hela utdata.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältid | Typstring |
Fältmodel | Typstring |
Fältcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Fältstop_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot claude-sonnet-5-5
Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest, claude-sonnet-5-5
claude-sonnet-5-5Claude Sonnet 5.5 är avsedd för tydligt definierade uppgifter inom utveckling, analys och dokumentframställning. Lägger vikt vid klart språk, visuell utformning och stegvis arbete med verktyg.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Claude Sonnet 5.5 är inriktad på tydligt definierade uppgifter: skriva kod, korrigera fel, analysera information och framställa professionellt material. Enligt Anthropic är modellen utformad för snabba iterationer där resultatet kan granskas, preciseras och arbetet fortsätta. Presentationen framhåller särskilt klart språk, prydlig dokumentutformning och uppmärksamhet på gränssnittsdesign.
Uppgiften kan förena materialläsning med framställning av slutligt innehåll. Ett beskrivet scenario är att analysera ett företags kvartalsmaterial och transkriptionen av ett anförande och sedan ta fram en presentation med angiven utformning. Modellen kan hjälpa till med dokument, kalkylblad och presentationsbilder genom tillhandahållna verktyg. Den färdiga filen produceras av applikationens miljö.
Modellen tar emot text och bilder och ger sitt eget svar som text. Den kan koppla visuell information till textinstruktionen och stödja långvarigt flerstegsarbete. Grafer, tabeller och dokumentsidor ger analysmaterial. Ytterligare åtgärder med filer och gränssnitt kräver applikationens verktyg.
Tillverkarens format för vanlig visuell indata är JPEG/PNG/GIF/WebP, med den första bildrutan från animationer. Vid modellens egen bildanalys är långsidan 2576 pixlar och antalet visuella token 4784. Stora bilder skalas ned före analysen. Stöd för filer och parametrar beror på applikationens metod.
Kontextfönstret är 1 miljon token och maximalt svar i vanligt läge 128 tusen token. Den tillförlitliga gränsen för de inbyggda kunskaperna är juni 2026. Tillverkaren erbjuder ändring av arbetsinsats och tillgängliga verktyg under samtalet samt komprimering av historiken på begäran. Funktionerna kräver miljöstöd. Om applikationen återför bevarade resonemang läser Sonnet 5.5 sina egna block, block från Sonnet 5, Opus 4.8, Haiku 4.5 och tidigare modeller. Block från Opus 5, Opus 5.5, Fable och Mythos är inkompatibla. Möjligheten att överföra dess block till en annan modell beror på det specifika paret och metodstödet. Inkompatibla block utesluts och följande turer genomförs utan tidigare resonemang. Ändringar av tidiga meddelanden, systeminstruktionen eller tidigare verktygsdefinitioner kan bryta blockens koppling och vid kontroll leda till att anropet avvisas eller berörda block utesluts.
Standardläget är adaptivt resonemang med effort satt till high. Fem arbetsinsatsnivåer finns: low, medium, high, xhigh och max. För en tydligt definierad agentuppgift rekommenderar Anthropic att börja med medium, för svårare och längre arbete med high. Lämplig nivå avgörs av uppgiften och önskad detaljnivå.
Det separata läget between_tools tar bort föregående resonemang före den första åtgärden och behåller det mellan verktygsanrop. Det stöds bara med low, medium och high. För xhigh och max krävs det adaptiva läget. Fullständig avstängning av resonemang och manuell budget för extended thinking stöds inte i Sonnet 5.5.
Om metoden stöder verktygsstyrning tillåts automatiskt val auto och avstängning none. Tillverkarens modell stöder inte de tvingade varianterna: krav på vilket verktyg som helst (any) eller ett bestämt namngivet verktyg (tool). I läget between_tools kan arbetsinsatsen inte ändras under samtalet. I det vanliga adaptiva läget erbjuder tillverkaren en sådan inställning. Arbete med verktygsresultat kräver att en sammanhängande historik bevaras.
I en metod som stöder inställningarna accepteras inte avvikande värden för temperature, top_p och top_k. Önskat format och svarskaraktär anges i instruktionen.
Det uppdaterade sättet att dela upp text i token behåller i denna version egenskaperna från generationen Sonnet 5. För att förutse anropets storlek behöver materialets innehåll beaktas, inte bara antalet tecken. Vanlig utveckling och forskningsuppgifter hör till modellens huvudsakliga användningsområden, men vissa känsliga förfrågningar begränsas av skyddsmekanismer.
POST /v1/responsestext, imagetext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser claude-sonnet-5-5 | Standard— |
Fältinput | Typstring|input_item[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältinstructions | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältinput[].type | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser message, reasoning, function_call, function_call_output | Standard— |
Fältinput[].content | Typstring|content_part[] | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältinput[].call_id | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: function_call_output; behåll det faktiska returnerade call_id | Standard— |
Fältinput[].output | Typstring|content_part[] | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: function_call_output | Standard— |
Fältmax_output_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Fälttemperature | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttop_p | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools | Typtool[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttool_choice | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältparallel_tool_calls | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning.effort | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning.summary | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttext.format | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttext.verbosity | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältinclude | Typstring[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältstore | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältprevious_response_id | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser ID-krav: Endast ett faktiskt svars-ID från en fortsättning som stöds Beror på modellen | Standard— |
Fältservice_tier | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältprompt_cache_key | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältprompt_cache_options | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Text · UTF8-text
indatatext eller en input_text-del
Text + bild
{type:input_image,image_url}
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametermaterial_types | Avtaltext, image |
Parameterrequired | Avtalmodel, input |
Parameteroptional_controls | Avtalnull |
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parametertext_file_material | Avtalfaktiskt UTF-8-innehåll infogat som text; fil-ID:n/URLs kräver separat, exakt definierat stöd |
Livscykel: exact retained published method
Metodernas strukturer och ID:n är exakta; leverantörens funktioner är åtskilda från att begäran tillåts.
POST /v1/responsesAiloot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
Referensprislistor på modellnivå ändrar inte metodval, prisuppgifter eller avgifter. Aktiva avgifter använder priserna för den valda Ailoot-metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationOpenAI Chat · Grundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.02 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.005 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.008 / 1K token |
| KonfigurationOpenAI Chat · Nivå 1 baserad på begärans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.02 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.005 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.008 / 1K token |
| KonfigurationAnthropic Messages · Grundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.02 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.005 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.008 / 1K token |
| KonfigurationAnthropic Messages · Nivå 1 baserad på begärans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.02 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.005 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.008 / 1K token |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-sonnet-5-5", "input": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-sonnet-5-5", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="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\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nresp = client.responses.create(model="claude-sonnet-5-5", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.responses.create({ model: "claude-sonnet-5-5", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n 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;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nwith client.responses.stream(model="claude-sonnet-5-5", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_response()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll varje utdatapost och innehållsdel, det faktiska call_id för funktionen, krypterat resonemang och användningsuppgifter. Bevara vid strömning den fullständiga identiteten för händelsen/posten.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältid | Typstring |
Fältstatus | Typstring |
Fältoutput[] | Typmessage|reasoning|function_call|other item |
Fältoutput[].content[] | Typcontent part |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot claude-sonnet-5-5
Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest, claude-sonnet-5-5
claude-sonnet-5-5Claude Sonnet 5.5 är avsedd för tydligt definierade uppgifter inom utveckling, analys och dokumentframställning. Lägger vikt vid klart språk, visuell utformning och stegvis arbete med verktyg.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Claude Sonnet 5.5 är inriktad på tydligt definierade uppgifter: skriva kod, korrigera fel, analysera information och framställa professionellt material. Enligt Anthropic är modellen utformad för snabba iterationer där resultatet kan granskas, preciseras och arbetet fortsätta. Presentationen framhåller särskilt klart språk, prydlig dokumentutformning och uppmärksamhet på gränssnittsdesign.
Uppgiften kan förena materialläsning med framställning av slutligt innehåll. Ett beskrivet scenario är att analysera ett företags kvartalsmaterial och transkriptionen av ett anförande och sedan ta fram en presentation med angiven utformning. Modellen kan hjälpa till med dokument, kalkylblad och presentationsbilder genom tillhandahållna verktyg. Den färdiga filen produceras av applikationens miljö.
Modellen tar emot text och bilder och ger sitt eget svar som text. Den kan koppla visuell information till textinstruktionen och stödja långvarigt flerstegsarbete. Grafer, tabeller och dokumentsidor ger analysmaterial. Ytterligare åtgärder med filer och gränssnitt kräver applikationens verktyg.
Tillverkarens format för vanlig visuell indata är JPEG/PNG/GIF/WebP, med den första bildrutan från animationer. Vid modellens egen bildanalys är långsidan 2576 pixlar och antalet visuella token 4784. Stora bilder skalas ned före analysen. Stöd för filer och parametrar beror på applikationens metod.
Kontextfönstret är 1 miljon token och maximalt svar i vanligt läge 128 tusen token. Den tillförlitliga gränsen för de inbyggda kunskaperna är juni 2026. Tillverkaren erbjuder ändring av arbetsinsats och tillgängliga verktyg under samtalet samt komprimering av historiken på begäran. Funktionerna kräver miljöstöd. Om applikationen återför bevarade resonemang läser Sonnet 5.5 sina egna block, block från Sonnet 5, Opus 4.8, Haiku 4.5 och tidigare modeller. Block från Opus 5, Opus 5.5, Fable och Mythos är inkompatibla. Möjligheten att överföra dess block till en annan modell beror på det specifika paret och metodstödet. Inkompatibla block utesluts och följande turer genomförs utan tidigare resonemang. Ändringar av tidiga meddelanden, systeminstruktionen eller tidigare verktygsdefinitioner kan bryta blockens koppling och vid kontroll leda till att anropet avvisas eller berörda block utesluts.
Standardläget är adaptivt resonemang med effort satt till high. Fem arbetsinsatsnivåer finns: low, medium, high, xhigh och max. För en tydligt definierad agentuppgift rekommenderar Anthropic att börja med medium, för svårare och längre arbete med high. Lämplig nivå avgörs av uppgiften och önskad detaljnivå.
Det separata läget between_tools tar bort föregående resonemang före den första åtgärden och behåller det mellan verktygsanrop. Det stöds bara med low, medium och high. För xhigh och max krävs det adaptiva läget. Fullständig avstängning av resonemang och manuell budget för extended thinking stöds inte i Sonnet 5.5.
Om metoden stöder verktygsstyrning tillåts automatiskt val auto och avstängning none. Tillverkarens modell stöder inte de tvingade varianterna: krav på vilket verktyg som helst (any) eller ett bestämt namngivet verktyg (tool). I läget between_tools kan arbetsinsatsen inte ändras under samtalet. I det vanliga adaptiva läget erbjuder tillverkaren en sådan inställning. Arbete med verktygsresultat kräver att en sammanhängande historik bevaras.
I en metod som stöder inställningarna accepteras inte avvikande värden för temperature, top_p och top_k. Önskat format och svarskaraktär anges i instruktionen.
Det uppdaterade sättet att dela upp text i token behåller i denna version egenskaperna från generationen Sonnet 5. För att förutse anropets storlek behöver materialets innehåll beaktas, inte bara antalet tecken. Vanlig utveckling och forskningsuppgifter hör till modellens huvudsakliga användningsområden, men vissa känsliga förfrågningar begränsas av skyddsmekanismer.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser claude-sonnet-5-5 | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Exempel: system, user, assistant, tool, function Villkor: Dessa roller representeras uttryckligen av källkodens kompatibilitetstyper; den exakta rolluppsättningen är fortfarande modellspecifik. Beror på modellen | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_call_id | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t | Standard— |
Fältmessages[].name | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_content | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_details | Typobject|array | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_completion_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Fältstream_options.include_usage | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttemperature | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttop_p | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältstop | Typstring|string[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools | Typfunction_tool[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].type | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].function.name | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits | Standard— |
Fälttools[].function.description | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttools[].function.parameters | TypJSON_schema | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttool_choice | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältparallel_tool_calls | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältresponse_format | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning_effort | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältservice_tier | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältinstructions | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Kompatibilitetsfält | Standard— |
Fältfunctions | Typfunction[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältfunction_call | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältprompt_cache_options | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Text · UTF8-text
messages[].content
Text + bild
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametermaterial_types | Avtaltext, image |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages |
Parameteroptional_controls | Avtalnull |
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parametertext_file_material | Avtalfaktiskt UTF-8-innehåll infogat som text; fil-ID:n/URLs kräver separat, exakt definierat stöd |
Livscykel: exact retained published method
Metodernas strukturer och ID:n är exakta; leverantörens funktioner är åtskilda från att begäran tillåts.
POST /v1/chat/completionsAiloot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
Referensprislistor på modellnivå ändrar inte metodval, prisuppgifter eller avgifter. Aktiva avgifter använder priserna för den valda Ailoot-metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationOpenAI Chat · Grundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.02 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.005 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.008 / 1K token |
| KonfigurationOpenAI Chat · Nivå 1 baserad på begärans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.02 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.005 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.008 / 1K token |
| KonfigurationAnthropic Messages · Grundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.02 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.005 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.008 / 1K token |
| KonfigurationAnthropic Messages · Nivå 1 baserad på begärans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.02 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.005 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.008 / 1K token |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-sonnet-5-5", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-sonnet-5-5", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="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\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="claude-sonnet-5-5",\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "claude-sonnet-5-5",\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n 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;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='claude-sonnet-5-5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll varje svarsalternativ och dess innehåll/verktygsanrop/resonemang. Sätt i SSE samman deltauppdateringar efter svarsalternativets/verktygets index och behåll den slutliga avslutsorsaken och användningsuppgifterna.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältchoices[].index | Typinteger |
Fältchoices[].message.content | Typstring|null |
Fältchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Fältchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Fältchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Fältchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot claude-sonnet-5-5
Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest, claude-sonnet-5-5
anthropic/claude-sonnet-5.5Claude Sonnet 5.5 är avsedd för tydligt definierade uppgifter inom utveckling, analys och dokumentframställning. Lägger vikt vid klart språk, visuell utformning och stegvis arbete med verktyg.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Claude Sonnet 5.5 är inriktad på tydligt definierade uppgifter: skriva kod, korrigera fel, analysera information och framställa professionellt material. Enligt Anthropic är modellen utformad för snabba iterationer där resultatet kan granskas, preciseras och arbetet fortsätta. Presentationen framhåller särskilt klart språk, prydlig dokumentutformning och uppmärksamhet på gränssnittsdesign.
Uppgiften kan förena materialläsning med framställning av slutligt innehåll. Ett beskrivet scenario är att analysera ett företags kvartalsmaterial och transkriptionen av ett anförande och sedan ta fram en presentation med angiven utformning. Modellen kan hjälpa till med dokument, kalkylblad och presentationsbilder genom tillhandahållna verktyg. Den färdiga filen produceras av applikationens miljö.
Modellen tar emot text och bilder och ger sitt eget svar som text. Den kan koppla visuell information till textinstruktionen och stödja långvarigt flerstegsarbete. Grafer, tabeller och dokumentsidor ger analysmaterial. Ytterligare åtgärder med filer och gränssnitt kräver applikationens verktyg.
Tillverkarens format för vanlig visuell indata är JPEG/PNG/GIF/WebP, med den första bildrutan från animationer. Vid modellens egen bildanalys är långsidan 2576 pixlar och antalet visuella token 4784. Stora bilder skalas ned före analysen. Stöd för filer och parametrar beror på applikationens metod.
Kontextfönstret är 1 miljon token och maximalt svar i vanligt läge 128 tusen token. Den tillförlitliga gränsen för de inbyggda kunskaperna är juni 2026. Tillverkaren erbjuder ändring av arbetsinsats och tillgängliga verktyg under samtalet samt komprimering av historiken på begäran. Funktionerna kräver miljöstöd. Om applikationen återför bevarade resonemang läser Sonnet 5.5 sina egna block, block från Sonnet 5, Opus 4.8, Haiku 4.5 och tidigare modeller. Block från Opus 5, Opus 5.5, Fable och Mythos är inkompatibla. Möjligheten att överföra dess block till en annan modell beror på det specifika paret och metodstödet. Inkompatibla block utesluts och följande turer genomförs utan tidigare resonemang. Ändringar av tidiga meddelanden, systeminstruktionen eller tidigare verktygsdefinitioner kan bryta blockens koppling och vid kontroll leda till att anropet avvisas eller berörda block utesluts.
Standardläget är adaptivt resonemang med effort satt till high. Fem arbetsinsatsnivåer finns: low, medium, high, xhigh och max. För en tydligt definierad agentuppgift rekommenderar Anthropic att börja med medium, för svårare och längre arbete med high. Lämplig nivå avgörs av uppgiften och önskad detaljnivå.
Det separata läget between_tools tar bort föregående resonemang före den första åtgärden och behåller det mellan verktygsanrop. Det stöds bara med low, medium och high. För xhigh och max krävs det adaptiva läget. Fullständig avstängning av resonemang och manuell budget för extended thinking stöds inte i Sonnet 5.5.
Om metoden stöder verktygsstyrning tillåts automatiskt val auto och avstängning none. Tillverkarens modell stöder inte de tvingade varianterna: krav på vilket verktyg som helst (any) eller ett bestämt namngivet verktyg (tool). I läget between_tools kan arbetsinsatsen inte ändras under samtalet. I det vanliga adaptiva läget erbjuder tillverkaren en sådan inställning. Arbete med verktygsresultat kräver att en sammanhängande historik bevaras.
I en metod som stöder inställningarna accepteras inte avvikande värden för temperature, top_p och top_k. Önskat format och svarskaraktär anges i instruktionen.
Det uppdaterade sättet att dela upp text i token behåller i denna version egenskaperna från generationen Sonnet 5. För att förutse anropets storlek behöver materialets innehåll beaktas, inte bara antalet tecken. Vanlig utveckling och forskningsuppgifter hör till modellens huvudsakliga användningsområden, men vissa känsliga förfrågningar begränsas av skyddsmekanismer.
POST /v1/chat/completionstexttext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser anthropic/claude-sonnet-5.5 | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Exempel: system, user, assistant, tool, function Villkor: Dessa roller representeras uttryckligen av källkodens kompatibilitetstyper; den exakta rolluppsättningen är fortfarande modellspecifik. Beror på modellen | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_call_id | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t | Standard— |
Fältmessages[].name | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_content | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_details | Typobject|array | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_completion_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Fältstream_options.include_usage | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttemperature | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttop_p | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältstop | Typstring|string[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools | Typfunction_tool[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].type | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser function Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].function.name | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits | Standard— |
Fälttools[].function.description | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttools[].function.parameters | TypJSON_schema | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttool_choice | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältparallel_tool_calls | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältresponse_format | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning_effort | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältservice_tier | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältinstructions | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Kompatibilitetsfält | Standard— |
Fältfunctions | Typfunction[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältfunction_call | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältprompt_cache_options | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmodalities | Typstring[] | KravValfritt | Värden & gränser text | Standard— |
Fältprovider | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt | Standard— |
Fältcache_control.ttl | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: 1h avvisas på de faktiska platserna för promptcache | Standard— |
Text · UTF8-text
messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametermessages | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content |
Parameterfile_material | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds |
Parameteroptional_controls | Avtalstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Avtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg |
Parameteroutput_modalities | Avtaltext |
Parameterhosted_operations | Avtalfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalnull |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Skicka det exakta modell-ID:t tillsammans med messages.
Kontextlängden är inte en utdatagräns.
En textfil kan tillhandahålla bokstavlig text; bild-/ljud-/filobjektsindata kräver exakt bindning.
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.02 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.005 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.008 / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.02 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.005 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.008 / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "anthropic/claude-sonnet-5.5", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='anthropic/claude-sonnet-5.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='anthropic/claude-sonnet-5.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll varje svarsalternativ och dess innehåll/verktygsanrop/resonemang. Sätt i SSE samman deltauppdateringar efter svarsalternativets/verktygets index och behåll den slutliga avslutsorsaken och användningsuppgifterna.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältchoices[].index | Typinteger |
Fältchoices[].message.content | Typstring|null |
Fältchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Fältchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Fältchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Fältchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot claude-sonnet-5-5
Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest, claude-sonnet-5-5
anthropic/claude-sonnet-5.5Claude Sonnet 5.5 är avsedd för tydligt definierade uppgifter inom utveckling, analys och dokumentframställning. Lägger vikt vid klart språk, visuell utformning och stegvis arbete med verktyg.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Claude Sonnet 5.5 är inriktad på tydligt definierade uppgifter: skriva kod, korrigera fel, analysera information och framställa professionellt material. Enligt Anthropic är modellen utformad för snabba iterationer där resultatet kan granskas, preciseras och arbetet fortsätta. Presentationen framhåller särskilt klart språk, prydlig dokumentutformning och uppmärksamhet på gränssnittsdesign.
Uppgiften kan förena materialläsning med framställning av slutligt innehåll. Ett beskrivet scenario är att analysera ett företags kvartalsmaterial och transkriptionen av ett anförande och sedan ta fram en presentation med angiven utformning. Modellen kan hjälpa till med dokument, kalkylblad och presentationsbilder genom tillhandahållna verktyg. Den färdiga filen produceras av applikationens miljö.
Modellen tar emot text och bilder och ger sitt eget svar som text. Den kan koppla visuell information till textinstruktionen och stödja långvarigt flerstegsarbete. Grafer, tabeller och dokumentsidor ger analysmaterial. Ytterligare åtgärder med filer och gränssnitt kräver applikationens verktyg.
Tillverkarens format för vanlig visuell indata är JPEG/PNG/GIF/WebP, med den första bildrutan från animationer. Vid modellens egen bildanalys är långsidan 2576 pixlar och antalet visuella token 4784. Stora bilder skalas ned före analysen. Stöd för filer och parametrar beror på applikationens metod.
Kontextfönstret är 1 miljon token och maximalt svar i vanligt läge 128 tusen token. Den tillförlitliga gränsen för de inbyggda kunskaperna är juni 2026. Tillverkaren erbjuder ändring av arbetsinsats och tillgängliga verktyg under samtalet samt komprimering av historiken på begäran. Funktionerna kräver miljöstöd. Om applikationen återför bevarade resonemang läser Sonnet 5.5 sina egna block, block från Sonnet 5, Opus 4.8, Haiku 4.5 och tidigare modeller. Block från Opus 5, Opus 5.5, Fable och Mythos är inkompatibla. Möjligheten att överföra dess block till en annan modell beror på det specifika paret och metodstödet. Inkompatibla block utesluts och följande turer genomförs utan tidigare resonemang. Ändringar av tidiga meddelanden, systeminstruktionen eller tidigare verktygsdefinitioner kan bryta blockens koppling och vid kontroll leda till att anropet avvisas eller berörda block utesluts.
Standardläget är adaptivt resonemang med effort satt till high. Fem arbetsinsatsnivåer finns: low, medium, high, xhigh och max. För en tydligt definierad agentuppgift rekommenderar Anthropic att börja med medium, för svårare och längre arbete med high. Lämplig nivå avgörs av uppgiften och önskad detaljnivå.
Det separata läget between_tools tar bort föregående resonemang före den första åtgärden och behåller det mellan verktygsanrop. Det stöds bara med low, medium och high. För xhigh och max krävs det adaptiva läget. Fullständig avstängning av resonemang och manuell budget för extended thinking stöds inte i Sonnet 5.5.
Om metoden stöder verktygsstyrning tillåts automatiskt val auto och avstängning none. Tillverkarens modell stöder inte de tvingade varianterna: krav på vilket verktyg som helst (any) eller ett bestämt namngivet verktyg (tool). I läget between_tools kan arbetsinsatsen inte ändras under samtalet. I det vanliga adaptiva läget erbjuder tillverkaren en sådan inställning. Arbete med verktygsresultat kräver att en sammanhängande historik bevaras.
I en metod som stöder inställningarna accepteras inte avvikande värden för temperature, top_p och top_k. Önskat format och svarskaraktär anges i instruktionen.
Det uppdaterade sättet att dela upp text i token behåller i denna version egenskaperna från generationen Sonnet 5. För att förutse anropets storlek behöver materialets innehåll beaktas, inte bara antalet tecken. Vanlig utveckling och forskningsuppgifter hör till modellens huvudsakliga användningsområden, men vissa känsliga förfrågningar begränsas av skyddsmekanismer.
POST /v1/messagestextjson, sse| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser anthropic/claude-sonnet-5.5 | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Text · UTF-8-text
sträng i messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalstream |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametertext_file_material | AvtalLäs det faktiska UTF-8-dokumentet och placera texten i det angivna input-fältet eller i strängen för meddelandets innehåll. |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.02 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.005 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.008 / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.02 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.005 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.008 / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
{\n "model": "anthropic/claude-sonnet-5.5",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'anthropic/claude-sonnet-5.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'anthropic/claude-sonnet-5.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll alla innehållsblock, resonemangssignaturer och faktiska ID:n för verktygsanvändning. Sätt samman alla SSE-deltauppdateringar för blocken; ett första textblock är inte hela utdata.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältid | Typstring |
Fältmodel | Typstring |
Fältcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Fältstop_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot claude-sonnet-5-5
Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest, claude-sonnet-5-5
~anthropic/claude-sonnet-latestClaude Sonnet 5.5 är avsedd för tydligt definierade uppgifter inom utveckling, analys och dokumentframställning. Lägger vikt vid klart språk, visuell utformning och stegvis arbete med verktyg.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Claude Sonnet 5.5 är inriktad på tydligt definierade uppgifter: skriva kod, korrigera fel, analysera information och framställa professionellt material. Enligt Anthropic är modellen utformad för snabba iterationer där resultatet kan granskas, preciseras och arbetet fortsätta. Presentationen framhåller särskilt klart språk, prydlig dokumentutformning och uppmärksamhet på gränssnittsdesign.
Uppgiften kan förena materialläsning med framställning av slutligt innehåll. Ett beskrivet scenario är att analysera ett företags kvartalsmaterial och transkriptionen av ett anförande och sedan ta fram en presentation med angiven utformning. Modellen kan hjälpa till med dokument, kalkylblad och presentationsbilder genom tillhandahållna verktyg. Den färdiga filen produceras av applikationens miljö.
Modellen tar emot text och bilder och ger sitt eget svar som text. Den kan koppla visuell information till textinstruktionen och stödja långvarigt flerstegsarbete. Grafer, tabeller och dokumentsidor ger analysmaterial. Ytterligare åtgärder med filer och gränssnitt kräver applikationens verktyg.
Tillverkarens format för vanlig visuell indata är JPEG/PNG/GIF/WebP, med den första bildrutan från animationer. Vid modellens egen bildanalys är långsidan 2576 pixlar och antalet visuella token 4784. Stora bilder skalas ned före analysen. Stöd för filer och parametrar beror på applikationens metod.
Kontextfönstret är 1 miljon token och maximalt svar i vanligt läge 128 tusen token. Den tillförlitliga gränsen för de inbyggda kunskaperna är juni 2026. Tillverkaren erbjuder ändring av arbetsinsats och tillgängliga verktyg under samtalet samt komprimering av historiken på begäran. Funktionerna kräver miljöstöd. Om applikationen återför bevarade resonemang läser Sonnet 5.5 sina egna block, block från Sonnet 5, Opus 4.8, Haiku 4.5 och tidigare modeller. Block från Opus 5, Opus 5.5, Fable och Mythos är inkompatibla. Möjligheten att överföra dess block till en annan modell beror på det specifika paret och metodstödet. Inkompatibla block utesluts och följande turer genomförs utan tidigare resonemang. Ändringar av tidiga meddelanden, systeminstruktionen eller tidigare verktygsdefinitioner kan bryta blockens koppling och vid kontroll leda till att anropet avvisas eller berörda block utesluts.
Standardläget är adaptivt resonemang med effort satt till high. Fem arbetsinsatsnivåer finns: low, medium, high, xhigh och max. För en tydligt definierad agentuppgift rekommenderar Anthropic att börja med medium, för svårare och längre arbete med high. Lämplig nivå avgörs av uppgiften och önskad detaljnivå.
Det separata läget between_tools tar bort föregående resonemang före den första åtgärden och behåller det mellan verktygsanrop. Det stöds bara med low, medium och high. För xhigh och max krävs det adaptiva läget. Fullständig avstängning av resonemang och manuell budget för extended thinking stöds inte i Sonnet 5.5.
Om metoden stöder verktygsstyrning tillåts automatiskt val auto och avstängning none. Tillverkarens modell stöder inte de tvingade varianterna: krav på vilket verktyg som helst (any) eller ett bestämt namngivet verktyg (tool). I läget between_tools kan arbetsinsatsen inte ändras under samtalet. I det vanliga adaptiva läget erbjuder tillverkaren en sådan inställning. Arbete med verktygsresultat kräver att en sammanhängande historik bevaras.
I en metod som stöder inställningarna accepteras inte avvikande värden för temperature, top_p och top_k. Önskat format och svarskaraktär anges i instruktionen.
Det uppdaterade sättet att dela upp text i token behåller i denna version egenskaperna från generationen Sonnet 5. För att förutse anropets storlek behöver materialets innehåll beaktas, inte bara antalet tecken. Vanlig utveckling och forskningsuppgifter hör till modellens huvudsakliga användningsområden, men vissa känsliga förfrågningar begränsas av skyddsmekanismer.
POST /v1/chat/completionstexttext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser ~anthropic/claude-sonnet-latest | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Exempel: system, user, assistant, tool, function Villkor: Dessa roller representeras uttryckligen av källkodens kompatibilitetstyper; den exakta rolluppsättningen är fortfarande modellspecifik. Beror på modellen | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_call_id | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t | Standard— |
Fältmessages[].name | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_content | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_details | Typobject|array | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_completion_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Fältstream_options.include_usage | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttemperature | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttop_p | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältstop | Typstring|string[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools | Typfunction_tool[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].type | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser function Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].function.name | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits | Standard— |
Fälttools[].function.description | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttools[].function.parameters | TypJSON_schema | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttool_choice | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältparallel_tool_calls | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältresponse_format | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning_effort | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältservice_tier | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältinstructions | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Kompatibilitetsfält | Standard— |
Fältfunctions | Typfunction[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältfunction_call | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältprompt_cache_options | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmodalities | Typstring[] | KravValfritt | Värden & gränser text | Standard— |
Fältprovider | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt | Standard— |
Fältcache_control.ttl | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: 1h avvisas på de faktiska platserna för promptcache | Standard— |
Text · UTF8-text
messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametermessages | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content |
Parameterfile_material | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds |
Parameteroptional_controls | Avtalstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Avtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg |
Parameteroutput_modalities | Avtaltext |
Parameterhosted_operations | Avtalfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalnull |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Skicka det exakta modell-ID:t tillsammans med messages.
Kontextlängden är inte en utdatagräns.
En textfil kan tillhandahålla bokstavlig text; bild-/ljud-/filobjektsindata kräver exakt bindning.
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.02 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.005 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.008 / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.02 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.005 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.008 / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "~anthropic/claude-sonnet-latest", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='~anthropic/claude-sonnet-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='~anthropic/claude-sonnet-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll varje svarsalternativ och dess innehåll/verktygsanrop/resonemang. Sätt i SSE samman deltauppdateringar efter svarsalternativets/verktygets index och behåll den slutliga avslutsorsaken och användningsuppgifterna.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältchoices[].index | Typinteger |
Fältchoices[].message.content | Typstring|null |
Fältchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Fältchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Fältchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Fältchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot claude-sonnet-5-5
Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest, claude-sonnet-5-5
~anthropic/claude-sonnet-latestClaude Sonnet 5.5 är avsedd för tydligt definierade uppgifter inom utveckling, analys och dokumentframställning. Lägger vikt vid klart språk, visuell utformning och stegvis arbete med verktyg.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Claude Sonnet 5.5 är inriktad på tydligt definierade uppgifter: skriva kod, korrigera fel, analysera information och framställa professionellt material. Enligt Anthropic är modellen utformad för snabba iterationer där resultatet kan granskas, preciseras och arbetet fortsätta. Presentationen framhåller särskilt klart språk, prydlig dokumentutformning och uppmärksamhet på gränssnittsdesign.
Uppgiften kan förena materialläsning med framställning av slutligt innehåll. Ett beskrivet scenario är att analysera ett företags kvartalsmaterial och transkriptionen av ett anförande och sedan ta fram en presentation med angiven utformning. Modellen kan hjälpa till med dokument, kalkylblad och presentationsbilder genom tillhandahållna verktyg. Den färdiga filen produceras av applikationens miljö.
Modellen tar emot text och bilder och ger sitt eget svar som text. Den kan koppla visuell information till textinstruktionen och stödja långvarigt flerstegsarbete. Grafer, tabeller och dokumentsidor ger analysmaterial. Ytterligare åtgärder med filer och gränssnitt kräver applikationens verktyg.
Tillverkarens format för vanlig visuell indata är JPEG/PNG/GIF/WebP, med den första bildrutan från animationer. Vid modellens egen bildanalys är långsidan 2576 pixlar och antalet visuella token 4784. Stora bilder skalas ned före analysen. Stöd för filer och parametrar beror på applikationens metod.
Kontextfönstret är 1 miljon token och maximalt svar i vanligt läge 128 tusen token. Den tillförlitliga gränsen för de inbyggda kunskaperna är juni 2026. Tillverkaren erbjuder ändring av arbetsinsats och tillgängliga verktyg under samtalet samt komprimering av historiken på begäran. Funktionerna kräver miljöstöd. Om applikationen återför bevarade resonemang läser Sonnet 5.5 sina egna block, block från Sonnet 5, Opus 4.8, Haiku 4.5 och tidigare modeller. Block från Opus 5, Opus 5.5, Fable och Mythos är inkompatibla. Möjligheten att överföra dess block till en annan modell beror på det specifika paret och metodstödet. Inkompatibla block utesluts och följande turer genomförs utan tidigare resonemang. Ändringar av tidiga meddelanden, systeminstruktionen eller tidigare verktygsdefinitioner kan bryta blockens koppling och vid kontroll leda till att anropet avvisas eller berörda block utesluts.
Standardläget är adaptivt resonemang med effort satt till high. Fem arbetsinsatsnivåer finns: low, medium, high, xhigh och max. För en tydligt definierad agentuppgift rekommenderar Anthropic att börja med medium, för svårare och längre arbete med high. Lämplig nivå avgörs av uppgiften och önskad detaljnivå.
Det separata läget between_tools tar bort föregående resonemang före den första åtgärden och behåller det mellan verktygsanrop. Det stöds bara med low, medium och high. För xhigh och max krävs det adaptiva läget. Fullständig avstängning av resonemang och manuell budget för extended thinking stöds inte i Sonnet 5.5.
Om metoden stöder verktygsstyrning tillåts automatiskt val auto och avstängning none. Tillverkarens modell stöder inte de tvingade varianterna: krav på vilket verktyg som helst (any) eller ett bestämt namngivet verktyg (tool). I läget between_tools kan arbetsinsatsen inte ändras under samtalet. I det vanliga adaptiva läget erbjuder tillverkaren en sådan inställning. Arbete med verktygsresultat kräver att en sammanhängande historik bevaras.
I en metod som stöder inställningarna accepteras inte avvikande värden för temperature, top_p och top_k. Önskat format och svarskaraktär anges i instruktionen.
Det uppdaterade sättet att dela upp text i token behåller i denna version egenskaperna från generationen Sonnet 5. För att förutse anropets storlek behöver materialets innehåll beaktas, inte bara antalet tecken. Vanlig utveckling och forskningsuppgifter hör till modellens huvudsakliga användningsområden, men vissa känsliga förfrågningar begränsas av skyddsmekanismer.
POST /v1/messagestextjson, sse| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser ~anthropic/claude-sonnet-latest | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Text · UTF-8-text
sträng i messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalstream |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametertext_file_material | AvtalLäs det faktiska UTF-8-dokumentet och placera texten i det angivna input-fältet eller i strängen för meddelandets innehåll. |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.02 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.005 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.008 / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.02 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.005 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.008 / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
{\n "model": "~anthropic/claude-sonnet-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': '~anthropic/claude-sonnet-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': '~anthropic/claude-sonnet-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll alla innehållsblock, resonemangssignaturer och faktiska ID:n för verktygsanvändning. Sätt samman alla SSE-deltauppdateringar för blocken; ett första textblock är inte hela utdata.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältid | Typstring |
Fältmodel | Typstring |
Fältcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Fältstop_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot claude-sonnet-5-5
Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
anthropic/claude-sonnet-5.5, ~anthropic/claude-sonnet-latest, claude-sonnet-5-5
Tekniskt exempel på engelska
Turn quarterly notes into slide copy\n\nPrepare four slide outlines from these quarterly notes: revenue rose from 8 to 10 million; support backlog rose from 120 to 210 tickets; two enterprise renewals are undecided. Audience: team leads. Give each slide one headline and three short bullets, ending with decisions needed. Keep supplied numbers exact.Four numbered slide outlines with a headline, three bullets and explicit decisions to resolve.Check that revenue growth is not presented as resolving the backlog or the undecided renewals.