Claude Sonnet 5

claude-sonnet-5

Sonnet 5 是 Anthropic 最强大的 Sonnet 级模型，在编码、代理和专业工作方面具有前沿性能。它支持自适应思维，具有可选择的推理工作级别（低、中、高、最大和超高）、1M 令牌上下文窗口以及文本、图像和文件输入。 Sonnet 5 使用更新的标记器，并包括实时网络保护措施，可阻止某些高风险的双重用途活动。

上下文窗口1.0M

提供商Claude

创建时间2026/07/02

在线体验

定价

同一模型能力，多条服务通道；按延迟、稳定性与成本灵活选择。

价格单位：$ / 1M tokens

指定服务通道：在请求体加入 provider 字段，例如 "provider": { "channel": "direct" }。可选 direct / stable / economical；不传则使用默认通道。

直连通道

官方直连链路，适合需要原生体验与完整上下文的请求。

输入	输出	缓存命中	缓存写入
3.00/M	15.00/M	0.20/M	3.75/M

8 折优惠

优选通道

综合优选链路，兼顾可用性、速度与日常生产调用。

输入	输出	缓存命中	缓存写入
3.002.40/M	15.0012.00/M	0.200.16/M	3.753.00/M

介绍

输入

文本图像

输出

文本

Claude Sonnet 5 API：Sonnet 档位的前沿编码与智能体能力

Claude Sonnet 5 是 Anthropic 迄今最强的 Sonnet 级模型，在编码、智能体和专业工作上把 Sonnet 档位推到了接近 Opus 的水平。它默认开启自适应思考（adaptive thinking），支持从 low 到 max 的五档推理 Effort、100 万 token 上下文窗口，以及文本、图像和文件输入。

对于需要在质量、速度和成本之间取得平衡的生产工作负载，Sonnet 5 通常是比旗舰档位更划算的选择：它在大多数编码和智能体任务上接近 Opus 的表现，但吞吐更高、单位成本更低。

海鲸AI 同时提供 Anthropic 原生 Messages API 和 OpenAI 兼容接口，工具调用、思考控制、缓存与多模态输入均可直接使用。

获取 API 密钥 · 模型 ID：claude-sonnet-5

为什么选择 Claude Sonnet 5

Sonnet 档位的最强表现 —— 编码与智能体能力大幅超越 Sonnet 4.6，多数任务逼近 Opus 档位
自适应思考默认开启 —— 无需再手动配置思考预算，模型按任务复杂度自行分配推理深度
五档推理 Effort —— low / medium / high / xhigh / max，按任务难度精确控制智能与成本
100 万 token 上下文 —— 超长代码库、研究资料和多轮智能体轨迹一次装下
高分辨率视觉 —— 长边最高 2576 像素，图表、文档、界面截图的理解精度显著提升

核心能力

01 编码与长周期智能体

Sonnet 5 相对上一代最大的提升集中在编码和智能体任务上。它能理解跨文件依赖、完成多文件功能开发、执行仓库级重构，并在长链路工具调用中保持稳定。

多文件功能开发与仓库级重构
工具调用、结果验证与路径调整
比上一代更主动的自我验证循环

02 可调推理 Effort 与自适应思考

思考深度由模型按任务自行判断，你只需要给一个 Effort 档位。日常任务用 medium 省 token，硬骨头切到 xhigh 换更强的推理，延迟敏感的场景降到 low。

默认 high，兼顾质量与成本
xhigh 面向最难的编码与智能体任务
支持关闭思考以获得最低延迟

03 100 万 token 长上下文

在完整的 100 万 token 窗口内，指令遵循、工具调用和推理质量保持稳定，适合大型代码库分析、长文档问答和跨会话的智能体记忆。

超长代码库与文档集合处理
最高 128K 输出 token
长上下文下依然可靠的工具调用

04 视觉与文档理解

支持文本、图像和文件输入，长边最高 2576 像素的高分辨率视觉让图表转录、界面复刻、PDF 与技术图纸分析都更精确。

图表、表格与技术图纸解析
界面截图理解与前端视觉复刻
扫描件与复杂版式文档提取

最佳使用场景

场景	说明
生产级编码助手	高吞吐量的代码补全、重构与审查，成本低于旗舰档位
智能体工作流	多步骤工具调用、结果验证与自主执行
长文档分析	在 100 万 token 窗口内处理研究资料、合同和技术文档
多模态任务	图表读数、界面理解、扫描件信息提取
客服与对话产品	低 Effort 下延迟可控，质量仍显著优于上一代
批量处理管线	高并发下的抽取、分类与结构化输出

Claude Sonnet 5 与 Claude Opus 4.8、Sonnet 4.6 的差异

能力	Claude Sonnet 5	Claude Sonnet 4.6	Claude Opus 4.8
模型 ID	`claude-sonnet-5`	`claude-sonnet-4-6`	`claude-opus-4-8`
定位	速度与智能的最佳平衡	上一代均衡档	旗舰长周期智能体
上下文窗口	100 万 token	100 万 token	100 万 token
最大输出	128K token	128K token	128K token
思考模式	自适应，默认开启	自适应，需显式开启	自适应，需显式开启
Effort 档位	low → max（含 xhigh）	low → max	low → max
视觉分辨率	高分辨率（2576px）	标准（1568px）	高分辨率（2576px）

具体计费以页面上方的实时价格卡片为准。

如何使用 Claude Sonnet 5 API

1. 创建海鲸AI API 密钥 在控制台生成密钥并充值。

2. 选择调用方式 Anthropic 原生能力（thinking、cache_control、anthropic-beta）走 /v1/messages；已有 OpenAI SDK 的项目直接用 /v1/chat/completions。

3. 发起请求

curl -X POST https://api.haijingai.com/v1/messages \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-5",
    "max_tokens": 16000,
    "thinking": {"type": "adaptive"},
    "output_config": {"effort": "high"},
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "梳理这个仓库的模块依赖，指出循环依赖并给出拆解方案。"}
    ]
  }'

常见问题

Claude Sonnet 5 和 Sonnet 4.6 差在哪？ 编码和智能体能力有实质性提升，自适应思考改为默认开启，新增 xhigh Effort 档位，并首次在 Sonnet 档位支持高分辨率视觉。

什么时候该选 Opus 而不是 Sonnet 5？ 需要最长周期的自主执行、最深的推理或最高的一次性交付质量时选 Opus 档位；绝大多数生产编码、分析和智能体工作 Sonnet 5 已经够用且更划算。

Effort 应该怎么设？ 默认 high；最难的编码与智能体任务用 xhigh；成本敏感的批量任务用 medium；分类、抽取这类简单任务用 low。

支持多大上下文和输出？ 100 万 token 上下文窗口，单次最高 128K 输出 token。输出较大时建议使用流式传输。

思考内容能拿到吗？ 默认不返回思考正文。需要向用户展示推理过程时，把 thinking.display 设为 summarized 获取摘要。

支持哪些输入模态？ 文本、图像和文件。视觉长边最高 2576 像素，坐标与像素一一对应。

为什么选择海鲸AI 使用 Claude Sonnet 5 API

双接口接入 —— 原生 Messages API 与 OpenAI 兼容接口任选，迁移成本极低
完整能力透传 —— 思考控制、Effort、提示缓存、工具调用、多模态输入全部可用
统一账单与用量 —— 与其他模型共用一套密钥和计费，成本一目了然
稳定的国内直连 —— 无需自建代理，延迟与可用性由平台侧保障

API

API 接入信息

Model ID在推理接口中指定模型

claude-sonnet-5

API Key推理接口的 Bearer Token（鉴权令牌）

前往 API Key 管理

Base URL兼容 OpenAI 协议 · /chat/completions

https://api.haijingai.com/v2/

provider 可选指定服务通道，不传则由系统选择默认通道

"provider": { "channel": "direct" }

claude-sonnet-5 接入示例

海鲸AI 兼容 OpenAI 接口协议，可直接使用 OpenAI SDK 或 HTTP 请求接入，默认开启流式输出。

cURLPythonNode.js

curl https://api.haijingai.com/v2/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-5",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
      {"role": "user", "content": "你好！"}
    ],
    "provider": { "channel": "direct" },
    "stream": true
  }'
# provider 为可选字段，删除该行即使用默认通道

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.haijingai.com/v2",
    api_key="<API_KEY>",
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
        {"role": "user", "content": "你好！"},
    ],
    stream=True,
    # 可选：指定服务通道，不传则使用默认通道
    extra_body={"provider": {"channel": "direct"}},
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

import OpenAI from 'openai'

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.haijingai.com/v2',
  apiKey: '<API_KEY>',
})

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: 'claude-sonnet-5',
  messages: [
    { role: 'system', content: '你是一个有帮助的助手。' },
    { role: 'user', content: '你好！' },
  ],
  stream: true,
  // 可选：指定服务通道，不传则使用默认通道
  // @ts-expect-error provider 为海鲸AI 扩展字段，不在 OpenAI SDK 类型定义内
  provider: { channel: 'direct' },
})

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? '')
}