Wprowadzenie
Claude Sonnet 4.6 to model czatu Anthropic do codziennej, ciężkiej pracy, udostępniony tu jako jeden endpoint zgodny z OpenAI pod /v1/chat/completions. Czyta do 1 000 000 tokenów na wywołanie i odpowiada do 64 000 – dość, by przenieść kilkaset tur roleplayu słowo w słowo, bez wcześniejszego streszczania.
Poziom rozumowania przyjmuje low, medium, high lub max (domyślnie medium), a temperature (od 0 do 1) i top_p nadal da się regulować. Treść wiadomości to tekst i obrazy; w tym samym żądaniu masz do 128 narzędzi i strumieniowanie SSE.
Najważniejsze funkcje
Kilkaset tur przeniesionych słowo w słowo
1 000 000 tokenów mieści kilkaset oryginalnych tur. Pomiń streszczenie, a postać w turze trzysetnej wciąż pamięta, na co zgodziła się w dziesiątej; zacznij kompresować, a jako pierwsze wypadną właśnie te szczegóły, które trzymały ją w spójności.
Szesnaście tokenów czytanych na jeden pisany
Okno jest szesnaście razy większe niż limit odpowiedzi 64 000 tokenów, a taki kształt pasuje do rozmowy: dużo historii czytanej w każdej turze, scena albo rozdział z powrotem. Jeśli wynik miałby przekroczyć 64 000 tokenów, podziel go na rozdziały.
Rozumowanie i próbkowanie w jednej treści żądania
low, medium, high i max stoją obok temperature i top_p w tej samej treści żądania. Codzienne tury puszczaj na low z ciepłą temperature, a turę, która musi powiązać wątki, wysyłaj na high lub max.
Parametry żądania
| Parametr | Wymagane | Uwaga |
|---|---|---|
messages | Tak | Uporządkowane tury rozmowy. Treść to ciąg znaków albo tablica części text i |
max_tokens | Nie | Ogranicza odpowiedź do 64 000, czyli jednej szesnastej okna odczytu. Domyślnie 4096. |
reasoning_effort | Nie | low, medium, high albo max, domyślnie medium. Podnieś, gdy odpowiedź musi pogodzić szczegóły, zanim model zacznie pisać. |
stop | Nie | Do 4 sekwencji, jako string albo tablica. Odpowiedź kończy się, gdy tylko model zapisze którąś z nich, a dopasowany tekst nie jest zwracany. od 1 znaków · od 1 elementów · do 4 elementów |
temperature | Nie | Od 0 do 1, domyślnie 1. Trzymaj ją na 0 zawsze wtedy, gdy odpowiedź parsuje kod. |
top_k | Nie | Od 1 do 500. Próbkowanie odbywa się tylko spośród k najbardziej prawdopodobnych kolejnych tokenów: 1 sprawia, że odpowiedzi są niemal powtarzalne, większe wartości luzują wybór. |
top_p | Nie | Od 0,01 do 1. Reguluj to albo temperature, nigdy oba w tym samym porównaniu. |
tools | Nie | Do 128 definicji funkcji na żądanie. do 128 elementów |
parallel_tool_calls | Nie | true lub false, domyślnie true: model może w jednej turze zażądać kilku wywołań narzędzi. Domyślnie: |
tool_choice | Nie | auto, none, required albo obiekt wskazujący jedną funkcję. |
Cennik
Wejście $3 / Wyjście $15 za 1 mln tokenów
Zastosowania
Roleplay, który przetrwa kilkaset tur
Odsyłaj całą historię bez zmian, tura po turze. Obietnice, urazy i powracające żarty postaci zostają w żądaniu, więc spójność bierze się z samego materiału, a nie z przypomnienia w prompcie.
Interaktywna fikcja z narzędziami
Rzuty kośćmi, sprawdzanie ekwipunku i wyszukiwanie w lore mieszczą się jako funkcje – do 128 definicji sterowanych przez tool_choice. Wyniki wracają jako wiadomości tool w tej samej rozmowie, więc rozstrzygnięcie nigdy nie musi opuszczać sceny.
Kontynuacja powieści w odcinkach
Włóż do żądania dotychczasową historię i poproś o kolejny rozdział. Limit 64 000 tokenów wystarcza na pełną scenę, a seria nie musi powtarzać swoich założeń, bo założenia wciąż są w oknie.
Wskazówki
Ustal obsadę w wiadomości systemowej
Sposób mówienia, relacje i twarde granice każdej postaci należą do wiadomości systemowej, a tury użytkownika niosą tylko fabułę. Gdy historia się rozgałęzia, zmienia się wtedy tylko druga połowa żądania.
Zostaw w max_tokens miejsce na rozumowanie
Domyślnie to 4 096 tokenów. Tokeny rozumowania też są rozliczane jako wyjście, więc na high lub max daj max_tokens zapas ponad oczekiwaną widoczną odpowiedź, maksymalnie do 64 000.
Co endpoint odrzuca
max_tokens powyżej 64 000, części z wideo lub audio i rozmowa kończąca się wiadomością assistant, która miałaby z góry wypełnić odpowiedź – wszystko to kończy się błędem. Nie ma response_format: jeśli potrzebujesz wyniku czytelnego dla maszyny, wymuś narzędzie, którego parametrami jest twój schemat JSON. Wyniki narzędzi zajmują okno jak każda inna wiadomość, więc bardzo długa sesja w końcu wymaga decyzji, co odrzucić.
Szybki start z 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-4.6/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'
Uwierzytelnianie, pełny schemat, odpytywanie i obsługę błędów opisuje dokumentacja API.
