Anthropic

AClaude Sonnet 4.5 (batch)API

Claude Sonnet 4.5 es el modelo Sonnet más avanzado de Anthropic hasta la fecha, optimizado para agentes del mundo real y flujos de trabajo de codificación.

Ventana de contexto
1M
tokens
Precio de entrada
$1.5
por M tokens
Precio de salida
$7.5
por M tokens
Proveedor
Anthropic

Los precios se actualizan automáticamente — verificados cada hora contra los precios de la lista del proveedor.

Ver alternativas de código abierto → Comparar todos los precios de modelos

Puntuaciones de referencia y rendimiento

Puntuaciones de referencia independientes para Claude Sonnet 4.5 (batch), medidas por Artificial Analysis. Más alto es mejor. Modo de medición: 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 $
Datos de referencia por Artificial Analysis

Acerca de este modelo

Claude Sonnet 4.5 (batch) es un modelo de IA comercial de Anthropic. Las especificaciones a continuación se rastrean automáticamente: los precios se actualizan cada hora a partir de precios de lista públicos, por lo que los números en esta página reflejan el costo actual de usar el modelo a través de su API.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Claude Sonnet 4.5 (batch)?

Claude Sonnet 4.5 (batch) es un modelo de lenguaje de IA de Anthropic. Es un modelo propietario, disponible a través de una API. Obtiene 36.4 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.

¿Es Claude Sonnet 4.5 (batch) gratuito?

Claude Sonnet 4.5 (batch) no es gratuito: cuesta $1.5 por millón de tokens de entrada y $7.5 por millón de tokens de salida. Las alternativas de peso abierto se pueden alojar de forma local sin costo por token.

¿En qué es bueno Claude Sonnet 4.5 (batch)?

Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan 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%. Se utiliza particularmente para generación de código.

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