Claude Sonnet 5 是 Anthropic Sonnet 家族的新一代（官方稱它是「速度與智慧的最佳組合」），定位為相對 Sonnet 4.6 的直接替換式能力升級，在編碼與智慧體任務上提升最大。
- 輸入
- 文字 影像 $2/M
- 輸出
- 文字 $10/M
- 快取讀取
- $0.2/M
- 上下文
- 1M
- 相較 GPT-4o
- 便宜約 60%
- 知識截止
- 2026-01
Benchmark 成績
廠商公布: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent
價格在同類中的位置
價格在 60 個同類模型中的位置
這條線顯示該模型的價格，在 Synthorai 上同類模型裡處於什麼位置。兩端標出了最便宜和最貴的那個。這裡是基礎價，批次、區域與快取寫入的折扣見價格頁。
規格與限制
Token
| 上下文視窗(廠商規格) | 1,000,000 |
|---|---|
| 最大輸出(廠商規格) | 128,000 |
| 知識截止 | 2026-01 |
提示詞快取
| 快取方式 | 顯式(需開啟) |
|---|---|
| 最低前綴 | 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
| 廠商參數 | thinking.type "adaptive" + output_config.effort |
|---|---|
| 可選值 | thinking.type adaptive · disabled; effort low · medium · high · xhigh · max; "enabled" returns 400 |
| 預設值 | 思考開啟（自適應）；effort 為 high 請求未指定時生效 |
| 可關閉 | 支援 |
| 思考行為 | 無需任何設定思考即為開啟，且與 Opus 5 不同，thinking {type "disabled"} 在任何 effort 等級下都被接受；display 預設為 omitted；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 |
| 取值 | minimal · low · medium · high 閘道側參數面——以上方廠商映射為準 |
模型
| 模態 | 文字 + 影像 → 文字 |
|---|
- 首發優惠價每百萬 token $2/$10，適用至 2026-08-31
- 1M 上下文
- 自適應思考預設開啟
- 新分詞器（token 數約多 30%）
- 非預設的取樣參數會回傳 400
- 無 Priority Tier
單一提示詞 — 經由閘道測量
Claude Sonnet 5 通過 · 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.
輸出 194 tok 延遲 4.3 s
指令遵循（恰好三句，可數）、受眾適配（面向 CFO 的語氣），以及下方 token 計量所暴露的隱藏思考計費缺口。
Claude Sonnet 5 通過 · 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. […]
輸出 536 tok 延遲 7.1 s
修復是否真的正確（可執行）、解釋的資訊密度，以及在一個邊界明確的任務上的 token 效率。
Claude Sonnet 5 通過 · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11.5, "guidance": null } ```
輸出 348 tok 延遲 5.3 s
schema 服從度（不臆造欄位）、幻覺壓力（guidance 明確被暫緩給出），以及結構化輸出路徑的差異。
Claude Sonnet 5 通過 · 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.
輸出 259 tok 延遲 4.8 s
約束服從度（字數預算、禁用詞表、唯一的那句問句）、文風指紋，以及長度控制。
30 秒用上 Claude Sonnet 5
OpenAI 相容:換掉 base_url,SDK 不用改。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(""));關於 Claude Sonnet 5
- Anthropic 把它框定於程式碼生成、資料分析、內容創作、視覺理解與智慧體工具呼叫，並把它當作在需要比 Sonnet 4.6 更多能力、卻又不必動用 Opus 級模型時的選項。
- 它預設提供 1M token 上下文視窗、128K 最大輸出、預設開啟並可按力度控制的自適應思考、新的分詞器、視覺輸入，以及完整的 Claude 工具集；首發優惠價適用到 2026 年 8 月 31 日。
- 1M 視窗既是預設值也是上限（沒有更小的上下文變體），而力度可達 xhigh，這是其他非 Opus 模型都沒有的，其中 medium 被描述為大致相當於 Sonnet 4.6 在 high 力度下的水準。
- 有三項行為變更在遷移時很重要。
- 新的分詞器對同一段文字會產生約多出 30% 的 token，這會在 API 完全不變的情況下改變用量計數、輸出預算與單次請求成本。
- 非預設的取樣參數現在會回傳錯誤，這項限制此前只在 Opus 4.7 及之後的模型上出現過。
- 而它也是第一款帶有即時網路安全防護的 Sonnet 等級模型，被拒絕的請求會以一次成功的回應回傳，其中帶有表示拒絕的停止原因，而不是回傳錯誤。
- 在 Synthorai 上，Claude Sonnet 5 與目錄中其他所有模型走同一個 OpenAI 相容 API。
常見問題
Claude Sonnet 5 API 可以免費試用嗎?
可以,新帳號可獲得 10 次試用呼叫和最高 $1 的免費額度,無需信用卡。以輸入 $2/M 計算,光是這筆額度就足以對 Claude Sonnet 5 發出約 62 次 ~8K token 的請求。
Claude Sonnet 5 最擅長什麼?
編碼與智慧體任務提升最大、預設 1M token 上下文視窗、從 Sonnet 4.6 直接替換升級。完整能力請見「關於」一節,內容取自廠商官方發布說明。
Claude Sonnet 5 的價格是多少?
在 Synthorai 上,Claude Sonnet 5 輸入 $2/百萬 token、輸出 $10/百萬 token,即廠商牌價,無平台加價。快取命中的輸入 token 以 $0.2/M 計費。
Claude Sonnet 5 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 $0.2/M 計費(未命中 $2/M);提示詞需有 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 5?
把現有 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1",model 設為 "claude-sonnet-5" 即可。一組 API key 通用閘道上的所有模型。
Claude Sonnet 5 的知識截止日期是什麼時候?
Claude Sonnet 5 的知識截止日期為 2026-01,依據廠商官方文件(資料核驗於 2026-07-09)。
相關模型
對比
本頁每個值都轉錄自廠商自己的文件(連結見上),並帶有核對日期。價格在全目錄範圍內比較;各廠商定義不同的規格值,只說明差異而不作圖表對比。此處沒有任何由我們測量的資料,也不做評分。