Chat Claude Sonnet 5.5 d’Anthropic, sorti le 28 septembre 2026, via un endpoint compatible OpenAI. Il accepte jusqu’à 1 000 000 de tokens et en renvoie jusqu’à 128 000, avec un effort de raisonnement de none à max et jusqu’à 128 définitions d’outils.
Atelier
Ces exemples ont été écrits pour ce point de terminaison. Remplacez le prompt et les URL de médias par vos propres fichiers accessibles, puis vérifiez l’estimation à jour et la disponibilité du modèle avant d’envoyer.
- Types d’entrée
- Texte
- Types de sortie
- Texte
- Entrée
- $2 / 1 million de tokens
- Entrée en cache
- $0.20 / 1 million de tokens
- Sortie
- $10 / 1 million de tokens
- Contexte
- 1M
- Sortie max.
- 128K
$2/10par 1 million de tokens · entrée / sortie
canal-mystery-turn Un tour de fiction interactive à reasoning_effort none : les règles du narrateur et l’histoire jusqu’ici voyagent avec la requête, la réponse reste brève et chaque tour se termine sur un choix pour le joueur. Passez à low ou medium quand un tour doit recouper des indices semés bien plus tôt.
- 900
- none
- Types d’entrée
- Texte
- Types de sortie
- Texte
- Entrée
- $2 / 1 million de tokens
- Entrée en cache
- $0.20 / 1 million de tokens
- Sortie
- $10 / 1 million de tokens
- Contexte
- 1M
- Sortie max.
- 128K
$2/10par 1 million de tokens · entrée / sortie
station-crew-scene Trois voix dans une même scène, avec tout l’échange précédent en pièce jointe. reasoning_effort est omis, c’est donc la valeur par défaut medium qui s’applique ; le message system fixe la façon de parler de chaque personnage pour que les trois restent distincts.
- 2000
- Types d’entrée
- Texte
- Types de sortie
- Texte
- Entrée
- $2 / 1 million de tokens
- Entrée en cache
- $0.20 / 1 million de tokens
- Sortie
- $10 / 1 million de tokens
- Contexte
- 1M
- Sortie max.
- 128K
$2/10par 1 million de tokens · entrée / sortie
manuscript-next-chapter Règles de voix dans le message system et chapitres déjà écrits dans le tour user, puis la demande du chapitre suivant. Effort à medium et un max_tokens bien au-dessus de la longueur du chapitre, car la réflexion puise dans le même budget.
- 6000
- medium
- Types d’entrée
- Texte
- Types de sortie
- Texte
- Entrée
- $2 / 1 million de tokens
- Entrée en cache
- $0.20 / 1 million de tokens
- Sortie
- $10 / 1 million de tokens
- Contexte
- 1M
- Sortie max.
- 128K
$2/10par 1 million de tokens · entrée / sortie
extract-with-tool Une sortie lisible par machine sans imposer d’outil : les paramètres de l’outil portent le schéma, tool_choice reste sur auto et le message system demande au modèle de répondre en l’appelant. Effort à low, car le travail consiste à lire, pas à raisonner.
- 2048
- auto
- low
- Types d’entrée
- Texte
- Types de sortie
- Texte
- Entrée
- $2 / 1 million de tokens
- Entrée en cache
- $0.20 / 1 million de tokens
- Sortie
- $10 / 1 million de tokens
- Contexte
- 1M
- Sortie max.
- 128K
$2/10par 1 million de tokens · entrée / sortie
review-against-repo Une revue de code avec le dépôt et la modification dans une seule requête. L’effort passe à high parce que chaque constat dépend du suivi des appels d’un fichier à l’autre, et max_tokens est relevé pour que la réflexion ne prenne pas la place du rapport.
- 16000
- high
Cet exemple démarre à Entrée $2 / Sortie $10 par 1 million de tokens. Le Playground actualise l’estimation lorsque vous modifiez les réglages.