Laster katalogen …
Laster katalogen …
En hybridresonnerings-modell fra Anthropic med et kontekstvindu på 1 million token, valgbart resonneringsnivå og verktøykall for koding, forskning og agentisk arbeid.
Oversikt. Claude Sonnet 4.6 er en proprietær hybridresonnerings-modell bygget av Anthropic, lansert i februar 2026. Den kombinerer et kontekstvindu på 1 million token med opptil 128 000 token i utdata, og lar deg justere resonneringsnivået opp eller ned per forespørsel. Utviklere bruker den når en oppgave krever et stort kontekstvindu, en agentisk verktøykall-løkke, eller justerbar resonneringsdybde innenfor én og samme modell.
Viktigste styrker. Modellens hybridresonnerings-design tilbyr valgbare resonneringsnivåer (fra lavt til maksimalt), slik at du kan velge mellom kortere svartid og dypere tenkning per kall – uten å bytte modell. Kontekstvinduet på 1 million token støtter lange dokumenter, kodebaser med mange filer og langvarige agentiske sesjoner uten behov for oppdeling. Innebygd verktøykall, valgfrie parallelle verktøykall og promptbufring/kontekstbufring gjør den godt egnet til koding og forskningsarbeidsflyter som bygger på gjentatt kontekst eller bruk av verktøy i flere steg.
Når du bør bruke den. Bruk Claude Sonnet 4.6 til koding, forskning eller agentiske oppgaver som drar nytte av utvidede resonneringsspor og et stort arbeidskontekstvindu – for eksempel gjennomgang av en hel kodebase, sammenstilling av lange forskningsdokumenter eller kjøring av agenter med verktøykall i flere steg. Sett et lavere resonneringsnivå for interaktive forespørsler der svartid er viktig, og et høyere nivå for oppgaver som krever grundigere overveielse før svar. Bildeinndata gjør den også egnet til oppgaver som kombinerer tekst og bilder, som gjennomgang av diagrammer sammen med kode eller dokumenter.
Begrensninger. Anthropic posisjonerer nå denne modellen som en eldre Sonnet-utgivelse: Claude Sonnet 5 har erstattet den som standard Sonnet-modell fra juni 2026, men Sonnet 4.6 er fortsatt aktiv uten planlagt utfasing før februar 2027. Den har ingen innebygd lydinndata eller -utdata, og Anthropic oppgir ikke den underliggende arkitekturen eller antall parametere. Treningsdataene slutter i januar 2026, så den har ikke kunnskap om hendelser etter dette tidspunktet.
Suverenitetsnotat. Claude Sonnet 4.6 er bygget av Anthropic, en amerikansk modellskaper, noe som betyr at inferens gjennom denne modellen kan være gjenstand for tilgangsforespørsler etter CLOUD Act, og ikke kvalifiserer som suveren under EU-vilkår for datalokasjon.
| Inferensleverandør | Suverenitet | Kjører i | Inn / ut per 1M | Status | Lås |
|---|---|---|---|---|---|
| L0 | 2,69 / 13,46€+1 pris | Tilkoblet |
46 bruksområder klassifisert av kuratoren. Notatet forklarer hvorfor.
Kontekstvindu på 1 million token, verktøykall og valgbart resonneringsnivå for utvidet tenkning gjør dette til familiens beste valg for agentisk koding i store kodelager der hele kodebasen må holdes i kontekst.
Innebygd verktøykallstøtte og et kontekstvindu på 1 million token lar applikasjoner med funksjonskall opprettholde stor tilstands- og skemakontekst på tvers av mange kall.
Høy Arena ELO og sterk instruksfølging gir velpolerte og konteksttilpassede e-postutkast; verktøykall muliggjør integrasjon med kalender- og CRM-kontekst.
Modus for utvidet tenkning kombinert med et kontekstvindu for hele kodelager støtter sporing av feil på tvers av store, gjensidig avhengige kodebaser.
Visjonsegenskap gir direkte innlesing av diagrambilder; sterk resonnering gir nøyaktige og nyanserte forklaringer av trender og statistiske sammenhenger.
Kontekstvindu på 1 million token gjør det mulig å gjennomgå hele kodelager i én omgang i stedet for oppdelte diff-er – et fortrinn sammenlignet med familiemedlemmer med mindre kontekst.
Resonnering med utvidet tenkning hjelper ved strukturerte analyseoppgaver, men ingen analysesspesifikk referansemåling er dokumentert.
Visjonsegenskap støtter dokumentlesing i OCR-stil, men ingen OCR-spesifikk referansemåling er oppgitt.
Støtte for bildeinndata muliggjør tolkning av skjermbilder for agentiske oppgaver og brukergrensesnittoppgaver, i tråd med generell bildekapasitet, men ikke validert mot referansemålinger.
En god klassifiseringsmodell med sterk resonnering, men modellens beregningsnivå kan være overdimensjonert for rene klassifiseringsoppgaver der mindre finjusterte modeller er mer kostnadseffektive.
Generell kodingsegenskap og stor kontekst støtter forklaring av kode i kontekst – kompetent, men ikke et differensiert styrkeområde.
Sterk resonneringsevne egner seg for fullføringsoppgaver, men svartiden ved utvidet tenkning kan være unødvendig overhead for enkle fullføringer.
Semantisk søk krever generering av tette vektorrepresentasjoner, noe som faller utenfor denne modellens generative inferensarkitektur; dedikerte innbyggingsmodeller er det riktige valget.
Innhentede tall, ikke våre egne evalueringer. Persentilene er mot hele Stav-katalogen.
Beregnet fra aa-intelligence-index, gpqa-diamond, aa-engineering-index, aa-coding-index, livecodebench, terminal-bench-v4, ifbench, aa-multilingual-index, aa-lcr.
curl https://api.stav.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $STAV_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "anthropic/claude-sonnet-4-6",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'→ X-Stav-Request-Id · X-Stav-Model · X-Stav-Provider → X-Stav-Sovereignty-Level – nivået forespørselen ble betjent på