Migration zu Claude Haiku 4.5

Claude Haiku 4.5 ist das schnellste und intelligenteste Haiku-Modell mit nahezu Frontier-Leistung und liefert Premium-Modellqualität für interaktive Anwendungen und die Verarbeitung großer Volumina.

Einen vollständigen Überblick über die Fähigkeiten findest du in der Modellübersicht.

Migration zu Claude Haiku 4.5 von Claude Haiku 3.5 und früheren Haiku-Modellen

Aktualisiere deinen Modellnamen:

# Von Haiku 3.5
model = "claude-3-5-haiku-20241022"  # Before
model = "claude-haiku-4-5-20251001"  # After

Prüfe die neuen Ratenlimits: Haiku 4.5 hat von Haiku 3.5 getrennte „rate limits“ (Ratenlimits). Details findest du in der Dokumentation zu Ratenlimits.

Erkunde neue Fähigkeiten: In der Modellübersicht findest du Details zu Kontextbewusstsein, erhöhter Ausgabekapazität (64k Token), höherer Intelligenz und verbesserter Geschwindigkeit.

Breaking Changes

Diese Breaking Changes gelten bei der Migration von Claude-3.x-Haiku-Modellen.

1. Aktualisiere die Sampling-Parameter

   Verwende nur temperature ODER top_p, nicht beides. Wenn beide gesetzt werden, gibt Claude Haiku 4.5 einen 400-Fehler zurück.

2. Aktualisiere die Tool-Versionen

   Aktualisiere auf die neuesten Tool-Versionen (text_editor_20250728, code_execution_20250825). Entferne jeglichen Code, der den Befehl undo_edit verwendet.

3. Behandle den Stop-Reason refusal

   Aktualisiere deine Anwendung, um refusal-Stop-Reasons zu behandeln.

4. Aktualisiere deine Prompts im Hinblick auf Verhaltensänderungen

   Claude-4-Modelle haben einen prägnanteren, direkteren Kommunikationsstil. Lies die Best Practices für das Prompting für Hinweise zur Optimierung.

Migrations-Checkliste für Haiku 4.5

• Aktualisiere die Modell-ID auf claude-haiku-4-5-20251001
• BREAKING: Aktualisiere die Tool-Versionen auf die neuesten (text_editor_20250728, code_execution_20250825); veraltete Versionen werden nicht unterstützt
• BREAKING: Entferne jeglichen Code, der den Befehl undo_edit verwendet (falls zutreffend)
• BREAKING: Aktualisiere die Sampling-Parameter, sodass nur temperature ODER top_p verwendet wird, nicht beides (wenn beide gesetzt werden, wird ein 400-Fehler zurückgegeben)
• Behandle den neuen Stop-Reason refusal in deiner Anwendung
• Prüfe die neuen Ratenlimits (getrennt von Haiku 3.5) und passe dich daran an
• Prüfe und aktualisiere deine Prompts gemäß den Best Practices für das Prompting
• Ziehe in Erwägung, erweitertes Denken für komplexe Reasoning-Aufgaben zu aktivieren
• Teste in der Entwicklungsumgebung vor dem Produktiv-Deployment