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Documentation Index

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选择模型

如果您不确定使用哪个模型，我们建议从 Claude Sonnet 4.5 开始。它为大多数用例提供了最佳的智能、速度和成本平衡，在编码和代理任务中表现出色。 所有当前的 Claude 模型都支持文本和图像输入、文本输出、多语言功能和视觉能力。模型可通过 Anthropic API、AWS Bedrock 和 Google Vertex AI 获得。 选择模型后，了解如何进行第一次 API 调用。

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最新模型比较

功能Claude Sonnet 4.5Claude Haiku 4.5Claude Opus 4.1
描述我们用于复杂代理和编码的最聪明的模型我们具有接近前沿智能的最快模型用于专门推理任务的卓越模型
Claude API ID
Claude API 别名1
AWS Bedrock ID
GCP Vertex AI ID
定价2$3 / 输入 MTok
$15 / 输出 MTok		$1 / 输入 MTok
$5 / 输出 MTok		$15 / 输入 MTok
$75 / 输出 MTok
扩展思考是是是
优先级层是是是
相对延迟快速最快中等
上下文窗口 /
(测试版)3
最大输出64K 令牌64K 令牌32K 令牌
可靠知识截断日期2025 年 1 月42025 年 2 月2025 年 1 月4
训练数据截断日期2025 年 7 月2025 年 7 月2025 年 3 月
1 - 别名自动指向最新的模型快照。当我们发布新的模型快照时，我们会在新版本发布后的一周内将别名迁移到指向最新版本的模型。虽然别名对于实验很有用，但我们建议在生产应用中使用特定的模型版本（例如 claude-sonnet-4-5-20250929）以确保一致的行为。 2 - 请参阅我们的定价页面了解完整的定价信息，包括批处理 API 折扣、提示缓存费率、扩展思考成本和视觉处理费用。 3 - Claude Sonnet 4.5 在使用 context-1m-2025-08-07 测试版标头时支持 1M 令牌上下文窗口。长上下文定价适用于超过 200K 令牌的请求。 4 - 可靠知识截断日期表示模型知识最广泛和最可靠的日期。训练数据截断日期是使用的训练数据的更广泛的日期范围。例如，Claude Sonnet 4.5 是在 2025 年 7 月之前的公开可用信息上进行训练的，但其知识在 2025 年 1 月之前最广泛和最可靠。有关更多信息，请参阅 Anthropic 的透明度中心。
具有相同快照日期的模型（例如 20240620）在所有平台上都是相同的，不会改变。模型名称中的快照日期确保了一致性，并允许开发人员在不同环境中依赖稳定的性能。
从 Claude Sonnet 4.5 和所有未来的模型开始，AWS Bedrock 和 Google Vertex AI 提供两种端点类型：全局端点（用于最大可用性的动态路由）和区域端点（通过特定地理区域保证数据路由）。有关更多信息，请参阅第三方平台定价部分。
以下模型仍然可用，但我们建议迁移到当前模型以获得改进的性能：
功能Claude Sonnet 4Claude Sonnet 3.7Claude Opus 4Claude Haiku 3.5Claude Haiku 3
Claude API ID
Claude API 别名—
AWS Bedrock ID
GCP Vertex AI ID
定价$3 / 输入 MTok
$15 / 输出 MTok		$3 / 输入 MTok
$15 / 输出 MTok		$15 / 输入 MTok
$75 / 输出 MTok		$0.80 / 输入 MTok
$4 / 输出 MTok		$0.25 / 输入 MTok
$1.25 / 输出 MTok
扩展思考是是是否否
优先级层是是是是否
相对延迟快速快速中等最快快速
上下文窗口 /
(测试版)1
最大输出64K 令牌64K 令牌 / 128K 令牌 (测试版)432K 令牌8K 令牌4K 令牌
可靠知识截断日期2025 年 1 月22024 年 10 月22025 年 1 月233
训练数据截断日期2025 年 3 月2024 年 11 月2025 年 3 月2024 年 7 月2023 年 8 月
1 - Claude Sonnet 4 在使用 context-1m-2025-08-07 测试版标头时支持 1M 令牌上下文窗口。长上下文定价适用于超过 200K 令牌的请求。2 - 可靠知识截断日期表示模型知识最广泛和最可靠的日期。训练数据截断日期是使用的训练数据的更广泛的日期范围。3 - 某些 Haiku 模型有单一的训练数据截断日期。4 - 在您的 API 请求中包含测试版标头 output-128k-2025-02-19 以将 Claude Sonnet 3.7 的最大输出令牌长度增加到 128K 令牌。在生成较长的输出时，我们强烈建议使用我们的流式消息 API 以避免超时。有关更多详情，请参阅我们关于长请求的指导。

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提示和输出性能

Claude 4 模型在以下方面表现出色：
  • 性能：在推理、编码、多语言任务、长上下文处理、诚实性和图像处理方面取得一流的结果。有关更多信息，请参阅 Claude 4 博客文章。
  • 引人入胜的响应：Claude 模型非常适合需要丰富、类人交互的应用程序。
    • 如果您更喜欢更简洁的响应，您可以调整提示以引导模型朝向所需的输出长度。有关详情，请参阅我们的提示工程指南。
    • 有关特定的 Claude 4 提示最佳实践，请参阅我们的 Claude 4 最佳实践指南。
  • 输出质量：从以前的模型代次迁移到 Claude 4 时，您可能会注意到整体性能的更大改进。

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迁移到 Claude 4.5

如果您目前正在使用 Claude 3 模型，我们建议迁移到 Claude 4.5 以利用改进的智能和增强的功能。有关详细的迁移说明，请参阅迁移到 Claude 4.5。

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开始使用 Claude

如果您已准备好开始探索 Claude 能为您做什么，让我们深入了解吧！无论您是希望将 Claude 集成到应用程序中的开发人员，还是想要亲身体验 AI 力量的用户，我们都能为您提供帮助。
想要与 Claude 聊天？访问 claude.ai！

Claude 简介

探索 Claude 的功能和开发流程。

快速入门

了解如何在几分钟内进行第一次 API 调用。

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