Cara membuat penyandian proxy menggunakan Claude Haiku 4.5

Claude Haiku 4.5 hadir sebagai langkah yang disengaja di jalur "cepat, murah, namun tetap sangat cerdas": Anthropic memposisikannya untuk memberikan performa pengkodean dan agen tingkat Sonnet dengan biaya yang jauh lebih rendah dan latensi yang lebih cepat, menjadikannya pilihan yang menarik untuk subagen dan tugas-tugas berthroughput tinggi. Hal ini menjadikan Claude Haiku 4.5 ideal ketika Anda menginginkan sebuah model untuk bertindak sebagai pengkode proksi —yaitu, mengubah teks pengguna menjadi representasi yang ringkas dan mudah digunakan oleh mesin (JSON terstruktur, kode semantik pendek, vektor maksud, label) yang dapat dioperasikan dengan cepat dan murah oleh komponen hilir (pengambil, pelari alat, penyimpanan vektor).

Bagaimana cara membuat penyandian proksi menggunakan Claude Haiku 4.5?

Pengodean proksi = konversi bahasa bentuk bebas → representasi terstruktur ringkas yang cocok untuk mesin. Contoh: skema tindakan JSON ({"intent":"create_issue","priority":"high","tags":}), deskripsi singkat kanonik untuk pengambilan, atau ADT (token deskriptor tindakan) yang dapat diurai oleh layanan hilir. Melakukan hal ini dengan LLM yang ringan, alih-alih perencana yang berat, dapat mempercepat orkestrasi dan menurunkan biaya secara drastis.

A pengkodean proksi adalah representasi perantara ringan dari data masukan yang Anda hasilkan secara murah dan deterministik untuk memasok sistem hilir (pencarian, pengambilan, perutean, atau model penalaran yang lebih berat). Dengan Claude Haiku 4.5 — model keluarga Claude yang baru diumumkan, berukuran kecil, dengan latensi dan biaya optimal — Anda dapat mengimplementasikan enkoder proksi dengan dua cara realistis:

Pengkodean teks terstruktur melalui perintah deterministik — minta Haiku 4.5 untuk memancarkan string JSON atau token yang ringkas dan berformat tetap yang menangkap atribut, kategori, dan ringkasan semantik singkat yang menonjol untuk penggunaan selanjutnya. Ini berguna ketika Anda menginginkan penyandian yang dapat dibaca manusia, dapat di-debug, dan perilaku deterministik dengan biaya rendah.
Penanaman vektor (hibrida) — gunakan titik akhir penyematan khusus (atau model penyematan) untuk vektor numerik dan gunakan Claude Haiku 4.5 sebagai agen orkestrasi/perutean yang memutuskan bagaimana dan kapan memanggil model penyematan, atau untuk memotong dan memproses terlebih dahulu teks untuk panggilan penyematan.

Kedua pendekatan memperdagangkan campuran yang berbeda dari kemampuan interpretasi, biaya, dan kecepatan; Claude Haiku 4.5 secara eksplisit dirancang untuk menjadi model yang sangat cepat dan hemat biaya untuk pengkodean dan kasus penggunaan agen, yang membuat pola pengkodean proksi latensi rendah praktis dalam produksi.

Mengapa menggunakan Claude Haiku 4.5 sebagai encoder proxy Anda?

Anthropic memperkenalkan Haiku 4.5 sebagai kecil, cepat, dan hemat biaya Varian Claude 4.5 mempertahankan kemampuan pengkodean/penggunaan komputer yang kuat sekaligus beroperasi dengan latensi dan biaya yang jauh lebih rendah dibandingkan model frontier. Hal ini menjadikannya ideal untuk peran dengan throughput tinggi dan latensi rendah seperti:

Prapemrosesan dan normalisasi tepi: membersihkan perintah pengguna, mengekstrak bidang terstruktur, melakukan klasifikasi maksud.
Eksekusi subagen: menjalankan banyak pekerja secara paralel untuk menyelesaikan tugas-tugas kecil (misalnya, ringkasan pencarian, pembuatan cuplikan, perancah pengujian).
Perutean / proksi: memutuskan masukan mana yang memerlukan perhatian Soneta (perbatasan) vs. penanganan Claude Haiku sepenuhnya.

Pengumuman Anthropic menekankan keunggulan kecepatan dan biaya Claude Haiku 4.5 dan memposisikannya untuk orkestrasi subagen dan tugas waktu nyata.

Alasan operasional utama:

Biaya & kecepatan: Anthropic merancang Haiku 4.5 untuk mempertahankan kemampuan pengkodean dan agen mendekati Sonnet sekaligus menjadi lebih cepat dan jauh lebih murah per panggilan — krusial untuk skenario fan-out tinggi (banyak subagen masing-masing memerlukan panggilan pengodean yang sering).
Peningkatan agen: Claude Haiku 4.5 menunjukkan peningkatan konkret dalam "pengodean agen" — kemampuan untuk menghasilkan rencana tindakan terstruktur secara andal dan digunakan sebagai subagen dalam pola orkestrasi. Kartu sistem Anthropic menyoroti peningkatan dalam tugas agen dan penggunaan komputer, yang merupakan hal yang Anda inginkan dalam pengode proksi: keluaran yang konsisten dan dapat diurai. Gunakan Haiku untuk menghasilkan pengodean JSON yang tervalidasi atau ringkasan kanonik singkat yang dapat diurai oleh komponen hilir tanpa langkah ML tambahan.
Ketersediaan ekosistem: Claude Haiku 4.5 tersedia di seluruh permukaan API (Antropik dan API Komet) dan dalam integrasi cloud (misalnya, Amazon Bedrock, Vertex AI), membuat penerapan fleksibel bagi perusahaan.

Pendekatan praktis untuk “pengkodean proxy” dengan Claude Haiku 4.5

Berikut ini adalah dua pendekatan yang aman dan pragmatis: a pengkodean proksi terstruktur menggunakan rekayasa prompt Haiku 4.5, dan penyematan hibrida pendekatan di mana Haiku mengatur panggilan penyematan.

A — Pengkodean proxy terstruktur melalui perintah deterministik

Tujuan: menghasilkan penyandian yang ringkas, dapat direproduksi, dan dapat dibaca manusia (misalnya, JSON 6-bidang) yang menangkap maksud, entitas, ringkasan singkat, tag kategori, dan tanda keyakinan.

Kapan harus menggunakan: ketika interpretabilitas, debugging, dan ukuran keluaran kecil lebih penting daripada kesamaan vektor numerik.

Cara mainnya gampang banget:

Kirim setiap potongan teks ke Claude Haiku 4.5 dengan perintah sistem yang ketat yang mendefinisikan skema JSON yang Anda inginkan.
Tetapkan suhu ke 0 (atau rendah) dan batasi panjang token.
Model mengembalikan string JSON yang diurai dan dinormalisasi oleh layanan mikro Anda.

Keuntungan: Mudah diperiksa, stabil, biaya rendah, cepat.
Pengorbanan: Tidak dapat langsung digunakan sebagai vektor numerik untuk pencarian tetangga terdekat; mungkin memerlukan hashing/pengodean untuk membandingkan.

B — Pipa penyematan hibrida (Haiku sebagai praprosesor / router)

Tujuan: dapatkan vektor numerik untuk pencarian semantik sambil menggunakan Haiku untuk melakukan pra-proses, pemotongan, dan penandaan terhadap apa yang harus disematkan.

Cara mainnya gampang banget:

Haiku menerima masukan mentah dan menghasilkan batasan potongan, teks kanonik, dan bidang metadata.
Untuk setiap potongan yang ditandai Haiku sebagai “embed = true”, panggil API embedding khusus (bisa berupa embedding Anthropic atau model vektor).
Simpan embedding + metadata Haiku dalam DB vektor Anda.

Keuntungan: Menggabungkan kecepatan/efisiensi biaya Claude Haiku untuk tugas-tugas deterministik dengan embedding berkualitas tinggi jika diperlukan; orkestrator dapat melakukan banyak panggilan embedding secara batch untuk mengontrol pengeluaran. API embedding biasanya terpisah dari Haiku; rancang orkestrator Anda untuk memilih model yang tepat untuk embedding.

Contoh kerja minimal (Python)

Berikut adalah contoh Python ringkas dan praktis yang menunjukkan kedua pola tersebut:

Pengkodean proksi terstruktur menggunakan claude-haiku-4-5 melalui SDK Python Anthropic.
Varian hibrida menunjukkan bagaimana Anda dapat memanggil titik akhir penyematan hipotetis setelah Claude Haiku memutuskan potongan mana yang akan disematkan.

CATATAN: ganti ANTHROPIC_API_KEY dan menyematkan ID model dengan nilai dari akun dan penyedia Anda. Contoh ini mengikuti pola panggilan SDK Antropik. client.messages.create(...) didokumentasikan dalam SDK resmi dan contoh.

# proxy_encoder.py

import os
import json
from typing import List, Dict
from anthropic import Anthropic  # pip install anthropic

ANTHROPIC_API_KEY = os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
client = Anthropic(api_key=ANTHROPIC_API_KEY)

HAIKU_MODEL = "claude-haiku-4-5"   # official model id — verify in your console

SYSTEM_PROMPT = """You are a strict encoder agent. For each input text, output EXACTLY one JSON object
with the schema:
{
  "id": "<document id>",
  "summary": "<one-sentence summary, <= 20 words>",
  "entities": ,
  "categories": ,
  "needs_escalation": true|false,
  "notes": "<optional short note>"
}
Return ONLY the JSON object (no explanation). Use truthful concise values. If unknown, use empty strings or empty lists.
"""

def structured_encode(doc_id: str, text: str) -> Dict:
    prompt = SYSTEM_PROMPT + "\n\nInputText:\n\"\"\"\n" + text + "\n\"\"\"\n\nRespond with JSON for id: " + doc_id
    resp = client.messages.create(
        model=HAIKU_MODEL,
        messages=[{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
                  {"role": "user", "content": "Encode document id=" + doc_id + "\n\n" + text}],
        max_tokens=300,
        temperature=0.0  # deterministic outputs

    )
    # the SDK returns a field like resp (consult your SDK version)

    raw = resp.get("content") or resp.get("message") or resp.get("completion") or ""
    # try to find JSON in response (robust parsing)

    try:
        return json.loads(raw.strip())
    except Exception:
        # simple recovery: extract first { ... } block

        import re
        m = re.search(r"\{.*\}", raw, flags=re.DOTALL)
        if m:
            return json.loads(m.group(0))
        raise

# Example: hybrid pipeline that optionally calls an embeddings service

def process_and_maybe_embed(doc_id: str, text: str, embed_callback):
    encoding = structured_encode(doc_id, text)
    print("Haiku encoding:", encoding)

    if encoding.get("needs_escalation"):
        # escalate logic - send to a high-quality reasoning model or human

        print("Escalation requested for", doc_id)
        return {"encoding": encoding, "embedded": False}

    # Decide whether to embed (simple rule)

    if "important" in encoding.get("categories", []):
        # prepare canonical text (could be a field from encoding)

        canonical = encoding.get("summary", "") + "\n\n" + text
        # call the embedding callback (user provides function to call embeddings model)

        vector = embed_callback(canonical)
        # store vector and metadata in DB...

        return {"encoding": encoding, "embedded": True, "vector_length": len(vector)}

    return {"encoding": encoding, "embedded": False}

# Example placeholder embedding callback (replace with your provider)

def dummy_embed_callback(text: str):
    # Replace with: call your embeddings API and return list

    # Eg: client.embeddings.create(...), or call to other provider

    import hashlib, struct
    h = hashlib.sha256(text.encode("utf-8")).digest()
    # turn into pseudo-float vector for demo — DO NOT use in production

    vec = ]
    return vec

if __name__ == "__main__":
    doc = "Acme Corp acquired Cyclone AB for $300M. The deal expands..."
    out = process_and_maybe_embed("doc-001", doc, dummy_embed_callback)
    print(out)

Catatan dan pertimbangan produksi

penggunaan temperature=0.0 untuk memaksakan keluaran yang deterministik dan terstruktur.
Validasi skema JSON secara agresif; perlakukan keluaran model sebagai tidak tepercaya hingga diurai dan divalidasi.
Gunakan caching dan deduplikasi cepat (potongan umum) untuk mengurangi biaya. Dokumentasi antropik merekomendasikan caching cepat untuk mengurangi biaya.
Untuk penyematan, gunakan model penyematan khusus (Anthropic atau penyedia lain) atau layanan vektorisasi; Haiku bukan titik akhir penyematan utama — gunakan API penyematan numerik khusus saat Anda memerlukan pencarian kesamaan.

Kapan harus tidak menggunakan Haiku untuk pengkodean

Jika Anda membutuhkan embedding berkualitas tinggi untuk kesamaan semantik dalam skala besar, gunakan model embedding produksi. Haiku sangat bagus sebagai praprosesor murah dan untuk enkode terstruktur, tetapi kualitas vektor numerik biasanya paling baik dicapai melalui titik akhir embedding khusus.

Cara Mengakses API Claude Haiku 4.5

CometAPI adalah platform API terpadu yang menggabungkan lebih dari 500 model AI dari penyedia terkemuka—seperti seri GPT OpenAI, Gemini Google, Claude Anthropic, Midjourney, Suno, dan lainnya—menjadi satu antarmuka yang ramah bagi pengembang. Dengan menawarkan autentikasi yang konsisten, pemformatan permintaan, dan penanganan respons, CometAPI secara drastis menyederhanakan integrasi kapabilitas AI ke dalam aplikasi Anda. Baik Anda sedang membangun chatbot, generator gambar, komposer musik, atau alur kerja analitik berbasis data, CometAPI memungkinkan Anda melakukan iterasi lebih cepat, mengendalikan biaya, dan tetap tidak bergantung pada vendor—semuanya sambil memanfaatkan terobosan terbaru di seluruh ekosistem AI.

Pengembang dapat mengakses Claude Haiku 4.5 API melalui CometAPI, versi model terbaru selalu diperbarui dengan situs web resmi. Untuk memulai, jelajahi kemampuan model di tempat bermain dan konsultasikan Panduan API untuk petunjuk terperinci. Sebelum mengakses, pastikan Anda telah masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. API Komet menawarkan harga yang jauh lebih rendah dari harga resmi untuk membantu Anda berintegrasi.

Siap untuk berangkat?→ Daftar ke CometAPI hari ini !

Jika Anda ingin mengetahui lebih banyak tips, panduan, dan berita tentang AI, ikuti kami di VK, X dan Discord!

Kesimpulan

Claude Haiku 4.5 menyediakan fondasi yang pragmatis dan berbiaya rendah untuk membangun layanan pengodean proksi — terutama sebagai subagen dalam sistem multi-agen yang mengutamakan kecepatan, determinisme, dan biaya. Gunakan Haiku untuk menghasilkan pengodean terstruktur yang dapat diaudit, serta untuk mengorkestrasikan apa yang perlu disematkan atau dieskalasi ke model yang lebih kuat. Gabungkan latensi rendah Haiku dengan orkestrator (atau model Sonnet berkemampuan lebih tinggi) untuk mengimplementasikan pola map-reduce, eskalasi, dan pekerja paralel yang tangguh seperti yang dijelaskan di atas. Untuk produksi, ikuti praktik pemrograman defensif: validasi skema, caching prompt, kontrol laju, dan jalur eskalasi eksplisit.