Anthropic

AClaude Sonnet 4API

Claude Sonnet 4 migliora significativamente le capacità del suo predecessore, Sonnet 3.7, eccellendo sia nei compiti di codifica che di ragionamento con precisione e controllabilità migliorate.

Finestra di contesto
1M
token
Prezzo di input
$3
per M token
Prezzo di output
$15
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, misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio. Modalità di misurazione: 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 $
Dati di benchmark di Artificial Analysis

Informazioni su questo modello

Claude Sonnet 4 è un modello AI commerciale di Anthropic. Le specifiche sottostanti vengono 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

Che cos'è Claude Sonnet 4?

Claude Sonnet 4 è un modello di linguaggio AI di Anthropic. È un modello proprietario, disponibile tramite un'API. Ottiene 28.9 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.

Claude Sonnet 4 è gratuito?

Claude Sonnet 4 non è gratuito: costa $3 per milione di token in input e $15 per milione di token in output. Le alternative open-weight possono essere auto-ospitate senza costi per token.

A cosa serve Claude Sonnet 4?

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

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