Cách xây dựng mã hóa proxy bằng Claude Haiku 4.5

Claude Haiku 4.5 được đánh giá là một bước đi có chủ đích trong xu hướng "nhanh, rẻ, nhưng vẫn rất thông minh": Anthropic định vị nó để mang lại khả năng mã hóa và hiệu suất tác nhân ở cấp độ Sonnet với chi phí thấp hơn đáng kể và độ trễ thấp hơn, khiến nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho các tác nhân phụ và các tác vụ thông lượng cao. Điều này khiến Claude Haiku 4.5 trở nên lý tưởng khi bạn muốn một mô hình hoạt động như một bộ mã hóa proxy — tức là chuyển đổi văn bản của người dùng thành các biểu diễn nhỏ gọn, thân thiện với máy (JSON có cấu trúc, mã ngữ nghĩa ngắn, vectơ ý định, nhãn) mà các thành phần hạ nguồn (trình truy xuất, trình chạy công cụ, kho lưu trữ vectơ) có thể vận hành nhanh chóng và tiết kiệm chi phí.

Làm thế nào để xây dựng mã hóa proxy bằng Claude Haiku 4.5?

Mã hóa proxy = chuyển đổi ngôn ngữ tự do → biểu diễn có cấu trúc gọn nhẹ phù hợp với máy móc. Ví dụ: lược đồ hành động JSON ({"intent":"create_issue","priority":"high","tags":}), một mô tả ngắn gọn chuẩn để truy xuất, hoặc một ADT (mã thông báo mô tả hành động) mà các dịch vụ hạ nguồn có thể phân tích cú pháp. Việc thực hiện điều này với một LLM nhẹ hơn thay vì một trình lập kế hoạch nặng có thể tăng tốc đáng kể việc phối hợp và giảm chi phí.

A mã hóa proxy là một biểu diễn trung gian nhẹ của dữ liệu đầu vào mà bạn tạo ra một cách tiết kiệm và có tính quyết định để cung cấp cho các hệ thống hạ nguồn (tìm kiếm, truy xuất, định tuyến hoặc các mô hình suy luận phức tạp hơn). Với Claude Haiku 4.5 — một mô hình họ Claude nhỏ gọn, được tối ưu hóa về độ trễ và chi phí, mới được công bố — bạn có thể triển khai bộ mã hóa proxy theo hai cách thực tế:

Mã hóa văn bản có cấu trúc thông qua lời nhắc xác định — yêu cầu Haiku 4.5 phát ra một chuỗi JSON hoặc mã thông báo nhỏ gọn, định dạng cố định, nắm bắt các thuộc tính, danh mục nổi bật và tóm tắt ngữ nghĩa ngắn gọn để sử dụng ở hạ nguồn. Điều này hữu ích khi bạn muốn mã hóa dễ đọc, dễ gỡ lỗi và hành vi xác định với chi phí thấp.
Nhúng vector (lai) — sử dụng điểm cuối nhúng chuyên dụng (hoặc mô hình nhúng) cho các vectơ số và sử dụng Claude Haiku 4.5 làm tác nhân điều phối/định tuyến quyết định cách thức và thời điểm gọi mô hình nhúng hoặc phân đoạn và xử lý trước văn bản cho lệnh gọi nhúng.

Cả hai cách tiếp cận đều có sự kết hợp khác nhau về khả năng diễn giải, chi phí và tốc độ; Claude Haiku 4.5 được thiết kế rõ ràng để trở thành một mô hình cực kỳ nhanh và tiết kiệm chi phí cho các trường hợp sử dụng mã hóa và tác nhân, giúp các mẫu mã hóa proxy có độ trễ thấp trở nên thiết thực trong sản xuất.

Tại sao nên sử dụng Claude Haiku 4.5 làm trình mã hóa proxy?

Anthropic giới thiệu Haiku 4.5 như một nhỏ, nhanh và tiết kiệm chi phí Phiên bản Claude 4.5 duy trì khả năng mã hóa/sử dụng máy tính mạnh mẽ trong khi hoạt động với độ trễ và chi phí thấp hơn nhiều so với các mô hình frontier. Điều này khiến nó trở nên lý tưởng cho các vai trò thông lượng cao, độ trễ thấp như:

Tiền xử lý và chuẩn hóa cạnh: dọn dẹp lời nhắc của người dùng, trích xuất các trường có cấu trúc, thực hiện phân loại ý định.
Thực hiện tác nhân phụ: chạy nhiều công nhân song song để hoàn thành các nhiệm vụ nhỏ (ví dụ: tóm tắt tìm kiếm, tạo đoạn trích, thử nghiệm).
Định tuyến / ủy quyền: quyết định đầu vào nào cần sự chú ý của Sonnet (biên giới) so với việc xử lý hoàn toàn Claude Haiku.

Thông báo của Anthropic nhấn mạnh lợi thế về tốc độ và chi phí của Claude Haiku 4.5 và định vị nó cho việc phối hợp tác nhân phụ và các nhiệm vụ thời gian thực.

Những lý do hoạt động chính:

Chi phí và tốc độ: Anthropic thiết kế Haiku 4.5 để duy trì khả năng mã hóa và tác nhân gần giống Sonnet trong khi vẫn nhanh hơn và rẻ hơn nhiều cho mỗi cuộc gọi — điều này rất quan trọng đối với các tình huống có nhiều người dùng (nhiều tác nhân phụ, mỗi tác nhân đều yêu cầu các cuộc gọi mã hóa thường xuyên).
Cải tiến về tác nhân: Claude Haiku 4.5 cho thấy những cải tiến cụ thể trong "mã hóa tác nhân" — khả năng xuất ra các kế hoạch hành động có cấu trúc một cách đáng tin cậy và được sử dụng như một tác nhân phụ trong các mô hình phối hợp. Thẻ hệ thống của Anthropic làm nổi bật những cải tiến trong các tác vụ tác nhân và việc sử dụng máy tính, đó là những gì bạn mong muốn ở một bộ mã hóa proxy: đầu ra nhất quán, có thể phân tích cú pháp. Sử dụng Haiku để tạo ra các mã hóa JSON đã được xác thực hoặc các bản tóm tắt chính tắc ngắn gọn mà các thành phần hạ nguồn có thể phân tích cú pháp mà không cần các bước học máy bổ sung.
Tính khả dụng của hệ sinh thái: Claude Haiku 4.5 có sẵn trên toàn bộ bề mặt API (Anthropic và Sao chổiAPI) và trong tích hợp đám mây (ví dụ: Amazon Bedrock, Vertex AI), giúp việc triển khai trở nên linh hoạt cho doanh nghiệp.

Các phương pháp tiếp cận thực tế đối với “mã hóa proxy” với Claude Haiku 4.5

Dưới đây là hai cách tiếp cận an toàn và thực tế: mã hóa proxy có cấu trúc sử dụng kỹ thuật nhắc nhở Haiku 4.5 và nhúng lai cách tiếp cận mà Haiku dàn dựng các cuộc gọi nhúng.

A — Mã hóa proxy có cấu trúc thông qua nhắc nhở xác định

Mục tiêu: tạo ra mã hóa nhỏ gọn, có thể tái tạo và dễ đọc (ví dụ: JSON 6 trường) để nắm bắt ý định, thực thể, tóm tắt ngắn, thẻ danh mục và cờ tin cậy.

Khi nào nên sử dụng: khi khả năng diễn giải, gỡ lỗi và kích thước đầu ra nhỏ quan trọng hơn độ tương đồng của vectơ số.

Làm thế nào nó hoạt động:

Gửi từng đoạn văn bản đến Claude Haiku 4.5 với một nhắc nhở hệ thống nghiêm ngặt định nghĩa lược đồ JSON chính xác mà bạn muốn.
Đặt nhiệt độ ở mức 0 (hoặc thấp) và hạn chế độ dài mã thông báo.
Mô hình trả về chuỗi JSON mà dịch vụ vi mô của bạn sẽ phân tích và chuẩn hóa.

Ưu điểm: Dễ kiểm tra, ổn định, chi phí thấp, nhanh chóng.
Đánh đổi: Không thể sử dụng trực tiếp dưới dạng vectơ số để tìm kiếm láng giềng gần nhất; có thể cần băm/mã hóa để so sánh.

B — Đường ống nhúng lai (Haiku làm bộ tiền xử lý/bộ định tuyến)

Mục tiêu: lấy các vectơ số để tìm kiếm ngữ nghĩa trong khi sử dụng Haiku để xử lý trước, phân đoạn và đánh dấu những gì cần nhúng.

Làm thế nào nó hoạt động:

Haiku nhận dữ liệu đầu vào thô và tạo ra ranh giới khối, văn bản chuẩn hóa và trường siêu dữ liệu.
Đối với mỗi khối Haiku đánh dấu là “embed = true”, hãy gọi API nhúng chuyên dụng (có thể là nhúng của Anthropic hoặc mô hình vector).
Lưu trữ nhúng + siêu dữ liệu của Haiku trong DB vector của bạn.

Ưu điểm: Kết hợp tốc độ/hiệu quả chi phí của Claude Haiku cho các tác vụ xác định với các nhúng chất lượng cao khi cần thiết; orchestrator có thể xử lý hàng loạt nhiều lệnh gọi nhúng để kiểm soát chi phí. API nhúng thường tách biệt với Haiku; hãy thiết kế orchestrator của bạn để chọn đúng mô hình nhúng.

Ví dụ làm việc tối thiểu (Python)

Dưới đây là một ví dụ Python ngắn gọn, thực tế cho thấy cả hai mẫu:

Mã hóa proxy có cấu trúc sử dụng claude-haiku-4-5 thông qua Python SDK của Anthropic.
Biến thể lai cho thấy cách bạn có thể gọi điểm cuối nhúng giả định sau khi Claude Haiku quyết định phần nào sẽ nhúng.

LƯU Ý: thay thế ANTHROPIC_API_KEY và nhúng ID mô hình với các giá trị từ tài khoản và nhà cung cấp của bạn. Ví dụ này tuân theo mẫu lệnh gọi Anthropic SDK client.messages.create(...) được ghi lại trong SDK chính thức và các ví dụ.

# 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)

Ghi chú và cân nhắc sản xuất

Sử dụng temperature=0.0 để tạo ra kết quả có cấu trúc và mang tính quyết định.
Xác thực lược đồ JSON một cách mạnh mẽ; coi đầu ra của mô hình là không đáng tin cậy cho đến khi được phân tích cú pháp và xác thực.
Sử dụng bộ nhớ đệm nhanh và loại bỏ trùng lặp (các khối chung) để giảm chi phí. Tài liệu Anthropic khuyến nghị sử dụng bộ nhớ đệm nhanh để giảm chi phí.
Đối với nhúng, hãy sử dụng mô hình nhúng chuyên dụng (của Anthropic hoặc nhà cung cấp khác) hoặc dịch vụ vector hóa; Haiku không phải là điểm cuối nhúng chủ yếu — hãy sử dụng API nhúng số chuyên dụng khi bạn cần tìm kiếm sự tương đồng.

Khi nào không sử dụng Haiku để mã hóa

Nếu bạn cần nhúng chất lượng cao nhất để đạt được sự tương đồng về mặt ngữ nghĩa ở quy mô lớn, hãy sử dụng mô hình nhúng sản xuất. Haiku là một bộ tiền xử lý giá rẻ và tuyệt vời cho mã hóa có cấu trúc, nhưng chất lượng vectơ số thường đạt được tốt nhất bằng các điểm cuối nhúng chuyên biệt.

Cách truy cập API Claude Haiku 4.5

CometAPI là một nền tảng API hợp nhất tổng hợp hơn 500 mô hình AI từ các nhà cung cấp hàng đầu—chẳng hạn như dòng GPT của OpenAI, Gemini của Google, Claude của Anthropic, Midjourney, Suno, v.v.—thành một giao diện duy nhất thân thiện với nhà phát triển. Bằng cách cung cấp xác thực nhất quán, định dạng yêu cầu và xử lý phản hồi, CometAPI đơn giản hóa đáng kể việc tích hợp các khả năng AI vào ứng dụng của bạn. Cho dù bạn đang xây dựng chatbot, trình tạo hình ảnh, nhà soạn nhạc hay đường ống phân tích dựa trên dữ liệu, CometAPI cho phép bạn lặp lại nhanh hơn, kiểm soát chi phí và không phụ thuộc vào nhà cung cấp—tất cả trong khi khai thác những đột phá mới nhất trên toàn bộ hệ sinh thái AI.

Các nhà phát triển có thể truy cập Claude Haiku 4.5 API thông qua CometAPI, phiên bản mẫu mới nhất luôn được cập nhật trên trang web chính thức. Để bắt đầu, hãy khám phá các khả năng của mô hình trong Sân chơi và tham khảo ý kiến Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập vào CometAPI và lấy được khóa API. Sao chổiAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.

Sẵn sàng chưa?→ Đăng ký CometAPI ngay hôm nay !

Nếu bạn muốn biết thêm mẹo, hướng dẫn và tin tức về AI, hãy theo dõi chúng tôi trên VK, X và Discord!

Kết luận

Claude Haiku 4.5 cung cấp một nền tảng thực dụng, chi phí thấp để xây dựng các dịch vụ mã hóa proxy — đặc biệt là khi sử dụng như một tác nhân phụ trong các hệ thống đa tác nhân, nơi tốc độ, tính quyết định và chi phí là yếu tố quan trọng. Sử dụng Haiku để tạo ra các mã hóa có cấu trúc, có thể kiểm tra và để điều phối những gì cần được nhúng hoặc nâng cấp lên một mô hình mạnh mẽ hơn. Kết hợp độ trễ thấp của Haiku với một bộ điều phối (hoặc một mô hình Sonnet có khả năng cao hơn) để triển khai các mô hình map-reduce, escalation và parallel worker mạnh mẽ được mô tả ở trên. Đối với môi trường sản xuất, hãy tuân thủ các phương pháp lập trình phòng thủ: xác thực lược đồ, lưu trữ đệm nhanh, kiểm soát tốc độ và một lộ trình nâng cấp rõ ràng.