Anthropic

AClaude Sonnet 4.5 (batch)API

Claude Sonnet 4.5 è il modello Sonnet più avanzato di Anthropic fino ad oggi, ottimizzato per agenti del mondo reale e flussi di lavoro di codifica.

Finestra di contesto
1M
token
Prezzo di input
$1.5
per M token
Prezzo di output
$7.5
per M token
Fornitore
Anthropic

I prezzi si aggiornano automaticamente — controllati ogni ora rispetto ai prezzi della lista dei fornitori.

Vedi alternative open-source → Confronta tutti i prezzi dei modelli

Benchmark e prestazioni

Punteggi di benchmark indipendenti per Claude Sonnet 4.5 (batch), misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio. Modalità di misurazione: 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 $
Dati di benchmark di Artificial Analysis

Informazioni su questo modello

Claude Sonnet 4.5 (batch) è un modello AI commerciale di Anthropic. Le specifiche sottostanti sono tracciate automaticamente: i prezzi vengono aggiornati ogni ora dai prezzi pubblici, quindi i numeri su questa pagina riflettono il costo attuale di utilizzo del modello tramite la sua API.

Domande frequenti

Cos'è Claude Sonnet 4.5 (batch)?

Claude Sonnet 4.5 (batch) è un modello di linguaggio AI di Anthropic. È un modello proprietario, disponibile tramite un'API. Ottiene 36.4 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.

Claude Sonnet 4.5 (batch) è gratuito?

Claude Sonnet 4.5 (batch) non è gratuito: costa $1.5 per milione di token di input e $7.5 per milione di token di output. Le alternative open-weight possono essere auto-ospitate senza costi per token.

A cosa serve Claude Sonnet 4.5 (batch)?

I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno 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%. È particolarmente utilizzato per generazione di codice.

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