| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Éditeur | Anthropic[1][3] |
| Identifiant du modèle dans l'API | claude[2]-sonnet-4-5 |
| Prix de l'API par 1M de tokens | $3 en entrée, $15 en sortie |
D'après l'article de lancement d'Anthropic ; les chiffres des graphiques sont lus sur son image de benchmarks, et l'article n'indique ni fenêtre de contexte ni sortie maximale. · source
Estimate from the version's published specs, benchmarks and reviews, 0-5; scores are only comparable within one criteria year. Scored as launched (Claude Sonnet 4.5, 29 Sep 2025): 200K-token standard window (Anthropic's model page: 200K; a 1M-token configuration existed as a beta, used by Cognition and noted on the launch post, so scored at the standard 200K); price $3 in / $15 out per 1M tokens = $6 blended at 3:1; text and image input. Anthropic: SWE-bench Verified 77.2%, OSWorld 61.4%; its Terminal-Bench figure (Terminus 2 harness) is not Terminal-Bench 4.0, so coding is null. Reasoning null: AA's current page re-scores 4.5 Sonnet on index v4.1 and no launch-version score was opened. Speed null (no tokens/s). Reviews: Willison (preview access), Zvi, CodeRabbit (code-review benchmark), Cognition (vendor, real agent rebuild), Every (writing tests).[1]
My initial impressions were that it felt like a better model for code than GPT-5-Codex, which has been my preferred coding model since it launched a few weeks ago
My tentative evaluation is a qualified yes. This is likely a big leap in some ways. If I had to pick one 'best coding model in the world' right now it would be Sonnet 4.5.
Sonnet 4.5 gets you close to Opus-level performance at a fraction of the price, making it a pragmatic sweet spot for teams reviewing code at scale.
With Sonnet 4.5, we're seeing the biggest leap since Sonnet 3.6 (the model that was used with Devin's GA): planning performance is up 18%, end-to-end eval scores up 12%, and multi-hour sessions are dramatically faster and more reliable.
Then Anthropic dropped Sonnet 4.5, and within 48 hours my workflow collapsed from two chat interfaces into one.
| Claude Sonnet 4.5 is probably the "best coding model in the world" (at least for now) · 29 sept. 2025 | 0.80 |
|---|---|
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Photos de lecteurs, distinctes des médias sourcés du pin. Notez ce que vous avez mangé ou vu et, sur un pin de restaurant, identifiez les plats directement sur votre photo.
La première entrée est toujours la source de l’épingle. La confiance globale est une moyenne pondérée de la fermeté avec laquelle chaque référence étaye les heures de début et de fin retenues ci-dessus ; une référence compte moitié moins pour chaque tranche de 180 jours d’ancienneté par rapport à la plus récente.
L'article est daté du « 29 septembre 2025 » et indique : « Claude[2] Sonnet 4.5 est disponible partout dès aujourd'hui » ; la page de documentation du modèle indique « Sorti le 29 septembre 2025 » et TechCrunch[4] rapporte le lancement « Lundi ».
Anthropic's[1][3] model page: claude-sonnet-4-5-20250929, 200K context window, 64K max output, $3/$15 per million tokens, extended thinking, text and images in, a January 2025 reliable knowledge cutoff, "Released September 29, 2025".
Anthropic's[1] system card for Claude[2] Sonnet 4.5, "a new hybrid reasoning large language model" (September 2025), with the alignment and safety evaluations behind its ASL-3 release.
TechCrunch, 2025-09-29: "On Monday, Anthropic[1][3] launched a new frontier model called Claude[2] Sonnet 4.5" at Sonnet 4's $3/$15; researcher David Hershey saw it code autonomously for up to 30 hours; it arrives less than two months after Claude Opus 4.1.
CNBC, 2025-09-29: available to all users from the $183 billion startup; Mike Krieger says it will be the default and recommends it for "basically every use case"; it runs autonomously for 30 hours against Opus 4's seven.
Il manque quelque chose ou une erreur s'est glissée ? Dites-le avec vos mots : un lien qui étaye cette épingle, une autre date de début ou de fin et pourquoi, ou une information absente ou erronée. L'IA la vérifie au regard des sources de l'épingle, en cherche de meilleures et ajoute toute page qui vous donne raison. Les sources de l'épingle restent celles qui comptent le plus. L'IA regarde aussi les images : une image qui montre autre chose, ou qui le montre mal, passe en dernier ou est remplacée.
Titre original: Claude Sonnet 4.5 Released
| Benchmark | Claude Sonnet 4.5 | Claude Opus 4.1 | Claude Sonnet 4 | GPT-5 | Gemini 2.5 Pro |
|---|---|---|---|---|---|
| Codage agentique (SWE-bench Verified) | 77.2% / 82.0% with parallel test-time compute | 74.5% / 79.4% with parallel test-time compute | 72.7% / 80.2% with parallel test-time compute | 72.8% (GPT-5) / 74.5% (GPT-5-Codex) | 67.2% |
| Codage agentique en terminal (Terminal-Bench) | 50.0% | 46.5% | 36.4% | 43.8% | 25.3% |
| Utilisation agentique d'outils (τ2-bench), vente au détail | 86.2% | 86.8% | 83.8% | 81.1% | — |
| Utilisation agentique d'outils (τ2-bench), compagnie aérienne | 70.0% | 63.0% | 63.0% | 62.6% | — |
| Utilisation agentique d'outils (τ2-bench), télécoms | 98.0% | 71.5% | 49.6% | 96.7% | — |
| Utilisation d'ordinateur (OSWorld) | 61.4% | 44.4% | 42.2% | — | — |
| Compétition de mathématiques de niveau lycée (AIME 2025) | 100% (python) / 87.0% (no tools) | 78.0% | 70.5% | 99.6% (python) / 94.6% (no tools) | 88.0% |
| Raisonnement de niveau doctorat (GPQA Diamond) | 83.4% | 81.0% | 76.1% | 85.7% | 86.4% |
| Questions-réponses multilingues (MMMLU) | 89.1% | 89.5% | 86.5% | 89.4% | — |
| Raisonnement visuel (MMMU validation) | 77.8% | 77.1% | 74.4% | 84.2% | 82.0% |
| Analyse financière (Finance Agent) | 55.3% | 50.9% | 44.5% | 46.9% | 29.4% |