Anthropic: Claude Sonnet 5

Claude Sonnet 5 adalah model teks dari Anthropic, terdaftar di api14 sebagai anthropic/claude-sonnet-5. Anthropic mendeskripsikannya sebagai model kelas Sonnet paling mumpuni, dengan performa terdepan di bidang coding, agen, dan pekerjaan profesional. Model ini berada di kategori teks dan dirilis oleh penyedia pada 2026-06-30.

Model ini menerima teks, gambar, dan file sebagai input, dan mengembalikan teks. Jendela konteksnya 1.000.000 token, dan output maksimumnya 128.000 token. Kombinasi konteks yang sangat besar dan anggaran output yang besar berarti Anda dapat memasukkan dokumen panjang atau seluruh repositori materi dan masih menyisakan ruang untuk respons yang dihasilkan secara substansial. Anthropic juga mendeskripsikan adaptive thinking dengan tingkat reasoning effort yang dapat dipilih, termasuk low, medium, high, dan max, yang memungkinkan Anda menukar kecepatan dengan kedalaman penalaran per permintaan.

Kemampuan tersebut mengarah pada beberapa penggunaan praktis. Pekerjaan coding cocok secara alami: membaca file besar atau seluruh proyek, menjelaskan kode, menyusun perubahan, dan menjalankan loop agen yang memanggil tools. Karena gambar dan file diterima sebagai input, tugas yang berat dokumen seperti merangkum laporan, mengekstrak data terstruktur dari PDF, atau menjawab pertanyaan atas sekumpulan lampiran campuran juga masuk akal. Kontrol reasoning effort cocok untuk alur kerja agentic dan multi-langkah di mana Anda menginginkan pemikiran yang lebih cermat pada langkah sulit dan respons yang lebih murah serta cepat pada langkah rutin. Structured outputs dan tool calling membuatnya dapat digunakan sebagai inti penalaran di balik sebuah aplikasi, bukan hanya sebagai endpoint chat.

Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id anthropic/claude-sonnet-5, sehingga klien dan SDK bergaya OpenAI yang sudah ada dapat bekerja hanya dengan mengubah base URL dan nama model. Parameter permintaan yang didukung adalah include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools, dan verbosity. Dalam praktiknya, tools dan tool_choice mencakup function calling, response_format dan structured_outputs mencakup bentuk output yang dibatasi, dan reasoning, reasoning_effort, serta include_reasoning mengontrol perilaku berpikir. Gunakan max_tokens atau max_completion_tokens untuk membatasi generasi, dan stop untuk mengakhiri output pada urutan tertentu.

Ada dua batasan yang perlu diperhatikan saat Anda merencanakan integrasi. Output hanya berupa teks, jadi jika Anda memerlukan gambar atau audio yang dihasilkan, model ini bukan pilihan yang tepat. Inputnya adalah teks, gambar, dan file, sehingga modalitas lain di sisi input juga di luar cakupan. Jika beban kerja Anda kecil dan sederhana, pengaturan reasoning effort memungkinkan Anda menurunkan model ini alih-alih beralih ke model lain, tetapi untuk tugas di luar generasi teks Anda akan memerlukan model yang berbeda.