Anthropic: Claude Sonnet 5

Claude Sonnet 5 to model tekstowy od Anthropic, wymieniony na api14 jako anthropic/claude-sonnet-5. Anthropic opisuje go jako swój najbardziej zdolny model klasy Sonnet, z wiodącą wydajnością w kodowaniu, agentach i pracy zawodowej. Należy do kategorii tekstowej i został wydany przez dostawcę 2026-06-30.

Model przyjmuje jako dane wejściowe tekst, obrazy i pliki, a zwraca tekst. Jego okno kontekstowe wynosi 1 000 000 tokenów, a maksymalne wyjście to 128 000 tokenów. To połączenie bardzo dużego kontekstu i dużego budżetu wyjściowego oznacza, że możesz wprowadzić długie dokumenty lub całe repozytoria materiałów i nadal pozostawić miejsce na obszerną wygenerowaną odpowiedź. Anthropic opisuje również adaptacyjne myślenie z wybieralnymi poziomami wysiłku rozumowania, w tym low, medium, high i max, co pozwala wymieniać szybkość na głębokość rozumowania dla każdego żądania.

Te możliwości wskazują na kilka praktycznych zastosowań. Praca związana z kodowaniem pasuje naturalnie: czytanie dużych plików lub całych projektów, wyjaśnianie kodu, tworzenie zmian i prowadzenie pętli agentowych wywołujących narzędzia. Ponieważ obrazy i pliki są przyjmowane jako dane wejściowe, zadania oparte na dokumentach, takie jak streszczanie raportów, wyodrębnianie danych strukturalnych z plików PDF lub odpowiadanie na pytania dotyczące mieszanego zestawu załączników, są również rozsądne. Ustawienia wysiłku rozumowania pasują do przepływów agentowych i wieloetapowych, w których chcesz bardziej przemyślanego myślenia przy trudnych krokach oraz tańszych i szybszych odpowiedzi przy rutynowych. Ustrukturyzowane wyjścia i wywoływanie narzędzi czynią go użytecznym jako rdzeń rozumowania stojący za aplikacją, a nie tylko jako punkt końcowy czatu.

Wywołujesz go przez zgodne z OpenAI API api14, używając identyfikatora modelu anthropic/claude-sonnet-5, więc istniejące klienty i zestawy SDK w stylu OpenAI działają po zmianie bazowego adresu URL i nazwy modelu. Obsługiwane parametry żądania to include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools i verbosity. W praktyce tools i tool_choice obejmują wywoływanie funkcji, response_format i structured_outputs obejmują ograniczone kształty wyjścia, a reasoning, reasoning_effort i include_reasoning kontrolują zachowanie myślenia. Użyj max_tokens lub max_completion_tokens, aby ograniczyć generowanie, oraz stop, aby zakończyć wyjście na podanych sekwencjach.

Dwa ograniczenia warto zauważyć podczas planowania integracji. Wyjście jest tylko tekstowe, więc jeśli potrzebujesz generowanych obrazów lub dźwięku, ten model nie jest właściwym wyborem. Dane wejściowe to tekst, obrazy i pliki, więc inne modalności po stronie wejścia również są poza zakresem. Jeśli Twoje obciążenie jest małe i proste, ustawienia wysiłku rozumowania pozwalają przyciszyć model zamiast przechodzić na inny, ale do zadań poza generowaniem tekstu będziesz potrzebować innego modelu.