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Senza censura — Non aggiungiamo alcun filtro sui contenuti a questo modello, ma, come la maggior parte dei modelli di chat, rifiuta una richiesta brusca fatta senza contesto. Scrive narrativa senza restrizioni in modo affidabile appena il tuo prompt di sistema stabilisce un contesto narrativo, o quando presenti la richiesta come una storia. Gli obblighi di legge e la verifica del consenso restano a carico del cliente.Vedi tutti i modelli con questo livello di filtraggio
anthropic/claude-sonnet-5.5/chat

Chat Claude Sonnet 5.5 di Anthropic, uscito il 28 settembre 2026, tramite un endpoint compatibile con OpenAI. Accetta fino a 1.000.000 di token e ne restituisce fino a 128.000, con reasoning effort da none a max e fino a 128 definizioni di tool.

Input $2Output $10per 1 milione di tokenInput in cache $0.20Scrittura in cache $2.50
Esegui il modello

Playground

Questi esempi sono stati scritti per questo endpoint. Sostituisci il prompt e gli URL dei media di esempio con input tuoi e raggiungibili, poi controlla il preventivo aggiornato e la disponibilità del modello prima di inviare.

  • Tipi di input
    Testo
    Tipi di output
    Testo
    Input
    $2 / 1 milione di token
    Input in cache
    $0.20 / 1 milione di token
    Output
    $10 / 1 milione di token
    Contesto
    1M
    Output max
    128K

    $2/10per 1 milione di token · input / output

    canal-mystery-turn

    Un turno di narrativa interattiva a reasoning_effort none: le regole del narratore e la storia finora viaggiano con la richiesta, la risposta resta breve e ogni turno finisce con una scelta per il giocatore. Passa a low o medium quando un turno deve riconciliare indizi piantati molto prima.

    • 900
    • none
  • Tipi di input
    Testo
    Tipi di output
    Testo
    Input
    $2 / 1 milione di token
    Input in cache
    $0.20 / 1 milione di token
    Output
    $10 / 1 milione di token
    Contesto
    1M
    Output max
    128K

    $2/10per 1 milione di token · input / output

    station-crew-scene

    Tre voci in una scena, con tutto lo scambio precedente in allegato. reasoning_effort è omesso, quindi vale il valore predefinito medium; il messaggio system fissa come parla ogni personaggio perché i tre restino distinti.

    • 2000
  • Tipi di input
    Testo
    Tipi di output
    Testo
    Input
    $2 / 1 milione di token
    Input in cache
    $0.20 / 1 milione di token
    Output
    $10 / 1 milione di token
    Contesto
    1M
    Output max
    128K

    $2/10per 1 milione di token · input / output

    manuscript-next-chapter

    Regole di voce nel messaggio system e capitoli scritti finora nel turno user, poi la richiesta del capitolo successivo. Sforzo a medium e un max_tokens ben sopra la lunghezza del capitolo, perché il ragionamento attinge allo stesso budget.

    • 6000
    • medium
  • Tipi di input
    Testo
    Tipi di output
    Testo
    Input
    $2 / 1 milione di token
    Input in cache
    $0.20 / 1 milione di token
    Output
    $10 / 1 milione di token
    Contesto
    1M
    Output max
    128K

    $2/10per 1 milione di token · input / output

    extract-with-tool

    Output leggibile da macchina senza forzare uno strumento: i parametri dello strumento portano lo schema, tool_choice resta su auto e il messaggio system dice al modello di rispondere chiamandolo. Sforzo a low, perché il lavoro è leggere, non ragionare.

    • 2048
    • auto
    • low
  • Tipi di input
    Testo
    Tipi di output
    Testo
    Input
    $2 / 1 milione di token
    Input in cache
    $0.20 / 1 milione di token
    Output
    $10 / 1 milione di token
    Contesto
    1M
    Output max
    128K

    $2/10per 1 milione di token · input / output

    review-against-repo

    Una revisione del codice con repository e modifica in un'unica richiesta. Lo sforzo va a high perché ogni rilievo dipende dal seguire le chiamate da un file all'altro, e max_tokens è alzato perché il ragionamento non soffochi il rapporto.

    • 16000
    • high

Questo esempio parte da Input $2 / Output $10 per 1 milione di token. Il Playground aggiorna la stima quando cambi le impostazioni.