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claude-sonnet-5.5-text-to-text

Essayez l’API Claude Sonnet 5.5 d’Anthropic pour le raisonnement textuel, la rédaction, le code et l’analyse via l’API stable et abordable de Flaq AI avec réponses en streaming.

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Modèles Claude Sonnet 5.5 associés

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Documentation

Exemples d'API

JavaScriptPythoncURL

Exemple d'envoi

const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY',
    Accept: 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'claude-sonnet-5.5-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 500,
  })
});

if (!response.ok) {
  const errorBody = await response.json().catch(() => null);
  throw new Error(errorBody?.error?.message ?? errorBody?.message ?? `HTTP ${response.status}`);
}

const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let buffer = '';
let assistantText = '';

while (true) {
  const { done, value } = await reader.read();
  if (done) break;

  buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
  const frames = buffer.split(/\r?\n\r?\n/);
  buffer = frames.pop() || '';

  for (const frame of frames) {
    const lines = frame.split(/\r?\n/).filter(Boolean);
    let eventName = 'message';
    const dataLines = [];

    for (const line of lines) {
      if (line.startsWith('event:')) {
        eventName = line.slice(6).trim();
      } else if (line.startsWith('data:')) {
        dataLines.push(line.replace(/^data:\s*/, ''));
      }
    }

    const raw = dataLines.join('\n').trim();
    if (raw === '[DONE]') {
      console.log('\nFinal text:', assistantText);
      continue;
    }

    let payload;
    try {
      payload = JSON.parse(raw);
    } catch {
      continue;
    }

    if (eventName === 'error' || payload.error) {
      const msg = payload.error?.message ?? payload.message ?? 'Chat request failed';
      throw new Error(msg);
    }

    const delta = payload.choices?.[0]?.delta;
    if (delta?.content) {
      assistantText += delta.content;
      console.log(assistantText);
    }
  }
}

Exemple d'envoi

import json
import requests

response = requests.post(
    'https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
        'Accept': 'text/event-stream',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'model': 'claude-sonnet-5.5-text-to-text',
        'messages': [
            {
                'role': 'user',
                'content': 'Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee.',
            }
        ],
        'stream': True,
        'max_tokens': 500,
    },
    stream=True,
)

response.raise_for_status()

event_name = 'message'
assistant_text = ''

for raw_line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
    if not raw_line:
        event_name = 'message'
        continue

    if raw_line.startswith('event:'):
        event_name = raw_line.replace('event:', '', 1).strip()
        continue

    if raw_line.startswith('data:'):
        raw_data = raw_line.replace('data:', '', 1).strip()
        if raw_data == '[DONE]':
            print('\nFinal text:', assistant_text)
            continue

        payload = json.loads(raw_data)

        if event_name == 'error' or payload.get('error'):
            error = payload.get('error') or payload
            raise RuntimeError(error.get('message', 'Chat request failed'))

        choices = payload.get('choices') or []
        if choices:
            delta = choices[0].get('delta') or {}
            content = delta.get('content')
            if content:
                assistant_text += content
                print(content, end='', flush=True)

Exemple d'envoi

curl -N -X POST "https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Accept: text/event-stream" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-5.5-text-to-text",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee."
      }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 500
  }'

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Tarifs de Claude Sonnet 5.5 Text to Text

Paramètres	Prix	Prix d’origine	Remise

Jeton: input	$1.8000 par 1 M de jetons d’entrée	$2.0000 par 1 M de jetons d’entrée	90%
Jeton: output	$9.0000 par 1 M de jetons de sortie	$10.0000 par 1 M de jetons de sortie	90%

README

API Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text (conversation et génération de texte Anthropic)

L’API Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text met le modèle de langage d’Anthropic au service de la rédaction et des conversations sur Flaq AI. Les développeurs peuvent transformer des instructions et le contexte fourni en brouillons, résumés, explications et réponses de suivi via une API dédiée à la génération de texte. Les réponses en streaming et la longueur de sortie réglable facilitent l’intégration de Claude Sonnet 5.5 aux interfaces de discussion, outils éditoriaux et assistants internes sans ajouter de gestion des pièces jointes à un processus exclusivement textuel.

Principales fonctionnalités de l’API Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text

Génération de texte à partir d’instructions : Décrivez la tâche, le public et le format souhaité pour demander des brouillons originaux, des passages reformulés ou des réponses ciblées à l’API Claude Sonnet 5.5.
Contexte conversationnel : Incluez les messages précédents pertinents afin que les demandes de suivi reprennent le même cahier des charges, la même terminologie et les mêmes sources.
Réponses en streaming : Recevez progressivement le texte généré dans les interfaces de discussion et de rédaction qui affichent la réponse au fur et à mesure de sa production.
Longueur de sortie flexible : Définissez une limite de tokens de sortie adaptée aux réponses courtes ou aux explications détaillées, en complément d’indications en langage naturel sur la longueur souhaitée.
Aide à la rédaction itérative : Affinez un brouillon au fil des messages en demandant des modifications du ton, de l’organisation ou des points à souligner, sans répéter l’ensemble des consignes.
Intégration textuelle ciblée : Utilisez une route dédiée au texte pour les processus dont les sources sont déjà disponibles dans le contenu des messages.

Utiliser l’API Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text pour la génération de texte conversationnel sur Flaq AI

Entrée : Messages textuels contenant les instructions, les passages sources et l’historique de conversation pertinent.
Sortie : Texte généré renvoyé sous forme de réponse complète ou progressivement en streaming.
Réglages : Limite facultative de tokens de sortie et choix entre une réponse en streaming ou complète.
Capacités : Réponses conversationnelles, rédaction, reformulation, résumé et explications à partir du texte fourni dans la requête.

Principaux cas d’utilisation de l’intégration de l’API Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text

Assistants de rédaction : Créez des éditeurs qui aident à élaborer des plans, reformuler des paragraphes et adapter des textes existants à un autre public.
Brouillons de réponses d’assistance : Fournissez les informations produit pertinentes et la question du client pour produire une réponse à relire.
Synthèses de connaissances : Transformez les comptes rendus de réunion ou les passages de référence fournis en résumés concis et en notes orientées vers l’action.
Outils pédagogiques : Permettez aux utilisateurs de demander une explication, puis de clarifier certains points dans des messages de suivi.
Automatisation des processus internes : Générez du texte pour des rapports récurrents et des notes structurées à partir du contexte fourni par l’application.

Remarque Incluez les instructions et les textes sources pertinents dans la requête, et vérifiez les affirmations factuelles avant publication. Utilisez la route File Analysis lorsque la tâche dépend de documents téléversés.

Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text face aux autres modèles : analyse comparative

Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text et GPT 6.1 Sol Text-to-Text Les deux routes prennent en charge la génération de texte par messages et le streaming sur Flaq AI. Comparez leurs réponses à vos propres consignes de rédaction et tests de conversation pour choisir un modèle adapté à votre application.
Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text et Claude Sonnet 5.5 File Analysis La route exclusivement textuelle tire ses sources des messages. File Analysis ajoute les pièces jointes pour les processus qui commencent par des documents ou des images.
Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text et GPT 6.1 Sol Web Search Web Search est une option distincte pour les recherches nécessitant des informations en ligne. Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text est configuré pour la conversation sans recherche web.
Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text et GPT 6.1 Sol Image-to-Text Image-to-Text accepte une entrée visuelle pour répondre aux questions sur une image. Cette route Claude est destinée aux instructions et aux sources exprimées sous forme de texte.