Anthropic

AClaude Sonnet 4.5 (batch)API

Claude Sonnet 4.5 est le modèle Sonnet le plus avancé d'Anthropic à ce jour, optimisé pour les agents du monde réel et les flux de travail de codage.

Fenêtre de contexte
1M
tokens
Prix d'entrée
$1.5
par M tokens
Prix de sortie
$7.5
par M tokens
Fournisseur
Anthropic

Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés toutes les heures par rapport aux prix de la liste des fournisseurs.

Voir les alternatives open-source → Comparer tous les prix des modèles

Benchmarks & performance

Scores de référence indépendants pour Claude Sonnet 4.5 (batch), mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est. Mode de mesure : 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 $
Données de benchmark par Artificial Analysis

À propos de ce modèle

Claude Sonnet 4.5 (batch) est un modèle d'IA commercial d'Anthropic. Les spécifications ci-dessous sont suivies automatiquement : les prix sont actualisés chaque heure à partir des prix publics, donc les chiffres sur cette page reflètent le coût actuel d'utilisation du modèle via son API.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que Claude Sonnet 4.5 (batch) ?

Claude Sonnet 4.5 (batch) est un modèle de langage IA de Anthropic. C'est un modèle propriétaire, disponible via une API. Il obtient un score de 36.4 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.

Claude Sonnet 4.5 (batch) est-il gratuit ?

Claude Sonnet 4.5 (batch) n'est pas gratuit : il coûte 1,5 $ par million de tokens d'entrée et 7,5 $ par million de tokens de sortie. Les alternatives à poids ouvert peuvent être auto-hébergées sans coût par token.

À quoi sert Claude Sonnet 4.5 (batch) ?

Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent 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%. Il est particulièrement utilisé pour génération de code.

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