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Claude 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.
Preise werden automatisch aktualisiert — täglich geprüft anhand der Listenpreise der Anbieter.
- $6 pro 1M Tokens, basierend auf 3 Eingaben für 1 Ausgabe die von Artificial Analysis verwendete Konvention
- günstiger als 18% der 192 kommerziellen Modelle, die hier verfolgt werden
- 15 von 28 Anthropic Modellen, die hier verfolgt werden, vom günstigsten
Benchmarks & Leistung
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für Claude Sonnet 4, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser. Messmodus: Reasoning.
Modelle auf diesem Niveau kosten $0.69 pro 1M Tokens (Median von 14) — dieses kostet $6.
Günstiger und besser in diesem Index: Claude Opus 5 (batch) · GPT-5.6 Sol · Grok 4.6 und 106 mehr
Über dieses Modell
Claude Sonnet 4 ist ein kommerzielles KI-Modell von Anthropic. Die unten aufgeführten Spezifikationen werden automatisch erfasst: Die Preise werden täglich auf Basis der öffentlichen Listenpreise 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 29.8 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 10.7%, Long Context Reasoning 69.7%, 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 16.7%, Terminal-Bench 36.3%, Terminal-Bench Hard 31.1%. Es wird besonders verwendet für Code-Generierung.