Anthropic: Claude Sonnet 5.5 (batch)

Anthropic: Claude Sonnet 5.5 (batch) is een tekstmodel van Anthropic, aangeboden via api14 onder het model-id anthropic/claude-sonnet-5.5:batch. Het behoort tot Anthropic's Sonnet-klasse, het niveau dat de provider omschrijft als bedoeld voor goed afgebakend dagelijks werk, en het volgt Claude Sonnet 5 op als een directe upgrade. Het batch-label geeft aan dat dit de batch-variant van het model is en niet de interactieve versie.

Het model accepteert tekst, afbeeldingen en bestanden als invoer en retourneert tekst. Het contextvenster is 1.000.000 tokens en de maximale uitvoer is 128.000 tokens. Anthropic positioneert Sonnet 5.5 als bijzonder sterk in het bouwen van features, het oplossen van bugs en het produceren van gerelateerd werk, wat het een redelijke standaardkeuze maakt voor codeer- en algemene assistenttaken in plaats van een nauw gespecialiseerd model.

Die capaciteiten wijzen op een vrij breed scala aan praktische toepassingen. Een lange context plus bestands- en afbeeldingsinvoer leent zich voor codewerk op repositoryschaal, zoals het implementeren van een feature over meerdere bestanden, het traceren en oplossen van een bug, of het beoordelen van een grote diff samen met screenshots en logs. Dezelfde combinatie werkt voor documentintensieve taken waarbij een ontwikkelaar moet redeneren over lange specificaties, contracten of rapporten samen met ondersteunende afbeeldingen. Omdat het model tool calling en gestructureerde uitvoer ondersteunt, past het ook bij agent-achtige workflows die functies moeten aanroepen en machineleesbare resultaten moeten retourneren in plaats van vrije tekst.

Je roept het aan via api14's OpenAI-compatibele API met het model-id anthropic/claude-sonnet-5.5:batch, dus bestaande OpenAI SDK-code werkt met een wijziging van base URL en modelnaam. De ondersteunde request-parameters zijn include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools en verbosity. In de praktijk betekent dat je de uitvoer kunt beperken met max_tokens, kunt bepalen hoeveel interne redenering het model doet via reasoning en reasoning_effort, JSON-vormige uitvoer kunt aanvragen via response_format of structured_outputs, aanroepbare functies kunt definiëren met tools en tool_choice, stopsequenties kunt instellen en de antwoordlengte of het detailniveau kunt aanpassen met verbosity. Als je het redeneerspoor in het antwoord wilt zien, schakel dan include_reasoning in.

Er zijn een paar dingen om af te wegen voordat je je vastlegt. De uitvoer is alleen tekst, dus als je gegenereerde afbeeldingen of audio nodig hebt, is dit model niet geschikt. De batch-variant is gericht op workloads die batchgewijze verwerking tolereren in plaats van strakke interactieve lussen, dus latentiegevoelige chat of realtime agents zijn mogelijk beter gediend met de niet-batch-versie van hetzelfde model. Voor zeer kleine of eenvoudige taken kan een lichter model voldoende zijn.