Anthropic

AClaude Sonnet 4API

Claude Sonnet 4 verbessert die Fähigkeiten seines Vorgängers, Sonnet 3.7, erheblich und glänzt sowohl in Codierungs- als auch in Schlussfolgerungsaufgaben mit verbesserter Präzision und Kontrollierbarkeit.

Kontextfenster
1M
Tokens
Eingabepreis
$3
pro M Tokens
Ausgabepreis
$15
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, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser. Messmodus: Reasoning.

Intelligence index28.9
Coding index37.6
Math index74.3
GPQA77.7%
MMLU-Pro84.2%
Humanity's Last Exam9.6%
Long Context Reasoning64.7%
LiveCodeBench65.5%
SciCode40%
MATH-50099.1%
AIME77.3%
AIME 202574.3%
IFBench54.7%
τ²-Bench64.6%
τ-Bench Banking13.8%
Terminal-Bench36.3%
Terminal-Bench Hard31.1%
💰 Blended price$6 / 1M tokens
📈 Value4.8 intelligence points per $
Benchmark-Daten von Artificial Analysis

Über dieses Modell

Claude Sonnet 4 ist ein kommerzielles KI-Modell von Anthropic. Die folgenden Spezifikationen werden automatisch erfasst: 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?

Claude Sonnet 4 ist ein KI-Sprachmodell von Anthropic. Es ist ein proprietäres Modell, das über eine API verfügbar ist. Es erzielt 28.9 im Artificial Analysis Intelligenzindex.

Ist Claude Sonnet 4 kostenlos?

Claude Sonnet 4 ist nicht kostenlos: es kostet $3 pro Million Eingabetokens und $15 pro Million Ausgabetokens. Open-Weight-Alternativen können ohne Kosten pro Token selbst gehostet werden.

Worin ist Claude Sonnet 4 gut?

Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 77.7%, MMLU-Pro 84.2%, Humanity's Last Exam 9.6%, Long Context Reasoning 64.7%, LiveCodeBench 65.5%, SciCode 40%, MATH-500 99.1%, AIME 77.3%, AIME 2025 74.3%, IFBench 54.7%, τ²-Bench 64.6%, τ-Bench Banking 13.8%, Terminal-Bench 36.3%, Terminal-Bench Hard 31.1%. Es wird besonders verwendet für Code-Generierung.

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