Anthropic

AClaude Sonnet 4.5 (batch)API

Claude Sonnet 4.5 ist Anthropics fortschrittlichstes Sonnet-Modell bis heute, optimiert für reale Agenten und Codierungs-Workflows.

Kontextfenster
1M
Tokens
Eingabepreis
$1.5
pro M Tokens
Ausgabepreis
$7.5
pro M Tokens
Anbieter
Anthropic

Preise aktualisieren sich automatisch — stündlich überprüft gegen die Preisliste der Anbieter.

Siehe Open-Source-Alternativen → Vergleiche alle Modellpreise

Benchmarks & Leistung

Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für Claude Sonnet 4.5 (Batch), gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser. Messmodus: Reasoning.

Intelligence index36.4
Coding index52.1
Math index88
GPQA83.4%
MMLU-Pro87.5%
Humanity's Last Exam17.3%
Long Context Reasoning65.7%
LiveCodeBench71.4%
SciCode44.7%
AIME 202588%
IFBench57.3%
τ²-Bench78.1%
τ-Bench Banking19%
Terminal-Bench55.8%
Terminal-Bench Hard35.6%
💰 Blended price$6 / 1M tokens
📈 Value6.1 intelligence points per $
Benchmark-Daten von Artificial Analysis

Über dieses Modell

Claude Sonnet 4.5 (Batch) ist ein kommerzielles KI-Modell von Anthropic. Die folgenden Spezifikationen werden automatisch verfolgt: Die Preise werden stündlich aus öffentlichen Listenpreisen aktualisiert, sodass die Zahlen auf dieser Seite die aktuellen Kosten für die Nutzung des Modells über seine API widerspiegeln.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Claude Sonnet 4.5 (Batch)?

Claude Sonnet 4.5 (batch) ist ein KI-Sprachmodell von Anthropic. Es ist ein proprietäres Modell, das über eine API verfügbar ist. Es erzielt 36.4 im Artificial Analysis Intelligenzindex.

Ist Claude Sonnet 4.5 (Batch) kostenlos?

Claude Sonnet 4.5 (Batch) ist nicht kostenlos: Es kostet $1.5 pro Million Eingabetokens und $7.5 pro Million Ausgabetokens. Open-Weight-Alternativen können ohne Kosten pro Token selbst gehostet werden.

Worin ist Claude Sonnet 4.5 (Batch) gut?

Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 83.4%, MMLU-Pro 87.5%, Humanity's Last Exam 17.3%, Long Context Reasoning 65.7%, LiveCodeBench 71.4%, SciCode 44.7%, AIME 2025 88%, IFBench 57.3%, τ²-Bench 78.1%, τ-Bench Banking 19%, Terminal-Bench 55.8%, Terminal-Bench Hard 35.6%. Es wird besonders verwendet für Code-Generierung.

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