Anthropic: Claude Sonnet 4.6

Claude Sonnet 4.6 é um modelo de texto da Anthropic, listado em api14 como anthropic/claude-sonnet-4.6. A Anthropic descreve-o como o seu modelo mais capaz da classe Sonnet até à data, com desempenho de fronteira em programação, agentes e trabalho profissional. Situa-se na categoria de texto e destina-se a programadores que criam aplicações que necessitam de forte raciocínio e qualidade de geração, em vez de um modelo leve e de baixa latência.

O modelo aceita texto, imagens e ficheiros como entrada, e produz texto como saída. A sua janela de contexto é de 1.000.000 de tokens, suficientemente grande para conter bases de código inteiras, conjuntos longos de documentos ou históricos de conversa extensos num único pedido. A saída máxima é de 128.000 tokens, pelo que as respostas podem ser de formato longo quando a tarefa o exige, como reescritas completas de ficheiros ou relatórios detalhados. Como as imagens e os ficheiros são aceites juntamente com texto, pode combinar prompts com capturas de ecrã, diagramas, PDFs ou ficheiros de código-fonte sem um passo de pré-processamento separado.

Estas capacidades apontam para algumas utilizações práticas. O desenvolvimento iterativo e a navegação em bases de código complexas são aplicações naturais: pode fornecer um repositório ou uma grande parte dele e pedir alterações, revisões ou explicações em muitos ficheiros. Os fluxos de trabalho do tipo agente beneficiam do suporte de chamada de ferramentas e do contexto longo, uma vez que um agente pode transportar estado e resultados intermédios sem truncamento constante. Trabalho profissional como análise de documentos, sumarização e extração estruturada a partir de entradas mistas de texto e imagem também decorre das modalidades de entrada e das opções de saída estruturada. Os controlos de raciocínio permitem-lhe trocar profundidade por velocidade consoante a tarefa.

Chama o modelo através da API compatível com OpenAI da api14, utilizando o id de modelo "anthropic/claude-sonnet-4.6". Os parâmetros de pedido suportados são include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_p e verbosity. Na prática, isto significa que pode definir o comportamento de amostragem com temperature, top_p e top_k, limitar o comprimento da saída com max_tokens ou max_completion_tokens, controlar a profundidade do raciocínio com reasoning, reasoning_effort e include_reasoning, e restringir a forma da resposta com response_format e structured_outputs. O uso de ferramentas é configurado através de tools e tool_choice, e verbosity ajusta o quanto o modelo diz.

A principal restrição a ter em conta é que a saída é apenas texto, pelo que tarefas que necessitam de imagens ou áudio gerados ficam fora deste modelo. O limite de saída de 128.000 tokens também significa que respostas únicas muito grandes têm de ser divididas ou transmitidas por etapas. Se a sua carga de trabalho for classificação simples ou respostas curtas em que a latência e o débito importam mais do que a profundidade de raciocínio, um modelo mais pequeno pode ser mais adequado. Para programação com contexto longo, ciclos de agente e análise mista de texto, imagem e ficheiros, Claude Sonnet 4.6 é a escolha mais forte.