Anthropic: Claude Haiku 5.5 (batch)

Claude Haiku 5.5 (batch) is een tekstmodel van Anthropic, aangeboden via api14 onder het model-id anthropic/claude-haiku-5.5:batch. Het is de opvolger van Claude Haiku 4.5, en Anthropic positioneert het als een klein, snel model gericht op werk met hoog volume en kostenbesef. De batch-variant is de versie die je aanroept via de OpenAI-compatibele endpoint van api14.

Het model accepteert tekst, afbeeldingen en bestanden als invoer, en het retourneert tekst. Het contextvenster is 1.000.000 tokens, groot genoeg om lange documenten, uitgebreide gespreksgeschiedenissen of omvangrijke codebases in een enkel verzoek te bevatten. De maximale uitvoer is 128.000 tokens, dus antwoorden kunnen lang zijn wanneer de taak dat vereist. Anthropic beschrijft het model als sterker dan zijn voorganger in coderen, computergebruik en gerelateerde agentische taken.

Die capaciteiten wijzen op een vrij specifieke set toepassingen. Samenvatten past natuurlijk, vooral bij lange invoer die anders opgesplitst zou moeten worden. Subagents zijn een andere: een snel model dat vele malen parallel kan worden aangeroepen past bij orchestratiepatronen waarbij een groter model plant en modellen van de Haiku-klasse uitvoeren. Browsergebruik en computergebruik workloads volgen ook uit de aangegeven sterke punten van het model, net als codeerhulp waarbij latentie en doorvoer belangrijker zijn dan maximale redeneerdiepte. Omdat afbeeldingen en bestanden als invoer worden geaccepteerd, kunnen document- en schermafbeeldingsanalyse in hetzelfde verzoek als de tekstprompt worden afgehandeld.

Om het via api14 aan te roepen, gebruik je het model-id anthropic/claude-haiku-5.5:batch met de OpenAI-compatibele chat completions-interface. De ondersteunde verzoekparameters zijn include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools en verbosity. Tool calling en structured outputs zijn beide beschikbaar, wat betekent dat het model kan worden aangesloten op function-calling-lussen of kan worden beperkt tot het uitvoeren van JSON-vormige antwoorden. Redenering kan worden aangevraagd en het inspanningsniveau ervan kan worden afgestemd, en de include_reasoning-vlag bepaalt of redeneringsinhoud wordt geretourneerd.

De batch-aanduiding is het vermelden waard wanneer je tussen dit en andere modellen op het platform kiest. Als je workload interactief is en de laagst mogelijke latentie nodig heeft, of als deze de diepste beschikbare redenering vereist, past een ander model mogelijk beter bij je. Voor taken met hoog volume en kostenbesef waarbij de invoer lang is en de uitvoer begrensd, is dit model de bedoelde keuze.