Anthropic: Claude Sonnet 5.5

Claude Sonnet 5.5 é um modelo de texto da Anthropic, lançado em 28 de setembro de 2026 como uma atualização direta do Claude Sonnet 5. Ele se situa na classe Sonnet da Anthropic, que o fornecedor descreve como voltada para trabalho cotidiano bem delimitado, e não para as tarefas de fronteira mais pesadas. Na api14 ele está listado sob o id de modelo anthropic/claude-sonnet-5.5 e sua categoria principal é texto.

O modelo aceita texto, imagens e arquivos como entrada, e retorna apenas texto. Sua janela de contexto é de 1.000.000 de tokens, o que é suficiente para conter bases de código inteiras, conjuntos longos de documentos ou históricos estendidos de conversa em uma única requisição. A saída máxima é de 128.000 tokens, então as respostas podem atingir extensão substancial quando uma tarefa exigir isso. A Anthropic destaca a construção de funcionalidades e a correção de bugs como pontos fortes específicos, ao lado da produção de conteúdo escrito.

Essas capacidades apontam para um conjunto bastante específico de usos. A combinação de uma janela de contexto muito grande com entrada de imagens e arquivos é adequada para assistência de código em repositórios reais, onde um desenvolvedor quer que o modelo leia muitos arquivos de uma vez e proponha alterações ou rastreie um bug entre eles. A mesma combinação de entradas funciona para análise de documentos, como resumir ou extrair dados estruturados de relatórios longos, PDFs ou material digitalizado. Como a saída pode chegar a 128.000 tokens, o modelo também consegue lidar com tarefas de geração que precisam de respostas longas e contínuas, em vez de respostas curtas. O chamado de ferramentas e as saídas estruturadas o tornam uma opção razoável para fluxos de trabalho no estilo agente e para pipelines que precisam de resultados legíveis por máquina.

Você o chama através da API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo anthropic/claude-sonnet-5.5. Os parâmetros de requisição suportados 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 você pode limitar o comprimento da saída, controlar quanta capacidade de raciocínio o modelo aplica e se o raciocínio é exposto, restringir respostas a um esquema através de response_format ou structured_outputs, definir ferramentas e como o modelo pode escolher entre elas, definir sequências de parada e ajustar a verbosidade. Código escrito para o formato de chat completions da OpenAI deve funcionar apenas alterando a URL base e o id de modelo.

O principal ponto a ponderar é o escopo. A Anthropic posiciona este como um modelo da classe Sonnet para trabalho cotidiano bem delimitado, então se sua tarefa está no extremo de dificuldade ou precisa de saída além de texto, outro modelo pode se encaixar melhor. A saída é apenas texto, então geração de imagem ou áudio está fora do escopo aqui. Dentro do trabalho com texto, porém, o contexto de um milhão de tokens e o teto de saída de 128.000 tokens cobrem uma ampla variedade de tarefas de desenvolvimento e de documentos.