Mô hình 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.

Mô hình được phát hành rộng rãi có khả năng nhất của Anthropic, được xây dựng cho công việc tác nhân dài hạn và lý luận đòi hỏi khắt khe nhất. Cung cấp cửa sổ ngữ cảnh 1M mã thông báo với đầu ra tối đa 128k và tư duy thích ứng luôn sẵn sàng, vượt trội trong việc tự động khám phá các nhiệm vụ, lập kế hoạch chưa được xác định và thực hiện mã hóa dài hạn và điều phối đa tác nhân hơn nữa trước khi cần đầu vào của con người.

Mô hình cấp Sonnet trình điều khiển hàng ngày nhằm mục đích mang lại khả năng làm việc tri thức, mã hóa và đại lý gần biên giới với chi phí vận hành thấp hơn. Bối cảnh mã thông báo 1M mặc định và tư duy thích ứng của nó phù hợp với các tài liệu dài, cơ sở mã và quy trình làm việc của công cụ nhiều bước; đối với lý do sâu sắc nhất hoặc công việc bảo mật có rủi ro cao bị hạn chế, hãy đánh giá các mô hình cấp cao hơn hoặc chuyên biệt.

Đối với các tác vụ tác nhân phức tạp và lý luận hàng đầu, nó còn tiến xa hơn Claude Opus 4.7 về ngữ cảnh dài, mã, cách sử dụng công cụ và lập kế hoạch phức tạp; so với các mô hình hàng đầu như GPT, Gemini và Qwen, nó phù hợp hơn với các đại lý có độ tin cậy cao, bảo trì cơ sở mã và quy trình nghiên cứu chuyên sâu.

Đối với các tác vụ tác nhân phức tạp và lý luận hàng đầu, nó còn tiến xa hơn Claude Opus 4.6 về ngữ cảnh dài, mã, cách sử dụng công cụ và lập kế hoạch phức tạp; so với các mô hình hàng đầu như GPT, Gemini và Qwen, nó phù hợp hơn với các đại lý có độ tin cậy cao, bảo trì cơ sở mã và quy trình nghiên cứu chuyên sâu.

Đối với các tác vụ tác nhân và mã hóa hiệu quả, nó còn tiến xa hơn phiên bản đặt hàng trước của Claude 4.5/4.6 về ngữ cảnh dài, mã, cách sử dụng công cụ và lập kế hoạch phức tạp; so với các mô hình hàng đầu như GPT, Gemini và Qwen, nó phù hợp hơn với các đại lý có độ tin cậy cao, bảo trì cơ sở mã và quy trình nghiên cứu chuyên sâu.

Đối với các tác vụ tác nhân phức tạp và lý luận hàng đầu, nó còn tiến xa hơn phiên bản đặt hàng trước của Claude 4.5/4.6 về ngữ cảnh dài, mã, cách sử dụng công cụ và lập kế hoạch phức tạp; so với các mô hình hàng đầu như GPT, Gemini và Qwen, nó phù hợp hơn với các đại lý có độ tin cậy cao, bảo trì cơ sở mã và quy trình nghiên cứu chuyên sâu.

Nhằm mục đích lý luận hàng đầu và các nhiệm vụ tác nhân phức tạp, nó tiến xa hơn các phiên bản đặt hàng trước của dòng Claude 4 về ngữ cảnh dài, mã, cách sử dụng công cụ và lập kế hoạch phức tạp; so với các mô hình hàng đầu như GPT, Gemini và Qwen, nó phù hợp hơn với các đại lý có độ tin cậy cao, bảo trì cơ sở mã và quy trình nghiên cứu chuyên sâu.

Đối với các tác vụ tác nhân và mã hóa hiệu quả, nó còn vượt xa Claude Haiku 3.5 về ngữ cảnh dài, mã, cách sử dụng công cụ và lập kế hoạch phức tạp; so với các mô hình hàng đầu như GPT, Gemini và Qwen, nó phù hợp hơn với các đại lý có độ tin cậy cao, bảo trì cơ sở mã và quy trình nghiên cứu chuyên sâu.