Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/claude-3-7-sonnet-20250219-thinking/ Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/claude-3-7-sonnet-20250219-thinking/ Language: zh-hant-tw # claude-3-7-sonnet-20250219-thinking [Markdown](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/claude-3-7-sonnet-20250219-thinking/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/claude-3-7-sonnet-20250219-thinking/facts.json) ## [claude-3-7-sonnet-20250219-thinking](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/claude-3-7-sonnet-20250219-thinking/) Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 的混合推理模型，此處使用延伸思考模式。它在產生文字答案前處理困難的程式設計、數學與分析任務，特別重視實際軟體開發與前端工作。 - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `claude-3-7-sonnet-20250219-thinking`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/claude-3-7-sonnet-20250219-thinking/#method-0) 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 3.7 Sonnet Thinking 描述 Claude 3.7 Sonnet 的延伸思考模式，不是基礎模型的另一個世代。Anthropic 在同一混合模型中結合一般回應與深入推理。當任務包含互相影響的限制，而且先釐清它們再提出結論有助於答案時，Thinking 變體就很實用。 #### 為實際問題延伸推理 模型在回傳最終答案之前，投入額外推理詞元處理問題。Anthropic 強調數學、物理、複雜指令遵循與程式設計，同時重視真實商務任務，不只競賽謎題。製造商記載可透過思考詞元預算控制推理投入；預算與最終回應共用可用輸出額度。更多推理需要額外時間，因此應用於額外分析真正重要的工作。 分析任務請提供證據、待解問題與比較選項的標準。要求先給結論，再列支持事實、假設及未解決問題。這讓最終答案有可用形式，不把推理長度當成結論正確的證據。 #### 程式設計與前端開發 Anthropic 特別重視程式碼修改、處理複雜專案與建構網頁介面。實用簡報包含相關程式碼、預期行為、觀察到的失敗，以及必須維持不變的部分。要求一致的修補程式與驗證方式說明。介面任務應指定使用者動作、載入及錯誤狀態、不同螢幕尺寸的適應行為，以及所需輸出，例如元件或一組頁面修改。 這些範例描述交給模型的任務。執行命令、讀取儲存庫與編輯檔案，需要周邊應用程式提供工具。模型程式設計能力與應用程式執行程式碼的權限，是流程的不同部分。 #### 文字、圖片與最終成品 Claude 的視覺理解可在書面指令之外，推理截圖、圖表與圖文文件等資料。請提供清楚可讀圖片，說明重要細節：有標籤的座標軸、版面問題，或物件間關係。圖表需要精確數字時，盡可能加入底層數值。結果是文字說明、分析或程式碼，不是生成圖片。 Ailoot API 專案應明確定義預期最終成品：實作、經審查的論證、比較表或診斷說明。將相關資料與要求一併提供，不要讓模型猜測缺少的專案上下文。 #### 知識與驗證 Anthropic 指出，此基礎模型的可靠知識截止為 2024 年 10 月。問題依賴後續事件或變動技術細節時，請提供當前文件。系統卡片也記載一種程式設計失敗模式：反覆失敗嘗試可能導致針對測試的捷徑。請要求一般解法，對測試修改與應用程式碼修改同樣仔細檢查。詳細推理軌跡可協助檢視答案，但 Anthropic 研究未確立它是決策形成過程的完整或絕不出錯紀錄。 實用任務 ### 實用任務 英文技術範例 ``` Reason through a batching rule A packing line must send 42 jars. Each sealed carton holds 6 jars; opened cartons cannot ship. Each pallet holds at most 4 cartons. Determine the minimum cartons and pallets, then explain a valid loading arrangement. Separate the arithmetic from the assumptions, and state whether any jars remain unpacked. ``` #### 預期結果 ``` Carton and pallet counts, a loading arrangement, arithmetic and explicit assumptions. ``` #### 檢查結果 ``` Multiply carton capacity back to 42 and verify no pallet exceeds four cartons. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `claude-3-7-sonnet-20250219-thinking` [`claude-3-7-sonnet-20250219-thinking`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=claude-3-7-sonnet-20250219-thinking&route=Ultra&caller=claude-3-7-sonnet-20250219-thinking&fmt=chat) Anthropic /`claude-3-7-sonnet-20250219-thinking` ### 入門 Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 的混合推理模型，此處使用延伸思考模式。它在產生文字答案前處理困難的程式設計、數學與分析任務，特別重視實際軟體開發與前端工作。 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 claude-3-7-sonnet-20250219-thinking | 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 未指定 選取快速模式時 flex 模式 未指定 選取 flex 模式時 最高推理強度 未指定 最高推理強度採用 default 調整值時 #### Ailoot 費率 #### 各設定的價格 | 設定 | 費率表 | 費用 | | --- | --- | --- | | 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.006** / 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 **$0.0075** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token | Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/) ### 請求範例 #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython 串流 ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "claude-3-7-sonnet-20250219-thinking", "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='claude-3-7-sonnet-20250219-thinking',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='claude-3-7-sonnet-20250219-thinking',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** [`claude-3-7-sonnet-20250219-thinking`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=claude-3-7-sonnet-20250219-thinking&route=Ultra&caller=claude-3-7-sonnet-20250219-thinking&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 [`claude-3-7-sonnet-20250219-thinking`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=claude-3-7-sonnet-20250219-thinking&route=Ultra&caller=claude-3-7-sonnet-20250219-thinking&fmt=chat) FAQ · claude-3-7-sonnet-20250219-thinking 可以使用哪些輸入與結果？ `POST /v1/chat/completions` · `claude-3-7-sonnet-20250219-thinking`: `text` → `text` 請求使用哪些欄位？ `POST /v1/chat/completions` · `claude-3-7-sonnet-20250219-thinking`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` 適用哪些限制？ `POST /v1/chat/completions` · `claude-3-7-sonnet-20250219-thinking`: `messages.min_items`: `1` 將 Ailoot 串接 Claude Code、OpenCode、Hermes 或自己的應用程式。 ## 公司及其專案組合 公司及其專案組合：數百萬客戶，每月銷售額達數十億。 ## 優惠購買 token。 訂閱優惠適合持續工作，折扣碼購買 token 最高可折 50%。 訂閱 為定期請求選擇優惠方案。 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。 [選擇訂閱](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/subscriptions/) · [查看模型價格](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/) ## 將 API 加入 你銷售的產品。 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](mailto:support@ailoot.ai) · [正式服務條款與授權合約](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=zh-hant-tw) ## Ailoot · 公司及其專案組合 Ailoot以累積的營運經驗、廣大的客戶群、穩定的服務及持續的KPI管理為基礎。 公司及其專案組合：數百萬客戶，每月銷售額達數十億。 Ailoot將這些營運經驗用於API存取，讓客戶的產品、代理、應用程式及自動化流程使用AI功能。