Claude Sonnet 4 (Global)

Claude Sonnet 4 (Global) 属于 claude-sonnet 家族，2025 年 5 月 22 日发布，在本站以 Amazon Bedrock 作为提供方收录，闭源权重，仅此一家平台在列。它主要解决三类问题：一是长文档处理，200000 tokens 的上下文窗口与 64000 tokens 的单次最大输出，让整份合同、技术手册、多轮代码文件可以一次性放进对话而不必切片；二是多模态理解，输入支持 text、image、pdf，输出为纯文本，适合把扫描件、报表截图、PDF 报告转成结构化文字或结论；三是可编排性，具备推理、工具调用与温度调节能力，可嵌入 agent 流程或后端服务。知识截止时间为 2025 年 3 月 31 日，此后事实需依赖检索或外部注入。在 Sonnet 家族内部，它位于「能力与成本折中」的位置：同一家族后续的 Sonnet 4.5 版本在各区域定价与本模型持平或略高，说明 Sonnet 4 更偏向稳定、成熟的通用档位，而不是追求极限推理的旗舰。本站未收录该模型的公开跑分，具体强弱应以自身业务样本实测为准。

选型建议需要长上下文、PDF 与图像输入且希望压低成本的通用生产任务可以选它；若要求图像生成、多提供方冗余部署或对时效性极强的知识问答，则不宜作为唯一选择。

• 解析长篇 PDF 合同或技术手册，抽取条款要点并生成结构化摘要
• 为客服与内部知识库搭建带工具调用的问答助手，用缓存降低重复提示成本
• 批量处理报表截图与扫描件，将图像内容转写为文本并归类整理
• 在代码仓库中做跨文件阅读，辅助定位问题与生成修改建议
• 驱动多步 agent 流程，调用外部函数完成检索、校验与写回

延续 Claude 系列的语言模型设计，官方未公开参数规模与网络细节，可确认的是接口层的上下文、模态与调用能力。

• 结构官方未披露参数规模、层数与注意力实现，公开资料较少；可确认的是 200000 tokens 上下文窗口与 64000 tokens 单次最大输出，属于面向整篇长文档处理的设计。
• 能力输入接受 text、image、pdf 三种模态，输出为纯文本；支持推理、工具调用与温度调节，可嵌入需要外部函数与结构化输出的 agent 链路。
• 披露知识截止 2025 年 3 月 31 日，权重闭源，本站仅收录 Amazon Bedrock 一个提供方，模型卡与训练数据细节未公开。

开源权重

否

模型家族

claude-sonnet

本站未收录该模型的第三方跑分，以下仅基于可确认的能力项与规格做定性判断，实际表现需以自有任务验证。

• 强项长上下文与高输出上限配合，适合整份 PDF、多文件代码库与长篇报告的连续处理；图像与 PDF 原生输入减少前置 OCR 环节，工具调用便于接入检索与业务系统。
• 短板输出仅文本，不生成图像或音频；知识截止 2025 年 3 月 31 日，时效性问题需外部数据补充；缺少公开跑分，难以在选型阶段与同价位模型做量化比较。
• 适合适合对稳定性、长文档吞吐与多模态输入有要求，同时对成本敏感的通用问答、文档抽取、代码辅助与流程自动化任务。

官方价为输入 3.0 美元/百万 tokens、输出 15.0 美元/百万 tokens、缓存读 0.3 美元/百万 tokens，输出单价为输入的 5 倍，成本结构明显偏向「少输出、多读入」。

• 定位在 Sonnet 家族中处于中间价位，输入 3 美元/百万 tokens 与 Sonnet 4.5 全球版持平，低于 4.5 的区域版本，属于通用生产负载的基准档。
• 横向对比与 Claude Sonnet 4.5 的 AU、EU、JP、US 区域版本相比，本模型输入价低约 10%，输出价 15 美元对 16.5 美元，长上下文场景下价差会被放大。
• 平台差价本站两家报价来源 models.dev 与 models.dev · amazon-bedrock 的输入、输出、缓存读价格完全一致，相对输入价均为 0.0%，暂不存在渠道价差可套利。
• 省钱缓存读 0.3 美元/百万 tokens 仅为输入价的十分之一，固定系统提示、知识库前缀与长文档反复问答应尽量走缓存，并控制输出长度以压低 15 美元档的支出。

同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $3/M / $15/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径本站未收录该模型的公开跑分与榜单成绩，任何能力结论只能来自官方能力项与自测；知识截止 2025 年 3 月 31 日，之后的信息不在训练范围内。
• 边界仅文本输出，图像与 PDF 只做输入；上下文上限 200000 tokens、单次输出上限 64000 tokens；闭源权重不可自行部署，本站仅收录 Amazon Bedrock 一家提供方，供应与合规依赖该平台。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。