Tekniske spesifikasjoner — Claude Sonnet 4.6
| Element | Claude Sonnet 4.6 (offentlig sammendrag) |
|---|---|
| Leverandør | Anthropic |
| Modellfamilie | Sonnet (Claude v4.x-familien) — Sonnet 4.6-variant |
| Modell-ID (kanonisk) | claude-sonnet-4-6 |
| Inndatatyper | Tekst (primær). Begrenset/sekundær støtte for strukturert verktøy- og JSON-I/U. Ikke posisjonert som en primær bildegenereringsmodell. |
| Utdatatyper | Tekst (naturlig språk, strukturert JSON, kode og nyttelaster for verktøykall) |
| Kontekstvindu | ~200,000 tokens (ca.) — designet for sammenheng på tvers av flere dokumenter og lange økter |
| Funksjonskall / verktøybruk | Ja — strukturert verktøykalling, JSON-begrensede utdata, støtte for agent-lignende orkestrering |
| Multimodalitet | Begrenset — Sonnet er fokusert på tekst og strukturert verktøyintegrasjon; ikke optimalisert for bildegenerering. |
| Høydepunkter i versjonsnotatene | Stabilitet/forbedringer i resonnering over lange kontekster, en Sonnet-variant med lavere latens justert for avveiinger mellom hastighet og nøyaktighet, forbedret etterlevelse av instruksjoner. |
Hva er Claude Sonnet 4.6
Claude Sonnet 4.6 er den nyeste utviklingen i Anthropics Sonnet-modellserie, utformet for å levere nær Opus-ytelse til en mer tilgjengelig pris. Den oppgraderer Sonnet fra den tidligere 4.5-iterasjonen og gir sterkere etterlevelse av instruksjoner, kraftig utvidet kontekststøtte, forbedrede ferdigheter i koding og programbruk, samt bredere evner for flerstegsresonnering — alt samtidig som prisnivået holdes på linje med Sonnet 4.5.
I motsetning til Opus-modeller, som er flaggskip og optimalisert for tunge agentiske arbeidsbelastninger, retter Sonnet 4.6 seg mot utviklere og generelt kunnskapsarbeid der bred kapasitet og kostnadseffektivitet er viktige.
Hovedfunksjoner for Claude Sonnet 4.6
- Kontekstvindu på 1M tokens (beta): Sonnet 4.6 støtter opptil én million tokens med kontekst i beta — omtrent nok til å lese inn hele kodebaser, stabler av juridiske kontrakter eller flere akademiske artikler i én forespørsel.
- Forbedret kodeytelse: Sammenlignet med Sonnet 4.5 viser Sonnet 4.6 betydelige gevinster i utvikleroppgaver i den virkelige verden og referanser som SWE-Bench Verified (~79.6% rapportert), noe som gjør den egnet for komplekse kodingsoppgaver.
- Forbedret databruk: Nye nivåer av kompetanse i oppgaver som innebærer bruk av programvare (regneark, flerstegs webskjemaflyter osv.) som nærmer seg menneskelig ytelse på OSWorld-Verified-tester.
- Adaptiv tenkning: Modellen inkorporerer forbedrede resonneringsstrategier og kan dynamisk allokere intern beregning for å løse komplekse problemer trinn for trinn.
- Bedre etterlevelse av instruksjoner: Brukere rapporterer mer konsistens og presisjon i å følge detaljerte forespørsler, med færre hallusinasjoner og bedre oppgavefullføring.
- Sikkerhet og motstand mot promptinjeksjon: Anthropic har forbedret robustheten sammenlignet med Sonnet 4.5 i å motstå promptinjeksjonsangrep og lignende sårbarheter.
Benchmark-ytelse for Claude Sonnet 4.6
| Evaluering | Claude Sonnet 4.6 (ca.) | Merknader |
|---|---|---|
| SWE-Bench Verified | ~79.6% | Sterk kodeytelse nær Opus-klassen. |
| OSWorld-Verified (databruk) | ~72.5% | Nær menneskelig oppgaveytelse; kraftig for arbeidsflyter. |
| ARC-AGI-2 | ~60.4% | Reflekterer bred resonneringsstyrke. |
Som en mellomklassemodell snevrer Sonnet 4.6 inn ytelsesgapet mot Opus-modellene betydelig, noe som gjør den egnet for mange oppgaver som tidligere var forbeholdt flaggskipklassen.
Claude Sonnet 4.6 kontra andre Claude-modeller
| Modell | Best for | Viktige forskjeller |
|---|---|---|
| Claude Sonnet 4.6 | Balansert koding, resonnering, store kontekster | Massivt kontekstvindu i beta, kostnadseffektiv, sterk for arbeidsflytoppgaver. |
| Claude Sonnet 4.5 | Generelle oppgaver i mellomklassen | Lavere referansetester, mindre kontekstvindu før 4.6. |
| Claude Opus 4.6 | Dyp resonnering og agentisk koding | Sterkere rå resonnering og agentkapabiliteter; dyrere. |
Sammenlignet med Sonnet 4.5 øker 4.6-utgaven den kontekstuelle forståelsen og ytelsen på kontorstiloppgaver; sammenlignet med Opus-modeller ligger Sonnet noe under i flaggskipmessig resonneringskraft, men er ofte nærmere enn forventet i koding og generelle referansetester.
Begrensninger ved Claude Sonnet 4.6
- Beta-kontekstvindu: Konteksten på 1M tokens er for øyeblikket i beta — adopsjon og stabilitet kan variere avhengig av API-bruk og plan.
- Latens og kostnad: Håndtering av svært store kontekster øker beregningskostnaden og kan medføre høyere latens i API-kall sammenlignet med mindre kontekster.
- Benchmark-granularitet: Selv om ytelsen er sterk i rapporterte tester, kan Sonnet ligge litt bak Opus på de mest komplekse resonnerings- eller tverrfaglige referansetestene.
Representative bruksområder for Claude Sonnet 4.6
- Hjelp med store kodebaser: Ideell for å lese inn og resonnere om hele programvaresystemer, refaktoreringer eller tverrfil-avhengigheter.
- Dokument- og forskningssyntese: Nyttig for langtidsdokumentanalyse der konteksten går utover typiske grenser.
- Arbeidsflytautomasjon: Løser flerstegs datamaskinoppgaver, som regneark og skjemautomasjon.
- Generelt kunnskapsarbeid: Passer for kunnskapsarbeidere som trenger pålitelig etterlevelse av instruksjoner og resonnering uten kostnaden til flaggskipmodeller.
Slik får du tilgang til og bruker Claude Sonnet 4.6-API-et
Trinn 1: Registrer deg for API-nøkkel
Logg inn på cometapi.com. Hvis du ikke er bruker ennå, registrer deg først. Logg inn i CometAPI-konsollen. Hent API-nøkkelen for tilgang til grensesnittet. Klikk “Add Token” ved API token i det personlige senteret, hent token-nøkkelen: sk-xxxxx og send inn.
Trinn 2: Send forespørsler til claude-sonnet-4-6-API-et
Velg endepunktet “claude-opus-4-6” for å sende API-forespørselen og angi forespørselskroppen. Forespørselsmetoden og -kroppen finnes i API-dokumentasjonen på nettstedet vårt. Nettstedet vårt tilbyr også Apifox-test for enkelhets skyld. Erstatt <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din. Hvor du kan kalle den: Anthropic Messages format og Chat format.
Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i content-feltet—det er dette modellen svarer på. Behandle API-responsen for å få det genererte svaret.
Trinn 3: Hent og verifiser resultater
Behandle API-responsen for å få det genererte svaret. Etter behandlingen svarer API-et med oppgavestatus og utdata.