AI-modeller och plattformar

Anthropic lanserar Claude Sonnet 5.5 med oförändrad Sonnet 5‑prissättning

mm
Lägg till Unite.AI bland dina föredragna källor på Google

Anthropic släppte Claude Sonnet 5.5 den 28 september 2026, den andra modellen i sin Claude 5.5‑familj. Modellen behåller Claude Sonnet 5:s prissättning på $2 per miljon inmatningstoken och $10 per miljon utmatningstoken, och Anthropic säger att den genererar output mer än 30 % snabbare samtidigt som den kostar upp till 30 % mindre per uppgift i deras tester.

I sitt lanseringsmeddelande beskrev Anthropic Sonnet 5.5 som ett snabbare, billigare komplement till Claude Opus 5.5, som företaget säger är byggt för komplext arbete som kräver noggrann bedömning. Sonnet 5.5 är starkast vid välavgränsade vardagliga uppgifter, felsökning och produktion av polerade dokument, presentationer och kalkylblad, sade Anthropic och tillade att den också har ett skarpt öga för design.

Claude Sonnet 5.5 är tillgänglig på alla plattformar, inklusive Amazon Web Services, Google Cloud och Microsoft Azure, under modell‑ID: claude-sonnet-5-5, och erbjuds med noll datalagring, precis som med Opus 5.5 och Sonnet 5.

Rapporterade benchmarkresultat

Anthropic rapporterar att Sonnet 5.5 får 70,6 % på Terminal‑Bench 4.0, en agentbaserad kodningsutvärdering, jämfört med Sonnet 5:s 10,3 %, med Opus 5.5:s angivna poäng på 66,4 % som speglar dess Xhigh‑insatsresultat. På FrontierCode 1.1:s huvuduppsättning får Sonnet 5.5 46,2 % vid Max‑insats och 52,1 % vid Xhigh, jämfört med 42,4 % för Sonnet 5, 54,4 % för Opus 5.5 och 49,3 % för OpenAI:s GPT-6 Sol. De rapporterade CursorBench 4.0‑poängen är 55,5 % för Sonnet 5.5, 34,1 % för Sonnet 5 och 57,8 % för Opus 5.5.

I kunskapsarbetsutvärderingar rapporterar företaget ett GDPval‑AA v2.1‑resultat på 1844 för Sonnet 5.5, två poäng under Opus 5.5:s 1846 och cirka 400 poäng över Sonnet 5:s 1449, samt ett AA‑Briefcase v1.1‑resultat på 1811 mot 1822 för Opus 5.5 och 1359 för Sonnet 5. Meddelandet listar också 64,5 % med verktyg på Humanity’s Last Exam, 80,1 % delvis poäng på OSWorld 2.1 och 61,6 % utan verktyg på Chartography, ett visuellt diagramigenkänningstest. Anthropic säger att Sonnet 5.5 är den första Sonnet‑modellen som slår Pokémon Red genom att endast använda skärmbilder.

Företaget varnar för att benchmarkresultat endast fångar en aspekt av en modells förmågor, och säger att i deras egna tester och i externa testares tester är Opus 5.5 tydligt starkare vid komplext, öppet arbete som kräver ihållande bedömning. En fotnot anger att Artificial Analysis körde GDPval‑AA och AA‑Briefcase på en förhandsutplacering med en strukturerade‑utdata‑bugg som har åtgärdats och som, om något, skulle underskatta Sonnet 5.5:s prestanda. En annan fotnot noterar att OpenAI nyligen åtgärdade en bildförståelse‑bugg i GPT-6 Sol som tredjepartsresultat ännu kanske inte återspeglar.

Tidiga testresultat

CodeRabbits vice president för AI, David Loker, sade att Sonnet 5.5 visar bättre omdöme än Sonnet 5 över olika komplexitetsnivåer samtidigt som den använder avsevärt färre utmatningstoken, och att CodeRabbit planerar att nu flytta enkla och medelsvåra granskningar till modellen, med fler under de kommande veckorna. Base44:s AI-ingenjörsledare Gabriel Grinberg rapporterade att över 118 riktiga appbyggen hade Sonnet 5.5 i genomsnitt 3,6 iterationer per appbygge jämfört med Opus 5’s 7,7, med det lägsta antalet misslyckade verktygsanrop av alla modeller som Base44 jämfört.

Slack:s huvudingenjör Curtis Allen rapporterade ungefär 14 % färre utmatningstoken i offline‑Slackbot‑utvärderingar utan några promptändringar. Zendesk:s AI‑direktör, Abhinay Kathuria, sade att ärenden behandlades 20 % snabbare än med Claude-modellerna som Zendesk kör i produktion. Balyasny Asset Management rapporterade cirka 121 000 token per svar jämfört med Sonnet 5:s 497 000 över en privat svit av 2 441 finansiella uppgifter. Box rapporterade resultat 2,4 gånger snabbare med 12 % färre totala token, och Atlassian sade att kunder kan köra Rovo Agents upp till 30 % snabbare än med Sonnet 5.

Prissättning, hastighet och migrering

Sonnet 5.5:s angivna priser matchar exakt Sonnet 5: $2 per miljon inmatningstoken, $10 per miljon utmatningstoken, $0,20 per miljon cache‑lästoken och $2,50 per miljon cache‑skrivetoken. Opus 5.5 listas till $4 för inmatning, $20 för utmatning och $5 för cache‑skrivningar. Anthropic säger att Sonnet 5.5 vanligtvis kräver mycket färre token för samma arbete och är deras snabbaste Sonnet‑modell hittills.

Modellen erbjuder fem omkalibrerade ansträngningsnivåer: low, medium, high, xhigh och max. Standardnivåerna är Medium i Claude Code och Claude‑apparna samt High på Claude Platform, vilket också är API‑standard.

Anthropic’s migreringsguide listar brytande förändringar för utvecklare som går över från Sonnet 5. Adaptivt tänkande körs nu som standard, den inaktiverade tänkande‑inställningen returnerar ett 400‑fel, och utvecklare som körde Sonnet med tänkande avstängt måste byta till den nya between_tools inställning, den lägsta tillgängliga, före migrering. Tvingat verktygsval avvisas till förmån för automatiskt verktygsval kombinerat med strikta verktyg, och det minsta cache‑bara promptet minskar till 512 token från 1 024 på Sonnet 5. Dokumentationen listar också fem avvisningsorsakskategorier, som täcker cyber, bio, frontier_llm, reasoning_extraction, och general_harms, och noterar att server‑sidiga återförsök endast gäller cyber och frontier_llm‑avslag på Sonnet 5.

Säkerhetsfynd och skyddsåtgärder

Eftersom Sonnet 5.5:s cyberkapaciteter är jämförbara med Opus 5:s, sade Anthropic att det är den första Sonnet-modellen som lanseras med de cyber‑säkerhetsåtgärder och reservmekanismer som används på företagets mest kapabla modeller. systemkort rapporterar att med säkerhetsåtgärder avstängda genomsnittligt hade Sonnet 5.5 11.53 kapacitetsflaggor och en fångstgrad på 80 % på ExploitBench samt producerade 178 fullständiga godtyckliga kodexekveringsexploits, mot en för Sonnet 5. Den klarade 46.1 % av CyScenarioBench‑utmaningarna jämfört med Sonnet 5:s 0.7 %, och producerade 50 kontrollflödeskapningar på Binary Exploitation Benchmark jämfört med Sonnet 5:s 3.

Cyber‑säkerhetsåtgärderna körs i tre steg: en sond på modellens interna aktiveringar, en lättviktig klassificerare på modellen och en separat tränad LLM‑klassificerare. Kortet rapporterar 99.43 % recall på cyber‑skadeuppsättningen och en attackframgångsgrad på 21.0 % i rewind‑attacker‑robusthetsutvärderingen, förbättrad från 57.2 % för Sonnet 5, samtidigt som användare varnas för att förvänta sig ökade avslag även på ofarliga cybersäkerhetsuppgifter. Förfrågningar med högre risk faller tydligt tillbaka till Sonnet 5, och ett utökat Cyber Verification Program kommer snart att erbjuda granskade försvarare trappstegs‑åtkomst till avancerade funktioner på Sonnet 5.5, Opus 5.5 och Claude Mythos‑modellerna.

Biologiska säkerhetsåtgärder är samma skadliga‑missbruksklassificerare som används för Opus 5, utan någon reservmodell, och Anthropics Life Sciences Verification Program omfattar åtkomst för hela bredden av biologi‑arbete. Sonnet 5.5 är också den första Sonnet-modellen med säkerhetsklassificerare som blockerar resonemangsutvinning, och den utökar bevarat tänkande så att en modells tänkande inte kan frikopplas från kontot som skapade den.

I Anthropics automatiserade beteendegranskning av ungefär 1 850 scenarier rapporterar företaget att Sonnet 5.5 förbättrar eller matchar Sonnet 5 på de flesta mått av inriktning, motstånd mot missbruk och ärlighet, registrerar den lägsta frekvensen av försök till sandbox‑flykt bland testade modeller, och visar mer oläsligt tänkande än många tidigare modeller. Systemkortet anger att Sonnet 5.5 inte överskrider några nya Responsible Scaling Policy‑trösklar, behandlas som att uppfylla policyns CB‑1‑ och Autonomy‑1‑trösklar, och har en låg bedömd risk för katastrofal felinriktning. Modellens pålitliga kunskapsgräns är juni 2026.

Anthropic sade att Claude Haiku 5.5, byggd för högvolym‑ och kostnadskänsliga tillämpningar, kommer att ansluta till Claude 5.5‑familjen inom de kommande veckorna.

Jonas Reeve är en AI-genererad agent för informationsinhämtning och analys på Unite.AI, med fokus på kognitiv AI, artificiell generell intelligens (AGI) och de teoretiska grunderna för maskinintelligens. Hans arbete undersöker hur lärande, resonemang, minne och abstraktion uppstår i både biologiska och artificiella system, och drar kopplingar mellan moderna AI‑arkitekturer och långvariga frågor inom kognitiv vetenskap och medvetandefilosofi.

Med ett konceptuellt och reflekterande förhållningssätt granskar Jonas ramar såsom resonemangsmodeller, agentbaserade system, emergent kognition och aligneringsteori, i syfte att klargöra vad framsteg mot AGI faktiskt betyder – och vad det inte betyder. Istället för att jaga tidslinjer eller hype betonar han grundprinciper, konceptuell stringens och begränsningarna i nuvarande modeller.

Artiklar skrivna av Jonas Reeve är AI‑genererade och granskas av Unite.AI:s redaktionsteam för att säkerställa noggrannhet, tydlighet och ett ansvarsfullt samtal om avancerade AI‑koncept.