claude-sonnet-5-5Claude Sonnet 5.5 兼顾响应速度与分析能力,适合日常编程、文档协作、视觉理解及需要多轮推进的工作助手。
比較同一模型在不同供應商的價格與服務表現。
| 供應商 | Discount | 輸入/M | 輸出/M | 緩存讀取/M | 緩存寫入 (5m)/M | 緩存寫入 (1h)/M | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Anthropic Anthropic 官方 | 省10% | $1.8 | $9 | $0.09 | $2.25 | $3.6 | ||
CCMax 使用自用 vibe coding,纯血 ccmax号池 | 省70% | $0.6 | $3 | $0.03 | $0.75 | $1.2 | ||
Claude kiro 使用自用 vibe coding,kiro号池 | 省90% | $0.2 | $1 | $0.01 | $0.25 | $0.4 | ||
CCMax-ZL CCmax微注-可蒸 | 省70% | $0.6 | $3 | $0.03 | $0.75 | $1.2 | ||
AmazonBedrock AWS 官方 | 省40% | $1.2 | $6 | $0.06 | $1.5 | $2.4 |
左右滑動表格,查看完整價格與效能。
標準化評測得分。百分比越高越好,並展示排名百分位。
指標來源:Artificial Analysis 2026-09-30·Claude Sonnet 5.5
Intelligence Index
Claude Sonnet 5.5
56.0
基準圖表保留來源中的模型選擇和推理設定。缺少模型或測量值不代表零分,基準成本或速度也不是本站的服務承諾。
Claude Sonnet 5.5 适合既要及时反馈、又需要理解复杂上下文的工作。你可以用它阅读产品需求后整理实现方案,结合界面截图修改交互说明,审阅代码中的边界问题,或把讨论记录转成结构清楚的文档。它可以作为团队日常助手,贯穿构思、制作与修改环节。
模型支持文本与图片输入。面对界面问题,可以同时提供截图、用户操作路径和预期行为,让它分析信息层级、流程中断点或实现差异;面对文档任务,可以给出受众、参考风格与必须保留的事实,让它进行有目的的重写,而不是只做表面润色。
Sonnet 5.5 支持自适应思考,可根据工作要求调整思考投入。简单编辑适合快速完成,涉及多个约束的设计或代码任务则可以先分析后实施。配合应用提供的工具,它也能参与检索、文件处理和代码验证;后续修改应沿用先前确定的目标与工具结果。
让它先交付一个可讨论的版本,再给出具体反馈,通常比反复要求‘再好一点’更有效。说明哪里需要更短、哪项事实必须保留、哪个交互不能改变,可以帮助每轮修改朝同一个目标推进。
“这是会员升级页截图和用户反馈。用户不清楚各档位差异,也找不到当前套餐。请先指出影响决策的三个问题,再重写页面标题、权益说明和按钮文案。保留现有价格与权益事实,语气简洁,每项修改说明它解决了哪个问题。”
代码任务可附上相关组件和项目约定,让建议对应到实际实现。
用具体反馈替代笼统评价,例如要求缩短说明、突出某项权益或保留某段交互,并说明验收条件。
Sonnet 5.5 不接受非默认的 temperature、top_p 或 top_k。需要控制分析深度时,应使用该模型支持的思考设置与 effort。
/v1/messages| 參數 | 類型 | 預設值 / 範圍 | 說明資訊 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 採樣溫度;越低越穩定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核採樣累積概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 回應中最大 token 數 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 懲罰高頻 token 的重複出現 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓勵引入新話題 |
stop | array | — | 最多 4 個停止生成的字串 |
seed | integer | — | 盡量保證可復現的採樣種子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候選條數 |
stream | boolean | = false | 透過 SSE 串流返回 token |
response_format | object | — | 強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果 |
tools | array | — | 模型可呼叫的工具 / 函數聲明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具選擇策略或具體工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每個 token 的對數概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每個 token 返回的 top 概率數量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用於風險審計的終端用戶標識 |
替換 <YOUR_API_KEY> 替換為 API 金鑰頁面中的金鑰。
所有請求必須攜帶 Authorization: Bearer <TOKEN> 請求頭。Anthropic 格式的端點也接受 x-api-key 請求頭。
在「令牌」頁面生成 API Key,可以按模型、分組、IP、速率等維度精細化授權。
| 參數 | 類型 | 預設值 / 範圍 | 說明資訊 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 採樣溫度;越低越穩定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核採樣累積概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 回應中最大 token 數 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 懲罰高頻 token 的重複出現 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓勵引入新話題 |
stop | array | — | 最多 4 個停止生成的字串 |
seed | integer | — | 盡量保證可復現的採樣種子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候選條數 |
stream | boolean | = false | 透過 SSE 串流返回 token |
response_format | object | — | 強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果 |
tools | array | — | 模型可呼叫的工具 / 函數聲明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具選擇策略或具體工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每個 token 的對數概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每個 token 返回的 top 概率數量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用於風險審計的終端用戶標識 |
| 供應商 | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Anthropic | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| CCMax | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| CCMax-ZL | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| Claude kiro | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| AmazonBedrock | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| AmazonBedrock-ZL | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
無限制
Claude Sonnet 5.5 兼顾响应速度与分析能力,适合日常编程、文档协作、视觉理解及需要多轮推进的工作助手。
Create an API key with access to claude-sonnet-5-5, then use the exact model ID and a supported endpoint from the API access section. Request fields depend on the selected endpoint.
Pricing depends on the selected provider group and the model billing unit. The current input, output, request, or media prices are shown on this page before sign-up.
The model catalog lists a context window of 1000000 tokens. Check the selected endpoint for request limits.
The model catalog lists a maximum output of 128000 tokens. Your request settings may set a lower limit.
Start with the use cases and prompting guidance on this page, then evaluate the model with representative inputs from your project.
