Claude Sonnet 5 es la próxima generación de la familia Sonnet de Anthropic («la mejor combinación de velocidad e inteligencia»), posicionada como una actualización de capacidad de reemplazo directo sobre Sonnet 4.6, con las mayores mejoras en tareas de codificación y agénticas.
- Entrada
- texto imagen $2/M
- Salida
- texto $10/M
- Lectura de caché
- $0.2/M
- Contexto
- 1M
- vs GPT-4o
- ~60% más barato
- Corte de conocimiento
- 2026-01
Benchmarks
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
El precio en contexto
Posición del precio entre 68 modelos comparables
La barra muestra dónde queda el precio de este modelo entre todos los modelos del mismo tipo en Synthorai. En cada extremo se nombra el más barato y el más caro. Son tarifas base; los descuentos por lote, región y escritura en caché están en la página de precios.
Especificaciones y límites
Tokens
| Ventana de contexto (especificación del proveedor) | 1.000.000 |
|---|---|
| Salida máxima (especificación del proveedor) | 128.000 |
| Corte de conocimiento | 2026-01 |
Caché de prompts
| Modo | explícito (requiere activación) |
|---|---|
| Prefijo mín. | 1024 |
| Duración | 5 min por defecto, 1 hora opcional |
| Coste de escritura | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
Razonamiento
| Parámetro del proveedor | thinking.type "adaptive" + output_config.effort |
|---|---|
| Valores admitidos | thinking.type adaptive · disabled; effort low · medium · high · xhigh · max; "enabled" returns 400 |
| Valor por defecto | pensamiento on (adaptive); effort high se aplica si la solicitud no indica nada |
| Se puede desactivar | Sí |
| Comportamiento del razonamiento | El pensamiento está activo sin necesidad de configuración, y thinking {type "disabled"} se acepta en cualquier nivel de esfuerzo, a diferencia de Opus 5; display es "omitted" por defecto; los bloques de pensamiento de los turnos anteriores se conservan en el contexto y se facturan como entrada. |
| Parámetro | reasoning_effort |
| Valores | minimal · low · medium · high parámetros que expone la pasarela; se aplica el mapeo del proveedor indicado arriba |
Modelo
| Modalidades | texto + imagen → texto |
|---|
- Precio estándar de $2/$10 por MTok (el precio de introducción pasó a ser el estándar)
- contexto de 1M
- pensamiento adaptativo activado por defecto
- nuevo tokenizador (~30% más tokens)
- los parámetros de muestreo no predeterminados devuelven 400
- sin Priority Tier
Un prompt, medido a través de la pasarela
Claude Sonnet 5 superado · 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.
salida 194 tok latencia 4.3 s
Cumplimiento de la instrucción (exactamente tres frases, se pueden contar), adaptación al público (registro de CFO) y la diferencia de facturación por razonamiento oculto que dejan ver los contadores de tokens de abajo.
Claude Sonnet 5 superado · 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. […]
salida 536 tok latencia 7.1 s
Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.
Claude Sonnet 5 superado · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11.5, "guidance": null } ```
salida 348 tok latencia 5.3 s
Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.
Claude Sonnet 5 superado · 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.
salida 259 tok latencia 4.8 s
Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.
Usa Claude Sonnet 5 en 30 segundos
Compatible con OpenAI: cambia el base_url y conserva tu SDK. 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(""));Acerca de Claude Sonnet 5
- Anthropic lo enmarca para la generación de código, el análisis de datos, la creación de contenido, la comprensión visual y el uso agéntico de herramientas, y como la opción para el trabajo que necesita más que Sonnet 4.6 sin pasar a un modelo de clase Opus.
- Incluye una ventana de contexto de 1M tokens por defecto, 128K de salida máxima, pensamiento adaptativo activado por defecto con control por nivel de esfuerzo, un nuevo tokenizador, entrada visual y el conjunto completo de herramientas de Claude; el precio de introducción de $2/$10 es ahora el precio estándar.
- La ventana de 1M es a la vez el valor por defecto y el máximo (no hay variante de contexto más pequeña), y el esfuerzo alcanza xhigh, que ningún otro modelo fuera de Opus ofrece, con medium descrito como aproximadamente comparable a Sonnet 4.6 con esfuerzo high.
- Tres cambios de comportamiento importan en la migración.
- El nuevo tokenizador produce alrededor de un 30% más de tokens para el mismo texto, lo que altera los recuentos de uso, los presupuestos de salida y el coste por solicitud sin ningún cambio de API.
- Los parámetros de muestreo distintos de los predeterminados ahora devuelven un error, una restricción vista antes solo en Opus 4.7 y posteriores.
- Y es el primer modelo de nivel Sonnet con salvaguardas de ciberseguridad en tiempo real, donde una solicitud rechazada regresa como una respuesta correcta que lleva un motivo de parada de rechazo en lugar de un error.
- En Synthorai, Claude Sonnet 5 responde en la misma API compatible con OpenAI que cualquier otro modelo del catálogo.
Preguntas frecuentes
¿Se puede probar gratis la API de Claude Sonnet 5?
Sí: las cuentas nuevas reciben 10 llamadas de prueba y hasta $1 de crédito gratuito, sin tarjeta. A $2/M de tokens de entrada, solo con ese crédito tienes para unas 62 solicitudes de ~8K tokens a Claude Sonnet 5.
¿En qué destaca Claude Sonnet 5?
Las mayores mejoras en tareas de codificación y agénticas; ventana de contexto de 1M tokens por defecto; actualización de capacidad de reemplazo directo desde Sonnet 4.6. En la sección «Acerca de» tienes la visión completa, según las notas de lanzamiento del propio proveedor.
¿Cuánto cuesta Claude Sonnet 5?
Claude Sonnet 5 cuesta $2 por millón de tokens de entrada y $10 por millón de tokens de salida en Synthorai. Es el precio de lista del proveedor, sin recargo de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.2/M.
¿Cuál es la ventana de contexto de Claude Sonnet 5?
Claude Sonnet 5 tiene una ventana de contexto de 1M tokens en Synthorai. Una sola respuesta puede tener hasta 128,000 tokens.
¿Claude Sonnet 5 admite caché de prompts?
Sí, pero hay que activarla: marca los prefijos estables con puntos de corte cache_control. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.2/M frente a $2/M sin caché; los prompts necesitan un prefijo estable de 1,024 tokens para entrar en caché (TTL 5 min por defecto, 1 hora opcional). Guía de caché de prompts →
¿Cómo obtengo acceso a Claude Sonnet 5?
Apunta el SDK de OpenAI que ya usas a base_url="https://synthorai.io/v1", pon model="claude-sonnet-5" y listo. Una sola clave API sirve para todos los modelos de la pasarela.
¿Cuál es la fecha de corte de conocimiento de Claude Sonnet 5?
La fecha de corte de conocimiento de Claude Sonnet 5 es 2026-01, según la documentación oficial del proveedor (a fecha de 2026-07-09).
Modelos relacionados
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Todos los valores de esta página están transcritos de la documentación del propio proveedor, enlazada arriba, e indican la fecha en que se comprobaron. Los precios se comparan con los de todo el catálogo; cuando los proveedores definen una especificación de forma distinta, se muestra el valor indicando la diferencia en lugar de llevarlo a un gráfico. Aquí no hay mediciones nuestras ni puntuaciones.