Claude Sonnet 5

Fiche modèle · Anthropic · claude-sonnet-5

Claude Sonnet 5 is Anthropic's most agentic Sonnet-class model, an upgrade to Sonnet 4.6 that narrows the gap to Opus 4.8 on reasoning, tool use, coding, computer use, and knowledge work while staying lower priced. It plans, uses tools like browsers and terminals, and runs autonomously for long-horizon tasks. Capability gains include SWE-Bench Verified (85.2%), SWE-Bench Pro (63.2%), SWE-Bench Multilingual (78.3%), Terminal-Bench 2.1 (80.4%), OSWorld-Verified (81.2%), BrowseComp (84.7% single-agent, 86.6% multi-agent), Humanity's Last Exam with tools (57.4%), USAMO 2026 (79.5%), GDPval-AA v2 (1618 Elo), HealthBench Professional (57.8%), and FrontierCode v1 (38.8%). It supports adaptive thinking with selectable effort levels up to 'extra high' (xhigh) and a 1M-token context window with context compaction. The safety assessment found lower rates of misaligned behavior, hallucination, and sycophancy than Sonnet 4.6, with improved prompt-injection robustness; it ships with cyber safeguards enabled by default and uses an updated tokenizer (input maps to roughly 1.0-1.35x more tokens than Sonnet 4.6). Default model on Free and Pro plans and available to Max, Team, and Enterprise users, in Claude Code, and on the Claude Platform. Launches with introductory pricing of $2/$10 per million input/output tokens through August 31, 2026, then $3/$15. Available via the Claude API as `claude-sonnet-5`.

Identité

OrganisationAnthropic
Pays—
Famille—
Typellm
Date de sortie2026-06-30
Licenceproprietary
Licence commercialenon
Licence open sourcenon
Poids ouvertsnon
Auto-hébergement (DGX Spark)non — poids fermés
Modalitésimage|text
Fenêtre de contexte1 000 000
KV cache / token (Q8)—
Paramètres totaux—
Paramètres actifs (session)≈ 81 B–100 B (estimation, confiance très faible — https://gitlab.com/data-players/llm-stats-analysis/-/blob/main/docs/estimation-parametres-actifs.md)
Source des paramètres actifshttps://gitlab.com/data-players/llm-stats-analysis/-/blob/main/docs/estimation-parametres-actifs.md (estimation, confiance très faible)
Curation des paramètres actifs2026-10-28
Prix par session4.00 $ (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)327 M
Ratio Terminal-Bench / Data Players272.7×
Coût / tâche (Terminal-Bench)145.45 $
Tokens d'entraînement—
Coupure de connaissance—
Créé le2026-06-30T19:09:06.674745Z
Mis à jour le2026-11-04T06:04:34.673300Z
SourceLLM Stats
URLhttps://llm-stats.com/models/claude-sonnet-5

IA Act — preuves fournisseur

ICA 46/100 · périmètre complet · seuil systémique inconnu

CritèreNote / 5Poids
Documentation technique1,25 %
Résumé des données d'entraînement2,535 %
Conformité droit d'auteur2,535 %
Code of Practice GPAI2,520 %
Risque systémique0,05 %

Curation : 2026-10-23.

IA Act

Prix par fournisseur

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 « — ».

FournisseurSourceSouverainetéEntrée (/M tok)Sortie (/M tok)QuantificationContexteLatence (s)Débit (tok/s)Statut
AWS Bedrockeurouterpartiel———1 000 000———
Amazon Bedrock — Irlandecortecspartiel2.22 $11.08 $—1 000 000———
Amazon Bedrock — Pariscortecspartiel2.22 $11.08 $—1 000 000———
Googlecortecspartiel2.22 $11.08 $—1 000 000———
Anthropicllm-statsnon2.00 $10.00 $——0.4042.0active
DeepInfrallm-statsnon3.00 $15.00 $————active

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

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

CatégorieScore
legal0.10
math11.60
multimodal0.60
reasoning2.30
search0.80
frontend_development0.90
general2.10
healthcare0.60
agents0.50
code0.50
tool_calling0.40
vision0.60

Scores par benchmark

BenchmarkCatégorieScoreMaxNormalisé (API)VérifiéAuto-déclaréDaté du
arxivmathmath0.721.000.72nonoui2026-11-04T06:04:34.745547Z
automationbenchagents0.141.000.14nonoui2026-11-04T06:04:34.801976Z
benchcadcode0.371.000.37nonoui2026-11-04T06:04:34.765775Z
browsecompreasoning0.851.000.85nonoui2026-11-04T06:04:34.755642Z
chartmuseumreasoning0.871.000.87nonoui2026-11-04T06:04:34.769428Z
charxiv-rreasoning0.881.000.88nonoui2026-11-04T06:04:34.772769Z
deepswe-1.1code0.541.000.54nonnon2026-11-04T06:04:34.833483Z
frontiercodereasoning0.391.000.39nonoui2026-11-04T06:04:34.729774Z
frontiercode-1.1reasoning0.431.000.43nonnon2026-11-04T06:04:34.843742Z
gdp-pdfgeneral0.821.000.82nonoui2026-11-04T06:04:34.762292Z
healthbench-professionalhealthcare0.581.000.58nonoui2026-11-04T06:04:34.829625Z
humanity's-last-examreasoning0.571.000.57nonoui2026-11-04T06:04:34.751562Z
legal-agent-benchmarklegal0.061.000.06nonoui2026-11-04T06:04:34.812834Z
lifesci-diamond-2026-11healthcare0.071.000.07nonnon2026-11-04T06:04:34.853199Z
officeqa-proagents0.591.000.59nonoui2026-11-04T06:04:34.780947Z
osworld-verifiedmultimodal0.811.000.81nonoui2026-11-04T06:04:34.758856Z
swe-bench-multilingualreasoning0.781.000.78nonoui2026-11-04T06:04:34.703201Z
swe-bench-multimodalreasoning0.281.000.28nonoui2026-11-04T06:04:34.713406Z
swe-bench-proreasoning0.631.000.63nonoui2026-11-04T06:04:34.693615Z
swe-bench-verifiedreasoning0.851.000.85nonoui2026-11-04T06:04:34.684049Z
terminal-bench-2reasoning0.801.000.80nonoui2026-11-04T06:04:34.720763Z
terminal-bench-4.0reasoning0.121.000.12nonnon2026-11-04T06:04:34.848716Z
toolathlonagents0.541.000.54nonoui2026-11-04T06:04:34.791070Z
usamo-2026math33.3942.000.80nonoui2026-11-04T06:04:34.741304Z

Classements

CatégorieRangScoreNote conservatriceBenchmarks évaluésMéthodeDaté duProvenance
code410.5034.4710trueskill2026-11-04T08:08:39.742311Zrankings
math3211.6037.793trueskill2026-11-04T08:08:42.442591Zrankings
multimodal320.6031.555trueskill2026-11-04T08:08:46.488887Zrankings
reasoning312.3046.4519trueskill2026-11-04T08:08:41.093494Zrankings
agents53—30.0713trueskill2026-11-02model_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