Claude Sonnet 5 est la nouvelle génération de la famille Sonnet d'Anthropic (« la meilleure combinaison de vitesse et d'intelligence »), positionnée comme une mise à niveau de capacités prête à l'emploi par rapport à Sonnet 4.6, avec les gains les plus importants sur le codage et les tâches agentiques.
- Entrée
- texte image $2/M
- Sortie
- texte $10/M
- Lecture de cache
- $0.2/M
- Contexte
- 1M
- vs GPT-4o
- ~60% moins cher
- Coupure des connaissances
- 2026-01
Benchmarks
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Le prix en perspective
Position du prix parmi 68 modèles comparables
La barre situe le prix de ce modèle parmi tous les modèles du même type sur Synthorai. Le moins cher et le plus cher sont nommés à chaque extrémité. Ce sont des tarifs de base ; les remises liées au batch, à la région et aux écritures de cache figurent sur la page des tarifs.
Spécifications et limites
Tokens
| Fenêtre de contexte (spécification du fournisseur) | 1 000 000 |
|---|---|
| Sortie max (spéc. fournisseur) | 128 000 |
| Coupure des connaissances | 2026-01 |
Mise en cache
| Mode | explicite (sur activation) |
|---|---|
| Préfixe min. | 1 024 |
| Durée de vie | 5 min par défaut, 1 heure en option |
| Coût d'écriture | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
Réflexion
| Paramètre du fournisseur | thinking.type "adaptive" + output_config.effort |
|---|---|
| Valeurs acceptées | thinking.type adaptive · disabled; effort low · medium · high · xhigh · max; "enabled" returns 400 |
| Valeur par défaut | réflexion activée (adaptive) ; effort high appliquée si la requête ne précise rien |
| Désactivable | Oui |
| Comportement de la réflexion | La réflexion est active sans aucune configuration, et thinking {type « disabled »} est accepté à tout niveau d'effort, contrairement à Opus 5 ; display vaut « omitted » par défaut ; les blocs de réflexion des tours précédents sont conservés dans le contexte et facturés en entrée. |
| Paramètre | reasoning_effort |
| Valeurs | minimal · low · medium · high paramètres exposés par la passerelle ; la correspondance avec ceux du fournisseur, ci-dessus, s'applique |
Modèle
| Modalités | texte + image → texte |
|---|
- Tarification standard à 2 $/10 $ par MTok (le tarif de lancement est devenu le tarif standard)
- contexte de 1M
- réflexion adaptative activée par défaut
- nouveau tokenizer (~30 % de tokens en plus)
- les paramètres d'échantillonnage non par défaut renvoient 400
- pas de Priority Tier
Un prompt, mesuré via la passerelle
Claude Sonnet 5 réussi · 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.
sortie 194 tok latence 4.3 s
Le respect de la consigne (exactement trois phrases, ça se compte), l'adaptation au public visé (le registre d'un directeur financier) et l'écart de facturation dû à la réflexion masquée, que révèlent les compteurs de tokens ci-dessous.
Claude Sonnet 5 réussi · 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. […]
sortie 536 tok latence 7.1 s
La justesse réelle du correctif (il s'exécute), la densité de l'explication et l'économie de tokens sur une tâche bien délimitée.
Claude Sonnet 5 réussi · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11.5, "guidance": null } ```
sortie 348 tok latence 5.3 s
Le respect du schéma (aucun champ inventé), la tentation d'halluciner (le texte indique que la guidance n'est pas communiquée) et les différences entre les mécanismes de sortie structurée.
Claude Sonnet 5 réussi · 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.
sortie 259 tok latence 4.8 s
Le respect des contraintes (nombre de mots, liste de mots interdits, une seule question), l'empreinte stylistique et la maîtrise de la longueur.
Utilisez Claude Sonnet 5 en 30 secondes
Compatible OpenAI : changez la base_url, gardez votre 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(""));À propos de Claude Sonnet 5
- Anthropic le destine à la génération de code, à l'analyse de données, à la création de contenu, à la compréhension visuelle et à l'utilisation agentique d'outils, et le présente comme l'option pour le travail qui demande plus que Sonnet 4.6 sans passer à un modèle de classe Opus.
- Il embarque par défaut une fenêtre de contexte de 1M de tokens, 128K en sortie maximale, la réflexion adaptative activée par défaut avec contrôle du niveau d'effort, un nouveau tokenizer, l'entrée visuelle et l'ensemble complet des outils de Claude ; le tarif de lancement de 2 $/10 $ est désormais le tarif standard.
- La fenêtre de 1M est à la fois la valeur par défaut et le maximum (il n'existe pas de variante à contexte plus réduit), et l'effort atteint xhigh, ce qu'aucun autre modèle non Opus ne propose, medium étant décrit comme à peu près comparable à Sonnet 4.6 à effort high.
- Trois changements de comportement comptent lors de la migration.
- Le nouveau tokenizer produit environ 30 % de tokens en plus pour le même texte, ce qui modifie les compteurs d'usage, les budgets de sortie et le coût par requête sans aucun changement d'API.
- Les paramètres d'échantillonnage non par défaut renvoient désormais une erreur, restriction auparavant réservée à Opus 4.7 et suivants.
- Et c'est le premier modèle du palier Sonnet doté de garde-fous de cybersécurité en temps réel, où une requête refusée revient sous la forme d'une réponse réussie portant une raison d'arrêt de refus plutôt que d'une erreur.
- Sur Synthorai, Claude Sonnet 5 répond sur la même API compatible OpenAI que tout autre modèle du catalogue.
FAQ
Peut-on essayer l'API Claude Sonnet 5 gratuitement ?
Oui : les nouveaux comptes reçoivent 10 appels d'essai et jusqu'à $1 de crédit gratuit, sans carte bancaire. À $2/M de tokens en entrée, ce crédit couvre à lui seul environ 62 requêtes de ~8K tokens sur Claude Sonnet 5.
Quels sont les points forts de Claude Sonnet 5 ?
Gains les plus importants sur le codage et les tâches agentiques ; fenêtre de contexte de 1M de tokens par défaut ; mise à niveau de capacités prête à l'emploi depuis Sonnet 4.6. La section À propos en donne un aperçu complet, tiré des notes de version du fournisseur.
Combien coûte Claude Sonnet 5 ?
Sur Synthorai, Claude Sonnet 5 coûte $2 par million de tokens en entrée et $10 par million de tokens en sortie, soit le tarif public du fournisseur, sans majoration de plateforme. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.2/M.
Quelle est la fenêtre de contexte de Claude Sonnet 5 ?
Claude Sonnet 5 dispose d'une fenêtre de contexte de 1M tokens sur Synthorai. Une réponse peut compter jusqu'à 128,000 tokens.
Claude Sonnet 5 prend-il en charge la mise en cache des prompts ?
Oui, sur activation : marquez les préfixes stables avec des points d'arrêt cache_control. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.2/M contre $2/M hors cache ; les prompts doivent avoir un préfixe stable de 1,024 tokens pour être mis en cache (TTL 5 min par défaut, 1 heure en option). Guide de mise en cache des prompts →
Comment obtenir l'accès à Claude Sonnet 5 ?
Dans votre SDK OpenAI actuel, indiquez base_url="https://synthorai.io/v1" et model="claude-sonnet-5", et c'est tout. Une seule clé API donne accès à tous les modèles de la passerelle.
Quelle est la date de coupure des connaissances de Claude Sonnet 5 ?
Date de coupure des connaissances de Claude Sonnet 5 : 2026-01, selon la documentation officielle du fournisseur (au 2026-07-09).
Modèles associés
Comparer
Chaque valeur de cette page est reprise de la documentation du fournisseur (lien ci-dessus) et porte la date de sa vérification. Les prix sont comparés à l'échelle du catalogue. Quand les fournisseurs ne définissent pas une spécification de la même façon, la différence est signalée et la valeur n'est pas mise en graphique. Nous ne mesurons rien ici et nous n'attribuons aucune note.