Introduzione
Claude Sonnet 5.5 è l'ultimo Sonnet di Anthropic, uscito il 28 settembre 2026, e Anthropic lo descrive come la sua migliore combinazione di velocità e intelligenza. Qui è servito su un unico endpoint compatibile con OpenAI, /v1/chat/completions. Una richiesta può contenere fino a 1.000.000 di token di testo, e una risposta può arrivare a 128.000 token.
reasoning_effort accetta none, low, medium, high, xhigh o max, con medium come valore predefinito; none chiede al modello di non ragionare prima della risposta, anche se nelle conversazioni lunghe può comunque ragionare brevemente. Il modello fissa da sé il campionamento, quindi temperature e top_p non sono accettati. Per richiesta si possono definire fino a 128 strumenti, tool_choice accetta auto o none e le risposte arrivano in streaming via Server-Sent Events.
Caratteristiche principali
Un ragionamento che imposti a ogni richiesta
La leva che hai in mano è il ragionamento: none non chiede alcun passaggio di ragionamento prima della risposta, low e medium lo tengono breve, high, xhigh e max ne permettono via via di più. Una risposta di una riga e un lungo piano passano dalla stessa integrazione, e tra l'uno e l'altro cambia un solo campo.
Scene portate a termine
La piattaforma non aggiunge un filtro proprio. Nei nostri test del 1° ottobre 2026 il modello non ha rifiutato nessuna delle 24 richieste di contenuto su cinque livelli e le ha scritte tutte per intero, compresi i livelli Molto forte e Massimo.
Un milione di token di contesto
1.000.000 di token sono circa 555.000 parole inglesi: abbastanza per una lunga cronologia di storia, un grande insieme di documenti o un repository di medie dimensioni, inviati così come sono anziché riassunti. Il modello legge allora ciò che è stato detto davvero, non un racconto che ha perso il dettaglio che ti serviva.
Parametri della richiesta
| Parametro | Obbligatorio | Nota |
|---|---|---|
messages | Sì | Turni di conversazione in ordine, dal più vecchio. I ruoli sono system, developer, user, assistant e tool; i messaggi system e developer diventano le istruzioni del modello. almeno 1 elementi |
max_tokens | No | Limita la risposta a un massimo di 128.000; predefinito 4.096. |
reasoning_effort | No | none, low, medium, high, xhigh o max; predefinito medium. |
stop | No | Fino a 4 sequenze, come stringa o array. La risposta termina non appena il modello ne scrive una, e il testo corrispondente resta escluso. almeno 1 caratteri · almeno 1 elementi · al massimo 4 elementi |
tools | No | Fino a 128 definizioni di funzione per richiesta, nel formato funzione di OpenAI: per ciascuna un nome, una descrizione e parametri come JSON Schema. al massimo 128 elementi |
parallel_tool_calls | No | true per impostazione predefinita. Con false il modello chiama al massimo uno strumento per turno, adatto alle catene in cui ogni chiamata dipende dal risultato della precedente. Predefinito: |
tool_choice | No | auto o none. Sonnet 5.5 non accetta uno strumento forzato: per ottenere una chiamata specifica, nomina lo strumento nel prompt e lascia questo campo su auto. |
Prezzi
Input $2 / Output $10 per 1 milione di token
Casi d’uso
Narrativa interattiva e gioco di ruolo
Campagne fantasy, gialli, equipaggi di astronavi e personaggi compagni funzionano tutti allo stesso modo: personaggio e regole del mondo nel messaggio system, la storia finora in ordine e reasoning_effort su none o low per i turni normali (con max_tokens di almeno 4.000, perché in una conversazione lunga il modello può comunque ragionare brevemente), alzato per la scena in cui più fili devono incontrarsi.
Il prossimo capitolo di un lungo manoscritto
Invia in ordine i capitoli scritti finora e la scaletta, con le regole di voce nel messaggio system, e chiedi il capitolo successivo. I capitoli precedenti viaggiano così come sono, quindi un dettaglio piantato nel capitolo due è ancora lì per dare frutto nel capitolo dodici.
Revisioni rispetto all'intera codebase
Invia repository, specifica e modifica in un'unica richiesta e chiedi rilievi a cui si possa associare una riga, con reasoning_effort su high quando la revisione deve seguire le chiamate da un file all'altro.
Consigli avanzati
Parti da medium e procedi di un gradino alla volta
Il valore predefinito di Anthropic per questo modello è high, ma Anthropic consiglia di partire da medium o low per la chat e il lavoro sensibile alla latenza. Usa none per i turni che non richiedono pianificazione (con max_tokens di almeno 4.000) e passa a xhigh o max solo quando una risposta sbagliata costa più dei token in più.
Lascia spazio al ragionamento in max_tokens
Il ragionamento conta in max_tokens. Il valore predefinito 4.096 va bene per una risposta di conversazione; per un capitolo, un rapporto o un piano su più file, imposta un valore ben superiore alla lunghezza attesa, soprattutto ai livelli di sforzo più alti.
Chiedi una chiamata a uno strumento invece di un formato di risposta
Questo endpoint non ha response_format, e tool_choice non può forzare uno strumento specifico. Definisci uno strumento i cui parametri siano lo schema JSON che vuoi, lascia tool_choice su auto, di' al modello di rispondere chiamandolo e convalida gli argomenti che tornano. Le parti video e audio non sono accettate su questo endpoint, e un max_tokens superiore a 128.000 viene rifiutato.
Usa low, non none, per risposte brevi e pulite
none chiede al modello di non ragionare prima della risposta ed è l'impostazione più veloce, ma nelle conversazioni lunghe il modello può comunque ragionare brevemente, e quel ragionamento conta in max_tokens; a volte svolge anche la questione nel testo visibile. Per una risposta breve e pulita usa low; tieni none per i turni rapidi in personaggio dando loro almeno 4.000 token di max_tokens, e imposta stream su true per le risposte lunghe, così il testo compare mentre viene scritto.
Avvio rapido dell’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'
Nel riferimento dell’API trovi autenticazione, schema completo, polling e gestione degli errori.
