Anthropic: Claude Sonnet 4.5

Claude Sonnet 4.5 est un modèle de texte d'Anthropic, publié par le fournisseur le 29 septembre 2025. Il appartient à la gamme Sonnet d'Anthropic, que le fournisseur décrit comme son modèle Sonnet le plus avancé à ce jour, optimisé pour les agents réels et les flux de travail de codage. Sur api14, il est répertorié sous l'identifiant de modèle anthropic/claude-sonnet-4.5 et relève de la catégorie texte.

Le modèle accepte le texte, les images et les fichiers en entrée et ne renvoie que du texte. Sa fenêtre de contexte est de 1 000 000 de jetons, et la sortie maximale est de 64 000 jetons. La date limite de connaissances est le 31 janvier 2025, donc tout ce qui suit cette date est en dehors de ce sur quoi le modèle a été entraîné. Comme les images et les fichiers sont acceptés aux côtés du texte, vous pouvez envoyer des invites mixtes combinant des instructions écrites avec du contenu visuel ou documentaire, tout en prévoyant le texte comme seul format de réponse.

Ces capacités indiquent quelques usages pratiques. L'assistance au codage et les flux de travail de type agent sont les domaines mis en avant par Anthropic, et la grande fenêtre de contexte convient aux tâches où vous devez garder une longue base de code, un document volumineux ou une longue conversation visible en une seule fois. L'entrée d'images et de fichiers en fait un choix raisonnable pour l'analyse de documents, l'extraction ou le résumé d'informations à partir de matériel téléversé, et la réponse à des questions sur du contenu mixte. L'appel d'outils et les sorties structurées le rendent également utilisable comme étape de raisonnement au sein d'un pipeline plus large, où le modèle décide quels outils invoquer et renvoie des données dans une forme que votre code peut analyser.

Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle anthropic/claude-sonnet-4.5, donc le code existant du SDK OpenAI fonctionne avec un changement d'URL de base et de nom de modèle. Les paramètres de requête pris en charge sont include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, response_format, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k et top_p. En pratique, cela signifie que vous pouvez contrôler l'échantillonnage avec temperature, top_p et top_k, plafonner la longueur de sortie avec max_tokens ou max_completion_tokens, définir des fonctions que le modèle doit appeler avec tools et tool_choice, et demander des réponses structurées ou formatées avec response_format et structured_outputs. Le raisonnement peut être demandé et sa sortie incluse via les paramètres reasoning et include_reasoning.

Une limite à noter est que la sortie est uniquement du texte, donc si vous avez besoin d'images ou d'audio générés, ce modèle n'est pas le bon choix. La date limite de connaissances du 31 janvier 2025 signifie également que les événements récents ne sont pas couverts, sauf si vous les fournissez dans l'invite ou via des outils. Si votre charge de travail est petite et simple, un modèle plus léger peut suffire, mais pour le codage à long contexte, les documents et les tâches d'agent, la combinaison d'une fenêtre de contexte de 1 000 000 de jetons, d'un plafond de sortie de 64 000 jetons et de la prise en charge des outils est la raison de choisir celui-ci.