Chat com o Claude Sonnet 5.5 da Anthropic, lançado em 28 de setembro de 2026, por um endpoint compatível com OpenAI. Aceita até 1.000.000 de tokens e devolve até 128.000, com esforço de raciocínio de none a max e até 128 definições de ferramentas.
Playground
Estes exemplos foram escritos para este endpoint. Substitua o prompt e as URLs de mídia de exemplo por suas próprias entradas acessíveis. Antes de enviar, confira a estimativa atual e a disponibilidade do modelo.
- Tipos de entrada
- Texto
- Tipos de saída
- Texto
- Entrada
- $2 / 1 milhão de tokens
- Entrada em cache
- $0.20 / 1 milhão de tokens
- Saída
- $10 / 1 milhão de tokens
- Contexto
- 1M
- Saída máx.
- 128K
$2/10por 1 milhão de tokens · entrada / saída
canal-mystery-turn Um turno de ficção interativa com reasoning_effort none: as regras do narrador e a história até aqui viajam com a requisição, a resposta é mantida curta e cada turno termina com uma escolha para o jogador. Passe para low ou medium quando um turno precisar conciliar pistas plantadas muito antes.
- 900
- none
- Tipos de entrada
- Texto
- Tipos de saída
- Texto
- Entrada
- $2 / 1 milhão de tokens
- Entrada em cache
- $0.20 / 1 milhão de tokens
- Saída
- $10 / 1 milhão de tokens
- Contexto
- 1M
- Saída máx.
- 128K
$2/10por 1 milhão de tokens · entrada / saída
station-crew-scene Três vozes em uma cena, com toda a troca anterior anexada. reasoning_effort fica de fora, então vale o medium padrão; a mensagem system define como cada personagem fala para que os três continuem distintos.
- 2000
- Tipos de entrada
- Texto
- Tipos de saída
- Texto
- Entrada
- $2 / 1 milhão de tokens
- Entrada em cache
- $0.20 / 1 milhão de tokens
- Saída
- $10 / 1 milhão de tokens
- Contexto
- 1M
- Saída máx.
- 128K
$2/10por 1 milhão de tokens · entrada / saída
manuscript-next-chapter Regras de voz na mensagem system e os capítulos escritos até aqui no turno user, seguidos do pedido do próximo capítulo. Esforço medium e um max_tokens bem acima do tamanho do capítulo, porque o raciocínio sai do mesmo orçamento.
- 6000
- medium
- Tipos de entrada
- Texto
- Tipos de saída
- Texto
- Entrada
- $2 / 1 milhão de tokens
- Entrada em cache
- $0.20 / 1 milhão de tokens
- Saída
- $10 / 1 milhão de tokens
- Contexto
- 1M
- Saída máx.
- 128K
$2/10por 1 milhão de tokens · entrada / saída
extract-with-tool Saída legível por máquina sem forçar uma ferramenta: os parâmetros da ferramenta carregam o esquema, tool_choice fica em auto e a mensagem system diz ao modelo que responda chamando-a. Esforço em low, porque o trabalho é ler, não raciocinar.
- 2048
- auto
- low
- Tipos de entrada
- Texto
- Tipos de saída
- Texto
- Entrada
- $2 / 1 milhão de tokens
- Entrada em cache
- $0.20 / 1 milhão de tokens
- Saída
- $10 / 1 milhão de tokens
- Contexto
- 1M
- Saída máx.
- 128K
$2/10por 1 milhão de tokens · entrada / saída
review-against-repo Uma revisão de código com o repositório e a mudança em uma única requisição. O esforço vai para high porque cada achado depende de seguir chamadas entre arquivos, e max_tokens é aumentado para que o raciocínio não espremer o relatório.
- 16000
- high
Este exemplo começa em Entrada $2 / Saída $10 por 1 milhão de tokens. O Playground recalcula a estimativa sempre que você muda as configurações.