Head-to-Head Model Comparison

Claude Sonnet 4.6 vs Claude Opus 4.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Проверено исследовательской группой GetInfoUsПоследняя проверка: October 2026Редакционная политика
Поделиться
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Claude Sonnet 4.6 vs Claude Opus 4.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Claude Sonnet 4.6 от Anthropic и Claude Opus 4.5 от Anthropic — две ключевые модели ИИ в своём классе. Claude Sonnet 4.6 предлагает контекстное окно 1M токенов по цене $3.00/$15.00 за 1 млн токенов, а Claude Opus 4.5 — контекст 200K токенов по цене $5.00/$25.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.

Прямое сравнение (VS)

Выбирайте и сравнивайте любые модели

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

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

Claude Sonnet 4.6

Флагманская передовая модель

Claude Sonnet 4.6 от Anthropic — специализированная ИИ-модель для передового корпоративного рассуждения, программирования и промышленных ИИ-систем, обеспечивающая контекстное окно 1M, скорость 92 ток/с и индекс интеллекта 60/100 (по цене $3

Intelligence Index60 / 100
Input Token:

$3.00 / 1M

Output Token:

$15.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

76.1%

Anthropic

Claude Opus 4.5

Флагманская передовая модель

Claude Opus 4.5 от Anthropic — специализированная ИИ-модель для передового корпоративного рассуждения, программирования и промышленных ИИ-систем, обеспечивающая контекстное окно 200K, скорость 62 ток/с и индекс интеллекта 63/100 (по цене $5

Intelligence Index63 / 100
Input Token:

$5.00 / 1M

Output Token:

$25.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

77.2%

Ключевые отличия кратко

  • Claude Sonnet 4.6 is 1.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Claude Sonnet 4.6 has a larger context window (1M vs 200K tokens).
  • Claude Sonnet 4.6 is faster at 92 tok/s vs 62 tok/s.
  • Claude Opus 4.5 leads on SWE-bench coding (77.2% vs 76.1%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureClaude Sonnet 4.6Claude Opus 4.5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
6063
Provider
AnthropicAnthropic
Input Price
Cost per million input tokens
$3.00 / 1M$5.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$15.00 / 1M$25.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$2.31 / 1M$3.85 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1M tokens~1,500 A4 pages of text200K tokens~300 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
128K64K
Throughput Speed
Tokens generated per second
92 tok/s62 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
76.1%77.2%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
74%74.8%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.30 / 1M$0.50 / 1M

Кто лидирует в каждой категории?

At-a-glance decision framework
Coding
Claude Opus 4.5
+1.1% SWE-bench lead
Cost
Claude Sonnet 4.6
1.7x cheaper monthly runtime
Speed
Claude Sonnet 4.6
+48% faster generation
Context
Claude Sonnet 4.6
1M tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

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

Claude Sonnet 4.6Claude Opus 4.5
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

76.1%vs77.2%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

74%vs74.8%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

86.7%vs87.3%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1380ptsvs1376pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

N/Avs13.7%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

47.8%vs49.2%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

N/Avs45.6%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs74.1%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

N/Avs88.5%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

N/Avs79.4%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

92 tok/s vs62 tok/s

Задержка и скорость ответа

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 Sonnet 4.60.65s
Claude Opus 4.52.10s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Claude Sonnet 4.66.08s
Claude Opus 4.510.16s

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

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 Sonnet 4.6 Monthly API Bill
$18.45 / month
$3/1M in · $15/1M out
Claude Opus 4.5 Monthly API Bill
$30.75 / month
$5/1M in · $25/1M out
Claude Sonnet 4.6 saves approximately $12.30 / month (40%) under this workload.1.7x Savings

Claude Sonnet 4.6 · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 1M и генерация до 128K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 76.1% · GPQA Diamond 74%)
  • Высокая скорость генерации 92 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 650 мс
  • Выгодная тарификация API (по цене $3/$15 за 1M токенов) с поддержкой кэширования промптов и строгих JSON-схем
Considerations & Trade-offs
  • Проприетарная облачная модель без возможности скачивания весов для локального запуска в закрытом контуре
  • При больших объемах трафика рекомендуется использовать кэширование промптов и Batch API для снижения затрат

Claude Opus 4.5 · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 200K и генерация до 64K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 77.2% · GPQA Diamond 74.8%)
  • Высокая скорость генерации 62 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 2100 мс
  • Выгодная тарификация API (по цене $5/$25 за 1M токенов) с поддержкой кэширования промптов и строгих JSON-схем
Considerations & Trade-offs
  • Проприетарная облачная модель без возможности скачивания весов для локального запуска в закрытом контуре
  • При больших объемах трафика рекомендуется использовать кэширование промптов и Batch API для снижения затрат

Token Use & Task Economics

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

MetricClaude Sonnet 4.6Claude Opus 4.5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$3.29$5.86
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
72K73K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
37K43K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureClaude Sonnet 4.6Claude Opus 4.5
Official API Model ID (SDK)claude-sonnet-4-6-20260201claude-opus-4-5-20251101
API ProtocolAnthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AIAnthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI
Release Date2026-022025-11
Knowledge CutoffDecember 2025March 2025
ArchitectureHigh-Throughput Multimodal Agent TransformerHybrid Reasoning
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 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$0.5/1M 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 Sonnet 4.6 vs Claude Opus 4.5: Быстрые ответы (FAQ)

Which is more intelligent, Claude Sonnet 4.6 or Claude Opus 4.5?

Claude Opus 4.5 is more intelligent. It scores 63 compared with 60 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Claude Sonnet 4.6 is faster, generating 92 tokens per second compared with 62 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Claude Sonnet 4.6 is cheaper at $2.31 per 1M tokens blended, compared with $3.85 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Claude Sonnet 4.6 has lower latency, with a time to first token of 0.65s compared with 2.10s.

Which model has a larger context window?

Claude Sonnet 4.6 has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 200K tokens.

Вердикт

И Claude Sonnet 4.6 (Оптимально для передового корпоративного рассуждения, программирования и промышленных ИИ-систем, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Claude Opus 4.5 (Оптимально для передового корпоративного рассуждения, программирования и промышленных ИИ-систем, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Claude Opus 4.5 лидирует в сложных тестах логики и кода, Claude Sonnet 4.6 обеспечивает более высокую скорость генерации, а Claude Sonnet 4.6 выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: Claude Sonnet 4.6 или Claude Opus 4.5?+

По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Claude Opus 4.5. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.

У какой модели дешевле API — Claude Sonnet 4.6 или Claude Opus 4.5?+

Тариф Claude Sonnet 4.6 составляет $3.00 / $15.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Claude Opus 4.5 — $5.00 / $25.00. По смешанной стоимости выгоднее Claude Sonnet 4.6.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

Claude Sonnet 4.6 поддерживает контекст 1M токенов против 200K токенов у Claude Opus 4.5, а по скорости генерации токенов лидирует Claude Sonnet 4.6.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

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

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.

Официальные источники: Официальная документация API Anthropic и Anthropic, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).