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Claude Sonnet 5 vs Claude Sonnet 5.5

vs

Welches Modell, wann

claude-sonnet-5 und claude-sonnet-5-5 sind preislich identisch bei $2 pro Million Input-Token, $10 pro Million Output und $0.2 für Cache-Reads, und beide teilen sich einen 1000000-Token-Kontext, 128000 maximalen Output, Text-plus-Bild-Input sowie die gleichen Flags für Chat, Code, Thinking, Tools und Reasoning. Die eigentlichen Unterschiede betreffen Generierung und Steuerung: claude-sonnet-5-5 ist das neuere Release (2026-09-28, Wissens-Cutoff 2026-06), während claude-sonnet-5 (2026-06-30, Cutoff 2026-01) es ermöglicht, Thinking zu deaktivieren. Wählen Sie claude-sonnet-5, wenn Sie Antworten ohne Thinking benötigen, andernfalls nehmen Sie claude-sonnet-5-5 für den späteren Cutoff ohne zusätzliche Kosten.

Benchmarks

Claude Sonnet 5.5: Der Anbieter hat keine Benchmark-Werte veröffentlicht.

Über dem DurchschnittKeins besserClaude Sonnet 54 / 221 / 22
Claude Sonnet 5 Claude Sonnet 5.5 weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
DeepSWE 1.1
53.8%
N/A
BioMysteryBench hard
34.1%
N/A
OSWorld 2.0 Partial score, batch tool enabled
42.6%
N/A
Finance Agent v2
53.9%
N/A
Harvey Lab-AA
90.1%
N/A
HLE-Verified
31%
N/A
AutomationBench
10.7%
N/A
LVBench
68.5%
N/A

Herstellerangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preise

Claude Sonnet 5 Claude Sonnet 5.5 Δ
Input / 1M Token $2 $2 =
Output / 1M Token $10 $10 =
Cache-Read / 1M Token $0.2 $0.2 =
Cache-Schreiben 1.25x (5m) / 2x (1h) 1.25x (5m) / 2x (1h) -

Preise aus dem Live-Katalog zum Zeitpunkt des Builds; jede Modellseite enthält die aktuelle Übersicht.

Wo sie stehen - Eingabepreis pro 1M Tokens über alle 76 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

Fähigkeiten

Claude Sonnet 5 Claude Sonnet 5.5
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Kontrolle konfigurierbar immer aktiv
Strukturierte Ausgabe ja ja
Prompt-Caching explizit (Sie markieren das Präfix) explizit (Sie markieren das Präfix)
Cache-Lebensdauer 5m default, 1h option 5m default, 1h option
Minimales gecachtes Präfix 1024 Tokens 1024 Tokens

Spezifikationen

Claude Sonnet 5 Claude Sonnet 5.5
Input-Modalitäten Text Bild Text Bild
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-06-30 2026-09-28
Wissensgrenze 2026-01 2026-06
Kontextfenster 1M 1M
Maximaler Output 128K 128K
Thinking-Parameter
  • thinking.type "adaptive"
  • output_config.effort
thinking.type
Zulässige Werte
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

"enabled" returns 400

thinking.type
  • adaptive (default)
  • between_tools
Standardwert

thinking on (adaptive)

effort
  • high
adaptive, effort high

Die Spezifikationen sind aus der Dokumentation der jeweiligen Anbieter übernommen; eine Zeile, die ein Anbieter nicht veröffentlicht, wird weggelassen und nicht abgeleitet. Vollständige Quellen: Claude Sonnet 5 · Claude Sonnet 5.5

Ein Prompt, beide Modelle - gemessen über das Gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. PRÜFEN genau 3 Sätze

Claude Sonnet 5 bestanden · 3 sentences

Reasoning mode works by having the model generate extended internal "thinking" steps before producing its final answer, and since we're billed on total tokens, that hidden reasoning text adds significantly to what we pay for—even though you never see it in the output. This is different from simply getting longer visible responses; the model is essentially "showing its work" behind the scenes, and complex prompts can trigger thousands of extra reasoning tokens per request. The upside is improved accuracy on complex tasks, but if we want to control costs, we should selectively enable reasoning only for queries that truly need it, rather than applying it universally.

Ausgabe 194 tok Latenz 4.3 s

Claude Sonnet 5.5 bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model "think" before it answers, and that internal thinking is generated as extra text (reasoning tokens) that we are billed for at the same rate as output tokens, even though users never see it. Output tokens also cost several times more than input tokens, so a single request that used to produce a short answer can now generate many times more billable text behind the scenes. Because our request volume and prompts didn't change, the doubling comes almost entirely from this hidden thinking, and we can bring it down by limiting reasoning effort, turning it off for simple tasks, and reserving it for the workloads where the accuracy gain justifies the cost.

Ausgabe 205 tok Latenz 3.6 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze - abzählbar), Zuschnitt auf das Publikum (CFO-Register), und die Abrechnungslücke durch verstecktes Denken, die die Token-Zähler unten offenlegen.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. PRÜFEN Fix besteht die Tests

Claude Sonnet 5 bestanden · 8/8 cases

## The Bug The function has two related off-by-one issues rooted in the same cause: `cur` and `best` are initialized to `0` instead of `1`, treating run lengths as the number of *matches* between adjacent elements rather than the number of *elements* in the run. This means a single-element input never enters the loop (since `range(1, 1)` is empty) and returns `0` instead of the correct answer of `1`. It also means that for any input, the run length is undercounted by exactly one — a run of 3 equal elements only produces 2 "match" increments, so `best` ends up as 2 instead of 3. The claim that it "misses runs that end at the last index" is actually a symptom of this same undercount: the logic does update `best` correctly on every iteration (including the last), but because it's counting matches instead of elements, the final reported value is always one less than the true longest run. […]

Ausgabe 536 tok Latenz 7.1 s

Claude Sonnet 5.5 bestanden · 8/8 cases

**The bug:** `cur` counts the number of *adjacent equal pairs* rather than the number of items in the run. A run of length k contains only k−1 such pairs, so every result is one too small. The counter also starts at 0 and the loop starts at index 1, so a single-element list never updates `best` and returns 0 instead of 1. (An empty list should return 0.) In addition, `cur` resets to 0 on a mismatch, when it should reset to 1, because the item at `xs[i]` begins a new run of length 1. The claim that it "misses runs ending at the last index" is really the same off-by-one: the final run is counted, but as one less than its true length. Because `best` is updated inside the loop on every extension, the last run isn't skipped. […]

Ausgabe 444 tok Latenz 6.7 s

Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. PRÜFEN gültiges JSON, Schema exakt

Claude Sonnet 5 bestanden · 5/5 fields, guidance null

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11.5, "guidance": null } ```

Ausgabe 348 tok Latenz 5.3 s

Claude Sonnet 5.5 bestanden · 5/5 fields, guidance null

Here is the extracted JSON: ```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ``` Notes on the choices: - **quarter**: The text says "September quarter" without specifying a fiscal year or Q-number, so I kept the wording as stated. - **revenue_usd_m**: The text gives "412" for the topline, with no currency or unit stated explicitly. I've taken it as 412 million USD per the field definition, but the text does not confirm that, and the figure is constant-currency. - **growth_pct**: "Eleven and change" means slightly above 11, so 11 is an approximation. The exact figure isn't given. - **guidance**: Guidance is withheld pending the Q4 close, so no guidance is stated, hence null.

Ausgabe 300 tok Latenz 3.5 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte Ausgabe.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. PRÜFEN 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

Claude Sonnet 5 bestanden · 123 words, 0 banned, 1 question

## Introducing Cross-Provider Prompt Caching We're rolling out a new caching layer for our API gateway that works across every major LLM provider you connect through it. Instead of resending identical prompts and paying full price each time, the gateway recognizes repeated requests and serves cached responses in milliseconds—regardless of whether you're routing to OpenAI, Anthropic, or Google. What does this mean for your bill and your latency? Both drop, often significantly, especially for teams running high-volume, repetitive workloads like customer support bots or batch content generation. The cache is configurable per route, with adjustable TTLs and invalidation rules, so you stay in control of freshness versus cost. Available now for all Pro and Enterprise plans. Check your dashboard to enable it today.

Ausgabe 259 tok Latenz 4.8 s

Claude Sonnet 5.5 bestanden · 122 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Cross-Provider Prompt Caching** Your API gateway now caches prompts across every connected LLM provider, whether you route traffic to OpenAI, Anthropic, Google, or a self-hosted model. Here's how it works: the gateway fingerprints each prompt prefix, stores it centrally, and applies the right provider-specific caching mechanism automatically. When you switch providers or fail over during an outage, your cached context follows you. Early testing shows input token costs dropping by up to 70% on repeated system prompts and long documents, with latency improvements of 40% or more on cache hits. Tired of paying to send the same instructions thousands of times a day? Enable it with one configuration flag. Cache rules, TTLs, and per-team isolation are available in the dashboard today.

Ausgabe 266 tok Latenz 3.8 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.

Mit einer Zeile zwischen ihnen wechseln

Beide IDs befinden sich in jedem Tab unten - das hervorgehobene Zeilenpaar ist die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiche Request-Struktur.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-5",
    # model="claude-sonnet-5-5",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel abrufen →

FAQ

Welches ist günstiger, Claude Sonnet 5 oder Claude Sonnet 5.5?

Sie listen dieselbe input / 1m token ($2), daher ist der Preis hier nicht ausschlaggebend - siehe die Spezifikationen und Fähigkeiten unten.

Kann ich Claude Sonnet 5 gegen Claude Sonnet 5.5 ohne zwei Integrationen A/B-testen?

Ja. Beide werden über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel bereitgestellt - der Wechsel ist eine einzeilige Änderung des Modell-Strings, sodass Sie einen Bruchteil des Traffics an jedes Modell leiten und die Rechnungen direkt vergleichen können.

Unterstützen Claude Sonnet 5 und Claude Sonnet 5.5 Prompt-Caching?

Ja - beide berechnen Cache-Reads günstiger als ihre Eingaberate, sodass Warm-Prefix-Workloads weniger kosten, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Zeilen für Cache-Reads befinden sich in der obigen Preistabelle.

Verwandte Vergleiche

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