Модели 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.

Самая мощная и широко распространенная модель Anthropic, созданная для самых требовательных рассуждений и долгосрочной агентурной работы. Предлагает контекстное окно размером 1 миллион токенов с максимальным выходом 128 тысяч и постоянно включенным адаптивным мышлением, превосходно справляется с автономным исследованием недостаточно определенных задач, планированием и дальнейшим выполнением длительного кодирования и многоагентной оркестровки, прежде чем потребуется человеческий вклад.

Модель уровня Sonnet с ежедневными драйверами, направленная на предоставление передовых возможностей агентов, кодирования и работы со знаниями при меньших эксплуатационных расходах. Его стандартный контекст токена 1M и адаптивное мышление подходят для длинных документов, баз кода и многоэтапных рабочих процессов инструментов; для более глубоких рассуждений или ограниченной работы по обеспечению безопасности с высоким уровнем риска оцените модели более высокого уровня или специализированные модели.

Для основных рассуждений и сложных задач агента он идет дальше, чем Claude Opus 4.7, с точки зрения длинного контекста, кода, использования инструментов и сложного планирования; по сравнению с флагманскими моделями, такими как GPT, Gemini и Qwen, он больше подходит для высоконадежных агентов, обслуживания кодовой базы и рабочих процессов углубленных исследований.

Для основных рассуждений и сложных задач агента он идет дальше, чем Claude Opus 4.6, с точки зрения длинного контекста, кода, использования инструментов и сложного планирования; по сравнению с флагманскими моделями, такими как GPT, Gemini и Qwen, он больше подходит для высоконадежных агентов, обслуживания кодовой базы и рабочих процессов углубленных исследований.

Для эффективного кодирования и задач агента он идет дальше, чем предзаказная версия Claude 4.5/4.6 с точки зрения длинного контекста, кода, использования инструментов и сложного планирования; по сравнению с флагманскими моделями, такими как GPT, Gemini и Qwen, он больше подходит для высоконадежных агентов, обслуживания кодовой базы и рабочих процессов углубленных исследований.

Для основных рассуждений и сложных задач агента он идет дальше, чем версия предварительного заказа Claude 4.5/4.6 с точки зрения длинного контекста, кода, использования инструментов и сложного планирования; по сравнению с флагманскими моделями, такими как GPT, Gemini и Qwen, он больше подходит для высоконадежных агентов, обслуживания кодовой базы и рабочих процессов углубленных исследований.

Направленный на основные рассуждения и сложные задачи агента, он идет дальше, чем предварительные версии серии Claude 4 с точки зрения длинного контекста, кода, использования инструментов и сложного планирования; по сравнению с флагманскими моделями, такими как GPT, Gemini и Qwen, он больше подходит для высоконадежных агентов, обслуживания кодовой базы и рабочих процессов углубленных исследований.

Для эффективного кодирования и задач агента он идет дальше, чем Claude Haiku 3.5, с точки зрения длинного контекста, кода, использования инструментов и сложного планирования; по сравнению с флагманскими моделями, такими как GPT, Gemini и Qwen, он больше подходит для высоконадежных агентов, обслуживания кодовой базы и рабочих процессов углубленных исследований.