Cara membina pengekodan proksi menggunakan Claude Haiku 4.5

Claude Haiku 4.5 mendarat sebagai permainan yang disengajakan di lorong "pantas, murah, masih sangat pintar": Anthropic meletakkannya untuk memberikan pengekodan tahap Sonnet dan prestasi agen pada kos yang jauh lebih rendah dan dengan kependaman yang lebih pantas, menjadikannya pilihan yang menarik untuk subagen dan tugasan berdaya tinggi. Ini menjadikan Claude Haiku 4.5 ideal apabila anda mahu model bertindak sebagai a pengekod proksi — iaitu, menukar teks pengguna kepada representasi yang padat dan mesra mesin (JSON berstruktur, kod semantik pendek, vektor niat, label) yang komponen hiliran (pencabut semula, pelari alat, kedai vektor) boleh beroperasi dengan cepat dan murah.

Bagaimana untuk membina pengekodan proksi menggunakan Claude Haiku 4.5?

Pengekodan proksi = menukar bahasa bentuk bebas → perwakilan berstruktur padat sesuai untuk mesin. Contoh: skema tindakan JSON ({"intent":"create_issue","priority":"high","tags":}), perihalan ringkas kanonik untuk mendapatkan semula atau ADT (token deskriptor tindakan) yang boleh dihuraikan oleh perkhidmatan hiliran. Melakukan ini dengan LLM yang ringan dan bukannya perancang kelas berat boleh mempercepatkan orkestrasi dan mengurangkan kos secara mendadak.

A pengekodan proksi ialah perwakilan perantaraan yang ringan bagi data input yang anda hasilkan secara murah dan pasti untuk menyuap sistem hiliran (model carian, dapatkan semula, penghalaan atau penaakulan yang lebih berat). Dengan Claude Haiku 4.5 — model keluarga Claude yang kecil, kependaman dan kos yang baru diumumkan — anda boleh melaksanakan pengekod proksi dalam dua cara yang realistik:

Pengekodan teks berstruktur melalui gesaan deterministik — minta Haiku 4.5 untuk memancarkan JSON format tetap atau rentetan token yang padat yang menangkap atribut, kategori dan ringkasan semantik yang menonjol untuk kegunaan hiliran. Ini berguna apabila anda mahukan pengekodan yang boleh dibaca manusia, boleh nyahpepijat dan tingkah laku deterministik pada kos yang rendah.
Pembenaman vektor (hibrid) — gunakan titik akhir benam khusus (atau model benam) untuk vektor berangka dan gunakan Claude Haiku 4.5 sebagai ejen orkestrasi/halaan yang menentukan cara dan bila untuk memanggil model benam, atau untuk menggunting dan pra-proses teks untuk panggilan benam.

Kedua-dua pendekatan memperdagangkan gabungan kebolehtafsiran, kos dan kelajuan yang berbeza; Claude Haiku 4.5 direka bentuk secara eksplisit untuk menjadi model yang sangat pantas, kos cekap untuk pengekodan dan kes penggunaan agen, menjadikan corak pengekodan proksi kependaman rendah praktikal dalam pengeluaran.

Mengapa menggunakan Claude Haiku 4.5 sebagai pengekod proksi anda?

Anthropic memperkenalkan Haiku 4.5 sebagai a kecil, cepat dan menjimatkan kos Varian Claude 4.5 yang mengekalkan keupayaan pengekodan/penggunaan komputer yang kukuh sambil beroperasi pada kependaman dan kos yang jauh lebih rendah daripada model sempadan. Itu menjadikannya sesuai untuk peranan berkeupayaan tinggi, kependaman rendah seperti:

Prapemprosesan tepi dan normalisasi: bersihkan gesaan pengguna, ekstrak medan berstruktur, lakukan pengelasan niat.
Pelaksanaan subagen: menjalankan banyak pekerja secara selari untuk menyelesaikan tugasan kecil (cth, ringkasan carian, penjanaan coretan, perancah ujian).
Penghalaan / proksi: tentukan input yang memerlukan perhatian Sonnet (sempadan) berbanding pengendalian Claude Haiku sepenuhnya.

Pengumuman Anthropic menekankan kelebihan kelajuan dan kos Claude Haiku 4.5 dan meletakkannya untuk orkestrasi subagen dan tugasan masa nyata.

Sebab operasi utama:

Kos & kelajuan: Anthropic mereka bentuk Haiku 4.5 untuk mengekalkan keupayaan pengekodan dan ejen yang hampir Sonnet sambil menjadi lebih pantas dan lebih murah setiap panggilan — penting untuk senario peminat tinggi (banyak subagen setiap satu memerlukan panggilan pengekodan yang kerap).
Penambahbaikan agen: Claude Haiku 4.5 menunjukkan keuntungan konkrit dalam "pengekodan agen" — keupayaan untuk mengeluarkan pelan tindakan berstruktur dengan pasti dan untuk digunakan sebagai subagen dalam corak orkestrasi. Kad sistem Anthropic menyerlahkan keuntungan dalam tugas agen dan penggunaan komputer, iaitu perkara yang anda inginkan dalam pengekod proksi: output yang konsisten dan boleh dihuraikan. Gunakan Haiku untuk menghasilkan pengekodan JSON yang disahkan atau ringkasan kanonik pendek yang boleh dihuraikan oleh komponen hiliran tanpa langkah ML tambahan.
Ketersediaan ekosistem: Claude Haiku 4.5 tersedia di seluruh permukaan API (Anthropic dan CometAPI) dan dalam penyepaduan awan (cth, Amazon Bedrock, Vertex AI), menjadikan penggunaan fleksibel untuk perusahaan.

Pendekatan praktikal untuk "pengekodan proksi" dengan Claude Haiku 4.5

Di bawah adalah dua pendekatan yang selamat dan pragmatik: a pengekodan proksi berstruktur menggunakan Haiku 4.5 kejuruteraan segera, dan a pembenaman hibrid pendekatan di mana Haiku mengatur panggilan pembenaman.

A — Pengekodan proksi berstruktur melalui gesaan deterministik

Matlamat: menghasilkan pengekodan padat, boleh dihasilkan semula, boleh dibaca manusia (cth, JSON 6 medan) yang menangkap niat, entiti, ringkasan ringkas, teg kategori dan bendera keyakinan.

Bila hendak menggunakan: apabila kebolehtafsiran, penyahpepijatan dan saiz keluaran kecil lebih penting daripada persamaan vektor berangka.

Bagaimana ia berfungsi:

Hantar setiap ketulan teks kepada Claude Haiku 4.5 dengan a gesaan sistem yang ketat yang mentakrifkan skema JSON tepat yang anda mahukan.
Tetapkan suhu kepada 0 (atau rendah) dan kekang panjang token.
Model ini mengembalikan rentetan JSON yang dihuraikan dan dinormalkan perkhidmatan mikro anda.

Kelebihan: Mudah diperiksa, stabil, kos rendah, cepat.
Tukar ganti: Tidak boleh digunakan secara langsung sebagai vektor berangka untuk carian jiran terdekat; mungkin memerlukan pencincangan/pengekodan untuk membandingkan.

B — Saluran paip benam hibrid (Haiku sebagai prapemproses / penghala)

Matlamat: dapatkan vektor berangka untuk carian semantik semasa menggunakan Haiku untuk pra-memproses, potong dan benderakan perkara yang perlu dibenamkan.

Bagaimana ia berfungsi:

Haiku menerima input mentah dan menghasilkan sempadan ketulan, teks berkanun dan medan metadata.
Untuk setiap cebisan tanda Haiku sebagai "benam = benar", panggil API pembenaman khusus (boleh jadi benam Anthropic atau model vektor).
Simpan pembenaman + metadata Haiku dalam DB vektor anda.

Kelebihan: Menggabungkan kecekapan kelajuan/kos Claude Haiku untuk kerja-kerja yang menentukan dengan pembenaman berkualiti tinggi jika perlu; orkestra boleh mengumpulkan banyak panggilan pembenaman untuk mengawal perbelanjaan. API Embeddings biasanya berasingan daripada Haiku; reka bentuk orkestra anda untuk memilih model yang sesuai untuk benam.

Contoh kerja minimum (Python)

Di bawah ialah contoh Python yang ringkas dan praktikal yang menunjukkan kedua-dua corak:

Pengekodan proksi berstruktur menggunakan claude-haiku-4-5 melalui SDK Python Anthropic.
Varian hibrid menunjukkan cara anda boleh memanggil titik akhir pemasukan hipotesis selepas Claude Haiku memutuskan bahagian mana yang hendak dibenamkan.

NOTA: ganti ANTHROPIC_API_KEY dan membenamkan ID model dengan nilai daripada akaun dan pembekal anda. Contoh mengikut corak panggilan SDK Anthropic client.messages.create(...) didokumenkan dalam SDK rasmi 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)

Nota dan pertimbangan pengeluaran

Penggunaan temperature=0.0 untuk memaksa keluaran berstruktur yang deterministik.
Sahkan skema JSON secara agresif; anggap output model sebagai tidak dipercayai sehingga dihuraikan dan disahkan.
Gunakan caching dan deduplikasi segera (ketulan biasa) untuk mengurangkan kos. Dokumentasi anthropic mengesyorkan caching segera untuk pengurangan kos.
Untuk pembenaman, gunakan model pembenaman khusus (Anthropic atau pembekal lain) atau perkhidmatan pengvektoran; Haiku bukanlah titik akhir benam — gunakan API benam berangka khusus apabila anda memerlukan carian persamaan.

Bila hendak tidak gunakan Haiku untuk pengekodan

Jika anda memerlukan benam berkualiti tinggi untuk persamaan semantik pada skala, gunakan model benam pengeluaran. Haiku hebat sebagai prapemproses yang murah dan untuk pengekodan berstruktur, tetapi kualiti vektor berangka biasanya paling baik dicapai dengan titik akhir pembenaman khusus.

Cara Mengakses API Claude Haiku 4.5

CometAPI ialah platform API bersatu yang mengagregatkan lebih 500 model AI daripada pembekal terkemuka—seperti siri GPT OpenAI, Google Gemini, Anthropic's Claude, Midjourney, Suno dan banyak lagi—menjadi satu antara muka mesra pembangun. Dengan menawarkan pengesahan yang konsisten, pemformatan permintaan dan pengendalian respons, CometAPI secara dramatik memudahkan penyepaduan keupayaan AI ke dalam aplikasi anda. Sama ada anda sedang membina chatbots, penjana imej, komposer muzik atau saluran paip analitik terdorong data, CometAPI membolehkan anda mengulangi dengan lebih pantas, mengawal kos dan kekal sebagai vendor-agnostik—semuanya sambil memanfaatkan penemuan terkini merentas ekosistem AI.

Pembangun boleh mengakses Claude Haiku 4.5 API melalui CometAPI, versi model terkini sentiasa dikemas kini dengan laman web rasmi. Untuk memulakan, terokai keupayaan model dalam Taman Permainan dan berunding dengan Panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, sila pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda menyepadukan.

Bersedia untuk Pergi?→ Daftar untuk CometAPI hari ini !

Jika anda ingin mengetahui lebih banyak petua, panduan dan berita tentang AI, ikuti kami VK, X and Perpecahan!

Kesimpulan

Claude Haiku 4.5 menyediakan asas kos rendah yang pragmatik untuk membina perkhidmatan pengekodan proksi — terutamanya sebagai subagen dalam sistem berbilang ejen di mana kelajuan, determinisme dan kos penting. Gunakan Haiku untuk menghasilkan pengekodan berstruktur dan boleh diaudit dan untuk mengatur perkara yang perlu dibenamkan atau ditingkatkan kepada model yang lebih kukuh. Gabungkan kependaman rendah Haiku dengan orkestra (atau model Sonnet berkeupayaan lebih tinggi) untuk melaksanakan pola pengurangan peta, peningkatan dan pekerja selari yang teguh yang diterangkan di atas. Untuk pengeluaran, ikuti amalan pengaturcaraan defensif: pengesahan skema, caching segera, kawalan kadar dan laluan peningkatan yang jelas.