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Head-to-Head Model Comparison

Claude 3.5 Sonnet vs Claude 3 Opus

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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Claude 3.5 Sonnet vs Claude 3 Opus: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Claude 3.5 Sonnet von Anthropic und Claude 3 Opus von Anthropic gehören zu den führenden KI-Modellen. Claude 3.5 Sonnet bietet ein Kontextfenster von 200K Tokens bei API-Preisen von $3.00/$15.00 pro 1M Tokens, während Claude 3 Opus 200K Tokens Kontext zu $15.00/$75.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.

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Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Anthropic

Claude 3.5 Sonnet

Spitzenmodell für Programmierung

Claude 3.5 Sonnet von Anthropic ist ein KI-Modell für autonomes Software-Engineering, Code-Refactoring und komplexe Fehleranalyse mit 200K Kontextfenster, 80 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 50/100 und $3/$15 pro 1M Token.

Intelligence Index50 / 100
Input Token:

$3.00 / 1M

Output Token:

$15.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

65%

Anthropic

Claude 3 Opus

Klassische Modellgeneration

Claude 3 Opus von Anthropic ist ein KI-Modell für zuverlässige Dialogsysteme, Textzusammenfassungen und klassische Enterprise-Aufgaben mit 200K Kontextfenster, 30 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 44/100 und $15/$75 pro 1M Toke

Intelligence Index44 / 100
Input Token:

$15.00 / 1M

Output Token:

$75.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

32.2%

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • Claude 3.5 Sonnet is 5.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Claude 3.5 Sonnet is faster at 80 tok/s vs 30 tok/s.
  • Claude 3.5 Sonnet leads on SWE-bench coding (65.0% vs 32.2%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureClaude 3.5 SonnetClaude 3 Opus
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5044
Provider
AnthropicAnthropic
Input Price
Cost per million input tokens
$3.00 / 1M$15.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$15.00 / 1M$75.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$2.31 / 1M$11.55 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
200K tokens~300 A4 pages of text200K tokens~300 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
80 tok/s30 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
65%32.2%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
59.4%50.4%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.30 / 1M$1.50 / 1M

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

At-a-glance decision framework
Coding
Claude 3.5 Sonnet
+32.8% SWE-bench lead
Cost
Claude 3.5 Sonnet
5.0x cheaper monthly runtime
Speed
Claude 3.5 Sonnet
+167% faster generation
Context
Tied
200K tokens window

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Claude 3.5 SonnetClaude 3 Opus
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

65%vs32.2%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

59.4%vs50.4%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

78%vs74%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1320ptsvs1262pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

38%vsN/A
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

62%vsN/A
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

80 tok/s vs30 tok/s

Latenz & Antwortzeit

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Claude 3.5 Sonnet0.48s
Claude 3 Opus1.20s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Claude 3.5 Sonnet6.73s
Claude 3 Opus17.87s

Interaktiver Token-Kosten-Simulator

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Claude 3.5 Sonnet Monthly API Bill
$18.45 / month
$3/1M in · $15/1M out
Claude 3 Opus Monthly API Bill
$92.25 / month
$15/1M in · $75/1M out
Claude 3.5 Sonnet saves approximately $73.80 / month (80%) under this workload.5.0x Savings

Claude 3.5 Sonnet · Strengths & Key Advantages

  • 200K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 65% · GPQA Diamond 59.4%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 80 Token/Sekunde bei nur 480 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Effiziente API-Struktur ($3/$15 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
  • Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
  • Bei hohem Anfragevolumen empfiehlt sich der Einsatz von Prompt-Caching und Batch-API zur Kostenoptimierung

Claude 3 Opus · Strengths & Key Advantages

  • 200K Kontextfenster und bis zu 4K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 32.2% · GPQA Diamond 50.4%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 30 Token/Sekunde bei nur 1200 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Effiziente API-Struktur ($15/$75 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
  • Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
  • Bei hohem Anfragevolumen empfiehlt sich der Einsatz von Prompt-Caching und Batch-API zur Kostenoptimierung

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricClaude 3.5 SonnetClaude 3 Opus
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.20$0.20
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
24K24K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Technische Spezifikationen

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureClaude 3.5 SonnetClaude 3 Opus
Official API Model ID (SDK)claude-3-5-sonnet-20240601claude-3-opus-20240301
API ProtocolAnthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AIAnthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI
Release Date2024-062024-03
Knowledge CutoffApril 2024August 2023
ArchitectureNext-Gen Multimodal Hybrid TransformerFrontier Dense Multimodal Transformer
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokensStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTL$0.3/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL$1.5/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP ConnectorsNative Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors
Official Fine-Tuning SupportCustom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt DistillationCustom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationAnthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety EvaluatedAnthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiestexttext

Claude 3.5 Sonnet vs Claude 3 Opus: Schnelle Antworten (FAQ)

Which is more intelligent, Claude 3.5 Sonnet or Claude 3 Opus?

Claude 3.5 Sonnet is more intelligent. It scores 50 compared with 44 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Claude 3.5 Sonnet is faster, generating 80 tokens per second compared with 30 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Claude 3.5 Sonnet is cheaper at $2.31 per 1M tokens blended, compared with $11.55 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Claude 3.5 Sonnet has lower latency, with a time to first token of 0.48s compared with 1.20s.

Fazit

Sowohl Claude 3.5 Sonnet (Optimal für autonomes Software-Engineering, Code-Refactoring und komplexe Fehleranalyse, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Claude 3 Opus (Optimal für zuverlässige Dialogsysteme, Textzusammenfassungen und klassische Enterprise-Aufgaben, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Claude 3.5 Sonnet führt bei komplexem Reasoning und Coding, Claude 3.5 Sonnet liefert den höheren Token-Durchsatz und Claude 3.5 Sonnet ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Claude 3.5 Sonnet oder Claude 3 Opus?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Claude 3.5 Sonnet vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von Claude 3.5 Sonnet und Claude 3 Opus?+

Claude 3.5 Sonnet kostet $3.00 / $15.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, Claude 3 Opus liegt bei $15.00 / $75.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Claude 3.5 Sonnet günstiger.

Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+

Claude 3.5 Sonnet bietet 200K Tokens Kontext gegenüber 200K Tokens bei Claude 3 Opus. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Claude 3.5 Sonnet vorn.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Anthropic und Anthropic, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).