Claude Sonnet 5 ist die nächste Generation von Anthropics Sonnet-Familie („die beste Kombination aus Geschwindigkeit und Intelligenz“), positioniert als nahtloses Fähigkeits-Upgrade gegenüber Sonnet 4.6, mit den größten Zugewinnen bei Coding und agentischen Aufgaben.
- Eingabe
- Text Bild $2/M
- Ausgabe
- Text $10/M
- Cache-Lesen
- $0.2/M
- Kontext
- 1M
- vs. GPT-4o
- ~60% günstiger
- Knowledge-Cutoff
- 2026-01
Benchmarks
Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preis im Vergleich
Der Preis im Feld von 68 vergleichbaren Modellen
Der Balken zeigt, wo der Preis dieses Modells unter allen Modellen derselben Art auf Synthorai liegt. An beiden Enden stehen das günstigste und das teuerste Modell. Angegeben sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibzugriffe stehen auf der Preisseite.
Spezifikationen & Limits
Tokens
| Kontextfenster (laut Anbieter) | 1.000.000 |
|---|---|
| Max. Ausgabe (laut Anbieter) | 128.000 |
| Knowledge-Cutoff | 2026-01 |
Prompt-Caching
| Modus | explizit (Opt-in) |
|---|---|
| Min. Präfix | 1.024 |
| Lebensdauer | Standard 5 Min., optional 1 Std. |
| Schreibkosten | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
Thinking
| Anbieter-Parameter | thinking.type "adaptive" + output_config.effort |
|---|---|
| Zulässige Werte | thinking.type adaptive · disabled; effort low · medium · high · xhigh · max; "enabled" returns 400 |
| Standardwert | Thinking an (adaptiv); effort high gilt, wenn die Anfrage nichts angibt |
| Abschaltbar | Ja |
| Thinking-Verhalten | Thinking ist ohne jede Konfiguration aktiv, und thinking {type "disabled"} wird anders als bei Opus 5 auf jeder effort-Stufe akzeptiert; display steht standardmäßig auf „omitted“; die Thinking-Blöcke früherer Turns bleiben im Kontext und werden als Input abgerechnet. |
| Parameter | reasoning_effort |
| Werte | minimal · low · medium · high Parameter des Gateways; maßgeblich ist das Anbieter-Mapping oben |
Modell
| Modalitäten | Text + Bild → Text |
|---|
- Standardpreis $2/$10 pro MTok (der Einführungspreis ist jetzt Standard)
- 1M Kontext
- adaptives Thinking standardmäßig aktiv
- neuer Tokenizer (~30% mehr Token)
- von den Standardwerten abweichende Sampling-Parameter geben 400 zurück
- kein Priority Tier
Ein Prompt, gemessen über das Gateway
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
Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.
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
Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.
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
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.
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
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.
Claude Sonnet 5 in 30 Sekunden nutzen
OpenAI-kompatibel: base_url austauschen, SDK behalten. POST /v1/chat/completions
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",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "claude-sonnet-5",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "claude-sonnet-5",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("claude-sonnet-5")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über Claude Sonnet 5
- Anthropic rahmt es für Code-Generierung, Datenanalyse, Content-Erstellung, visuelles Verständnis und agentische Tool-Nutzung und als die Option für Arbeit, die mehr verlangt als Sonnet 4.6, ohne zu einem Modell der Opus-Klasse zu wechseln.
- Es liefert standardmäßig ein Kontextfenster von 1M Token, 128K maximalen Output, standardmäßig aktives adaptives Thinking mit Steuerung über Effort-Stufen, einen neuen Tokenizer, Bildeingabe und das vollständige Claude-Toolset; der Einführungspreis von $2/$10 ist inzwischen der Standardpreis.
- Das 1M-Fenster ist zugleich Standard und Maximum (es gibt keine kleinere Kontextvariante), und Effort reicht bis xhigh, was kein anderes Nicht-Opus-Modell bietet, wobei medium als in etwa vergleichbar mit Sonnet 4.6 bei Effort high beschrieben wird.
- Drei Verhaltensänderungen sind bei der Migration relevant.
- Der neue Tokenizer erzeugt für denselben Text etwa 30% mehr Token, was Nutzungszahlen, Output-Budgets und Kosten pro Anfrage verändert, ohne dass sich die API ändert.
- Nicht standardmäßige Sampling-Parameter geben jetzt einen Fehler zurück, eine Einschränkung, die zuvor nur bei Opus 4.7 und später zu sehen war.
- Und es ist das erste Modell der Sonnet-Stufe mit Echtzeit-Schutzmaßnahmen für Cybersicherheit, bei denen eine abgelehnte Anfrage als erfolgreiche Antwort mit einem Refusal-Stop-Reason statt als Fehler zurückkommt.
- Auf Synthorai antwortet Claude Sonnet 5 über dieselbe OpenAI-kompatible API wie jedes andere Katalogmodell.
FAQ
Lässt sich die Claude Sonnet 5 API kostenlos testen?
Ja. Neue Konten erhalten 10 Testaufrufe und bis zu $1 Gratisguthaben, ohne Kreditkarte. Bei $2/M für Eingabe-Tokens reicht allein dieses Guthaben für rund 62 Anfragen an Claude Sonnet 5 mit je ~8K Tokens.
Worin ist Claude Sonnet 5 am besten?
Größte Zuwächse bei Coding- und Agent-Aufgaben; standardmäßig Kontextfenster von 1M Token; nahtloses Fähigkeits-Upgrade von Sonnet 4.6. Mehr dazu im Über-Abschnitt, der auf den offiziellen Release Notes des Anbieters beruht.
Was kostet Claude Sonnet 5?
Claude Sonnet 5 kostet auf Synthorai $2 pro Million Eingabe-Tokens und $10 pro Million Ausgabe-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattformaufschlag. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.2/M abgerechnet.
Wie groß ist das Kontextfenster von Claude Sonnet 5?
Claude Sonnet 5 hat auf Synthorai ein Kontextfenster von 1M Tokens. Eine einzelne Antwort kann bis zu 128,000 Tokens lang sein.
Unterstützt Claude Sonnet 5 Prompt-Caching?
Ja, per Opt-in: Markieren Sie stabile Präfixe mit cache_control-Breakpoints. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.2/M statt $2/M (ungecacht) abgerechnet; Prompts brauchen ein stabiles Präfix von 1,024 Tokens, um gecacht zu werden (TTL Standard 5 Min., optional 1 Std.). Leitfaden zum Prompt-Caching →
Wie erhalte ich Zugang zu Claude Sonnet 5?
Setzen Sie in Ihrem vorhandenen OpenAI SDK base_url="https://synthorai.io/v1" und model="claude-sonnet-5", mehr ist nicht nötig. Ein API-Schlüssel gilt für alle Modelle im Gateway.
Wo liegt der Knowledge-Cutoff von Claude Sonnet 5?
Der Knowledge-Cutoff von Claude Sonnet 5 liegt bei 2026-01, laut offizieller Dokumentation des Anbieters (Stand: 2026-07-09).
Verwandte Modelle
Vergleichen
Jeder Wert auf dieser Seite stammt aus der oben verlinkten Dokumentation des Anbieters und trägt das Datum, an dem wir ihn geprüft haben. Preise vergleichen wir über den gesamten Katalog. Spezifikationen, die Anbieter unterschiedlich definieren, zeigen wir mit einem Hinweis auf den Unterschied und nicht als Diagramm. Wir messen hier nichts selbst und vergeben keine Bewertungen.