Documentation Index
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選擇模型
如果您不確定要使用哪個模型，我們建議從 Claude Sonnet 4.5 開始。它為大多數使用案例提供了最佳的智能、速度和成本平衡，在編碼和代理任務中表現出色。 所有當前 Claude 模型都支持文本和圖像輸入、文本輸出、多語言功能和視覺。模型可通過 Anthropic API、AWS Bedrock 和 Google Vertex AI 獲得。 選擇模型後，了解如何進行第一次 API 調用。最新模型比較
| 功能 | Claude Sonnet 4.5 | Claude Haiku 4.5 | Claude Opus 4.1 |
|---|---|---|---|
| 描述 | 我們最聰明的複雜代理和編碼模型 | 我們最快的模型，具有接近前沿的智能 | 用於專門推理任務的卓越模型 |
| Claude API ID | |||
| Claude API 別名1 | |||
| AWS Bedrock ID | |||
| GCP Vertex AI ID | |||
| 定價2 | $3 / 輸入 MTok $15 / 輸出 MTok | $1 / 輸入 MTok $5 / 輸出 MTok | $15 / 輸入 MTok $75 / 輸出 MTok |
| 擴展思考 | 是 | 是 | 是 |
| 優先級層級 | 是 | 是 | 是 |
| 相對延遲 | 快速 | 最快 | 中等 |
| 上下文窗口 | / (測試版)3 | ||
| 最大輸出 | 64K 令牌 | 64K 令牌 | 32K 令牌 |
| 可靠知識截止日期 | 2025 年 1 月4 | 2025 年 2 月 | 2025 年 1 月4 |
| 訓練數據截止日期 | 2025 年 7 月 | 2025 年 7 月 | 2025 年 3 月 |
claude-sonnet-4-5-20250929）以確保一致的行為。
2 - 請參閱我們的定價頁面以獲取完整的定價信息，包括批量 API 折扣、提示緩存費率、擴展思考成本和視覺處理費用。
3 - Claude Sonnet 4.5 在使用 context-1m-2025-08-07 測試版標頭時支持 1M 令牌上下文窗口。長上下文定價適用於超過 200K 令牌的請求。
4 - 可靠知識截止日期表示模型知識最廣泛和最可靠的日期。訓練數據截止日期是使用的訓練數據的更廣泛日期範圍。例如，Claude Sonnet 4.5 在公開可用的信息上進行了訓練，直到 2025 年 7 月，但其知識最廣泛和最可靠的時間是 2025 年 1 月。有關更多信息，請參閱 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，不會改變。模型名稱中的快照日期確保了一致性，並允許開發人員依賴跨不同環境的穩定性能。
從 Claude Sonnet 4.5 和所有未來模型開始，AWS Bedrock 和 Google Vertex AI 提供兩種端點類型：全球端點（用於最大可用性的動態路由）和區域端點（通過特定地理區域的保證數據路由）。有關更多信息，請參閱第三方平台定價部分。
舊版模型
舊版模型
以下模型仍然可用，但我們建議遷移到當前模型以獲得改進的性能：
1 - Claude Sonnet 4 在使用
| 功能 | Claude Sonnet 4 | Claude Sonnet 3.7 | Claude Opus 4 | Claude Haiku 3.5 | Claude Haiku 3 |
|---|---|---|---|---|---|
| Claude API ID | |||||
| Claude API 別名 | — | ||||
| AWS Bedrock ID | |||||
| GCP Vertex AI ID | |||||
| 定價 | $3 / 輸入 MTok $15 / 輸出 MTok | $3 / 輸入 MTok $15 / 輸出 MTok | $15 / 輸入 MTok $75 / 輸出 MTok | $0.80 / 輸入 MTok $4 / 輸出 MTok | $0.25 / 輸入 MTok $1.25 / 輸出 MTok |
| 擴展思考 | 是 | 是 | 是 | 否 | 否 |
| 優先級層級 | 是 | 是 | 是 | 是 | 否 |
| 相對延遲 | 快速 | 快速 | 中等 | 最快 | 快速 |
| 上下文窗口 | / (測試版)1 | ||||
| 最大輸出 | 64K 令牌 | 64K 令牌 / 128K 令牌 (測試版)4 | 32K 令牌 | 8K 令牌 | 4K 令牌 |
| 可靠知識截止日期 | 2025 年 1 月2 | 2024 年 10 月2 | 2025 年 1 月2 | 3 | 3 |
| 訓練數據截止日期 | 2025 年 3 月 | 2024 年 11 月 | 2025 年 3 月 | 2024 年 7 月 | 2023 年 8 月 |
context-1m-2025-08-07 測試版標頭時支持 1M 令牌上下文窗口。長上下文定價適用於超過 200K 令牌的請求。2 - 可靠知識截止日期表示模型知識最廣泛和最可靠的日期。訓練數據截止日期是使用的訓練數據的更廣泛日期範圍。3 - 某些 Haiku 模型有單一的訓練數據截止日期。4 - 在您的 API 請求中包含測試版標頭 output-128k-2025-02-19 以將 Claude Sonnet 3.7 的最大輸出令牌長度增加到 128K 令牌。我們強烈建議在生成較長輸出時使用我們的流式消息 API 以避免超時。有關更多詳情，請參閱我們關於長請求的指導。提示和輸出性能
Claude 4 模型在以下方面表現出色：- 性能：在推理、編碼、多語言任務、長上下文處理、誠實性和圖像處理方面取得頂級結果。有關更多信息，請參閱 Claude 4 博客文章。
-
引人入勝的回應：Claude 模型非常適合需要豐富、類人交互的應用程序。
- 如果您更喜歡更簡潔的回應，您可以調整提示以引導模型朝著所需的輸出長度發展。有關詳情，請參閱我們的提示工程指南。
- 有關特定的 Claude 4 提示最佳實踐，請參閱我們的 Claude 4 最佳實踐指南。
- 輸出質量：從以前的模型代代遷移到 Claude 4 時，您可能會注意到整體性能的更大改進。
遷移到 Claude 4.5
如果您目前正在使用 Claude 3 模型，我們建議遷移到 Claude 4.5 以利用改進的智能和增強的功能。有關詳細的遷移說明，請參閱遷移到 Claude 4.5。開始使用 Claude
如果您已準備好開始探索 Claude 能為您做什麼，讓我們深入了解吧！無論您是希望將 Claude 集成到應用程序中的開發人員，還是想要親身體驗 AI 力量的用戶，我們都能為您提供幫助。想要與 Claude 聊天？訪問 claude.ai！
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快速入門
了解如何在幾分鐘內進行第一次 API 調用。
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直接在瀏覽器中製作和測試強大的提示。