Anthropic: Claude Sonnet 5.5

Claude Sonnet 5.5, Anthropic का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 28 सितंबर 2026 को Claude Sonnet 5 के सीधे अपग्रेड के रूप में जारी किया गया। यह Anthropic की Sonnet श्रेणी में आता है, जिसे प्रदाता भारी फ्रंटियर कार्यों के बजाय सुपरिभाषित रोजमर्रा के काम के लिए बताता है। api14 पर यह मॉडल आईडी anthropic/claude-sonnet-5.5 के अंतर्गत सूचीबद्ध है और इसकी मुख्य श्रेणी टेक्स्ट है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और फाइलें स्वीकार करता है, और केवल टेक्स्ट लौटाता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,000,000 टोकन है, जो एक ही अनुरोध में पूरे कोडबेस, लंबे दस्तावेज़ सेट या विस्तारित बातचीत इतिहास रखने के लिए काफी बड़ा है। अधिकतम आउटपुट 128,000 टोकन है, इसलिए जब कार्य की मांग हो तो प्रतिक्रियाएं पर्याप्त लंबाई तक जा सकती हैं। Anthropic लेखन आउटपुट के साथ-साथ फीचर निर्माण और बग फिक्सिंग को विशेष ताकत के रूप में रेखांकित करता है।

ये क्षमताएं उपयोगों के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर इशारा करती हैं। बहुत बड़े कॉन्टेक्स्ट विंडो और इमेज तथा फाइल इनपुट का संयोजन वास्तविक रिपॉजिटरी पर कोड सहायता के लिए उपयुक्त है, जहां एक डेवलपर चाहता है कि मॉडल एक साथ कई फाइलें पढ़े और बदलाव सुझाए या उनमें किसी बग का पता लगाए। यही इनपुट मिश्रण दस्तावेज़ विश्लेषण के लिए भी काम करता है, जैसे लंबी रिपोर्ट, PDF या स्कैन की गई सामग्री का सारांश बनाना या संरचित डेटा निकालना। चूंकि आउटपुट 128,000 टोकन तक पहुंच सकता है, मॉडल उन जनरेशन कार्यों को भी संभाल सकता है जिनमें छोटे उत्तरों के बजाय लंबी, निरंतर प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता होती है। टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट इसे एजेंट शैली के वर्कफ़्लो और मशीन-पठनीय परिणाम चाहने वाली पाइपलाइनों के लिए उचित बनाते हैं।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी anthropic/claude-sonnet-5.5 का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools और verbosity। व्यवहार में इसका मतलब है कि आप आउटपुट लंबाई सीमित कर सकते हैं, नियंत्रित कर सकते हैं कि मॉडल कितना reasoning प्रयास लगाता है और क्या reasoning दिखाया जाता है, response_format या structured_outputs के माध्यम से प्रतिक्रियाओं को स्कीमा तक सीमित कर सकते हैं, टूल परिभाषित कर सकते हैं और मॉडल उनमें से कैसे चुन सकता है, stop अनुक्रम सेट कर सकते हैं, और verbosity समायोजित कर सकते हैं। OpenAI chat completions ढांचे के अनुसार लिखा गया कोड केवल बेस URL और मॉडल आईडी बदलने पर काम करना चाहिए।

विचार करने वाली मुख्य बात दायरा है। Anthropic इसे सुपरिभाषित रोजमर्रा के काम के लिए Sonnet-श्रेणी के मॉडल के रूप में प्रस्तुत करता है, इसलिए यदि आपका कार्य कठिनाई के चरम छोर पर है या टेक्स्ट से आगे आउटपुट चाहता है, तो कोई अन्य मॉडल बेहतर फिट हो सकता है। आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए इमेज या ऑडियो जनरेशन यहां के दायरे से बाहर है। हालांकि टेक्स्ट कार्य के भीतर, दस लाख टोकन का कॉन्टेक्स्ट और 128,000 टोकन की आउटपुट सीमा विकास और दस्तावेज़ कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है।