Anthropic: Claude Fable 5 (batch)

Claude Fable 5 (batch) est un modèle de texte d'Anthropic, listé sur api14 sous l'identifiant de modèle anthropic/claude-fable-5:batch. Anthropic le décrit comme un modèle de classe Mythos conçu pour le travail de connaissance autonome et le codage. Le libellé batch indique que cette variante correspond au point de terminaison batch du modèle, c'est-à-dire la forme que vous appelez lorsque vous souhaitez que le même modèle soit servi via un flux de travail batch plutôt qu'un flux interactif.

Le modèle accepte des entrées texte, image et fichier et renvoie du texte. Il dispose d'une fenêtre de contexte de 1 000 000 de tokens et peut produire jusqu'à 128 000 tokens de sortie en une seule réponse. Le raisonnement fait partie de la conception du modèle, et l'API expose des contrôles pour celui-ci, ce qui vous permet de décider combien d'effort de raisonnement interne le modèle dépense avant d'écrire sa réponse. La sortie est uniquement du texte, ce qui simplifie le traitement des réponses si votre pipeline attend des chaînes plutôt que du contenu mixte.

Ces capacités ouvrent quelques usages pratiques. Les documents longs, des bases de code entières ou de grandes collections de fichiers tiennent dans la fenêtre de contexte, de sorte que des tâches comme résumer un dépôt, répondre à des questions sur un ensemble de contrats ou extraire des enregistrements structurés à partir de pages numérisées et de PDF sont des cas pertinents. L'entrée d'images est utile lorsque le matériel source comprend des captures d'écran, des diagrammes ou des documents photographiés qui doivent être lus en parallèle du texte. Parce que le modèle vise le travail de connaissance autonome et le codage, il convient aux tâches de type agent où il lit du matériel, raisonne à son sujet, puis appelle des outils pour agir sur ce qu'il a trouvé.

Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle anthropic/claude-fable-5:batch, de sorte que les bibliothèques clientes OpenAI existantes fonctionnent avec seulement l'URL de base et le nom du modèle modifiés. Les paramètres de requête qu'il prend en charge sont include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools et verbosity. En pratique, tools et tool_choice pilotent l'appel de fonctions, structured_outputs et response_format contraignent la forme de la réponse, max_tokens et stop bornent la génération, et les paramètres liés au raisonnement vous permettent de régler la façon dont le modèle réfléchit avant de répondre.

Gardez à l'esprit le plafond de sortie : 128 000 tokens est généreux mais fini, donc les tâches de génération très volumineuses peuvent devoir être réparties sur plusieurs appels. Si votre tâche est purement interactive et que vous n'avez pas besoin du traitement batch, la forme non batch du même modèle peut être plus adaptée. La variante batch est le choix naturel lorsque vous avez de nombreuses requêtes indépendantes et que vous pouvez accepter le flux de travail batch en échange de leur exécution groupée.