Claude Haiku ile Agentic Kodlama 4.5: 2025'te Geliştiriciler İçin Bir Kılavuz

Temsilci kodlama — otonom yapay zekayı kullanma uygulaması ajanları Yazılımı planlamak, yazmak, test etmek ve yinelemek için - 2024-2025'te araştırma demolarından pratik geliştirici iş akışlarına geçildi. Ekim 2025'te Claude Haiku 4.5Anthropic, açıkça optimize edilmiş bir model sundu ajan İş yükleri: hızlı, uygun maliyetli ve alt ajan orkestrasyonu ve "bilgisayar kullanımı" görevleri (yani, sürüş araçları, düzenleyiciler, CLI'ler) için ayarlanmış. Bu kılavuz, geliştiricilerin ve mühendislik liderlerinin 2025 yılında ajan kodlamayı sorumlu ve etkili bir şekilde benimseyebilmeleri için en son haberleri, yetenek notlarını, pratik tarifleri ve en iyi yönetişim uygulamalarını bir araya getiriyor.

“Ajans kodlama” (Orkestrasyon, Alt ajanlar) nedir?

Temsilci kodlama "LLM", modelin yalnızca kod yazmakla kalmayıp aynı zamanda eylemleri koordine ettiği, araçları çağırdığı, ara sonuçları işlediği ve daha geniş bir iş akışının parçası olarak alt görevleri özerk bir şekilde yönettiği LLM kullanım kalıplarını ifade eder. Pratikte bu, modelin bir dizi adım planlayan, işi alt aracılara/araçlara devreden ve çıktılarını tüketerek nihai bir eser üreten bir "programcı aracısı" gibi davranabileceği anlamına gelir. Anthropic ve diğerleri, bu stili desteklemek için açıkça modeller ve araç çerçeveleri oluşturuyor.

Orkestrasyon ve Alt Temsilciler

Orchestrator: Karmaşık bir görevi ayrı alt görevlere ayıran, bunları alt görevlere atayan ve sonuçları bir araya getiren bir denetleyici (insan, Sonnet 4.5 gibi özel bir aracı modeli veya basit bir program). Düzenleyici, genel durumu korur ve politikaları (güvenlik, bütçeler) uygular.
Alt acenteler: Özetleme, varlık çıkarma, kodlama, API çağırma veya çıktıları doğrulama gibi bireysel alt görevleri yöneten küçük, odaklanmış çalışanlar (genellikle Haiku 4.5 gibi daha hafif modeller veya hatta kesin kod modülleri).

Alt ajan (kodlayıcı) olarak Claude Haiku 4.5'i ve orkestratör olarak daha güçlü bir akıl yürütme modelini kullanmak yaygın ve maliyet açısından etkili bir tasarımdır: orkestratör planlar, Haiku ise birçok küçük, paralelleştirilebilir işlemi hızlı ve ucuz bir şekilde uygular.

Şimdi neden önemli?

2025 yılında aracı kodlamanın pratik hale gelmesinde birkaç etken bir araya geldi:

Modeller için ayarlandı Bilgisayar kullanımı, araç çağırma, test etme ve düzenleme için daha iyi güvenilirlikle.
Birçok aracı örneğinin paralel olarak çalıştırılmasına olanak tanıyan gecikme ve maliyet iyileştirmeleri.
Aracıların kontrollü ve gözlemlenebilir bir şekilde çalışmasını sağlayan araç ekosistemleri (API'ler, deneme ortamları, CI/CD entegrasyonları).

Claude Haiku 4.5, alt ajan orkestrasyonuna uygun hız, maliyet ve kodlama yeterliliği dengesini sunarak bu eğilimlerden yararlanmak üzere açıkça konumlandırılmıştı.

Zihinsel model (ortak örüntü): Planlayıcı → Çalışan(lar) → Değerlendirici. Planlayıcı, bir hedefi görevlere ayırır; çalışan alt temsilcileri görevleri (genellikle paralel olarak) yürütür; bir değerlendirici, doğrulama yapar ve düzeltmeleri kabul eder veya ister.

Claude Haiku 4.5 — Geliştiriciler için yenilikler

Anthropic, Ekim 2025'te Claude Haiku 4.5'i kodlama, bilgisayar kullanımı ve aracı görevler için ayarlanmış, yüksek verimli ve uygun maliyetli bir model olarak yayınladı. Bu sürüm, güçlü kodlama ve çok adımlı akıl yürütme performansını korurken hızı ve belirteç başına maliyeti iyileştirmeye odaklanıyor; bu özellikler, birçok kısa araç çağrısı ve döngünün norm olduğu pratik aracı iş akışları için temel özelliklerdir. Haiku 4.5, kod ve aracı görevler için önemli görev düzeyinde performans sağlarken Anthropic'in Haiku katmanında en ekonomik seçenek olarak konumlandırılmıştır. Model, geliştiricilerin CI sistemlerine, IDE araçlarına ve sunucu tarafı düzenleyicilere entegre etmelerini sağlayan bir API aracılığıyla kullanıma sunulmuştur.

Ölçütler ve pratik performans

Başlıca metrikler arasında şunlar yer alıyor: Claude Haiku 4.5, SWE-bench Verified (Anthropic materyallerde yaklaşık %73.3 olarak raporlandı) gibi kodlama kıyaslamalarında güçlü puanlar elde etti ve önceki Haiku sürümlerine kıyasla "bilgisayar kullanımında" (araç odaklı görevler) gözle görülür iyileştirmeler gösterdi. Claude Haiku 4.5, ölçeklenebilir aracı sistemler için cazip hale getiren maliyet/performans dengeleri sunarken, birçok geliştirici görevinde Sonnet 4 ile eşleşiyor.

Claude Haiku ile Agentic Kodlama 4.5: 2025'te Geliştiriciler İçin Bir Kılavuz

Temsilci kodlamayı mümkün kılan Claude Haiku 4.5'in temel özellikleri

Döngüler ve araç çağrıları için ayarlanmış hız ve maliyet profili: Aracı döngüler genellikle birçok kısa model çağrısı içerir (planlama → araç çağrısı → değerlendirme → yeniden planlama). Haiku 4.5, verimlilik ve daha düşük token maliyetini vurgulayarak, daha fazla yinelemeyi uygun maliyetle çalıştırmanıza olanak tanır. Bu, düzenleyiciniz test, tarama veya deneysel dallar oluşturmak için alt aracılar oluşturduğunda önemlidir.

Daha güçlü kısa biçimli kodlama ve “bilgisayar kullanımı”: Haiku 4.5, bilgisayar kullanarak simülasyon yapılan kodlama kıyaslamalarında ve görevlerde (kabuk komutlarını çalıştırma, dosyaları düzenleme, günlükleri yorumlama) iyi performans gösterecek şekilde ayarlanmıştır. Bu, LLM'nin çıktıları okuduğu, sonraki adımlara karar verdiği ve takip komutlarını verdiği otomasyon betikleri için onu daha güvenilir hale getirir. Bu özelliği, sınıflandırma, iskele kurma ve test-düzeltme döngülerini otomatikleştirmek için kullanın.

API ve ekosistem kullanılabilirliği: Haiku 4.5, API aracılığıyla erişilebilir (örneğin Kuyrukluyıldız API'si ) ve bulut ortakları (örneğin, Vertex AI ve Bedrock listeleri) aracılığıyla, mevcut CI/CD hatları, konteynerleştirilmiş düzenleyiciler ve bulut hizmetleriyle entegrasyonu kolaylaştırır. Kararlı bir programatik arayüze sahip olmak, kırılgan yapıştırıcı kodunu azaltır ve tutarlı hız sınırlaması, yeniden denemeler ve gözlemlenebilirlik sağlar.

Haiku 4.5 ile iyi çalışan Çoklu Aracı orkestrasyon kalıpları

Haiku 4.5 sizin için ucuz ve hızlı bir çalışma aracı olduğunda, birkaç kanıtlanmış orkestrasyon modeli öne çıkıyor.

1) Hiyerarşik Orkestrasyon (Ana/Çalışanlar)

Nasıl çalışır: Üst düzey planlayıcı (Sonnet) → orta düzey dağıtıcı (Haiku düzenleyicisi) → işçi havuzu (Haikular + kesin kod). Daha yüksek kapasiteli bir düzenleyici (örneğin, Sonnet 4.5), bir plan oluşturur ve adımları birçok Haiku 4.5 işçisine atar. Ana yönetici, sonuçları toplar ve nihai muhakeme veya kabul kontrollerini gerçekleştirir.

Ne zaman kullanmalı: Ara sıra sınır ötesi akıl yürütme (tasarım, politika kararları) gerektiren, ancak çok sayıda rutin uygulama gerektiren karmaşık görevler. Bu, Anthropic tarafından üretken bir model olarak açıkça önerilmektedir.

2) Görev Çiftliği / İşçi Havuzu

Nasıl çalışır: Aynı Haiku çalışanlarından oluşan bir grup, görevleri bir kuyruktan alır ve bağımsız olarak çalıştırır. Orkestratör, ilerlemeyi izler ve başarısız olan görevleri yeniden atar.
Ne zaman kullanmalı: Toplu belge özetleme, veri kümesi etiketleme veya birçok kod yolunda birim testleri çalıştırma gibi yüksek verimli iş yükleri. Bu model, Haiku'nun hızından ve düşük maliyetinden yararlanır.

3) Boru hattı (aşamalı dönüşümler)

Nasıl çalışır: Veriler sıralı aşamalardan geçer; örneğin, alım → normalleştirme (Haiku) → zenginleştirme (harici araçlar) → sentez (Sonnet). Her aşama küçük ve özelleştirilmiştir.
Ne zaman kullanmalı: Farklı aşamalar için farklı modellerin/araçların ideal olduğu çok adımlı ETL veya içerik üretimi.

4) MapReduce / MapMerge

Nasıl çalışır: Harita: Birçok Haiku çalışanı farklı girdi parçalarını işler. Azaltma: Düzenleyici (veya daha güçlü bir model) çakışmaları birleştirir ve çözer.

Ne zaman kullanmalı: Büyük metin gövdeleri analizi, büyük ölçekli kalite güvencesi veya çok belgeli sentez. Yerel kodlamaların izlenebilirlik için korunmasını istediğinizde, ancak daha pahalı model tarafından yalnızca ara sıra hesaplanan genel bir özet veya sıralamaya ihtiyaç duyduğunuzda kullanışlıdır.

5) Değerlendirici Döngüsü (QA + revizyon)

Nasıl çalışır: Haiku bir çıktı üretir; başka bir Haiku çalışanı veya Sonet değerlendiricisi çıktıyı bir kontrol listesiyle karşılaştırır. Çıktı başarısız olursa, geri döner.
Ne zaman kullanmalı: Yalnızca sınır modelini kullanmaktan daha ucuz olan yinelemeli iyileştirmenin olduğu kaliteye duyarlı görevler.

Sistem mimarisi: pragmatik proxy kodlaması Haiku ile kurulum

Kompakt bir referans mimarisi (bileşenler):

API Ağ Geçidi / Edge: kullanıcı isteklerini alır; yetkilendirme/hız sınırlaması yapar.
Önişlemci (Haiku): temizler, normalleştirir, yapılandırılmış alanları çıkarır ve kodlanmış bir görev nesnesi (JSON) döndürür — proxy kodlaması.
Orkestratör (Sonnet / daha yüksek model veya hafif kural motoru): kodlanmış görevleri tüketir ve hangi alt görevlerin oluşturulacağına veya isteğin kendisi işlenip işlenmeyeceğine karar verir.
İşçi Havuzu (Haiku örnekleri): paralel Haiku aracıları atanan alt görevleri (arama, özetleme, kod oluşturma, basit araç çağrıları) yürütür.
Değerlendirici / Kalite Kapısı (Sonnet veya Haiku): çıktıları doğrular ve gerekirse iyileştirme talep eder.
Takım katmanı: veritabanlarına, aramaya, kod yürütme deneme ortamlarına veya harici API'lere bağlayıcılar.

Haiku 4.5'in geliştirilmiş "alt ajan orkestrasyonu" davranışı, onu bu kompozisyon için oldukça uygun hale getiriyor: Yanıt hızı ve maliyet profili, çeşitli uygulamaları paralel olarak keşfetmek için birden fazla çalışanın eş zamanlı olarak çalıştırılmasına olanak tanıyor. Bu kurulum, Haiku'yu hızlı proxy kodlayıcı ve yürütme çalışanı, gecikmeyi ve maliyeti azaltırken Sonnet'i yoğun planlama/değerlendirme için saklıyor.

Araçlar ve hesaplama hususları

Sandbox'lı bilgisayar kullanımı: Ajanlara testleri çalıştırmaları ve yapıtlar oluşturmaları için kontrollü kabuklar veya konteynerleştirilmiş ortamlar verin. Ağ erişimini sınırlayın ve yalnızca gerekli depoları bağlayın.
kaynak: Her etken eylemi, açıklanabilirliği sağlamak ve geri almalara izin vermek için imzalı günlükler ve farklar üretmelidir.
paralellik:Birden fazla çalışanın başlatılması kapsamı artırır (farklı uygulamalar), ancak çakışan yamaları uzlaştırmak için orkestrasyon gerektirir.
Kaynak bütçeleri: "İç döngü" (hızlı yineleme) için Haiku 4.5'i kullanın ve gerekirse daha ağır modelleri son kod incelemesi veya mimari analiz için ayırın.

Araç sarmalayıcıları ve yetenek adaptörleri

Ham sistem API'lerini asla doğrudan model komutlarına maruz bırakmayın. Araçları, girdileri doğrulayan ve çıktıları temizleyen dar ve açık adaptörlerle sarın. Örnek adaptör sorumlulukları:

İzin verilen işlemler için komutları doğrula
Kaynak/zaman sınırlamalarını uygulayın
Düşük seviyeli hataları değerlendirici için yapılandırılmış JSON'a çevirin

Minimum çalışma örneği — Python (eşzamansız)

Aşağıda bir minimum bulunmaktadır, pratik Bir Python örneği gösteriyor hiyerarşik düzen: Planlayıcı olarak Sonet, uygulayıcı olarak Haiku çalışanları. Mesajlaşma çağrıları için resmi Anthropic Python SDK'sını kullanır (SDK belgelerine bakın). ANTHROPIC_API_KEY Ortam değişkeninizle. Ayrıca CometAPI'nin API'sini de kullanabilirsiniz: Claude Haiku 4.5 API ve Claude Sone 4.5 APICometAPI ile API çağırmanın fiyatı resmi fiyattan %20 indirimlidir. CometAPI ile API çağırmanın fiyatı resmi fiyattan %20 indirimlidir. Tek yapmanız gereken Anahtar'ı Elde ettiğiniz CometAPI ANAHTARI aramak, çağırmak, seslenmek, telefon etmek.

Notlar: Bu örnek, anlaşılırlık sağlamak için kasıtlı olarak küçük ve eşzamansız/eşzamansız olarak karıştırılmıştır. Üretimde güçlü hata işleme, yeniden denemeler, gizli bilgi yönetimi ve bir görev kuyruğu (örneğin Redis/RQ, Celery veya AWS SQS) ekleyeceksiniz.

# minimal_haiku_orchestrator.py

# Requires: pip install anthropic aiohttp asyncio
import os
import asyncio
from anthropic import AsyncAnthropic

ANTHROPIC_KEY = os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
if not ANTHROPIC_KEY:
    raise RuntimeError("Set ANTHROPIC_API_KEY in env")

# Model names (adjust if Anthropic changes exact IDs)

PLANNER_MODEL = "claude-sonnet-4-5-20250929"   # high-capability planner

WORKER_MODEL  = "claude-haiku-4-5"             # fast, cheap worker

client = AsyncAnthropic(api_key=ANTHROPIC_KEY)

async def plan(user_request: str) -> list:
    prompt = f"""You are a planner. Break the user's request into an ordered list of small executable steps.
User request: \"\"\"{user_request}\"\"\"
Return JSON array of step objects with "id" and "instruction"."""
    resp = await client.messages.create(
        model=PLANNER_MODEL,
        messages=,
        max_tokens=800,
    )
    text = resp.content.strip()
    # naive parse: planner is expected to return JSON

    import json
    try:
        steps = json.loads(text)
    except Exception:
        # fallback: ask Haiku to reformat if planner returned text

        steps = [{"id": i+1, "instruction": line.strip()}
                 for i, line in enumerate(text.splitlines()) if line.strip()]
    return steps

async def worker_execute(step):
    # Haiku-heavy fast worker; returns a dict with result and metadata

    system = f"You are a fast worker. Execute this single instruction and return JSON with fields: id, output, status."
    prompt = f"Instruction: {step}\nReturn JSON with fields: id, output, status"
    resp = await client.messages.create(
        model=WORKER_MODEL,
        messages=[
            {"role": "system", "content": system},
            {"role": "user", "content": prompt},
        ],
        max_tokens=512,
    )
    # parse one-line JSON or fallback to raw

    import json
    txt = resp.content.strip()
    try:
        data = json.loads(txt)
    except Exception:
        data = {"id": step, "output": txt, "status": "ok"}
    return data

async def evaluate_and_merge(results):
    # Use Sonnet again to do final synthesis/QA

    combined = "\n\n".join(} -> {r.get('output','')}" for r in results])
    prompt = f"Given the partial results below, produce a concise final answer and mark pass/fail if any step failed.\n\n{combined}"
    resp = await client.messages.create(
        model=PLANNER_MODEL,
        messages=,
        max_tokens=600,
    )
    return resp.content.strip()

async def orchestrate(user_request: str):
    steps = await plan(user_request)
    # run workers in parallel (bounded parallelism recommended)

    sem = asyncio.Semaphore(8)  # at most 8 concurrent Haiku workers

    async def guarded(step):
        async with sem:
            return await worker_execute(step)
    results = await asyncio.gather(*)
    final = await evaluate_and_merge(results)
    return final

if __name__ == "__main__":
    import sys
    req = " ".join(sys.argv) or "Summarize the latest design doc and list 5 follow-ups."
    out = asyncio.run(orchestrate(req))
    print("FINAL OUTPUT:\n", out)

Bunun ne işe yaradığını kısaca açıklayalım:

Sonnet, çalışmayı planlar (JSON adımları). Haiku her adımı eş zamanlı olarak çalıştırır. Sonnet daha sonra sonuçları sentezler/doğrular. Bu, kanoniktir. planlayıcı→çalışan→değerlendirici döngü. Kod, Anthropic Python SDK'sını kullanır (anthropic), örnekleri ve asenkron istemcisi aynı şeyi gösteriyor messages.create Arayüz aynı

Claude Haiku 4.5 API'sine Nasıl Erişilir?

CometAPI, OpenAI'nin GPT serisi, Google'ın Gemini, Anthropic'in Claude, Midjourney, Suno ve daha fazlası gibi önde gelen sağlayıcılardan 500'den fazla AI modelini tek bir geliştirici dostu arayüzde toplayan birleşik bir API platformudur. Tutarlı kimlik doğrulama, istek biçimlendirme ve yanıt işleme sunarak CometAPI, AI yeteneklerinin uygulamalarınıza entegrasyonunu önemli ölçüde basitleştirir. İster sohbet robotları, görüntü oluşturucular, müzik bestecileri veya veri odaklı analiz hatları oluşturuyor olun, CometAPI daha hızlı yineleme yapmanızı, maliyetleri kontrol etmenizi ve satıcıdan bağımsız kalmanızı sağlar; tüm bunları yaparken AI ekosistemindeki en son atılımlardan yararlanırsınız.

Geliştiriciler erişebilir Claude Haiku 4.5 API CometAPI aracılığıyla, en son model versiyonu Resmi web sitesi aracılığıyla sürekli güncellenmektedir. Başlamak için, modelin yeteneklerini keşfedin. Oyun Alanı ve danışın API kılavuzu Ayrıntılı talimatlar için. Erişimden önce, lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. Kuyrukluyıldız API'si Entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat teklif ediyoruz.

Gitmeye hazır mısınız?→ Bugün CometAPI'ye kaydolun !

Yapay zeka hakkında daha fazla ipucu, kılavuz ve haber öğrenmek istiyorsanız bizi takip edin VK, X ve Katılın!

Sonuç

kullanma Claude Haiku 4.5 Hızlı bir proxy kodlayıcı/çalışanı, düşük gecikmeli, uygun maliyetli çoklu aracı sistemlerinin kilidini açar. Pratik model, daha yüksek kapasiteli bir modelin düzenleme ve değerlendirme yapmasına izin verirken, binlerce Haiku çalışanının rutin ağır işleri paralel olarak yapmasıdır. Yukarıdaki basit Python örneği size başlangıç için yeterli olacaktır; sağlam, güvenli ve ölçeklenebilir aracı veri hatları oluşturmak için bunu üretim kuyruğunuza, izleme sisteminize ve araç setinize uyarlayın.