Des agents IA s'exécutant chaque mois dans les flux de travail métier des clients
plus rapide pour créer des agents de production
Des modèles de pointe, des outils d'orchestration, une gestion du contexte et une infrastructure conçus pour fonctionner ensemble.
Pour les charges de travail qui doivent s'exécuter aux États-Unis, l'inférence réservée aux États-Unis est disponible à un prix 1,1 fois supérieur pour les jetons en entrée et en sortie. En savoir plus.
Obtenez des vitesses jusqu'à 2,5 fois plus élevées avec le mode rapide pour Opus 5, pour 2 fois le prix standard. En savoir plus.
Le tarif de la mémorisation des requêtes tient compte d'un TTL de 5 minutes. En savoir plus sur la mémorisation étendue des requêtes.
Accédez aux modèles de pointe de Claude via l'API Messages pour développer avec un contrôle total et une personnalisation complète.
Exécution de code
Exécutez du code Python, créez des visualisations et analysez les données dans les appels API.
Résultats structurés
Assurez-vous que les réponses de Claude sont conformes à votre schéma JSON.
Utilisation des outils
Autorisez Claude à interagir avec des centaines d'outils et API externes afin qu'il puisse effectuer un plus grand nombre de tâches.
Utilisation de l'ordinateur
Laissez Claude voir et utiliser un navigateur ou un bureau pour automatiser le travail dans des applications qui n'ont pas d'API.
Références
Ancrez les réponses dans les documents sources.
Fichiers
Téléchargez et référencez des documents à travers les conversations.
Fenêtre de contexte
Exécutez des cas d'usage plus complets et à forte intensité de données avec jusqu'à 1 million de jetons de contexte.
Compaction
Résumez automatiquement le contexte plus ancien lorsque vous approchez des limites de jetons.
Modification du contexte
Effacez automatiquement les appels d'outils et les résultats.
Recherche et récupération sur le Web
Importez les données actuelles du Web dans Claude.
Des agents IA s'exécutant chaque mois dans les flux de travail métier des clients
plus rapide pour créer des agents de production
Créez et déployez à grande échelle des agents fonctionnant en continu.

Les identifiants restent en dehors de la sandbox, le chiffrement est intégré et l'état persiste automatiquement.
Le traçage de session enregistre ce que chaque agent a fait et pourquoi, avec des analyses intégrées pour améliorer les performances des agents.
L'infrastructure sous-jacente est optimisée pour Claude. À mesure que le modèle s'améliore, vos agents s'améliorent avec lui.
Étendez et personnalisez ce que Claude peut faire.
Connectez Claude à vos outils et à vos données via la norme ouverte pour les intégrations IA.
Transmettez à Claude votre expertise, vos procédures et vos bonnes pratiques grâce à des skills prédéfinies ou personnalisables.
Les agents mémorisent les informations d'une session à l'autre et gardent des fichiers de mémoire sur votre infrastructure.




Utilisez votre engagement Anthropic existant pour financer les solutions alimentées par Claude proposées par nos partenaires.
Contrôles et mesures de protection de vos données.
Offre aux clients éligibles la confidentialité d'une rétention zéro des données (ZDR) ainsi que des mesures de pointe pour détecter les utilisations abusives.
Sur votre fournisseur de cloud, choisissez l'endroit où vos données sont stockées et où les requêtes sont traitées, avec des régions en Asie-Pacifique, au Canada, en Europe et aux États-Unis.
Par défaut, Anthropic n'utilise pas les données clients issues des déploiements commerciaux pour entraîner Claude.
Créez directement sur Claude Platform, avec la sécurité et le support d'entreprise intégrés. Ou utilisez Claude dans le cloud que vous utilisez déjà, notamment Amazon Web Services, Google Cloud ou Microsoft Foundry.
Traitez de grands volumes de requêtes de manière asynchrone et économisez 50 % sur les coûts.
Donnez à Claude des connaissances contextuelles et des exemples pour réduire les coûts jusqu'à 90 %.
Choisissez l'intensité du travail de Claude sur une tâche.
Des modèles plus rapides et abordables font appel à des modèles plus intelligents pour évaluer les plans ou le travail afin d'améliorer les performances.
Pour Quora, le traitement par lots permet de réaliser des économies tout en réduisant la complexité liée à l'exécution d'un grand nombre de requêtes qui n'ont pas besoin d'être traitées en temps réel.
Votre centre de commande, avec analyses et contrôles intégrés.
Vous êtes un assistant IA spécialisé dans le classement des tickets d'assistance client. Votre tâche consiste à analyser le contenu d'un ticket et à le classer dans la catégorie la plus pertinente à partir d'une liste prédéfinie. Vous devez également fournir le motif de votre décision.
Tout d'abord, examinons les catégories disponibles :
<category_list>
{{CATEGORY_LIST}}
</category_list>
Voici le contenu du ticket d'assistance à classer :
<ticket_content>
{{TICKET_CONTENT}}
</ticket_content>
Veuillez suivre ces étapes pour accomplir la tâche :
– Lisez attentivement le contenu du ticket et analysez-le.
– Évaluez la correspondance entre ce contenu et les différentes catégories disponibles.
– Choisissez la catégorie la plus pertinente pour ce ticket.
– Fournissez une explication détaillée de votre raisonnement.
Utilisez la structure suivante pour votre réponse :
<classification_analysis>
Dans cette section, détaillez votre processus de réflexion :
– Citez les parties les plus pertinentes du contenu du ticket.
– Répertoriez chaque catégorie et notez son lien avec le contenu du ticket.
– Pour chaque catégorie, fournissez des arguments pour et contre la classification du ticket dans cette catégorie.
– Classez les 3 catégories les plus probables.
</classification_analysis>
<classification>
<category>Indiquez ici la catégorie sélectionnée</category>
<reasoning>Résumé du raisonnement qui a conduit au choix de cette catégorie</reasoning>
</classification>
Veillez à faire preuve de rigueur dans votre analyse et de clarté dans vos explications. Votre objectif est de fournir un classement précis accompagné d'un raisonnement bien étayé.
Créez des requêtes de prototype, importez des skills et des fichiers, configurez vos agents.
Exécutez des agents sur des environnements hébergés dotés de coffres-forts et de mémoire.
Suivez l'utilisation, les coûts, la mise en cache et les limites de débit par modèle et par clé API.
Contrôlez les clés API, les membres, les limites de jetons et la sécurité par espace de travail.
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