Anthropic: Claude Sonnet 4.5 (batch)

Anthropic: Claude Sonnet 4.5 (batch) Anthropic का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जो api14 के माध्यम से मॉडल id anthropic/claude-sonnet-4.5:batch के तहत उपलब्ध कराया जाता है। यह Sonnet लाइन से संबंधित है, जिसे Anthropic आज तक का अपना सबसे उन्नत Sonnet मॉडल बताता है, जो वास्तविक दुनिया के एजेंट और कोडिंग वर्कफ़्लो के लिए अनुकूलित है। batch वेरिएंट वही मॉडल है जो इंटरैक्टिव के बजाय batch वर्कफ़्लो के माध्यम से served किया जाता है, जो इसे ऐसे काम के लिए उपयुक्त बनाता है जिसमें तत्काल उत्तर की आवश्यकता नहीं होती।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और फ़ाइलें स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है। इसका context window 1,000,000 tokens है, और यह प्रति request अधिकतम 64,000 output tokens उत्पन्न कर सकता है। इसका knowledge cutoff 2025-01-31 है, इसलिए उस तारीख के बाद की कोई भी बात मॉडल के प्रशिक्षण के दौरान सीखी गई बातों से बाहर है। चूंकि यह टेक्स्ट के साथ-साथ इमेज और फ़ाइलें भी संभालता है, आप एक ही बातचीत में screenshots, दस्तावेज़ और मिश्रित सामग्री भेज सकते हैं, बजाय इसके कि पहले सब कुछ plain text में बदलना पड़े।

ये क्षमताएं कुछ व्यावहारिक पैटर्न की ओर संकेत करती हैं। कोडिंग वर्कफ़्लो स्वाभाविक रूप से उपयुक्त हैं: मॉडल को इनके लिए ट्यून किया गया है, और बड़ा context window आपको एक ही request में पूरे repositories, लंबे diffs या विस्तृत logs शामिल करने देता है। एजेंट-शैली के कार्य भी तर्कसंगत हैं, क्योंकि मॉडल tool calling और structured outputs का समर्थन करता है, जो ऐसे loops के लिए बुनियादी निर्माण खंड हैं जो डेटा पढ़ते हैं, फ़ंक्शन कॉल करते हैं और परिणामों पर कार्य करते हैं। दस्तावेज़ और इमेज की समझ एक और उपयोग का मामला है: आप PDFs, screenshots या स्कैन किए गए पृष्ठ पास कर सकते हैं और extraction, summarization या classification के लिए कह सकते हैं। batch मोड उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जो कई आइटमों पर चलते हैं, जैसे bulk summarization, dataset labeling या रात भर चलने वाला code review, जहां throughput latency से अधिक मायने रखता है।

इसे कॉल करने के लिए, api14 के OpenAI-संगत chat completions endpoint पर मॉडल id anthropic/claude-sonnet-4.5:batch के साथ एक request भेजें। चूंकि API OpenAI-संगत है, मौजूदा OpenAI SDKs और clients केवल base URL और model id बदलने के साथ काम करते हैं। समर्थित request parameters हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k और top_p। व्यवहार में इसका मतलब है कि आप temperature, top_p और top_k के साथ sampling नियंत्रित कर सकते हैं, max_tokens के साथ output सीमित कर सकते हैं, response_format या structured_outputs के साथ उत्तरों को सीमित कर सकते हैं, tools और tool_choice के साथ फ़ंक्शन परिभाषित कर सकते हैं, और reasoning तथा include_reasoning के साथ reasoning व्यवहार प्रबंधित कर सकते हैं।

प्रतिबद्ध होने से पहले दो बातें जांचने योग्य हैं। batch वेरिएंट सही विकल्प नहीं है जब आपको सामान्य इंटरैक्टिव request के भीतर उत्तर चाहिए, क्योंकि batch प्रोसेसिंग deferred काम के लिए डिज़ाइन की गई है; chat या live agent चरणों के लिए, इसके बजाय मानक non-batch मॉडल का उपयोग करें। साथ ही, 2025-01-31 का knowledge cutoff意味着 मॉडल को उस तारीख के बाद की घटनाओं की कोई अंतर्निहित जानकारी नहीं है, इसलिए हाल की कोई भी बात prompt, retrieved documents या tool results से आनी चाहिए। यदि आपका कार्य पूरी तरह टेक्स्ट-आधारित और छोटे दायरे का है, तो एक हल्का मॉडल पर्याप्त हो सकता है, लेकिन लंबे context वाली कोडिंग, दस्तावेज़-भारी इनपुट या tool-संचालित एजेंट के लिए, यह मॉडल उन आवश्यकताओं को सीधे पूरा करता है।