Come creare una codifica proxy utilizzando Claude Haiku 4.5

Claude Haiku 4.5 è stato scelto deliberatamente per la categoria "veloce, economico, ma comunque molto intelligente": Anthropic lo ha posizionato per offrire codifica e prestazioni agentiche di livello Sonnet a costi sostanzialmente inferiori e con una latenza più rapida, rendendolo una scelta interessante per subagenti e attività ad alta produttività. Questo rende Claude Haiku 4.5 ideale quando si desidera che un modello agisca come codificatore proxy — ovvero convertire il testo dell'utente in rappresentazioni compatte e intuitive (JSON strutturato, codici semantici brevi, vettori di intenti, etichette) su cui i componenti a valle (recuperatori, tool runner, archivi di vettori) possono operare in modo rapido ed economico.

Come creare una codifica proxy utilizzando Claude Haiku 4.5?

Codifica proxy = conversione del linguaggio libero → rappresentazione strutturata compatta adatta alle macchine. Esempi: uno schema di azione JSON ({"intent":"create_issue","priority":"high","tags":}), una breve descrizione canonica per il recupero, o un ADT (token descrittore di azione) che i servizi downstream possono analizzare. Utilizzare un LLM leggero anziché un pianificatore pesante può accelerare notevolmente l'orchestrazione e ridurre i costi.

A codifica proxy è una rappresentazione intermedia leggera di dati di input, prodotta in modo economico e deterministico per alimentare sistemi a valle (modelli di ricerca, recupero, routing o ragionamento più complesso). Con Claude Haiku 4.5, un modello della famiglia Claude di recente introduzione, compatto, ottimizzato in termini di latenza e costi, è possibile implementare codificatori proxy in due modi realistici:

Codifiche di testo strutturate tramite prompt deterministici — chiedi ad Haiku 4.5 di emettere una stringa JSON o token compatta e in formato fisso che catturi attributi salienti, categorie e brevi riassunti semantici per l'uso a valle. Questo è utile quando si desiderano codifiche leggibili dall'uomo, debuggabili e un comportamento deterministico a basso costo.
Incorporamenti vettoriali (ibridi) — utilizzare un endpoint di incorporamento dedicato (o un modello di incorporamento) per i vettori numerici e utilizzare Claude Haiku 4.5 come agente di orchestrazione/instradamento che decide come e quando chiamare il modello di incorporamento o suddividere e preelaborare il testo per la chiamata di incorporamento.

Entrambi gli approcci offrono diverse combinazioni di interpretabilità, costi e velocità; Claude Haiku 4.5 è esplicitamente progettato per essere un modello molto veloce ed economico per casi d'uso di codifica e agenti, rendendo pratici in produzione i modelli di codifica proxy a bassa latenza.

Perché utilizzare Claude Haiku 4.5 come codificatore proxy?

Anthropic ha introdotto Haiku 4.5 come piccolo, veloce ed economico Variante di Claude 4.5 che mantiene una solida capacità di programmazione/utilizzo del computer, operando a latenza e costi notevolmente inferiori rispetto ai modelli di frontiera. Ciò lo rende ideale per ruoli ad alta produttività e bassa latenza, come:

Pre-elaborazione e normalizzazione dei bordi: pulire i prompt utente, estrarre i campi strutturati, eseguire la classificazione degli intenti.
Esecuzione del subagente: eseguire molti worker in parallelo per completare piccole attività (ad esempio, riepilogo della ricerca, generazione di frammenti, strutturazione dei test).
Routing/proxy: decidere quali input richiedono l'attenzione di Sonnet (frontiera) rispetto alla gestione completa di Claude Haiku.

L'annuncio di Anthropic sottolinea i vantaggi in termini di velocità e costi di Claude Haiku 4.5 e lo posiziona per l'orchestrazione di subagenti e attività in tempo reale.

Principali motivi operativi:

Costo e velocità: Anthropic ha progettato Haiku 4.5 per mantenere capacità di codifica e agenti prossime a quelle di Sonnet, pur essendo più veloce e molto più economico per chiamata, il che è fondamentale per gli scenari ad alto fan-out (molti subagenti, ognuno dei quali richiede frequenti chiamate di codifica).
Miglioramenti agentici: Claude Haiku 4.5 mostra progressi concreti nella "codifica agentica", ovvero la capacità di generare in modo affidabile piani d'azione strutturati e di essere utilizzato come subagente nei pattern di orchestrazione. La scheda di sistema di Anthropic evidenzia i progressi nelle attività agentiche e nell'uso del computer, che è ciò che si desidera in un codificatore proxy: output coerenti e analizzabili. Utilizza Haiku per produrre codifiche JSON convalidate o brevi riepiloghi canonici che i componenti a valle possono analizzare senza ulteriori passaggi di ML.
Disponibilità dell'ecosistema: Claude Haiku 4.5 è disponibile su tutta la superficie API (Anthropic e CometaAPI) e nelle integrazioni cloud (ad esempio, Amazon Bedrock, Vertex AI), rendendo flessibile l'implementazione per le aziende.

Approcci pratici alla “codifica proxy” con Claude Haiku 4.5

Di seguito sono riportati due approcci sicuri e pragmatici: a codifica proxy strutturata utilizzando l'ingegneria dei prompt Haiku 4.5 e un incorporamento ibrido approccio in cui Haiku orchestra le chiamate di incorporamento.

A — Codifiche proxy strutturate tramite prompt deterministico

Obiettivo: produrre una codifica compatta, riproducibile e leggibile dall'uomo (ad esempio, un JSON a 6 campi) che catturi intenti, entità, un breve riepilogo, tag di categoria e flag di affidabilità.

Quando usare: quando l'interpretabilità, il debug e le dimensioni ridotte dell'output sono più importanti della similarità dei vettori numerici.

Come funziona:

Invia ogni blocco di testo a Claude Haiku 4.5 con un prompt di sistema rigoroso che definisce esattamente lo schema JSON desiderato.
Imposta la temperatura su 0 (o bassa) e limita la lunghezza del token.
Il modello restituisce una stringa JSON che il microservizio analizza e normalizza.

vantaggi: Facile da ispezionare, stabile, economico, veloce.
Compromessi: Non utilizzabili direttamente come vettori numerici per la ricerca del vicino più prossimo; potrebbero richiedere l'hashing/codifica per il confronto.

B — Pipeline di incorporamento ibrido (Haiku come preprocessore/router)

Obiettivo: ottenere vettori numerici per la ricerca semantica utilizzando Haiku per pre-elaborare, suddividere in blocchi e contrassegnare ciò che deve essere incorporato.

Come funziona:

Haiku riceve input grezzi e produce confini di blocchi, testo canonizzato e campi di metadati.
Per ogni blocco contrassegnato da Haiku come "embed = true", richiama un'API di incorporamenti dedicata (potrebbero essere gli incorporamenti di Anthropic o un modello vettoriale).
Memorizza gli incorporamenti + i metadati di Haiku nel tuo database vettoriale.

vantaggi: Combina la velocità e l'efficienza dei costi di Claude Haiku per compiti deterministici con incorporamenti di alta qualità, ove necessario; l'orchestratore può raggruppare numerose chiamate di incorporamento per controllare la spesa. Le API di incorporamento sono in genere separate da Haiku; progetta il tuo orchestratore per scegliere il modello più adatto per gli incorporamenti.

Esempio minimo funzionante (Python)

Di seguito è riportato un esempio Python conciso e pratico che mostra entrambi i modelli:

Codifica proxy strutturata utilizzando claude-haiku-4-5 tramite Python SDK di Anthropic.
Variante ibrida mostrando come si potrebbe chiamare un endpoint di incorporamenti ipotetici dopo che Claude Haiku ha deciso quali blocchi incorporare.

NOTA: sostituire ANTHROPIC_API_KEY e incorporando gli ID modello con i valori del tuo account e del tuo provider. L'esempio segue il modello di chiamata dell'SDK di Anthropic client.messages.create(...) documentato nell'SDK ufficiale e negli esempi.

# 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)

Note e considerazioni sulla produzione

Usa il temperature=0.0 per forzare risultati deterministici e strutturati.
Convalidare in modo aggressivo lo schema JSON; trattare gli output del modello come non attendibili finché non vengono analizzati e convalidati.
Utilizzare il caching rapido e la deduplicazione (chunk comuni) per ridurre i costi. La documentazione di Anthropic consiglia il caching rapido per ridurre i costi.
Per gli embedding, utilizzare un modello di embedding dedicato (di Anthropic o di un altro provider) o un servizio di vettorizzazione; Haiku non è principalmente un endpoint di embedding: utilizzare un'API di embedding numerici dedicata quando è necessaria una ricerca di similarità.

Quando non è un usa Haiku per la codifica

Se hai bisogno di embedding di altissima qualità per la similarità semantica su larga scala, utilizza un modello di embedding di produzione. Haiku è ottimo come preprocessore economico e per la codifica strutturata, ma la qualità dei vettori numerici è in genere ottenuta al meglio tramite endpoint di embedding specializzati.

Come accedere all'API di Claude Haiku 4.5

CometAPI è una piattaforma API unificata che aggrega oltre 500 modelli di intelligenza artificiale (IA) di provider leader, come la serie GPT di OpenAI, Gemini di Google, Claude di Anthropic, Midjourney, Suno e altri, in un'unica interfaccia intuitiva per gli sviluppatori. Offrendo autenticazione, formattazione delle richieste e gestione delle risposte coerenti, CometAPI semplifica notevolmente l'integrazione delle funzionalità di IA nelle tue applicazioni. Che tu stia sviluppando chatbot, generatori di immagini, compositori musicali o pipeline di analisi basate sui dati, CometAPI ti consente di iterare più velocemente, controllare i costi e rimanere indipendente dal fornitore, il tutto sfruttando le più recenti innovazioni nell'ecosistema dell'IA.

Gli sviluppatori possono accedere API di Claude Haiku 4.5 tramite CometAPI, l'ultima versione del modello è sempre aggiornato con il sito ufficiale. Per iniziare, esplora le capacità del modello nel Parco giochi e consultare il Guida API per istruzioni dettagliate. Prima di accedere, assicurati di aver effettuato l'accesso a CometAPI e di aver ottenuto la chiave API. CometaAPI offrire un prezzo molto più basso rispetto al prezzo ufficiale per aiutarti a integrarti.

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Conclusione

Claude Haiku 4.5 fornisce una base pragmatica e a basso costo per la creazione di servizi di codifica proxy, in particolare come subagente in sistemi multi-agente in cui velocità, determinismo e costi sono importanti. Utilizza Haiku per produrre codifiche strutturate e verificabili e per orchestrare ciò che deve essere incorporato o inoltrato a un modello più potente. Combina la bassa latenza di Haiku con un orchestratore (o un modello Sonnet con capacità più elevate) per implementare robusti modelli di map-reduce, escalation e worker paralleli descritti sopra. Per la produzione, segui le pratiche di programmazione difensive: convalida dello schema, memorizzazione nella cache dei prompt, controllo della velocità e un percorso di escalation esplicito.