Claude Sonnet 5.5: в 7 раз эффективнее в коде — на 30% быстрее и дешевле daily

В мире ИИ, где каждое обновление обещает больше, Anthropic выпустила Claude Sonnet 5.5. Модель не просто стала на 30% быстрее и до 30% экономичнее, но и демонстрирует семикратный скачок в способности к самостоятельному кодированию. Это делает её более и экономичным инструментом для разработчиков.

Claude Sonnet 5.5 улучшает производительность в задачах, требующих автономности и кодирования. На бенчмарке Terminal-Bench 4.0 (оценка агентского кодирования) модель набрала 70,6%, тогда как предыдущая Sonnet 5 показывала лишь 10,3%. Anthropic позиционирует её как инструмент для решения повседневных задач, исправления ошибок и создания документов, а также выделяет её способности к дизайну.

Модель предлагает существенные улучшения в эффективности: она работает на 30% быстрее и снижает общую стоимость выполнения задач до 30% по сравнению с Sonnet 5. При этом цены за токены остаются на уровне $2 за 1 миллион входных и $10 за 1 миллион выходных. Контекстное окно составляет 1 миллион токенов, а максимальный объем вывода — 128 тысяч токенов. Чтение из кэша стоит $0.20 за 1 миллион токенов.

Для разработчиков, использующих API, важно учесть несколько критических изменений:

• Отключение предварительного мышления теперь требует настройки thinking: {"type": "between_tools"} вместо "disabled".
• Принудительное использование инструментов (типы tool_choice any и tool) теперь возвращает ошибку 400.
• Блоки мышления привязаны к конкретной модели и разговору, что означает, что блоки, созданные Sonnet 5.5, работают только в той учётной записи, которая их произвела, или в связанной.
• Инструмент computer_20251124 не поддерживается на Claude API и Google Cloud.
• Инструмент advisor отклоняет Claude Opus 4.8, Claude Opus 4.7 и Claude Sonnet 5 в качестве советников.

Claude Sonnet 5.5 позиционируется как более быстрый и экономичный партнер для Claude Opus 5.5, ориентированный на повседневные, хорошо очерченные задачи, где скорость и стоимость критичны. Однако Anthropic не предоставила подробностей о том, как именно удалось добиться такого драматического улучшения в агентском кодировании и что конкретно изменилось в архитектуре модели для достижения этих показателей.