Anthropic

AClaude Sonnet 4API

Claude Sonnet 4 améliore considérablement les capacités de son prédécesseur, Sonnet 3.7, excelling dans les tâches de codage et de raisonnement avec une précision et une contrôlabilité améliorées.

Fenêtre de contexte
1M
tokens
Prix d'entrée
$3
par M tokens
Prix de sortie
$15
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, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est. Mode de mesure : 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 $
Données de benchmark par Artificial Analysis

À propos de ce modèle

Claude Sonnet 4 est un modèle d'IA commercial d'Anthropic. Les spécifications ci-dessous sont suivies automatiquement : les prix sont actualisés toutes les heures 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 ?

Claude Sonnet 4 est un modèle de langage IA de Anthropic. C'est un modèle propriétaire, disponible via une API. Il obtient un score de 28.9 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.

Claude Sonnet 4 est-il gratuit ?

Claude Sonnet 4 n'est pas gratuit : il coûte 3 $ par million de tokens d'entrée et 15 $ par million de tokens de sortie. Des alternatives à poids ouvert peuvent être auto-hébergées sans coût par token.

Qu'est-ce que Claude Sonnet 4 sait bien faire ?

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

Modèles associés

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