Anthropic
Claude 5.5 Sonnet
Anthropic next-generation frontier model featuring autonomous SWE capabilities, high-reliability tool loops, and industry-leading coding benchmarks.
지능 지수
94.8 #2
AAQI 95.0
출력 속도
94 t/s
ITL 10.6 ms/tok
블렌디드 가격 (3:1)
$6 /1M
입력 $3/M · 출력 $15/M
컨텍스트
1M
≈ A4 2,500페이지 · 최대 출력 65,536
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Claude 5.5 Sonnet
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
직접적인 벤치마크 측정이 없는 경우 레이더 축은 카테고리 점수로 근사됩니다 — 평가 방법 참조.
강점과 트레이드오프
강점
- Best-in-class agentic coding — top of the SWE-bench Verified tier
- Preferred for long Claude Code sessions; consolidates shared logic instead of duplicating
- 1M context + 65K max output window
- Strong price-to-capability versus Opus-class models
주의할 점
- Proprietary — no self-hosting or fine-tuning
- High-effort runs get expensive on long sessions
- Vision understanding trails Gemini's native multimodality
핵심 사용 사례
Claude Code refactors
Multi-file issue-to-PR work — the model most developers pick for day-long sessions.
SWE-bench agents
Top-tier verified software-engineering agent loops with tool use.
Terminal agents
Shell planning, CI debugging and deployment automation.
개발자 퀵스타트 및 API
먼저
ANTHROPIC_API_KEY를 설정하세요 — API 키 발급curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
-H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-5-5",
"max_tokens": 1024,
"messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
}'import anthropic
client = anthropic.Anthropic() # reads ANTHROPIC_API_KEY
msg = client.messages.create(
model="claude-sonnet-5-5",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(msg.content[0].text)const res = await fetch("https://api.anthropic.com/v1/messages", {
method: "POST",
headers: {
"x-api-key": process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
"anthropic-version": "2023-06-01",
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "claude-sonnet-5-5",
max_tokens: 1024,
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).content[0].text);공식 리소스 및 링크
API 배포
호스트 및 레이턴시 비교
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock, Azure의 처리량, TTFT, 캐시 가격.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
출처별 점수
카테고리별 점수
벤치마크 결과
실시간 맞대결
실시간 스펙 및 아키텍처
내부 구조
Sonnet 5.5 — undisclosed transformer
- Extended thinking with adjustable effort levels (low → xhigh)
- Context compaction keeps long agent sessions coherent without dropping state
- 1M-token context with prompt caching for repo-scale prompts
출시일
2026년 10월 12일
아키텍처
Sonnet 5.5 — undisclosed transformer
파라미터 수
Not disclosed
라이선스
Proprietary
컨텍스트 창
1,000,000 tokens
최대 출력
65,536 tokens
모달리티
text + image
캐시 가격
읽기 $0.3 · 쓰기 $3.75 /1M
추론
에포트 레벨
입력 가격
$3/M
출력 가격
$15/M
출력 속도
94 t/s
첫 토큰 생성 시간
—
데이터 업데이트
2026년 10월 14일
월 예상 청구액
월 예상 지출
$0.00
GPT-4o 대비 절감액 계산 중…
인용 및 임베드
GitHub Markdown 배지
Loading badge markdown...BibTeX
@misc{llmpodium2026claudesonnet55,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Claude 5.5 Sonnet},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/claude-sonnet-5-5}
}점수 배지 삽입
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대체 모델
성능, 가격 및 벤치마크 점수를 기반으로 한 Claude 5.5 Sonnet의 주요 대체 모델.