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claude-sonnet-5-file-analysis

Essayez gratuitement l’API Claude Sonnet 5 pour l’analyse de PDF, le raisonnement documentaire avec images, l’extraction, les résumés et les workflows stables.

File Analysis

Modèles Claude Sonnet 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-file-analysis',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: [
          { type: 'text', text: 'Summarize the key points of this PDF.' },
          {
            type: 'file',
            file: {
              filename: 'gptproto.pdf',
              file_data: 'https://tos.gptproto.com/resource/gptproto.pdf'
            }
          }
        ]
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 1000,
    top_p: 0.5,
    top_k: 50
  })
});

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('\n\n');
  buffer = frames.pop() || '';

  for (const frame of frames) {
    const lines = frame.split('\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-file-analysis',
        'messages': [
            {
                'role': 'user',
                'content': [
                    {'type': 'text', 'text': 'Summarize the key points of this PDF.'},
                    {
                        'type': 'file',
                        'file': {
                            'filename': 'gptproto.pdf',
                            'file_data': 'https://tos.gptproto.com/resource/gptproto.pdf'
                        }
                    },
                ],
            }
        ],
        'stream': True,
        'max_tokens': 1000,
        'top_p': 0.5,
        'top_k': 50,
    },
    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-file-analysis",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          { "type": "text", "text": "Summarize the key points of this PDF." },
          {
            "type": "file",
            "file": {
              "filename": "gptproto.pdf",
              "file_data": "https://tos.gptproto.com/resource/gptproto.pdf"
            }
          }
        ]
      }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 1000,
    "top_p": 0.5,
    "top_k": 50
  }'

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Tarifs de Claude Sonnet 5 File Analysis

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 File Analysis rapide et abordable (intégration d’intelligence documentaire Anthropic)

L’API Claude Sonnet 5 File Analysis sur Flaq AI apporte les capacités avancées d’Anthropic en matière de raisonnement, de développement et de travail intellectuel aux applications centrées sur les documents. Cette intégration de l’API Claude, prête pour la production, permet aux développeurs de combiner des instructions en langage naturel avec des fichiers et images pris en charge afin de réaliser des synthèses, des extractions, des comparaisons et des analyses détaillées. Grâce à l’entrée multifichier, au suivi conversationnel, aux réponses en streaming et aux paramètres de génération flexibles, les équipes peuvent transformer des sources complexes en réponses utiles sans mettre en place une infrastructure distincte de traitement des documents.

Fonctionnalités principales de l’API Claude Sonnet 5 File Analysis

Compréhension de plusieurs documents : Analysez plusieurs fichiers pris en charge dans un même workflow et reliez les informations provenant de rapports, spécifications, notes de synthèse et dossiers.
Raisonnement documentaire avancé : Allez au-delà de la simple extraction pour comparer les éléments probants, identifier les relations, expliquer les résultats et produire des conclusions structurées à partir des sources.
Analyse de fichiers tenant compte des images : Associez une image facultative aux entrées textuelles et aux fichiers lorsqu’un workflow nécessite un contexte visuel en complément du contenu documentaire.
Respect fiable des instructions : Orientez les synthèses, tableaux, comparaisons et autres sorties au moyen d’exigences claires concernant le sujet, le format, le ton et le niveau de détail.
Suivi conversationnel : Continuez à poser des questions sur les éléments importés tout en préservant le contexte utile au fil d’une session d’analyse multitour.
Réponses API en streaming : Renvoyez progressivement l’analyse par l’intermédiaire d’un workflow stable de chat completion pour des applications documentaires et intellectuelles réactives.

Comment utiliser l’API Claude Sonnet 5 File Analysis sur Flaq AI

Entrée : Fichiers pris en charge, image facultative et instructions en langage naturel pour l’extraction, la synthèse, la comparaison ou le raisonnement.
Sortie : Synthèses, faits extraits, comparaisons, tableaux, explications et analyses structurées fondés sur les éléments fournis.
Workflow de fichiers : Envoyez un ou plusieurs fichiers pris en charge avec le contenu du message, puis utilisez des prompts conversationnels pour affiner ou approfondir l’analyse.
Configuration : Utilisez les paramètres de contexte, de longueur de sortie et d’échantillonnage pris en charge pour adapter la réponse à chaque tâche documentaire.
Capacités : Synthèse de documents, comparaison entre fichiers, revue technique, extraction d’informations, analyse du contexte visuel et synthèse des connaissances via l’intégration de l’API Claude.

Meilleurs cas d’usage pour l’intégration de l’API Claude Sonnet 5 File Analysis

Revue de recherches et de rapports : Condensez de longs rapports, articles et documents d’information en conclusions claires, synthèses d’éléments probants et prochaines étapes.
Analyse de contrats et de politiques : Comparez des clauses, repérez les obligations importantes et organisez les informations pertinentes pour les workflows juridiques, financiers et opérationnels.
Revue de documentation technique : Analysez les spécifications, exigences, manuels et documents d’implémentation pour les équipes d’ingénierie et produit.
Traitement des bases de connaissances : Transformez des collections de documents internes en synthèses structurées, workflows de questions-réponses et informations réutilisables.
Comparaison de plusieurs documents : Évaluez des propositions, versions de documents, supports de fournisseurs ou sources de recherche selon des critères cohérents.

Remarque Veillez à ce que vos prompts, fichiers importés et workflows applicatifs respectent les consignes d’Anthropic en matière de sécurité et d’utilisation. En cas d’erreur, vérifiez que les entrées ne contiennent aucun contenu soumis à restrictions ou non pris en charge, simplifiez la demande et réessayez.

Claude Sonnet 5 File Analysis face à ses concurrents : analyse comparative

Claude Sonnet 5 vs Claude Sonnet 4.6 File Analysis
Claude Sonnet 4.6 assure un raisonnement documentaire fiable et des analyses professionnelles. Claude Sonnet 5 s’appuie sur cette base avec une exécution des tâches, un raisonnement, des capacités de développement et des performances de travail intellectuel renforcés pour les workflows de fichiers exigeants.
Claude Sonnet 5 vs Claude Opus 4.8 File Analysis
Claude Opus 4.8 cible les charges de travail qui privilégient le niveau de capacité le plus élevé d’Anthropic. Claude Sonnet 5 propose une option de classe Sonnet pour l’analyse de fichiers à grande échelle, avec un profil coût-performances plus équilibré.
Claude Sonnet 5 vs GPT 5.5 File Analysis
GPT 5.5 propose des workflows documentaires et multimodaux avancés d’OpenAI. Claude Sonnet 5 constitue une alternative solide pour les équipes qui apprécient le respect attentif des instructions par Claude, son analyse soutenue et l’écosystème Anthropic.
Claude Sonnet 5 vs Gemini File Analysis
Les modèles Gemini s’intègrent naturellement aux workflows multimodaux et de productivité centrés sur Google. Claude Sonnet 5 est particulièrement adapté aux applications à forte composante documentaire qui privilégient le raisonnement détaillé, la synthèse structurée et la revue conversationnelle.
Claude Sonnet 5 vs pipelines documentaires basés sur des modèles ouverts
Les modèles ouverts peuvent offrir un contrôle du déploiement et une personnalisation, mais nécessitent une infrastructure supplémentaire pour l’inférence et le traitement. Claude Sonnet 5 propose une analyse de fichiers gérée par l’intermédiaire d’une API orientée production sur Flaq AI.