Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/anthropic-claude-sonnet-4-5/
Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/anthropic-claude-sonnet-4-5/
Language: zh-hant-tw

# Anthropic: Claude Sonnet 4.5

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## [Anthropic: Claude Sonnet 4.5](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/anthropic-claude-sonnet-4-5/)

Claude Sonnet 4.5 是 Anthropic 的文字與圖片模型，適用於軟體開發、複雜代理、電腦操作與分析工作。它支援直接回應或手動延伸思考，文件記載的 beta 流程可在工具呼叫之間推理。

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `anthropic/claude-sonnet-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/anthropic-claude-sonnet-4-5/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `anthropic/claude-sonnet-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/anthropic-claude-sonnet-4-5/#method-1)

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 Sonnet 4.5 是 Anthropic 偏重軟體開發、複雜代理任務與電腦操作的 Sonnet 版本，也改善推理與數學。它接收文字與圖片，產生文字。發布說明描述跨多步驟持續工作、程式碼理解，以及涉及較廣專案而非單一獨立函式的修改。實用簡報會指出必要行為、相關來源資料與交付成品：修補程式提案、實作說明、文件分析或結構化答案。

軟體工作請提供專案限制、相關檔案或摘錄、觀察到的錯誤，以及預期結果的具體範例。要求提供受影響程式碼，說明提議修改如何處理該範例。開發者將此模型定位於建構代理與透過工具進行開發任務。周邊應用程式讀取及編輯檔案、執行命令或檢查，並回傳實際輸出；模型依這些證據推理。最終報告應區分修改提案與已完成檢查。

電腦操作是其視覺與代理能力的另一種應用。Anthropic 發布示範透過連接環境與瀏覽器互動、瀏覽頁面及處理試算表。視覺簡報可提供截圖、指出目標，並定義應用程式允許哪些操作。應用程式再執行選定互動，回傳改變後畫面或其他結果。同樣地，模型可為文件、試算表與投影片準備內容及程式碼，由環境產生完成檔案。文字與圖片理解不代表模型是原生圖片或音訊生成器。

確切的開發者規格列出 200K 詞元上下文視窗，以及最多 64K 輸出詞元。可靠知識截止為 2025 年 1 月，與頁面列出的較晚訓練資料截止不同。長輸入應清楚保留文件邊界、頁面標籤、單位與程式碼識別碼，並為所需答案及推理預留空間。開發者也記載此版本的上下文感知，因此支援的流程會追蹤對話剩餘空間。這有助於在視窗內管理持續任務，但不會把視窗改成後來 Sonnet 版本的較大容量。

Sonnet 4.5 支援一般回應與手動延伸思考。後者以 budget\_tokens 設定可見答案之前內部推理的目標。文件記載的最小值為 1,024 詞元，預算通常必須低於 max\_tokens，因為思考與最終答案共用生成額度。預算是目標，不承諾恰好消耗該詞元數。此版本沒有後來 Sonnet 模型所述的自適應思考模式或 effort 控制。請選擇所需分析深度，並為可用的最終答案保留足夠額度。

開發者的交錯思考 beta，讓 Sonnet 4.5 在同一輪的工具呼叫之間推理，利用回傳觀察決定下一步。它需要支援的 Messages 流程中所記載的 beta 功能。這種情況下，思考預算可超過 max\_tokens，因為它涵蓋同一助理輪次中的多個思考區塊。回傳工具結果時，應原封不動帶回相關思考內容，包括簽章；編輯內容會使其失效。因此，研究或除錯任務可在提議檢查、實際回傳結果與更新分析之間交替，不把文字提案當成完成動作。

視覺資料方面，開發者支援 JPEG、PNG、GIF 與 WebP，動畫只使用第一格。此版本使用的標準原生圖片級別，長邊上限為 1,568 像素，視覺詞元上限為 1,568；較大圖片會縮小。開發者圖片指南為 200K 上下文模型列出每次 API 請求最多 100 張圖片，但圖片及整體請求大小條件可能更早達到。實際可行時，將圖片放在問題前，為多張圖片加標籤，並保留小字或圖表標籤。指南建議清楚圖片，以及足以解讀可見細節的周邊上下文。

上下文編輯與記憶工具隨此模型一同引入，以支援較長代理流程。這些是應用程式支援的方式，用來保留有用狀態或移除舊工具資料；不是無限模型記憶，也不是後來的伺服器壓縮功能。多階段任務應保留已作決策、待解問題，以及下一步所需證據。Anthropic 也描述了更能抵抗外部內容中的隱藏指令，同時指出模型特定分類器有時會標記無害資料。實用結果仍是連結提供證據、可供審查的成品，並讓確切 Sonnet 4.5 模式及限制與後來版本分開。

實用任務

### 實用任務

英文技術範例

```
Repair an empty-cart total

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

#### 預期結果

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

#### 檢查結果

```
The proposed tests cover empty input and verify that two cart lines are added rather than averaged.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `anthropic/claude-sonnet-4.5`

[`anthropic/claude-sonnet-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.5&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.5&fmt=chat)

Anthropic /`anthropic/claude-sonnet-4.5`

### 入門

Claude Sonnet 4.5 是 Anthropic 的文字與圖片模型，適用於軟體開發、複雜代理、電腦操作與分析工作。它支援直接回應或手動延伸思考，文件記載的 beta 流程可在工具呼叫之間推理。

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-sonnet-4.5 | 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

#### 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 **$0.0132** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.03** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0075** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **$0.012** / 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200,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.0132** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.03** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0075** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **$0.012** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於200,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.0132** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.03** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0075** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **$0.024** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 請求範例

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython 串流

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

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

```python
from openai import OpenAI
import os

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

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

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

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

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

### 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-sonnet-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.5&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.5&fmt=chat)

#### 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-sonnet-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.5&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.5&fmt=chat)

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

[`anthropic/claude-sonnet-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.5&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.5&fmt=messages)

Anthropic /`anthropic/claude-sonnet-4.5`

### 入門

Claude Sonnet 4.5 是 Anthropic 的文字與圖片模型，適用於軟體開發、複雜代理、電腦操作與分析工作。它支援直接回應或手動延伸思考，文件記載的 beta 流程可在工具呼叫之間推理。

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-sonnet-4.5 | 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

#### 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 **$0.0132** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.03** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0075** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **$0.012** / 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200,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.0132** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.03** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0075** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **$0.012** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於200,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.0132** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.03** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0.0075** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **$0.024** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 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

```json
{
  "model": "anthropic/claude-sonnet-4.5",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

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

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

```python
import json, os
from pathlib import Path

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

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

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

### 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-sonnet-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.5&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.5&fmt=messages)

#### 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-sonnet-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.5&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-sonnet-4.5&fmt=messages)

FAQ · Anthropic: Claude Sonnet 4.5

可以使用哪些輸入與結果？

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

請求使用哪些欄位？

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

適用哪些限制？

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

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

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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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