Modèles Anthropic

A strong workhorse balancing speed and intelligence: a 1M-token context window, text and image input, text output, adaptive thinking, and tool use for project-level coding, multi-step tasks, and knowledge work. Its main advantage over Sonnet 5 is faster, more token-efficient execution; choose Opus 5.5 when maximum quality for harder tasks matters more.

Built for long-running agentic coding and knowledge work, especially cross-file refactors, codebase audits, and complex multi-step tasks. Its 1M-token context, always-on adaptive thinking, and text/image input favor high-quality long-horizon execution; compared with Sonnet 5, it prioritizes depth at higher cost and latency.

A flagship long-context model for demanding, long-running knowledge work, coding projects, and multi-step agentic tasks. It accepts text, images, and PDFs, making it a strong fit for cross-file analysis, complex research, and sustained tool use. It prioritizes reasoning depth and long-horizon execution over speed and cost, so it is best reserved for tasks where reliable completion matters.

A premium model for complex agentic coding and enterprise knowledge work, emphasizing long-horizon planning, sustained execution, self-checking, and reliable delivery. With a million-token context window, it is suited to large codebases, complex documents, and multi-step projects that need limited human oversight.

Le modèle Anthropic le plus performant et largement diffusé, conçu pour le raisonnement les plus exigeants et le travail agent à long terme. Offre une fenêtre contextuelle de 1 million de jetons avec une sortie maximale de 128 000 et une pensée adaptative permanente, excellant dans l'exploration autonome de tâches sous-spécifiées, la planification et la poursuite du codage de longue durée et de l'orchestration multi-agents avant de nécessiter une intervention humaine.

Un modèle de niveau Sonnet à pilote quotidien visant à apporter des capacités d'agent, de codage et de travail de connaissances proches des frontières à un coût d'exploitation inférieur. Son contexte de jeton 1M par défaut et sa pensée adaptative s'adaptent aux longs documents, aux bases de code et aux flux de travail d'outils en plusieurs étapes ; pour le raisonnement le plus approfondi ou les travaux de sécurité restreints à haut risque, évaluez des modèles de niveau supérieur ou spécialisés.

Pour le raisonnement phare et les tâches complexes des agents, il va plus loin que Claude Opus 4.7 en termes de contexte long, de code, d'utilisation des outils et de planification complexe ; par rapport aux modèles phares tels que GPT, Gemini et Qwen, il est plus adapté aux agents de haute fiabilité, à la maintenance de la base de code et aux flux de travail de recherche approfondis.

Pour le raisonnement phare et les tâches complexes des agents, il va plus loin que Claude Opus 4.6 en termes de contexte long, de code, d'utilisation des outils et de planification complexe ; par rapport aux modèles phares tels que GPT, Gemini et Qwen, il est plus adapté aux agents de haute fiabilité, à la maintenance de la base de code et aux flux de travail de recherche approfondis.

Pour des tâches de codage et d'agent efficaces, il va plus loin que la version précommande de Claude 4.5/4.6 en termes de contexte long, de code, d'utilisation des outils et de planification complexe ; par rapport aux modèles phares tels que GPT, Gemini et Qwen, il est plus adapté aux agents de haute fiabilité, à la maintenance de la base de code et aux flux de travail de recherche approfondis.

Pour le raisonnement phare et les tâches complexes des agents, il va plus loin que la version précommande de Claude 4.5/4.6 en termes de contexte long, de code, d'utilisation des outils et de planification complexe ; par rapport aux modèles phares tels que GPT, Gemini et Qwen, il est plus adapté aux agents de haute fiabilité, à la maintenance de la base de code et aux flux de travail de recherche approfondis.

Destiné au raisonnement phare et aux tâches complexes des agents, il va plus loin que les versions en précommande de la série Claude 4 en termes de contexte long, de code, d'utilisation des outils et de planification complexe ; par rapport aux modèles phares tels que GPT, Gemini et Qwen, il est plus adapté aux agents de haute fiabilité, à la maintenance de la base de code et aux flux de travail de recherche approfondis.

Pour des tâches de codage et d'agent efficaces, il va plus loin que Claude Haiku 3.5 en termes de contexte long, de code, d'utilisation d'outils et de planification complexe ; par rapport aux modèles phares tels que GPT, Gemini et Qwen, il est plus adapté aux agents de haute fiabilité, à la maintenance de la base de code et aux flux de travail de recherche approfondis.