Anthropic: Claude Sonnet 5

O Claude Sonnet 5 é um modelo de texto da Anthropic, listado em api14 como anthropic/claude-sonnet-5. A Anthropic descreve-o como o seu modelo mais capaz da classe Sonnet, com desempenho de fronteira em programação, agentes e trabalho profissional. Situa-se na categoria de texto e foi lançado pelo fornecedor em 2026-06-30.

O modelo aceita texto, imagens e ficheiros como entrada, e devolve texto. A sua janela de contexto é de 1.000.000 de tokens, e a saída máxima é de 128.000 tokens. Essa combinação de um contexto muito grande e um orçamento de saída amplo significa que pode fornecer documentos longos ou repositórios inteiros de material e ainda deixar espaço para uma resposta gerada substancial. A Anthropic descreve também raciocínio adaptativo com níveis de esforço de raciocínio selecionáveis, incluindo baixo, médio, alto e máximo, o que lhe permite trocar velocidade por profundidade de raciocínio em cada pedido.

Essas capacidades apontam para alguns usos práticos. O trabalho de programação encaixa naturalmente: ler ficheiros grandes ou projetos inteiros, explicar código, elaborar alterações e conduzir ciclos de agentes que chamam ferramentas. Como imagens e ficheiros são aceites como entrada, tarefas com muitos documentos, como resumir relatórios, extrair dados estruturados de PDFs ou responder a perguntas sobre um conjunto misto de anexos, também são razoáveis. Os controlos de esforço de raciocínio adequam-se a fluxos de trabalho agênticos e de vários passos, em que quer um pensamento mais deliberado nos passos difíceis e respostas mais baratas e rápidas nos rotineiros. As saídas estruturadas e a chamada de ferramentas tornam-no utilizável como o núcleo de raciocínio por trás de uma aplicação, e não apenas como um endpoint de chat.

Chama-o através da API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo anthropic/claude-sonnet-5, pelo que os clientes e SDKs existentes no estilo OpenAI funcionam com uma alteração do URL base e do nome do modelo. Os parâmetros de pedido suportados são include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools e verbosity. Na prática, tools e tool_choice cobrem a chamada de funções, response_format e structured_outputs cobrem formas de saída restringidas, e reasoning, reasoning_effort e include_reasoning controlam o comportamento de pensamento. Use max_tokens ou max_completion_tokens para limitar a geração, e stop para terminar a saída em sequências dadas.

Dois limites merecem atenção quando planeia uma integração. A saída é apenas texto, por isso, se precisar de imagens ou áudio gerados, este modelo não é o adequado. As entradas são texto, imagens e ficheiros, por isso outras modalidades do lado da entrada também estão fora do âmbito. Se a sua carga de trabalho for pequena e simples, as definições de esforço de raciocínio permitem-lhe reduzir o modelo em vez de mudar para outro, mas para tarefas fora da geração de texto precisará de um modelo diferente.