Anthropic: Claude Haiku 5.5

Claude Haiku 5.5 é um modelo de texto da Anthropic, e é o sucessor do Claude Haiku 4.5. A Anthropic descreve-o como o seu modelo pequeno e rápido, orientado para trabalho de grande volume e sensível ao custo. Se já utilizou versões anteriores do Haiku, esta é a substituição direta nessa linha, com as melhorias que a Anthropic lista em relação ao 4.5 sendo codificação mais forte, uso de computador e comportamento agêntico relacionado.

Do lado da entrada, o modelo aceita texto, imagens e ficheiros, e produz texto. A janela de contexto é de 1.000.000 de tokens, o que é suficientemente grande para conter documentos longos, bases de código ou históricos de conversa extensos num único pedido. A saída máxima é de 128.000 tokens, pelo que o modelo pode produzir respostas longas em vez de estar limitado a completações curtas. Estes dois números juntos significam que pode enviar uma quantidade substancial de material e ainda pedir uma quantidade substancial de volta.

A descrição do fornecedor aponta para as cargas de trabalho para as quais este modelo foi criado: sumarização, subagentes e uso de navegador, tudo em grande volume. A sumarização encaixa naturalmente porque pode passar documentos grandes ou coleções de ficheiros na janela de contexto e obter texto condensado como resultado. Os subagentes encaixam porque um modelo rápido pode ficar atrás de um planeador, tratando das chamadas de ferramentas mais pequenas e dos passos intermédios que seriam um desperdício encaminhar para um modelo maior. Aplicações de uso de navegador e uso de computador, juntamente com tarefas de codificação, são áreas onde a Anthropic diz que esta versão melhora o 4.5, pelo que ciclos ao estilo de agente que inspecionam páginas ou leem e escrevem código são um encaixe razoável.

Chama-o através da API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo "anthropic/claude-haiku-5.5", apontando o seu cliente OpenAI existente para o gateway. Os parâmetros de pedido que suporta são include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools e verbosity. Na prática, isso significa que pode controlar o comprimento da saída com max_tokens ou max_completion_tokens, restringir a forma da resposta com response_format ou structured_outputs, definir funções com tools e orientar a seleção com tool_choice, aplicar sequências de paragem e ajustar quanta raciocínio o modelo expõe ou executa através de reasoning, reasoning_effort, include_reasoning e verbosity.

Como este é posicionado como o modelo pequeno e rápido da Anthropic, é a predefinição sensata quando a capacidade de processamento e o volume importam mais do que a profundidade num problema difícil. Para tarefas que exigem o raciocínio mais forte possível, um modelo maior da mesma família pode ser a melhor escolha, e pode manter a mesma integração uma vez que a forma do pedido é compatível. O contexto de 1.000.000 de tokens e o limite de saída de 128.000 tokens eliminam algumas das razões habituais para recorrer a algo maior, por isso verifique se o modelo mais pequeno já satisfaz as suas necessidades antes de mudar.