Anthropic: Claude Sonnet 5.5

Claude Sonnet 5.5 är en textmodell från Anthropic, släppt den 28 september 2026 som en direkt uppgradering av Claude Sonnet 5. Den tillhör Anthropics Sonnet-klass, som leverantören beskriver som inriktad på väl avgränsat vardagsarbete snarare än de tyngsta frontlinjeuppgifterna. På api14 listas den under modell-id anthropic/claude-sonnet-5.5 och dess huvudkategori är text.

Modellen tar text, bilder och filer som indata, och den returnerar endast text. Dess kontextfönster är 1 000 000 tokens, vilket är tillräckligt stort för att rymma hela kodbaser, långa dokumentsamlingar eller utökade konversationshistoriker i en enda förfrågan. Maximal utdata är 128 000 tokens, så svar kan bli avsevärd längd när en uppgift kräver det. Anthropic lyfter fram funktionsbyggande och buggfixning som särskilda styrkor, vid sidan av att producera skriftligt innehåll.

Dessa förmågor pekar mot en ganska specifik uppsättning användningsområden. Kombinationen av ett mycket stort kontextfönster och indata i form av bilder och filer passar för kodassistans på riktiga kodförråd, där en utvecklare vill att modellen läser många filer samtidigt och föreslår ändringar eller spårar en bugg genom dem. Samma indatamix fungerar för dokumentanalys, till exempel att sammanfatta eller extrahera strukturerad data från långa rapporter, PDF-filer eller skannat material. Eftersom utdata kan nå 128 000 tokens kan modellen också hantera genereringsuppgifter som behöver långa, sammanhängande svar snarare än korta svar. Tool calling och strukturerade utdata gör den lämplig för agentliknande arbetsflöden och för pipelines som behöver maskinläsbara resultat.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id anthropic/claude-sonnet-5.5. De parametrar som stöds i förfrågningar är include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools och verbosity. I praktiken innebär det att du kan begränsa utdatalängden, styra hur mycket resonemangsansträngning modellen tillämpar och om resonemanget visas, begränsa svar till ett schema via response_format eller structured_outputs, definiera verktyg och hur modellen får välja bland dem, ange stoppsekvenser och justera verbosity. Kod skriven mot OpenAI chat completions-formen bör fungera med endast bas-URL och modell-id ändrade.

Det viktigaste att väga in är omfattningen. Anthropic positionerar detta som en modell i Sonnet-klassen för väl avgränsat vardagsarbete, så om din uppgift ligger i det extremt svåra segmentet eller behöver utdata bortom text kan en annan modell passa bättre. Utdata är endast text, så bild- eller ljudgenerering ligger utanför ramen här. Inom textarbete täcker dock kontextfönstret på en miljon tokens och utdatataket på 128 000 tokens ett brett spektrum av utvecklings- och dokumentuppgifter.