Anthropic

Claude Sonnet 4.6

Тип
языковая модель
Контекст
1 000K токенов
Максимум на выходе
64K
Вышла
17 февраля 2026
Знания до
август 2025
Строка для API
anthropic/claude-sonnet-4-6

Цены по поставщикам

Поставщик Вход, $ за 1M Выход, $ за 1M В наших данных с
xpersona $0,9 $5,55 31 июл 2026
Kilo Code stealth/claude-sonnet-4.6 $2,4 $12 31 июл 2026
Poe $2,6 $13 31 июл 2026
NanoGPT $2,992 $14,994 31 июл 2026
daoxe $3 $15 31 июл 2026
neon $3 $15 31 июл 2026
frogbot $3 $15 31 июл 2026
auriko $3 $15 31 июл 2026
google-vertex-anthropic $3 $15 31 июл 2026
routing-run $3 $15 31 июл 2026
freemodel $3 $15 31 июл 2026
perplexity-agent $3 $15 31 июл 2026
modelis $3 $15 2 авг 2026
302.AI $3 $15 31 июл 2026
AIHubMix $3 $15 31 июл 2026
Abacus.AI $3 $15 31 июл 2026
Amazon Bedrock anthropic.claude-sonnet-4-6 $3 $15 31 июл 2026
Anthropic $3 $15 31 июл 2026
Cloudflare AI Gateway $3 $15 31 июл 2026
CrossModel $3 $15 31 июл 2026
Databricks $3 $15 31 июл 2026
DigitalOcean Gradient AI $3 $15 1 авг 2026
FastRouter $3 $15 31 июл 2026
GMI Cloud $3 $15 31 июл 2026
GitHub Copilot $3 $15 31 июл 2026
Google Vertex AI $3 $15 31 июл 2026
Kilo Code anthropic/claude-sonnet-4.6 $3 $15 31 июл 2026
LLM Gateway $3 $15 31 июл 2026
Merge Gateway $3 $15 31 июл 2026
Microsoft Foundry $3 $15 31 июл 2026
NEAR AI $3 $15 31 июл 2026
OpenCode Zen $3 $15 31 июл 2026
OpenRouter $3 $15 31 июл 2026
OrcaRouter $3 $15 31 июл 2026
Pioneer $3 $15 31 июл 2026
Requesty $3 $15 31 июл 2026
SAP AI Core $3 $15 1 авг 2026
Snowflake $3 $15 31 июл 2026
Vercel $3 $15 31 июл 2026
ZenMux $3 $15 31 июл 2026
Amazon Bedrock au.anthropic.claude-sonnet-4-6 $3,3 $16,5 31 июл 2026
Cortecs $3,59 $17,92 1 авг 2026
Venice AI $3,6 $18 31 июл 2026

Показан только базовый тариф и только потокенные цены. Батчевые, льготные и кэшированные ставки, а также цены за изображение или секунду видео в эту таблицу не идут: их нельзя ставить в одну колонку с ценой за миллион токенов.

Один поставщик встречается несколько раз, если продаёт эту модель под разными идентификаторами и по разной цене — например, в разной точности весов. Идентификатор указан рядом с названием. Одинаковые предложения, пришедшие из двух источников под разными написаниями, сведены в одну строку.

Дата в последней колонке — день, когда эта цена впервые попала в наш сбор. Цена может быть и старше: до этого дня мы её просто не записывали. Меняться она с тех пор не меняла — иначе на её месте стояла бы новая строка с новой датой.

Результаты замеров

Набор задач Результат Условия прогона Кто измерил
Arena Score, веб-разработка 1 522,64 1 517–1 528
Arena Score, программирование 1 502,48 1 497–1 508
Arena Score, экспертные вопросы 1 501,16 1 492–1 510
Arena Score, сложные запросы 1 484,55 1 480–1 489
Arena Score, длинные запросы 1 480,85 1 475–1 486
Arena Score, следование инструкции 1 477,49 1 472–1 483
Arena Score на английском языке 1 473,19 1 468–1 478
Arena Score на французском языке 1 464,7 1 449–1 481
Arena Score, многоходовый диалог 1 463,39 1 457–1 470
Arena Score на испанском языке 1 462,54 1 447–1 478
Arena Score, математика 1 461,43 1 450–1 472
Arena Score, общий зачёт 1 457,32 1 454–1 461
Arena Score на русском языке 1 438,4 1 430–1 447
Arena Score, творческий текст 1 438,07 1 431–1 445
Arena Score, понимание схем 1 306,39 1 297–1 315
Arena Score, распознавание текста на изображении 1 295,17 1 289–1 302
Arena Score, работа с изображениями 1 281,47 1 275–1 288
ARC-AGI — обобщение на новых закономерностях 86,5 % усилие: high · с подобранной обвязкой
Mock AIME 2024–2025 — олимпиадные задачи 85,78 % усилие: high · с подобранной обвязкой Epoch evaluations
GPQA Diamond — вопросы уровня аспирантуры 83,17 % усилие: high · с подобранной обвязкой Epoch evaluations
SWE-bench Verified — исправление ошибок в репозиториях 75,21 % · с подобранной обвязкой Epoch evaluations
OSWorld — работа в операционной системе, первая версия 72,1 % · с подобранной обвязкой OS World Website
WeirdML — необычные задачи машинного обучения 66,07 % усилие: medium WeirdML Leaderboard
ARC-AGI-2 60,42 % усилие: high
DeepResearch Bench — глубокий поиск 54,87 % усилие: high https://drb.futuresearch.ai/#drb самоотчёт
Terminal-Bench — работа в командной строке 53,4 % · с подобранной обвязкой https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0
CursorBench — правки в редакторе 49 % усилие: max https://cursor.com/cursorbench
SimpleQA Verified — фактическая точность 29 % бюджет размышления: 32K Epoch evaluations
APEX-Agents 23,7 % усилие: high
OSWorld 2.0 — работа в операционной системе 9,3 % усилие: medium https://osworld-v2.xlang.ai/ самоотчёт
Шахматные задачи 8,46 % усилие: high Epoch evaluations
CritPt — задачи по физике 3,14 % усилие: max
Arena Score, агентские задачи 0,03 0–0