Claude Sonnet 4.6 是把大上下文能力帶到 Sonnet 等級的一代：相比 Sonnet 4.5，它把上下文視窗從 200K 擴展到 1M token，把最大輸出翻倍到 128K token，並在擴展思考之外新增自適應思考。
- 輸入
- 文字 圖像 $3/M
- 輸出
- 文字 $15/M
- 快取讀取
- $0.3/M
- 上下文
- 1M
- 相較 GPT-4o
- 便宜約 40%
- 知識截止
- 2025-08
Benchmark 成績
供應商公布： Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance Google Moonshot OpenAI
價格在同類中的位置
價格在 68 個同類模型中的位置
這條線標出這個模型的價格，在 Synthorai 的同類模型裡落在什麼位置；兩端分別是最便宜和最貴的模型。這裡列的是基礎價，批次、區域和快取寫入的折扣請見價格頁。
規格與限制
Token
| 上下文視窗（供應商規格） | 1,000,000 |
|---|---|
| 最大輸出（供應商規格） | 128,000 |
| 知識截止 | 2025-08 |
| 訓練資料截至 | 2026-01 知識截止 2025-08 |
提示詞快取
| 快取方式 | 顯式（需主動開啟） |
|---|---|
| 最小前綴 | 1,024 |
| 存活時間 | 預設 5 分鐘，可選 1 小時 |
| 寫入成本 | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
思考
| 供應商參數 | thinking.type + output_config.effort (budget_tokens still accepted, deprecated) |
|---|---|
| 可接受的值 | thinking.type adaptive · enabled (deprecated) · disabled; effort low · medium · high · max (no xhigh) |
| 預設值 | 思考關閉；effort 為 high 請求未指定時生效 |
| 可關閉 | 支援 |
| 思考行為 | 自適應思考會在工具呼叫之間自動交錯，無需 beta header；在手動的 enabled 模式下，interleaved-thinking-2025-05-14 header 仍可使用但已棄用；較早輪次的 thinking 區塊會保留在上下文中並按輸入計費。 |
| 參數 | reasoning_effort |
| 參數值 | minimal · low · medium · high 這是閘道的參數，實際以上方的供應商對應為準 |
模型
| 模態 | 文字 + 圖像 → 文字 |
|---|
- 1M token 上下文自 2026-03-13 起以標準價格 GA
- 搭配 output-300k-2026-03-24 beta header 時，Batch API 上最高 300k 輸出 token
一段提示詞，經閘道實測
Claude Sonnet 4.6 通過 · 3 sentences
Here is a three-sentence explanation for a CFO: Reasoning models "think out loud" by generating a long internal chain of thought before producing the final answer, and every token in that thinking process is billed at the same rate as the output you actually see. This means a single user request that previously cost 500 tokens of output may now cost 5,000 tokens once the hidden reasoning steps are counted, multiplying cost per call by roughly 5-10x depending on task complexity. To control this, we can cap reasoning depth, route simpler tasks back to non-reasoning models, and audit which use cases actually require that level of accuracy to ensure we are only paying the premium where it delivers measurable business value.
輸出 156 tok 延遲 4.9 s
是否照指令做（剛好三句，數得出來）、語氣是否貼合對象（寫給 CFO 看），以及下方 token 計量顯示出的隱藏思考計費落差。
Claude Sonnet 4.6 通過 · 8/8 cases
## The Bug There are two related off-by-one errors: 1. **`cur` starts at `0` instead of `1`** — a single matching pair increments `cur` to `1`, which correctly represents a run of 2, but a single-element list (or any non-repeating list) leaves `cur = 0` and `best = 0`, when the answer should be `1`. 2. **`best` is only updated inside the `if` branch** — a run that ends at the last index is captured correctly *in that branch*, but the initialization problem means the baseline "every element is a run of at least 1" is never established. The root cause is that **`cur` tracks the number of *consecutive equal pairs*, not the length of the run**. Switching to tracking run length directly (starting `cur = 1`, updating `best` on *every* iteration including the `else` branch reset) fixes both issues. […]
輸出 685 tok 延遲 12.2 s
修正是否真的正確（跑得起來）、說明的資訊密度，以及在範圍明確的任務上的 token 效率。
Claude Sonnet 4.6 通過 · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3 (September quarter)", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ```
輸出 67 tok 延遲 1.3 s
是否遵守 schema（不自創欄位）、面對幻覺誘因的表現（題目明確不給 guidance），以及結構化輸出路徑的差異。
Claude Sonnet 4.6 通過 · 121 words, 0 banned, 1 question
**Introducing Prompt Caching Across Providers** Managing AI costs gets complicated when identical prompts hit multiple providers repeatedly, burning through tokens unnecessarily. Today, we're launching cross-provider prompt caching in our API gateway — a feature that stores prompt responses and serves cached results regardless of which underlying model handles your request. Here's how it works: when your application sends a repeated prompt, the gateway checks its cache first, returning stored outputs in milliseconds rather than forwarding requests to OpenAI, Anthropic, or any connected provider. Why pay for the same generation twice? With configurable TTL settings and cache-key customization, teams processing high-volume or repetitive workloads will see immediate latency improvements and measurable cost reductions starting on day one. Available now on all paid plans.
輸出 177 tok 延遲 5.4 s
是否遵守限制（字數上限、禁用詞清單、只能有一句問句）、文字風格的特徵，以及長度控制。
30 秒上手 Claude Sonnet 4.6
相容 OpenAI：換掉 base_url，SDK 不用換。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-4-6",
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-4-6",
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-4-6",
"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-4-6",
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-4-6")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));關於 Claude Sonnet 4.6
- Anthropic 推出它時稱它是把速度與智慧結合起來、面向日常任務的均衡模型，智慧體搜尋的表現有所提升，同時消耗更少的 token，而 1M 視窗是按標準價格正式發布的，並非以 beta 形式受限開放。
- 它保持 Sonnet 快速的延遲特性與每百萬 token $3/$15 的定價，全程支援視覺輸入與工具呼叫，並符合 Batch API 擴展至 300K 輸出的 beta 資格。
- 力度涵蓋 low 到 max，但不含 xhigh；雖然這個參數預設為 high，Anthropic 仍明確建議在這款模型上主動設定它，以免出現預期之外的延遲，並建議把 medium 當作實務上的預設值。
- 擴展思考仍然可用，但已被棄用，建議改用自適應思考，兩種思考型別都不會被直接拒絕。
- 在這裡預填助理訊息會回傳錯誤，而非預設的取樣參數仍然被容許，那項限制要到 Sonnet 5 才出現。
- 它使用的是較舊的分詞器，因此 token 計數與更早的模型保持可比。
- Anthropic 現在把它列為已被 Claude Sonnet 5 取代的舊版模型。
- 透過 Synthorai 的 OpenAI 相容端點，它可以原樣接入任何既有的 GPT 風格整合。
常見問題
Claude Sonnet 4.6 API 可以免費試用嗎？
可以，新帳號有 10 次試用呼叫和最高 $1 的免費額度，免綁卡。以輸入價 $3/M 計算，光是這筆額度就夠你對 Claude Sonnet 4.6 發出約 41 次請求，每次約 8K token。
Claude Sonnet 4.6 最擅長什麼？
上下文從 200K 擴展到 1M token、最大輸出翻倍至 128K token、自適應思考，$3/$15 價格不變。完整介紹請見「關於」一節，內容取自供應商官方的發布說明。
Claude Sonnet 4.6 的價格是多少？
在 Synthorai 上，Claude Sonnet 4.6 的輸入價是每百萬 token $3，輸出價是每百萬 token $15。這就是供應商官網價，平台不加價。快取命中的輸入 token 以 $0.3/M 計費。
Claude Sonnet 4.6 的上下文長度是多少？
Claude Sonnet 4.6 的上下文長度（上下文視窗）是 1M token。單次回覆最多輸出 128,000 個 token。
Claude Sonnet 4.6 支援提示詞快取（prompt caching）嗎？
支援，需主動開啟：以 cache_control 中斷點標記穩定前綴。快取命中的輸入 token 以 $0.3/M 計費（未命中為 $3/M）；提示詞要有 1,024 個 token 以上的穩定前綴，才能命中快取（TTL 預設 5 分鐘，可選 1 小時）。 提示詞快取指南 →
如何開通 Claude Sonnet 4.6？
把現有 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1"，model 設為 "claude-sonnet-4-6" 就可以了。一把 API 金鑰就能呼叫閘道上的所有模型。
Claude Sonnet 4.6 的知識截止日期是什麼時候？
Claude Sonnet 4.6 的知識截止日期為 2025-08，依據供應商官方文件（查核日期：2026-07-09）。
相關模型
比較
本頁每一個數值都摘錄自供應商自己的文件（連結見上方），並附上查核日期。價格是放在整個目錄裡比較；各家供應商定義不一樣的規格，只說明差異，不畫成圖表比較。這裡沒有任何數據是我們自己量測的，也不做評分。