模型

Anthropic: Claude Haiku 5.5

Markdown · JSON

Anthropic: Claude Haiku 5.5

Claude Haiku 5.5 是 Anthropic 用於分類、擷取、摘要、路由與聚焦代理任務的小模型。它結合文字及圖片理解與自適應推理,針對需要迅速回應的重複工作設計。

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項,依所選方法列於下方。

Claude Haiku 5.5 是 Anthropic 用於大量、對延遲敏感任務的小模型版本。主要用途包括分類、路由、資訊擷取、摘要、對話壓縮與聚焦的子代理工作。它接收文字與圖片,產生文字。實用簡報給它範圍明確的問題與明確結果:分類、一組指定欄位、短摘要,或大型任務另一部分需要的相關證據。請將來源識別碼與結果保留在一起,讓應用程式能把擷取資訊連回原始資料。

Anthropic 將此版本定位於即時客服、瀏覽器操作與短程式設計子任務,以及重複分析。它可在流程中搭配 Claude Sonnet 5.5 或 Claude Opus 5.5,由較大模型處理大型專案,Haiku 負責範圍明確的查詢或摘要。客服任務應提供問題與允許的參考資料,再指定回應語氣及必要回傳內容。程式設計子任務則指出相關檔案或摘錄及確切問題,不要指派沒有完成條件的開放式專案。

文件記載的上下文視窗是一百萬詞元,一般生成最多輸出 128,000 詞元。思考詞元計入生成額度,因此結果須為推理與可見文字都留空間。可靠知識截止為 2026 年 6 月;後續資訊需要提供證據或搜尋工具。Anthropic 另外記載此版本僅限批次的 beta,可把輸出提高到 300,000 詞元。較大額度需要開發者的延伸輸出功能,與一般上限不同。非同步批次會獨立處理各請求,適合處理後才需要結果,而非立即需要的文件或紀錄集合。

自適應思考預設啟用,effort 是推理深度的主要控制。層級為 low、medium、high、xhigh 與 max,預設為 medium。Anthropic 建議多數工作用 medium,較持續的任務或嚴格指令遵循用 high,較簡單、較短請求用 low。在 low、medium 或 high 可停用思考;在 xhigh 或 max 停用會被拒絕。提示詞要求直接答案,不能取代該控制。Haiku 4.5 的手動 budget_tokens 設定不能直接用於此版本,文件介面中應省略 temperature、top_p 與 top_k。

Haiku 5.5 使用較早 Claude 世代引入的新 tokenizer。Anthropic 估計,相同文字可能比 Haiku 4.5 多使用約 30% 詞元,視內容而定。它也保留先前助理輪次的思考區塊,因此對話大小增加不只來自 tokenizer 變更。最短可快取提示詞為 512 詞元。保留推理時,讓先前輪次不變,將新指令放在最新輪次。修改頂層 effort 會使對話訊息快取失效;開發者另外記載在自適應對話中修改 effort 的 beta。這些能力都不能確立某個特定請求實際命中快取。

檢索方面,模型提示指南建議在搜尋工具旁提供當前日期,並維持原始系統與工具定義穩定。對話在後一天繼續時,於最新輪次給新日期。說明必須找到什麼,要求結論之前先保留回傳來源。例如,任務示例可詢問指定軟體版本的文件記載行為,再要求依檢索段落提出短說明。應用程式提供搜尋工具並回傳實際結果;模型查詢提案不是查詢已發生的證據。

結構化 JSON 輸出結合工具時,指南記載特定互動:停用思考時,Haiku 可能略過必要工具呼叫。Anthropic 建議這類請求採自適應思考,或把最終 JSON 要求與工具步驟分開。定義輸出欄位,明確說明最終答案須在工具結果之後。資料擷取簡報可指定必要欄位與缺值表示方式;查詢簡報則可先要求填入欄位所需證據。應依型別讀取回應區塊,因為答案不一定是第一個區塊,思考文字也預設省略。

較長代理提示中,Anthropic 指出 low 投入可能提早停止、略過搜尋或漏做檢查。指南建議明確完成指令,並在報告程式碼修改完成前進行實際檢查。請準備預期結果與證明它的證據:報告選定段落、程式碼提案的行為變化,或從文件擷取的欄位。指南也區分使用者在任務中途發出的訊息與工具輸出:新使用者指令屬於使用者輪次,回傳工具證據仍須分開。

此版本具有自己的防護,可對網路危害、生物危害、競爭模型開發或其他禁止用途等類別拒絕回應。開發者未記載 Haiku 5.5 的伺服器端回退機制。指南也指出,xhigh 投入偶爾會在沒有可見答案文字的情況下結束多輪回應;low 投入或停用思考時,則較常出現類似推理的文字。流程需要可見、結構化結果時,應考量這些特定行為。一般擷取或摘要工作,請使用聚焦來源、明確輸出,以及符合任務的投入層級。

實用任務

實用任務

英文技術範例

Extract a support handoff

Extract a handoff from this ticket, using only its text: T-184: 'I changed my billing email yesterday. Receipts still go to the old address. My login works. Please resend March and April receipts.' Return ticket ID, requested actions, working function and missing information. Use 'not stated' for absent details.

預期結果

Four labeled fields retaining T-184, the receipt request, the working login and explicitly missing details.

檢查結果

Every extracted value must trace to the ticket; do not invent either email address.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions anthropic/claude-haiku-5.5

anthropic/claude-haiku-5.5

Anthropic /anthropic/claude-haiku-5.5
模型 ID
  • anthropic/claude-haiku-5.5
  • ~anthropic/claude-haiku-latest

入門

Claude Haiku 5.5 是 Anthropic 用於分類、擷取、摘要、路由與聚焦代理任務的小模型。它結合文字及圖片理解與自適應推理,針對需要迅速回應的重複工作設計。

接受的輸入
文字
結果
文字

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
輸入
text
輸出
text
輸出格式
json 或 SSE
欄位類型要求值與限制預設值
欄位model類型string要求必填值與限制
anthropic/claude-haiku-5.5
預設值—
欄位messages類型message[]要求必填值與限制
項目數下限: 1
預設值—
欄位messages[].role類型string要求必填值與限制
範例:system, user, assistant, tool, function
條件: 這些角色由 原始碼中的相容型別明確表示;確切角色集合仍依模型而定。
依模型而定
預設值—
欄位messages[].content類型string|content_part[]|null要求選填值與限制預設值—
欄位messages[].tool_calls類型tool_call[]要求選填值與限制預設值—
欄位messages[].tool_call_id類型string要求選填值與限制
適用條件: role=tool;使用實際回傳的 ID
預設值—
欄位messages[].name類型string要求選填值與限制預設值—
欄位messages[].reasoning_content類型string要求選填值與限制
適用條件: 此模型使用推理內容時,將實際回傳的推理內容帶回後續請求
預設值—
欄位messages[].reasoning_details類型object|array要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位max_tokens類型integer要求選填值與限制
最小值: 1
依模型而定
預設值—
欄位max_completion_tokens類型integer要求選填值與限制
最小值: 1
依模型而定
預設值—
欄位stream類型boolean要求選填值與限制預設值false
欄位stream_options.include_usage類型boolean要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位temperature類型number要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位top_p類型number要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位stop類型string|string[]要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位tools類型function_tool[]要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位tools[].type類型string要求選填值與限制
function
依模型而定
預設值—
欄位tools[].function.name類型string要求必填值與限制
適用條件: 已提供函式工具
預設值—
欄位tools[].function.description類型string要求選填值與限制預設值—
欄位tools[].function.parameters類型JSON_schema要求選填值與限制預設值—
欄位tool_choice類型string|object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位parallel_tool_calls類型boolean要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位response_format類型object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位reasoning_effort類型string要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位reasoning類型object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位service_tier類型string要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位instructions類型string要求選填值與限制
相容性欄位
預設值—
欄位functions類型function[]要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位function_call類型string|object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位prompt_cache_options類型object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位modalities類型string[]要求選填值與限制
text
預設值—
欄位provider類型object要求選填值與限制
條件: 此 Ultra 文字路由拒絕 provider.options
預設值—
欄位cache_control.ttl類型string要求選填值與限制
條件: 實際提示詞快取位置拒絕 1h
預設值—
輸入素材組合

文字 · UTF8 文字

messages[].content

方法參數與生命週期
參數規格
參數content_type規格application/json
參數required規格model, messages
參數material_types規格text
參數messages規格具有 role/content 結構的訊息陣列
參數file_material規格實際 UTF-8 文件以原文文字插入;不推定檔案 ID
參數optional_controls規格stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
參數control_scope規格依模型而定;使用者函式工具與託管工具不同
參數output_modalities規格text
參數hosted_operations規格false
參數multimodal_input_binding規格null

生命週期: synchronous_or_streamed

將確切模型 ID 與 messages 一併送出。

上下文長度不是輸出上限。

文字檔案可提供原文文字;圖片/音訊/檔案物件輸入需要精確綁定。

方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式
標準費率 選取快速模式時
flex 模式
標準費率 選取 flex 模式時
最高推理強度
標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時
推理強度 · high
標準費率 推理強度設為 high 時
推理強度 · low
標準費率 推理強度設為 low 時
推理強度 · max
標準費率 推理強度設為 max 時
推理強度 · medium
標準費率 推理強度設為 medium 時
推理強度 · xhigh
標準費率 推理強度設為 xhigh 時

Ailoot 費率

各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

設定費率表上下文 Token 數大於上下文 Token 數小於或等於費用
設定詞元基本費率費率表基本費率上下文 Token 數大於—上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.0002 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.001 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.00002 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.00025 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 $0.0004 / 1K Token
設定請求長度級距 1費率表—上下文 Token 數大於0上下文 Token 數小於或等於100,000費用
輸入 · 輸入 Token $0.0002 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.001 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.00002 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.00025 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 $0.0004 / 1K Token
設定請求長度級距 2費率表—上下文 Token 數大於100,000上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.0002 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.001 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.00002 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.00025 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 $0.002 / 1K Token

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →

請求範例

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython 串流
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "anthropic/claude-haiku-5.5", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='anthropic/claude-haiku-5.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

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

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

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

with client.chat.completions.stream(model='anthropic/claude-haiku-5.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 或 SSE

保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留每個候選項及其內容/工具呼叫/推理。SSE 中依候選項/工具索引組合增量,保留最終完成原因與用量。

需要檢查原始回應時

保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位
欄位類型
欄位choices[].index類型integer
欄位choices[].message.content類型string|null
欄位choices[].message.tool_calls類型tool_call[]
欄位choices[].message.reasoning_content類型string
欄位choices[].message.reasoning_details類型object|array
欄位choices[].finish_reason類型string|null
欄位usage類型object
錯誤與後續步驟
回應條件下一步
回應400 · invalid_request_error條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。

別名

模型別名

Ailoot Ultra anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest

方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

相關呼叫用 ID

anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages anthropic/claude-haiku-5.5

anthropic/claude-haiku-5.5

Anthropic /anthropic/claude-haiku-5.5
模型 ID
  • anthropic/claude-haiku-5.5
  • ~anthropic/claude-haiku-latest

入門

Claude Haiku 5.5 是 Anthropic 用於分類、擷取、摘要、路由與聚焦代理任務的小模型。它結合文字及圖片理解與自適應推理,針對需要迅速回應的重複工作設計。

接受的輸入
文字
結果
json · sse

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
輸入
text
輸出
json, sse
輸出格式
JSON 或 SSE
欄位類型要求值與限制預設值
欄位model類型string要求必填值與限制
anthropic/claude-haiku-5.5
預設值—
欄位messages類型message[]要求必填值與限制預設值—
欄位messages[].role類型string要求必填值與限制
user, assistant
預設值—
欄位messages[].content類型string要求必填值與限制預設值—
欄位max_tokens類型integer要求必填值與限制預設值—
欄位stream類型boolean要求選填值與限制預設值false
輸入素材組合

文字 · UTF-8 文字

messages[].content 字串

方法參數與生命週期
參數規格
參數content_type規格application/json
參數required規格model, messages, max_tokens
參數optional_controls規格stream
參數material_types規格text
參數text_file_material規格讀取實際 UTF-8 文件,將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。

生命週期: synchronous_or_streamed

方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式
標準費率 選取快速模式時
flex 模式
標準費率 選取 flex 模式時
最高推理強度
標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時
推理強度 · high
標準費率 推理強度設為 high 時
推理強度 · low
標準費率 推理強度設為 low 時
推理強度 · max
標準費率 推理強度設為 max 時
推理強度 · medium
標準費率 推理強度設為 medium 時
推理強度 · xhigh
標準費率 推理強度設為 xhigh 時

Ailoot 費率

各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

設定費率表上下文 Token 數大於上下文 Token 數小於或等於費用
設定詞元基本費率費率表基本費率上下文 Token 數大於—上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.0002 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.001 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.00002 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.00025 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 $0.0004 / 1K Token
設定請求長度級距 1費率表—上下文 Token 數大於0上下文 Token 數小於或等於100,000費用
輸入 · 輸入 Token $0.0002 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.001 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.00002 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.00025 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 $0.0004 / 1K Token
設定請求長度級距 2費率表—上下文 Token 數大於100,000上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.0002 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.001 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.00002 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.00025 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 $0.002 / 1K Token

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →

請求範例

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

完整的最小 JSON 請求主體curl · 使用您的 UTF-8 文件Python · 儲存完整結果
{
  "model": "anthropic/claude-haiku-5.5",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'anthropic/claude-haiku-5.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'anthropic/claude-haiku-5.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

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

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

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 或 SSE

保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留所有內容區塊、思考簽章與實際工具使用 ID。組合所有 SSE 區塊增量;第一個文字區塊不是完整輸出。

需要檢查原始回應時

保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位
欄位類型
欄位id類型string
欄位model類型string
欄位content[]類型text|thinking|tool_use|other content block
欄位stop_reason類型string|null
欄位usage類型object
錯誤與後續步驟
回應條件下一步
回應400 · invalid_request_error條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。

別名

模型別名

Ailoot Ultra anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest

方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

相關呼叫用 ID

anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions ~anthropic/claude-haiku-latest

~anthropic/claude-haiku-latest

Anthropic /~anthropic/claude-haiku-latest
模型 ID
  • anthropic/claude-haiku-5.5
  • ~anthropic/claude-haiku-latest

入門

Claude Haiku 5.5 是 Anthropic 用於分類、擷取、摘要、路由與聚焦代理任務的小模型。它結合文字及圖片理解與自適應推理,針對需要迅速回應的重複工作設計。

接受的輸入
文字
結果
文字

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
輸入
text
輸出
text
輸出格式
json 或 SSE
欄位類型要求值與限制預設值
欄位model類型string要求必填值與限制
~anthropic/claude-haiku-latest
預設值—
欄位messages類型message[]要求必填值與限制
項目數下限: 1
預設值—
欄位messages[].role類型string要求必填值與限制
範例:system, user, assistant, tool, function
條件: 這些角色由 原始碼中的相容型別明確表示;確切角色集合仍依模型而定。
依模型而定
預設值—
欄位messages[].content類型string|content_part[]|null要求選填值與限制預設值—
欄位messages[].tool_calls類型tool_call[]要求選填值與限制預設值—
欄位messages[].tool_call_id類型string要求選填值與限制
適用條件: role=tool;使用實際回傳的 ID
預設值—
欄位messages[].name類型string要求選填值與限制預設值—
欄位messages[].reasoning_content類型string要求選填值與限制
適用條件: 此模型使用推理內容時,將實際回傳的推理內容帶回後續請求
預設值—
欄位messages[].reasoning_details類型object|array要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位max_tokens類型integer要求選填值與限制
最小值: 1
依模型而定
預設值—
欄位max_completion_tokens類型integer要求選填值與限制
最小值: 1
依模型而定
預設值—
欄位stream類型boolean要求選填值與限制預設值false
欄位stream_options.include_usage類型boolean要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位temperature類型number要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位top_p類型number要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位stop類型string|string[]要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位tools類型function_tool[]要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位tools[].type類型string要求選填值與限制
function
依模型而定
預設值—
欄位tools[].function.name類型string要求必填值與限制
適用條件: 已提供函式工具
預設值—
欄位tools[].function.description類型string要求選填值與限制預設值—
欄位tools[].function.parameters類型JSON_schema要求選填值與限制預設值—
欄位tool_choice類型string|object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位parallel_tool_calls類型boolean要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位response_format類型object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位reasoning_effort類型string要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位reasoning類型object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位service_tier類型string要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位instructions類型string要求選填值與限制
相容性欄位
預設值—
欄位functions類型function[]要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位function_call類型string|object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位prompt_cache_options類型object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位modalities類型string[]要求選填值與限制
text
預設值—
欄位provider類型object要求選填值與限制
條件: 此 Ultra 文字路由拒絕 provider.options
預設值—
欄位cache_control.ttl類型string要求選填值與限制
條件: 實際提示詞快取位置拒絕 1h
預設值—
輸入素材組合

文字 · UTF8 文字

messages[].content

方法參數與生命週期
參數規格
參數content_type規格application/json
參數required規格model, messages
參數material_types規格text
參數messages規格具有 role/content 結構的訊息陣列
參數file_material規格實際 UTF-8 文件以原文文字插入;不推定檔案 ID
參數optional_controls規格stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
參數control_scope規格依模型而定;使用者函式工具與託管工具不同
參數output_modalities規格text
參數hosted_operations規格false
參數multimodal_input_binding規格null

生命週期: synchronous_or_streamed

將確切模型 ID 與 messages 一併送出。

上下文長度不是輸出上限。

文字檔案可提供原文文字;圖片/音訊/檔案物件輸入需要精確綁定。

方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式
標準費率 選取快速模式時
flex 模式
標準費率 選取 flex 模式時
最高推理強度
標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時
推理強度 · high
標準費率 推理強度設為 high 時
推理強度 · low
標準費率 推理強度設為 low 時
推理強度 · max
標準費率 推理強度設為 max 時
推理強度 · medium
標準費率 推理強度設為 medium 時
推理強度 · xhigh
標準費率 推理強度設為 xhigh 時

Ailoot 費率

各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

設定費率表上下文 Token 數大於上下文 Token 數小於或等於費用
設定詞元基本費率費率表基本費率上下文 Token 數大於—上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.0002 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.001 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.00002 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.00025 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 $0.0004 / 1K Token
設定請求長度級距 1費率表—上下文 Token 數大於0上下文 Token 數小於或等於100,000費用
輸入 · 輸入 Token $0.0002 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.001 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.00002 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.00025 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 $0.0004 / 1K Token
設定請求長度級距 2費率表—上下文 Token 數大於100,000上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.0002 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.001 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.00002 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.00025 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 $0.002 / 1K Token

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →

請求範例

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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

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

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

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

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

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

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

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

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 或 SSE

保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留每個候選項及其內容/工具呼叫/推理。SSE 中依候選項/工具索引組合增量,保留最終完成原因與用量。

需要檢查原始回應時

保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位
欄位類型
欄位choices[].index類型integer
欄位choices[].message.content類型string|null
欄位choices[].message.tool_calls類型tool_call[]
欄位choices[].message.reasoning_content類型string
欄位choices[].message.reasoning_details類型object|array
欄位choices[].finish_reason類型string|null
欄位usage類型object
錯誤與後續步驟
回應條件下一步
回應400 · invalid_request_error條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。

別名

模型別名

Ailoot Ultra anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest

方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

相關呼叫用 ID

anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages ~anthropic/claude-haiku-latest

~anthropic/claude-haiku-latest

Anthropic /~anthropic/claude-haiku-latest
模型 ID
  • anthropic/claude-haiku-5.5
  • ~anthropic/claude-haiku-latest

入門

Claude Haiku 5.5 是 Anthropic 用於分類、擷取、摘要、路由與聚焦代理任務的小模型。它結合文字及圖片理解與自適應推理,針對需要迅速回應的重複工作設計。

接受的輸入
文字
結果
json · sse

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
輸入
text
輸出
json, sse
輸出格式
JSON 或 SSE
欄位類型要求值與限制預設值
欄位model類型string要求必填值與限制
~anthropic/claude-haiku-latest
預設值—
欄位messages類型message[]要求必填值與限制預設值—
欄位messages[].role類型string要求必填值與限制
user, assistant
預設值—
欄位messages[].content類型string要求必填值與限制預設值—
欄位max_tokens類型integer要求必填值與限制預設值—
欄位stream類型boolean要求選填值與限制預設值false
輸入素材組合

文字 · UTF-8 文字

messages[].content 字串

方法參數與生命週期
參數規格
參數content_type規格application/json
參數required規格model, messages, max_tokens
參數optional_controls規格stream
參數material_types規格text
參數text_file_material規格讀取實際 UTF-8 文件,將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。

生命週期: synchronous_or_streamed

方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式
標準費率 選取快速模式時
flex 模式
標準費率 選取 flex 模式時
最高推理強度
標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時
推理強度 · high
標準費率 推理強度設為 high 時
推理強度 · low
標準費率 推理強度設為 low 時
推理強度 · max
標準費率 推理強度設為 max 時
推理強度 · medium
標準費率 推理強度設為 medium 時
推理強度 · xhigh
標準費率 推理強度設為 xhigh 時

Ailoot 費率

各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

設定費率表上下文 Token 數大於上下文 Token 數小於或等於費用
設定詞元基本費率費率表基本費率上下文 Token 數大於—上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.0002 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.001 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.00002 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.00025 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 $0.0004 / 1K Token
設定請求長度級距 1費率表—上下文 Token 數大於0上下文 Token 數小於或等於100,000費用
輸入 · 輸入 Token $0.0002 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.001 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.00002 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.00025 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 $0.0004 / 1K Token
設定請求長度級距 2費率表—上下文 Token 數大於100,000上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.0002 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.001 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.00002 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.00025 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 $0.002 / 1K Token

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →

請求範例

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

完整的最小 JSON 請求主體curl · 使用您的 UTF-8 文件Python · 儲存完整結果
{
  "model": "~anthropic/claude-haiku-latest",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

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

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

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

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

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

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 或 SSE

保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留所有內容區塊、思考簽章與實際工具使用 ID。組合所有 SSE 區塊增量;第一個文字區塊不是完整輸出。

需要檢查原始回應時

保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位
欄位類型
欄位id類型string
欄位model類型string
欄位content[]類型text|thinking|tool_use|other content block
欄位stop_reason類型string|null
欄位usage類型object
錯誤與後續步驟
回應條件下一步
回應400 · invalid_request_error條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。

別名

模型別名

Ailoot Ultra anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest

方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

相關呼叫用 ID

anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest

FAQ · Anthropic: Claude Haiku 5.5
可以使用哪些輸入與結果?

POST /v1/chat/completions · anthropic/claude-haiku-5.5: text → text

POST /v1/messages · anthropic/claude-haiku-5.5: text → json, sse

POST /v1/chat/completions · ~anthropic/claude-haiku-latest: text → text

POST /v1/messages · ~anthropic/claude-haiku-latest: text → json, sse

請求使用哪些欄位?

POST /v1/chat/completions · anthropic/claude-haiku-5.5: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · anthropic/claude-haiku-5.5: model, messages, max_tokens, stream

POST /v1/chat/completions · ~anthropic/claude-haiku-latest: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · ~anthropic/claude-haiku-latest: model, messages, max_tokens, stream

適用哪些限制?

POST /v1/chat/completions · anthropic/claude-haiku-5.5: messages.min_items: 1

POST /v1/chat/completions · ~anthropic/claude-haiku-latest: messages.min_items: 1

更多詳情

將 Ailoot 串接 Claude Code、OpenCode、Hermes 或自己的應用程式。

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最高 50% 折扣碼
購買時輸入代碼,價格依活動重算。
歷史中的費用
每次請求保存模型、token 與金額。

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依 Ailoot 正式服務條款與授權合約串接 SaaS、應用程式與機器人;轉售請申請經銷授權。

商用應用程式
在付費功能加入文字、圖片、影片與聲音生成。
經銷授權
提供專案說明與存取方式,要求書面使用和轉售條件。
網站文件
串接前可閱讀正式服務條款、授權合約與資料處理政策。

申請經銷授權 · 正式服務條款與授權合約

可透過 Ailoot API 使用

claude-haiku-5-5 · Core

Core Anthropic MessagesPOST /v1/messages
輸入
text
輸出
text
上下文
200,000 token
最大回應
65,536 token
輸入
US$0.0001 / 1K
輸出
US$0.0005 / 1K
讀取快取
US$0.00001 / 1K
寫入快取
US$0.000125 / 1K
寫入快取,5 分鐘
US$0.000125 / 1K token
寫入快取,1 小時
US$0.0002 / 1K token
web_search_call
US$0.01 每次呼叫
最大呼叫次數 web_search_call
8

依請求長度計價 · Anthropic Messages

請求大小,tokens輸入輸出讀取快取寫入快取快取 5 分鐘快取 1 小時
請求大小,tokens(0; 100,000]輸入US$0.0001輸出US$0.0005讀取快取US$0.00001寫入快取US$0.000125快取 5 分鐘US$0.000125快取 1 小時US$0.0002
請求大小,tokens(100,000; ∞)輸入US$0.0005輸出US$0.0025讀取快取US$0.00005寫入快取US$0.000625快取 5 分鐘US$0.000625快取 1 小時US$0.001

費率單位為每 1K Token 的 USD 金額。 未設定費率時,會沿用此方法的基本費率;«—» 表示未設定基本費率。

claude-haiku-5-5 · Core

Core OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
輸入
text
輸出
text
上下文
200,000 token
最大回應
65,536 token
輸入
US$0.0001 / 1K
輸出
US$0.0005 / 1K
讀取快取
US$0.00001 / 1K
寫入快取
US$0.000125 / 1K
寫入快取,5 分鐘
US$0.000125 / 1K token
寫入快取,1 小時
US$0.0002 / 1K token
web_search_call
US$0.01 每次呼叫
最大呼叫次數 web_search_call
8

依請求長度計價 · OpenAI Responses

請求大小,tokens輸入輸出讀取快取寫入快取快取 5 分鐘快取 1 小時
請求大小,tokens(0; 100,000]輸入US$0.0001輸出US$0.0005讀取快取US$0.00001寫入快取US$0.000125快取 5 分鐘US$0.000125快取 1 小時US$0.0002
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費率單位為每 1K Token 的 USD 金額。 未設定費率時,會沿用此方法的基本費率;«—» 表示未設定基本費率。

claude-haiku-5-5 · Core

Core OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
輸入
text
輸出
text
上下文
200,000 token
最大回應
65,536 token
輸入
US$0.0001 / 1K
輸出
US$0.0005 / 1K
讀取快取
US$0.00001 / 1K
寫入快取
US$0.000125 / 1K
寫入快取,5 分鐘
US$0.000125 / 1K token
寫入快取,1 小時
US$0.0002 / 1K token
web_search_call
US$0.01 每次呼叫
最大呼叫次數 web_search_call
8

依請求長度計價 · OpenAI Chat

請求大小,tokens輸入輸出讀取快取寫入快取快取 5 分鐘快取 1 小時
請求大小,tokens(0; 100,000]輸入US$0.0001輸出US$0.0005讀取快取US$0.00001寫入快取US$0.000125快取 5 分鐘US$0.000125快取 1 小時US$0.0002
請求大小,tokens(100,000; ∞)輸入US$0.0005輸出US$0.0025讀取快取US$0.00005寫入快取US$0.000625快取 5 分鐘US$0.000625快取 1 小時US$0.001

費率單位為每 1K Token 的 USD 金額。 未設定費率時,會沿用此方法的基本費率;«—» 表示未設定基本費率。

claude-haiku-5-5 · Core

Core Gemini generateContentPOST /v1beta/models/{model}:generateContent
輸入
text
輸出
text
上下文
200,000 token
最大回應
65,536 token
輸入
US$0.0001 / 1K
輸出
US$0.0005 / 1K
讀取快取
US$0.00001 / 1K
寫入快取
US$0.000125 / 1K
寫入快取,5 分鐘
US$0.000125 / 1K token
寫入快取,1 小時
US$0.0002 / 1K token
web_search_call
US$0.01 每次呼叫
最大呼叫次數 web_search_call
8

依請求長度計價 · Gemini generateContent

請求大小,tokens輸入輸出讀取快取寫入快取快取 5 分鐘快取 1 小時
請求大小,tokens(0; 100,000]輸入US$0.0001輸出US$0.0005讀取快取US$0.00001寫入快取US$0.000125快取 5 分鐘US$0.000125快取 1 小時US$0.0002
請求大小,tokens(100,000; ∞)輸入US$0.0005輸出US$0.0025讀取快取US$0.00005寫入快取US$0.000625快取 5 分鐘US$0.000625快取 1 小時US$0.001

費率單位為每 1K Token 的 USD 金額。 未設定費率時,會沿用此方法的基本費率;«—» 表示未設定基本費率。

JSON