Claude Sonnet 4.6

Fiche modèle · Anthropic · claude-sonnet-4-6

Claude Sonnet 4.6 is a full upgrade of the model's skills across coding, computer use, long-context reasoning, agent planning, knowledge work, and design. Users preferred Sonnet 4.6 over Sonnet 4.5 approximately 70% of the time. First Sonnet-class model with 1M token context window (beta) and context compaction. Major improvement in computer use skills compared to prior Sonnet models. Default model on Free and Pro plans. Pricing: $3/$15 per million tokens (input/output).

Fiches modèles

Identité

Organisation	Anthropic
Pays	—
Famille	—
Type	llm
Date de sortie	2026-02-17
Licence	proprietary
Licence commerciale	non
Licence open source	non
Poids ouverts	non
Auto-hébergement (DGX Spark)	non — poids fermés
Modalités	audio\|image\|text\|video
Fenêtre de contexte	1 000 000
KV cache / token (Q8)	—
Paramètres totaux	—
Paramètres actifs (session)	≈ 107 B–130 B (estimation, confiance faible — https://unexcitedneurons.substack.com/p/estimating-the-size-of-claude-opus)
Source des paramètres actifs	https://unexcitedneurons.substack.com/p/estimating-the-size-of-claude-opus (estimation, confiance faible)
Curation des paramètres actifs	2026-10-25
Prix par session	6.00 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur)
Tokens / tâche (Data Players)	1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)	83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players	69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)	50.39 $ (est.)
Tokens d'entraînement	—
Coupure de connaissance	—
Créé le	2026-05-07T16:53:27.911945Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:04:34.513179Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/claude-sonnet-4-6

Tokens/tâche

IA Act — preuves fournisseur

ICA 46/100 · périmètre complet · seuil systémique inconnu

Critère	Note / 5	Poids
Documentation technique	1,2	5 %
Résumé des données d'entraînement	2,5	35 %
Conformité droit d'auteur	2,5	35 %
Code of Practice GPAI	2,5	20 %
Risque systémique	0,0	5 %

Curation : 2026-10-23.

IA Act

Prix par fournisseur

Prix

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : partiel — via AWS Bedrock (eurouter), Amazon Bedrock — Irlande (cortecs), Amazon Bedrock — Paris (cortecs), Google (cortecs).

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Fournisseur	Source	Souveraineté	Entrée (/M tok)	Sortie (/M tok)	Quantification	Contexte	Latence (s)	Débit (tok/s)	Statut
AWS Bedrock	eurouter	partiel	—	—	—	1 000 000	—	—	—
Amazon Bedrock — Irlande	cortecs	partiel	3.31 $	16.56 $	—	1 000 000	—	—	—
Amazon Bedrock — Paris	cortecs	partiel	3.31 $	16.56 $	—	1 000 000	—	—	—
Google	cortecs	partiel	3.22 $	16.06 $	—	1 000 000	—	—	—
Anthropic	llm-stats	non	3.00 $	15.00 $	—	—	0.40	42.0	active
DeepInfra	llm-stats	non	3.00 $	15.00 $	—	—	—	—	active

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Catégorie	Score
language	0.90
legal	0.10
long_context	0.40
math	0.70
multimodal	0.70
physics	0.90
reasoning	0.60
search	0.70
spatial_reasoning	0.60
finance	0.60
frontend_development	0.80
general	0.60
healthcare	0.20
agents	0.50
biology	0.90
chemistry	0.90
code	0.60
communication	0.90
tool_calling	0.80
vision	0.60

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
arc-agi-v2	reasoning	0.58	1.00	0.58	non	oui	2026-11-04T06:04:34.603709Z
browsecomp	reasoning	0.75	1.00	0.75	non	oui	2026-11-04T06:04:34.573218Z
deepswe-1.1	code	0.30	1.00	0.30	non	non	2026-11-04T06:04:34.663325Z
finance-agent	agents	0.63	1.00	0.63	non	oui	2026-11-04T06:04:34.593185Z
finance-agent-v2	agents	0.51	1.00	0.51	non	non	2026-11-04T06:04:34.632997Z
gpqa	reasoning	0.90	1.00	0.90	non	oui	2026-11-04T06:04:34.613076Z
humanity's-last-exam	reasoning	0.49	1.00	0.49	non	oui	2026-11-04T06:04:34.583259Z
legal-agent-benchmark	legal	0.05	1.00	0.05	non	non	2026-11-04T06:04:34.653181Z
livebench	math	0.75	1.00	0.75	non	non	2026-11-04T06:04:34.643247Z
mcp-atlas	reasoning	0.61	1.00	0.61	non	oui	2026-11-04T06:04:34.563172Z
mmmlu	language	0.89	1.00	0.89	non	oui	2026-11-04T06:04:34.629795Z
mmmu-pro	vision	0.76	1.00	0.76	non	oui	2026-11-04T06:04:34.623087Z
osworld	multimodal	0.72	1.00	0.72	non	oui	2026-11-04T06:04:34.533019Z
swe-bench-verified	reasoning	0.80	1.00	0.80	non	oui	2026-11-04T06:04:34.529721Z
tau2-retail	communication	0.92	1.00	0.92	non	oui	2026-11-04T06:04:34.543023Z
tau2-telecom	communication	0.98	1.00	0.98	non	oui	2026-11-04T06:04:34.552128Z
terminal-bench-2	reasoning	0.59	1.00	0.59	non	oui	2026-11-04T06:04:34.520815Z

Classements

Catégorie	Rang	Score	Note conservatrice	Benchmarks évalués	Méthode	Daté du	Provenance
agents	65	—	23.63	8	trueskill	2026-10-19	model_history
code	81	—	24.95	4	trueskill	2026-10-19	model_history

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04