Claude Haiku 5.5 API Nasıl Kullanılır

Claude Haiku 5.5 API'yi kullanmak için, https://api.anthropic.com/v1/messages adresine "model": "claude-haiku-5-5", x-api-key başlığında anahtarınız ve anthropic-version: 2023-06-01 ile bir POST isteği gönderin. Bu, 100K token'a kadar olan istemler için milyon giriş/çıkış token başına 0,10$/0,50$ maliyetlidir (bunun üzerindeki istemler için 0,50$/2,50$), 1M token'a kadar bağlam okuyabilir, 128K'ya kadar yazabilir ve uyarlanabilir düşünce açıkken varsayılan olarak medium çaba seviyesindedir.

Anthropic, Haiku 5.5'i 7 Ekim 2026'da yayınladı ve bu, çaba seviyeleri olan ilk Haiku sürümüdür (Claude Haiku 5.5 nedir özellikleri ve konumlandırmayı kapsar). Bu kılavuz, curl, Python ve TypeScript'teki ilk çağrıyı, ardından çabayı, düşünmeyi, önbelleğe almayı, toplu işlemi, redleri ve aracı araç setlerini kapsar. Aşağıdaki her isteği Apidog'da kaydedebilir ve doğrulayabilirsiniz.

Claude Haiku 5.5 API'ye Hızlı Bakış

Kaynaklar: Haiku 5.5 model sayfası ve Claude API fiyatlandırma belgeleri.

İlk Claude Haiku 5.5 API Çağrınız

Claude Konsolu'nda bir anahtar oluşturun (Anthropic API anahtar kılavuzu bu adımları anlatır) ve bunu ANTHROPIC_API_KEY olarak dışa aktarın. Anahtarı asla kodunuzun içine yapıştırmayın. Ardından bunu gönderin:

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-haiku-5-5",
    "max_tokens": 4096,
    "output_config": {"effort": "medium"},
    "thinking": {"type": "adaptive", "display": "summarized"},
    "messages": [{"role": "user", "content": "Bu talebi faturalandırma, hata veya özellik isteği olarak sınıflandırın: Dışa aktarma düğmesi büyük projelerde zaman aşımına uğruyor."}]
  }'

Python SDK'sı ANTHROPIC_API_KEY'i ortamdan alır:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
    model="claude-haiku-5-5",
    max_tokens=4096,
    output_config={"effort": "medium"},
    thinking={"type": "adaptive", "display": "summarized"},
    messages=[{"role": "user", "content": "Bu talebi faturalandırma, hata veya özellik isteği olarak sınıflandırın: Dışa aktarma düğmesi büyük projelerde zaman aşımına uğruyor."}],
)

for block in response.content:
    if block.type == "thinking":
        print("[thinking]", block.thinking)
    elif block.type == "text":
        print(block.text)
print(response.stop_reason, response.usage)

TypeScript aynı yapıyı takip eder:

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic();
const response = await client.messages.create({
  model: "claude-haiku-5-5",
  max_tokens: 4096,
  output_config: { effort: "medium" },
  thinking: { type: "adaptive", display: "summarized" },
  messages: [
    { role: "user", content: "Bu talebi faturalandırma, hata veya özellik isteği olarak sınıflandırın: Dışa aktarma düğmesi büyük projelerde zaman aşımına uğruyor." },
  ],
});

for (const block of response.content) {
  if (block.type === "text") console.log(block.text);
}
console.log(response.stop_reason, response.usage);

Üç alışkanlık bu kodun çalışmasını sağlar. İçerik bloklarını type'a göre seçin, çünkü bir yanıt bir thinking bloğu ile başlayabilir ve content[0].text bozulabilir. max_tokens'da boşluk bırakın, çünkü düşünme tokenları ona dahil olur. Ve istek gövdesini temiz tutun: temperature, top_p, top_k, budget_tokens veya asistan ön doldurma yok. Her biri bu modelde 400 hatasına neden olur. Eski kod taşıyorsanız, Haiku 5.5 ve Haiku 4.5 karşılaştırma kılavuzu her bozucu değişikliği önceki/sonraki JSON ile listeler.

Bir çaba seviyesi seçin

output_config.effort içinde ayarlanan çaba, kalite, gecikme ve maliyet için ana ayardır. İstem kılavuzu bu başlangıç noktalarını verir:

• low: sohbet, kısa araç görevleri ve basit, yüksek hacimli istekler için en ucuz ve en hızlı seviye.
• medium: varsayılan. Aracı kodlama dahil çoğu iş için buradan başlayın.
• high: bilgi işleri, daha uzun aracı görevler ve katı talimatlara uyma.
• xhigh ve max: yalnızca değerlendirmeleriniz bir kazanç gösterdiğinde. Anthropic, Claude Sonnet 5.5 üzerinde aynı değerlendirmeleri yapmayı ve karşılaştırmayı önerir.

Maliyet eğrisi diktir. İşte Anthropic'in kendi OSWorld 2.1 (çevrimdışı alt küme) lansman çizelgelerinden alınan denemeler, kısmi kredi puanı ve deneme başına maliyet ile:

xhigh'dan max'a geçiş, beş puanın altında bir artış için maliyeti iki kattan fazla artırır. Haiku 5.5 karşılaştırma dökümü diğer çaba başına çizelgeleri içerir.

Bir gariplik: çok turlu sohbetlerde xhigh seviyesinde, model bazen tüm cevabını düşüncelerine yazar ve turu görünür metin olmadan sonlandırır. Kullanıcıya göstermeden önce boş bir yanıt olup olmadığını kontrol edin.

Düşünmeyi kontrol edin

Uyarlanabilir düşünme varsayılan olarak açıktır ve Haiku 4.5'ten bu yana iki şey değişti. İlk olarak, varsayılan ekran metni gizler. Her thinking bloğu boş bir thinking alanı ve sadece bir signature ile geri döner. Günlüklerde veya bir kullanıcı arayüzünde okunabilir özetler istediğinizde "display": "summarized" (ilk çağrıda olduğu gibi) ayarlayın. Daha az düşünme almak için çabayı düşürün; modeli doğrudan yanıtlamaya zorlamak Anthropic'in testlerinde bunu durdurmadı.

İkincisi, düşünmeyi kapatabilirsiniz, ancak yalnızca high çaba seviyesinde veya altında:

{
  "model": "claude-haiku-5-5",
  "max_tokens": 1024,
  "thinking": {"type": "disabled"},
  "output_config": {"effort": "low"},
  "messages": [{"role": "user", "content": "Fatura numarasını şuradan çıkarın: INV-2291, son tarih 3 Kasım."}]
}

xhigh veya max seviyesinde aynı gövde 400 hatası döndürür. Zorunlu bir tool_choice (any veya adlandırılmış bir araç) kabul edilir, ancak yanıt araç çağrısıyla başlar ve düşünme bloğu içermez.

Çok turlu ve aracı döngüler için, her düşünme bloğunu değişmeden geri geçirin ve geçmişi yalnızca ekleme olarak tutun. Döndürülen bir düşünme bloğundan önce system, tools veya önceki messages'ı değiştirmek 400 hatası döndürebilir ve düşünme blokları yalnızca onları üreten hesapta (veya ona bağlı bir hesapta) çalışır.

İstemleri önbelleğe alın ve toplu işleri yapın

Önbelleğe alma, Haiku 5.5'in ucuzlaştığı yerdir. 100K token'a kadar olan istemler için, bir önbellek okuması taze giriş için 0,10$ yerine milyon token başına 0,01$, 5 dakikalık bir önbellek yazma 0,125$ ve 1 saatlik yazma 0,20$ maliyetindedir. Minimum önbelleğe alınabilir istem 512 token'dır, Haiku 4.5'teki 4.096'dan düşürüldü, bu nedenle kısa sistem istemleri ve araç listeleri artık uygun. Kararlı öneki cache_control ile işaretleyin:

{
  "model": "claude-haiku-5-5",
  "max_tokens": 1024,
  "system": [{
    "type": "text",
    "text": "Siz bir destek triyaj asistanısınız. <burada uzun, kararlı politika metni>",
    "cache_control": {"type": "ephemeral"}
  }],
  "messages": [{"role": "user", "content": "Talep: 10 gün sonra iade alınmadı."}]
}

İstekler arasında üst düzey effort'ı değiştirmek önbelleği geçersiz kılar; mesaj başına çaba (beta başlık mid-conversation-output-config-2026-07-01, Claude API ve Google Cloud) bunu korur. İstem önbelleğe alma belgeleri TTL'leri kapsar ve istem önbelleğe alma açıklayıcımız kavramı kapsar.

Bekleyebilecek işler için, Mesaj Toplu İşlem API'si giriş ve çıkışı %50 azaltır: 100K token'a kadar olan istemler için 0,05$/0,25$ ve üzeri için 0,25$/1,25$. Toplu işlem aynı zamanda output-300k-2026-03-24 beta başlığı ile 300K çıkış token'ına ulaşmanın tek yoludur.

100K sınırına dikkat edin: Anthropic'in ifadesiyle "100.000 token'dan fazla bir istem daha yüksek fiyatlar öder". Haiku 5.5 fiyatlandırma kılavuzu her iki taraftan örnekler sunar.

stop_reason "refusal" durumunu ele alın

Haiku 5.5, bir isteği reddedebilecek güvenlik sınıflandırıcılarını çalıştırır ve sunucu tarafı bir geri dönüşü yoktur. Reddedilen bir istek stop_reason: "refusal" ile geri gelir ve kategoriler cyber, frontier_llm, bio ve general_harms'dır. Haiku 4.5'ten geçiyorsanız, bu redler yenidir. Aynı isteği tekrar göndermek genellikle başka bir retle sonuçlanır, bu yüzden körü körüne yeniden denemeyin:

def run(client, messages):
    response = client.messages.create(
        model="claude-haiku-5-5",
        max_tokens=4096,
        messages=messages,
    )
    if response.stop_reason == "refusal":
        details = getattr(response, "stop_details", None)
        category = getattr(details, "category", "unknown")
        log_refusal(category, messages)  # sizin günlüklemeniz
        return {"status": "refused", "category": category}
    text = "".join(b.text for b in response.content if b.type == "text")
    return {"status": "ok", "text": text}

content'i okumadan önce stop_reason'a göre dallanın ve redleri kendi kodunuzda bir kişiye veya başka bir modele yönlendirin. cyber veya bio sınıflandırıcıları tarafından engellenen meşru güvenlik veya yaşam bilimleri işi yapan ekipler, Anthropic'in Siber Doğrulama Programı veya Yaşam Bilimleri Doğrulama Programına başvurabilirler.

Bilgisayar kullanımı ve tarayıcı kullanımı

Claude API ve Google Cloud'da, Haiku 5.5 bilgisayar kullanımını yalnızca computer_toolset_20260801 araç seti aracılığıyla destekler, bu araç seti beta başlığı gerektirmez; computer_20250124 bildirmek 400 hatası döndürür. Tarayıcı kullanımı, Haiku 4.5'in desteklemediği browser_toolset_20260801 aracılığıyla yapılır. Python ve TypeScript SDK'leri, lansman gününde her ikisi için de beta sınıfları ekledi. Üye araçları için bilgisayar kullanım aracı belgelerine bakın.

Oran sınırlamaları

Haiku 5.5, Haiku 4.5 ile aynı oran sınırlamalarına sahiptir: Başlangıç katmanında dakikada 1.000 istek, 2M giriş tokenı ve 400K çıkış tokenı, Ölçek katmanında ise 10.000 isteğe, 10M giriş ve 2M çıkışa kadar. Öncelik Katmanı desteklenmez. 429 hatası yönetimi için oran sınırlaması aşıldı kılavuzuna bakın.

Claude Haiku 5.5 API'yi Apidog'da test edin

Kaydedilmiş istekler, çaba karşılaştırmalarını ve ret hata ayıklamasını tekrarlanabilir hale getirir. İşte Apidog'daki kurulum:

1. Bir ortam oluşturun ve ANTHROPIC_API_KEY'i gizli bir değişken olarak ekleyin. x-api-key başlığında, anthropic-version: 2023-06-01 ve content-type: application/json'ın yanında {{ANTHROPIC_API_KEY}} olarak referans gösterin.
2. https://api.anthropic.com/v1/messages adresine bir POST isteği oluşturun, ilk çağrı gövdesini yapıştırın ve kaydedin.
3. Onaylamalar ekleyin: durum 200, $.stop_reason end_turn'a eşit, $.usage.output_tokens 0'dan büyük ve $.content[*].type text içeriyor. Bir ret veya boş bir xhigh yanıtı artık testten geçmek yerine başarısız olur.
4. İsteği low, high, xhigh ve max ile dört kez çoğaltın ve klasörü çalıştırın. Kendi isteminiz için her çaba seviyesi için usage alırsınız.
5. Önbelleğe alınmış sistem istemi varyantını ekleyin ve ikinci çalıştırmada $.usage.cache_read_input_tokens'un 0'dan büyük olduğunu onaylayın.

Daha geniş kalıplar için, LLM uygulamalarını test etmeye bakın.

Sıkça Sorulan Sorular

Claude Haiku 5.5 model kimliği nedir? Claude API, Google Cloud, Microsoft Foundry ve AWS'deki Claude Platform'da claude-haiku-5-5, tarih son eki yok ve ayrı takma ad yok. Amazon Bedrock'ta anthropic.claude-haiku-5-5.

Ücretsiz bir Claude Haiku 5.5 API var mı? Sürekli bir ücretsiz katman yok, ancak yeni API kullanıcıları API'yi test etmek için küçük miktarda ücretsiz kredi alır. Ücretsiz Claude.ai kullanıcıları sohbette Haiku 5.5'i seçebilir, ancak bu bir API anahtarı değildir. Max ve Ekip planları artık aylık API kredileri içeriyor. Ücretsiz erişim kılavuzu nelerin sayıldığını ve sayılmadığını kapsar.

Haiku 4.5 isteğim neden 400 döndürüyor? budget_tokens, varsayılan olmayan bir temperature veya top_p, herhangi bir top_k, bir asistan ön doldurma veya eski computer_20250124 aracını kontrol edin. Bunlar genellikle nedenlerdir.

Haiku 5.5'i Claude Code'da kullanabilir miyim? Evet, v2.1.293'ten itibaren. Anthropic API'de haiku takma adı Haiku 5.5'e çözümlenir. Claude Code'da Claude Haiku 5.5'e bakın.

Aracı kodlama için Haiku 5.5 mi yoksa Sonnet 5.5 mi kullanmalıyım? Anthropic, Sonnet 5.5 ve Opus 5.5'in "karmaşık aracı kodlama görevleri için daha iyi seçenekler olmaya devam ettiğini" belirtiyor. Sınıflandırma, özetleme, sıkıştırma, alt ajanlar ve tarayıcı kullanımı gibi dar kapsamlı işler için Haiku 5.5 kullanın.

Sonraki adım

İlk çağrı isteğini medium olarak gönderin, ardından kendi iş yükünüzden bir istemle low ve high olarak yeniden çalıştırın ve usage.output_tokens ile yanıt kalitesini karşılaştırın. Tüm üç çalıştırmayı onaylamalarla saklamak için Apidog'u indirin, böylece bir sonraki model sürümü tek bir alan değişikliği olur.