Introduction
Claude Sonnet 5.5 est le tout dernier Sonnet d’Anthropic, sorti le 28 septembre 2026, et Anthropic le décrit comme sa meilleure combinaison de vitesse et d’intelligence. Il est servi ici sur un seul point de terminaison compatible OpenAI, /v1/chat/completions. Une requête peut porter jusqu’à 1 000 000 de tokens de texte, et une réponse peut atteindre 128 000 tokens.
reasoning_effort accepte none, low, medium, high, xhigh ou max, avec medium par défaut ; none demande au modèle de ne pas réfléchir avant la réponse, même si dans les longues conversations il peut quand même réfléchir brièvement. Le modèle fixe lui-même son échantillonnage, donc temperature et top_p ne sont pas acceptés. Jusqu’à 128 outils peuvent être définis par requête, tool_choice accepte auto ou none, et les réponses sont diffusées en Server-Sent Events.
Fonctionnalités et points forts
Une réflexion que vous réglez à chaque requête
Le levier que vous tenez, c’est la réflexion : none ne demande aucune passe de réflexion avant la réponse, low et medium la gardent courte, et high, xhigh et max en autorisent progressivement davantage. Une réponse d’une ligne et un long plan passent par la même intégration, un seul champ change entre les deux.
Des scènes menées jusqu’au bout
La plateforme n’ajoute aucun filtre propre. Lors de nos tests du 1er octobre 2026, le modèle n’a refusé aucune des 24 demandes de contenu réparties sur cinq niveaux et les a toutes rédigées intégralement, y compris aux niveaux Très fort et Maximum.
Un million de tokens de contexte
1 000 000 de tokens représentent environ 555 000 mots anglais : de quoi envoyer tel quel, sans résumé, un long historique d’histoire, un gros lot de documents ou un dépôt de taille moyenne. Le modèle lit alors ce qui a réellement été dit, et non un récit qui a perdu le détail dont vous aviez besoin.
Paramètres de requête
| Paramètre | Obligatoire | Description |
|---|---|---|
messages | Oui | Tours de conversation ordonnés, le plus ancien d’abord. 1 éléments minimum |
max_tokens | Non | Plafonne la réponse à 128 000 ; 4 096 par défaut. |
reasoning_effort | Non | none, low, medium, high, xhigh ou max ; medium par défaut. |
stop | Non | Jusqu’à 4 séquences, sous forme de chaîne ou de tableau. La réponse s’arrête dès que le modèle en écrit une, et le texte correspondant lui-même est omis. 1 caractères minimum · 1 éléments minimum · 4 éléments maximum |
tools | Non | Jusqu’à 128 définitions de fonctions par requête, au format de fonction OpenAI : un nom, une description et des paramètres au format JSON Schema pour chacune. 128 éléments maximum |
parallel_tool_calls | Non | true par défaut. Avec false, le modèle appelle au plus un outil par tour, ce qui convient aux enchaînements où chaque appel dépend du résultat du précédent. Valeur par défaut: |
tool_choice | Non | auto ou none. Sonnet 5.5 n’accepte pas d’outil imposé : pour obtenir un appel précis, nommez l’outil dans le prompt et laissez ce champ sur auto. |
Tarification
Entrée $2 / Sortie $10 par 1 million de tokens
Cas d’utilisation
Fiction interactive et jeu de rôle
Campagnes de fantasy, enquêtes, équipages de vaisseau et personnages compagnons fonctionnent tous de la même façon : personnage et règles du monde dans le message system, l’histoire jusqu’ici dans l’ordre, et reasoning_effort sur none ou low pour les tours ordinaires (avec un max_tokens d’au moins 4 000, car dans une longue conversation le modèle peut quand même réfléchir brièvement), relevé pour la scène où plusieurs fils doivent se rejoindre.
Le chapitre suivant d’un long manuscrit
Envoyez dans l’ordre les chapitres déjà écrits et le plan, avec les règles de voix dans le message system, et demandez le chapitre suivant. Les chapitres précédents voyagent tels qu’écrits, si bien qu’un détail semé au chapitre deux est encore là pour porter ses fruits au chapitre douze.
Revues de code face à l’ensemble du dépôt
Envoyez le dépôt, la spécification et la modification dans une seule requête et demandez des constats que l’on peut rattacher à une ligne, avec reasoning_effort sur high quand la revue doit suivre des appels d’un fichier à l’autre.
Guide de prompt et conseils pratiques
Commencer à medium et avancer d’un cran à la fois
La valeur par défaut d’Anthropic pour ce modèle est high, mais Anthropic recommande de commencer à medium ou low pour le chat et les usages sensibles à la latence. Utilisez none pour les tours sans besoin de planification (avec un max_tokens d’au moins 4 000), et ne passez à xhigh ou max que lorsqu’une mauvaise réponse coûte plus cher que les tokens supplémentaires.
Laisser de la place à la réflexion dans max_tokens
La réflexion compte dans max_tokens. Les 4 096 par défaut conviennent à une réponse de conversation ; pour un chapitre, un rapport ou un plan sur plusieurs fichiers, fixez la valeur nettement au-dessus de la longueur attendue, surtout aux niveaux d’effort élevés.
Demander un appel d’outil plutôt qu’un format de réponse
Ce point de terminaison n’a pas de response_format, et tool_choice ne peut pas imposer un outil précis. Définissez un outil dont les paramètres sont le schéma JSON voulu, laissez tool_choice sur auto, demandez au modèle de répondre en l’appelant, puis validez les arguments reçus. Les parties vidéo et audio ne sont pas acceptées sur ce point de terminaison, et un max_tokens supérieur à 128 000 est rejeté.
Préférer low à none pour des réponses courtes et nettes
none demande au modèle de ne pas réfléchir avant la réponse et c’est le réglage le plus rapide, mais dans les longues conversations le modèle peut quand même réfléchir brièvement, et cette réflexion compte dans max_tokens ; il déroule aussi parfois la question dans le texte visible. Pour une réponse courte et nette, utilisez low ; gardez none pour les tours rapides dans le personnage en leur laissant au moins 4 000 tokens de max_tokens, et mettez stream à true pour les longues réponses afin que le texte s’affiche au fil de l’écriture.
Démarrage rapide de l’API
curl --fail-with-body -sN https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
-d '{
"model": "anthropic/claude-sonnet-5.5/chat",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarise the following release notes into three bullet points."
}
],
"stream": true
}' \
| jq --unbuffered -Rrj 'select(startswith("data: ")) | .[6:] | select(. != "[DONE]") | fromjson | if .error then "\n[error] \(.error.message)\n" else (.choices[0].delta.content? // empty) end'
La référence API détaille l’authentification, le schéma complet, le polling et la gestion des erreurs.
