Extraia estes registros sintéticos em JSON com id, owner, deadline e evidence: [R1] Problema 41: Ana cuida da correção de exportação; sem prazo acordado. [R2] Problema 42: revisão até 15 de outubro; sem responsável; ano não informado. Use null para valores ausentes e preserve datas parciais. Cite a fonte em evidence. Não invente ano ou responsável. Confira cada campo com seu registro; é formatação de texto, não uma operação de banco de dados.
API Claude Sonnet 5: preços, área de testes e exemplos
Confira preços por token da API, orientações de raciocínio e exemplos de integração do Claude Sonnet 5 para programação e fluxos profissionais, com verificações de acesso.
Preços e cobrança da API Claude Sonnet 5
Preço oficial
- Entrada
- $2.0000 /M
- Saída
- $10.0000 /M
- Entrada em cache
- $0.2000 /M
- Gravação em cache (5 min)
- $2.5000 /M
- Gravação em cache (1 h)
- $4.0000 /M
Preço do API Hop Economia 45%
- Entrada
- $1.1000 /M
- Saída
- $5.5000 /M
- Entrada em cache
- $0.1100 /M
- Gravação em cache (5 min)
- $1.3750 /M
- Gravação em cache (1 h)
- $2.2000 /M
Preço de referência não verificado de forma independente. Confira as tarifas atuais, unidades de cobrança e condições aplicáveis do fornecedor antes de comparar custos.
Ferramenta de chat online Claude Sonnet 5
Configurações do modelo
O que a memória faz?
Inclui as interações concluídas e reutilizáveis desta conversa na próxima solicitação, permitindo fazer perguntas de acompanhamento sem repetir o contexto.
O que acontece quando está desativada?Somente a nova mensagem e um eventual prompt do sistema são enviados. As mensagens existentes continuam visíveis; reativar a memória inclui novamente as interações anteriores elegíveis.
É uma memória de longo prazo?Não. É o contexto desta conversa, não uma memória entre conversas separadas. Respostas com falha, interrompidas, truncadas ou não reutilizáveis são excluídas. Mais histórico pode usar mais tokens de entrada e aumentar o custo.
Parâmetros avançados
0 ou mais caracteres(0/Sem limite fixo)
Sem limite fixo de caracteres; a solicitação completa está sujeita aos limites de tamanho e de contexto do modelo. Isto não é uma contagem de tokens. Conversa
Como posso ajudar você hoje?
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Exemplos de prompts para Claude Sonnet 5
Estes são prompts de avaliação para Claude Sonnet 5, não saídas registradas. Eles analisam apenas o texto fornecido; não executam código, não inspecionam sistemas de produção e não comprovam desempenho em contextos longos. Confira as evidências citadas e os critérios de aceitação, depois revise os metadados e o uso antes de usar em produção.
Use apenas este documento: [P1] A correção de exportação passou nas verificações de homologação. [P2] A publicação na sexta foi proposta, não aprovada. [P3] Mei revisará as mensagens de erro na terça. [P4] A documentação não tem responsável. Retorne tabela com afirmação, citação exata, ID do parágrafo e incerteza. A publicação em produção está aprovada? Quem cuida da documentação? Marque fatos ausentes como desconhecidos. Toda citação deve coincidir com a amostra; não infira sucesso em produção pela homologação. Esta pequena amostra não testa o contexto máximo.
Revise esta política fictícia de webhook de pagamento: cada POST com falha é repetido três vezes, nenhuma chave de idempotência é salva e o saldo é debitado antes da resposta. Identifique riscos de cobrança duplicada, proponha mudanças mínimas e três testes de aceitação. Use apenas esses fatos; não presuma acesso ao código, ferramentas ou sistemas de produção.
O que é Claude Sonnet 5
Um modelo Claude para programação contínua e trabalho intelectual diário
Posicionamos o Claude Sonnet 5 como um modelo de uso geral para desenvolvimento diário e trabalho intelectual, adequado para escrever código, organizar informações e realizar tarefas com várias chamadas de ferramentas. A Anthropic lançou a versão em 30 de junho de 2026, destacando melhorias em planejamento, programação contínua, uso de ferramentas e acompanhamento das etapas seguintes. Anúncio oficial da Anthropic
Um Modelo Multimodal com Contexto de um Milhão de Tokens e Entrada de Imagens
A API oficial Claude Sonnet 5 oferece contexto de 1M tokens e saída máxima padrão de 128K tokens. Aceita texto e imagens como entrada e produz texto. Especificações oficiais
Como modelo multimodal, tem aplicações muito mais amplas que um modelo não multimodal, incluindo OCR, testes de frontend, VQA e análise de documentos multimodais.
Pensamento adaptativo ativado por padrão, com cinco níveis de esforço
O Claude Sonnet 5 ativa pensamento adaptativo por padrão. effort oferece cinco níveis: low, medium, high, xhigh e max, com high como padrão da API oficial. O parâmetro ajusta o esforço de raciocínio, afetando qualidade, consumo de tokens e espera. Documentação oficial de Effort · Configurações de pensamento do Sonnet 5
Recomendamos comparar primeiro medium e high em tarefas reais. Para formatar ou extrair textos curtos, teste níveis inferiores; para código com vários módulos e restrições, comece por high. Antes de ampliar o uso de xhigh e max, verifique se reduzem retrabalho ou resolvem problemas antes fora de alcance.
Ferramentas online e API Claude Sonnet 5 na API Hop
Experimente primeiro o Claude Sonnet 5 na API Hop para ver se resolve sua tarefa. Entre, crie uma chave API e adicione um pouco de crédito para usar a ferramenta online sem escrever uma integração antes. Uma avaliação curta não exige assinatura fixa e evita cadastrar e manter contas separadas em várias plataformas.
Capacidades principais e pontos fortes do Claude Sonnet 5
Programação de projetos: funcionalidades e alterações focadas em um plano claro
Com um plano claro, acreditamos que o Claude Sonnet 5 consegue implementar funcionalidades, refatorar de forma focada e corrigir problemas. Um cliente contou que usava Sonnet para coordenação e implementação, deixando arquitetura e problemas difíceis para Opus. O projeto foi concluído, mas ele precisou mudar para Opus duas vezes para avançar.
Vale considerar essa divisão: esclareça interfaces, alcance do impacto e critérios de aceitação antes de iniciar o Sonnet 5. Se precisar alterar a arquitetura ou os testes continuarem falhando após várias revisões, reveja o plano e considere outro modelo. Um preço unitário menor não garante menor custo após repetidas tentativas. É apenas o projeto de um cliente; teste seus cenários reais antes de mudar para Sonnet 5.
Colaboração com ferramentas: recuperar-se de erros e continuar
Um cliente compartilhou sua experiência integrando um agente: Sonnet 5 resolvia edições complexas em uma passagem. Após um erro pouco claro, chamava ferramentas novamente para examinar a estrutura dos dados, procurar problemas na entrada e tentar se recuperar. Porém, também ignorou outra entrada que não conseguiu processar sem avisar o usuário.
Ao usar Sonnet 5, verifique a resposta e a correção dos dados efetivamente gravados. Ser rápido não significa atender aos seus requisitos.
Análise de documentos longos: especificações, código e materiais de negócio
Usamos o contexto longo do Sonnet 5 para cruzar fontes: comparar versões de requisitos, verificar contratos de interface no código ou encontrar condições de negócio dispersas. No AA-LCR v1.1 da Artificial Analysis, Sonnet 5 Max obtém cerca de 82%. A avaliação usa documentos de aproximadamente 10,000 a 100,000 tokens para medir extração entre trechos, raciocínio e síntese. Resultados em documentos longos · Metodologia AA-LCR
Defina primeiro a pergunta, organize os materiais e mantenha nomes de arquivos, seções e citações importantes na resposta para conferência. Perto de um milhão de tokens, verifique omissões separadamente. Os 82% correspondem à faixa de documentos indicada. Em cenários reais, não recomendamos entradas próximas de um milhão de tokens: nossa experiência mostra impacto claro na qualidade.
Redação empresarial: transformar fatos estabelecidos em explicações compreensíveis
Um cliente usa Sonnet 5 em automação por API para escrever e-mails e mensagens aos clientes e transformar diffs do Git em resumos compreensíveis para leitores não técnicos. Avaliou esses usos positivamente, destacando legibilidade, escrita natural e respeito às exigências do prompt de sistema.
Cada cenário exige padrões diferentes de legibilidade. Atualizações de produto, respostas de suporte e documentos de ajuda tendem a exigir menos. Artigos gerais ou reflexões pessoais podem precisar que pessoas façam a maior parte da edição e do refinamento.
Desenvolvimento de interfaces: frontends editáveis com capturas e especificações
Priorizaríamos Sonnet 5 para alterar interfaces existentes ou criar páginas com requisitos visuais claros. O guia da Anthropic observa que pedidos muito abertos podem repetir estilos visuais padrão semelhantes. Para outro resultado, dê restrições concretas que limitem a improvisação. Orientação oficial para prompts de frontend
Os relatos de clientes também variam: alguns reconstruíram com Sonnet 5 interfaces feitas com Sonnet 4.6 e não obtiveram o visual esperado. Outros avaliaram que Sonnet 5 foi muito bem.
Forneça capturas, especificações dos componentes, fontes e layout em conjunto. Depois, confira separadamente funcionalidade, fidelidade ao design e exibição em telas diferentes. Se já existe um sistema de design maduro, reutilize componentes e detalhe as mudanças, em vez de deixar o modelo improvisar do zero.
Avaliações e desempenho do Claude Sonnet 5
Os dados da Artificial Analysis usam o quadro atual v4.3.2; porcentagens inteiras reproduzem as páginas de comparação. Custos por tarefa seguem a metodologia do avaliador e não são cobranças reais da API Hop, que dependem do serviço escolhido e do uso da requisição.
Tarefas de terminal: cerca de 14% na avaliação independente Terminal-Bench 4.0
- Sonnet 5 Max~14%
- Sonnet 4.6 Max~3%
Na comparação equivalente da Artificial Analysis, Sonnet 5 Max obtém cerca de 14% no Terminal-Bench 4.0, contra 3% do Sonnet 4.6 Max. São 66 tarefas de terminal com mini-swe-agent, repetidas três vezes para calcular a taxa média de sucesso por tentativa. A tarefa só tem sucesso quando todos os testes passam. Comparação de pontuações · Metodologia Terminal-Bench 4.0
Sonnet 5 melhora a geração anterior nessa avaliação, mas ainda não conclui muitas tarefas difíceis de terminal. Não o recomendamos para trabalhos especialmente complexos. Pode ser uma boa opção quando a tarefa é clara e dividida em unidades pequenas.
Programação: CursorBench 4.0 ganha 3.3 pontos percentuais de High para Max
- Sonnet 5 Medium28.0%
- Sonnet 5 High30.8%
- Sonnet 5 Max34.1%
- Sonnet 5 Medium$2.31
- Sonnet 5 High$3.48
- Sonnet 5 Max$7.17
CursorBench 4.0 usa tarefas de projetos reais de desenvolvimento. Abaixo estão alguns resultados Sonnet 5 publicados pelo organizador, com custos calculados pelo consumo de tokens e preços públicos. Classificação original CursorBench 4.0
| Nível de pensamento | Pontuação | Custo médio por tarefa |
|---|---|---|
| Medium | 28.0% | US$2.31 |
| High | 30.8% | US$3.48 |
| Max | 34.1% | US$7.17 |
Observamos principalmente o custo entre high e max: o ganho é de 3.3 pontos percentuais, mas o custo médio mais que dobra. Para desenvolvimento diário, compare primeiro medium e high. Se um problema trava repetidamente, recomendamos Opus 5.5 ou Opus 5 em vez de elevar ainda mais o pensamento.
Trabalho intelectual: 1465 Elo no GDPval-AA v2.1
- Sonnet 5 Max1465
- Sonnet 4.6 Max1234
No GDPval-AA v2.1 da Artificial Analysis, Sonnet 5 Max obtém 1465 Elo contra 1234 Elo do Sonnet 4.6 Max. São 220 tarefas em 44 profissões e 9 setores. Os modelos usam ferramentas para entregar documentos, planilhas e apresentações, avaliados em comparações anônimas por pares. Sonnet 5 e geração anterior · Metodologia GDPval-AA v2.1
Esse resultado ajuda a avaliar se o modelo cria documentos, planilhas e arquivos utilizáveis por outras pessoas. Para relatórios, análises ou assistentes de escritório, dê uma tarefa completa: usou os materiais necessários, os números estão corretos, os arquivos abrem e o público consegue usá-los?
Automação empresarial: cerca de 37% de objetivos concluídos no AutomationBench-AA
- Sonnet 5 Max~37%
- Sonnet 4.6 Max~20%
Na Artificial Analysis, Sonnet 5 Max obtém cerca de 37% no AutomationBench-AA contra 20% do Sonnet 4.6 Max. São 657 tarefas em aplicativos empresariais simulados, como e-mail, planilhas e CRM. Comparação de pontuações
A pontuação mede primeiro a proporção de objetivos concluídos por tarefa e depois tira a média; violar restrições resulta em zero. Portanto, 37% não significa que “37% dos fluxos empresariais tiveram sucesso do início ao fim”. Também difere da taxa de tarefas completas do ranking Zapier; as medidas não devem ser misturadas. Pontuação AutomationBench-AA
Recomendamos Sonnet 5 para etapas de automação simples, bem delimitadas e rápidas. Para problemas complexos, como decisões, não recomendamos Sonnet; use Opus 5.5 ou Opus 5.
Índice geral e velocidade: 38 pontos e cerca de 80.5 tokens por segundo
- Sonnet 5 Max38
- Sonnet 5 Max~80.5
- Sonnet 5 Max$5.09
A página atual da Artificial Analysis dá ao Sonnet 5 Max 38 no Intelligence Index v4.3.2 e mede cerca de 80.5 tokens por segundo pela API Anthropic. O custo médio ponderado por tarefa do mesmo índice é US$5.09. Avaliação Artificial Analysis
Para funções interativas frequentes, teste níveis menores e compare espera e qualidade. Se a saída medium/high atende ao seu cenário, recomendo Sonnet 5.
Claude Sonnet 5 comparado com Sonnet 4.6, GPT-6 Astra e DeepSeek V4 Pro
Em relação ao Claude Sonnet 4.6: mais capacidade, mas maior custo por tarefa em Max
- Sonnet 5 Max38
- Sonnet 4.6 Max30
- Sonnet 5 Max$5.09
- Sonnet 4.6 Max$2.49
Na comparação Max da Artificial Analysis, Sonnet 5 e Sonnet 4.6 obtêm 38 e 30 no índice geral, com custos médios ponderados por tarefa de US$5.09 e US$2.49. Seus preços públicos de entrada/saída por milhão de tokens são US$2/US$10 e US$3/US$15, respectivamente. Sonnet 5 custa menos por token, mas mais por tarefa nessa avaliação. Sonnet 5 versus Sonnet 4.6
Equipes que usam Sonnet 4.6 devem verificar se a atualização melhora ferramentas e execução do projeto, reajustando pensamento e orçamento de saída. Se Sonnet 5 conclui tarefas com confiança em medium ou high, não vemos necessidade de manter o máximo.
Em relação ao GPT-6 Astra: reavaliar engenharia complexa pelo consumo real
- Sonnet 5 Max38
- GPT-6 Astra Max53
- Sonnet 5 Max~14%
- GPT-6 Astra Max~59%
- Sonnet 5 Max$5.09
- GPT-6 Astra Max$3.26
Na comparação Max da Artificial Analysis, GPT-6 Astra e Sonnet 5 obtêm 53 e 38 no índice geral, e 59% e 14% no Terminal-Bench 4.0 com o arredondamento exibido. Embora Astra custe mais por token, seu custo médio ponderado por tarefa é US$3.26, abaixo dos US$5.09 do Sonnet 5; a saída média por tarefa também é menor. GPT-6 Astra versus Sonnet 5
Para alterações complexas de código, terminal ou engenharia com verificações repetidas, compare cuidadosamente GPT-6 Astra. Pela nossa experiência, é uma escolha melhor que Sonnet 5 para engenharia complexa.
Em relação ao DeepSeek V4 Pro: comparar custos de texto em lote
- Sonnet 5 Max38
- DeepSeek V4 Pro 0813 Max36
- Sonnet 5 Max~82%
- DeepSeek V4 Pro 0813 Max~80%
- Sonnet 5 Max$5.09
- DeepSeek V4 Pro 0813 Max$0.67
Na comparação Max da Artificial Analysis, DeepSeek V4 Pro 0813 e Sonnet 5 obtêm 36 e 38 no índice geral, cerca de 80% e 82% em documentos longos AA-LCR v1.1; custos médios ponderados são US$0.67 e US$5.09 por tarefa. A entrada também difere: o DeepSeek V4 Pro avaliado aceita texto; Sonnet 5, texto e imagens. DeepSeek V4 Pro versus Sonnet 5
Para organizar informações, extrair texto e redigir em lote, inclua DeepSeek V4 Pro nos testes de custo. Para testar capacidades multimodais de DeepSeek V4 PRO e Sonnet 5, recomendamos fortemente cenários reais do negócio. Alguns clientes acharam a multimodalidade do Sonnet 5 insuficiente; outros disseram que DeepSeek V4 PRO não tinha capacidade para o trabalho deles.
Por que usar Claude Sonnet 5 pela API Hop?
Cobrança por uso e otimização de custos do modelo
A cobrança segue as tarifas atuais da API Hop e o uso real. Recarregue conforme necessário.
Modelos de IA e APIs de dados unificados, com acesso a vários modelos em um só lugar
Uma chave API conecta vários modelos de IA e serviços de dados, reduzindo custos de integração e permitindo alternar com um clique. Aplicações de negócios precisam tanto de IA quanto de dados.
Registros de chamadas e controles de acesso, com clareza em cada chamada
Cada chamada API é registrada no painel. Crie chaves API separadas para diferentes aplicações.
Avalie as saídas de acordo com sua tarefa
Use o ID documentado do modelo e os parâmetros aceitos pela API Hop. Avalie as saídas pelos seus critérios de aceitação e confira os registros de uso e metadados antes da produção. Um nome de modelo ou exemplo não garante cada resultado.
Como usar Claude Sonnet 5 na API Hop
Após criar uma chave API no console, siga a documentação para começar com Claude Sonnet 5.
Prepare sua conta e teste online
Entre, confirme seu saldo e crie uma chave API.
Experimente na área de testes
Explore os recursos do modelo na área de testes para encontrar a melhor forma de usá-lo.
Integre Claude Sonnet 5 ao seu negócio
Siga nossa documentação para desenvolvedores para integrar Claude Sonnet 5 ao seu negócio.
Atualizações futuras do modelo
Para mudar para um modelo mais novo, confirme primeiro que seu ID exato aparece no catálogo da sua chave API. Se ele aceitar o mesmo endpoint e os mesmos campos, atualize o ID e teste formatos de resposta, streaming, limites de saída e cobrança antes do tráfego de produção. Para tarefas assíncronas de imagem ou vídeo, verifique também envio, consulta de status e obtenção do resultado.
Perguntas frequentes sobre a API Claude Sonnet 5
Como chamar a API Claude Sonnet 5 pela API Hop?
We recommend first signing in to API Hop and creating an API Key, then reading our documentation or asking AI to help you configure the connection.
Faça primeiro um teste mínimo na ferramenta online e depois integre conforme a documentação atual da API Claude Sonnet 5 na API Hop. Assim você valida a adequação antes de integrar e evita trazer por engano caminhos e parâmetros de outros provedores.
Não. O nome API de Claude Sonnet 5 é claude-sonnet-5; o de Claude Sonnet 4.6 é claude-sonnet-4-6. São modelos diferentes; não confunda os parâmetros model.
OpenAI Responses não é aceito. Claude tem seu próprio formato Claude Messages; consulte a documentação para detalhes.
Por que parâmetros antigos de pensamento ou amostragem retornam 400 após migrar do Sonnet 4.6?
Verifique primeiro thinking, budget_tokens, temperature, top_p e top_k. Sonnet 5 não aceita mais thinking: {"type":"enabled","budget_tokens":N}; parâmetros de amostragem fora do padrão também retornam 400. Na migração, remova esses ajustes e controle o raciocínio com output_config.effort. Migração e parâmetros Sonnet 5
Sem thinking, Sonnet 5 ativa pensamento adaptativo. Para desativar, defina thinking: {"type":"disabled"}. Ajuste effort explicitamente às necessidades do negócio e controle tom, formato e escopo com prompts e exemplos. Configuração oficial de pensamento
Por que uma requisição bem-sucedida não tem resposta textual, mas consome tokens de saída?
Verifique stop_reason e os blocos retornados. Sonnet 5 oculta o pensamento por padrão: thinking pode estar vazio enquanto seus tokens contam como saída. Extraia text conforme o type de cada bloco, em vez de sempre ler content[0].text. Exibição e cobrança do pensamento
Confira o orçamento: max_tokens limita pensamento e resposta juntos. Com effort alto e pouco orçamento, o limite pode chegar antes do fim. Ao ver stop_reason: "max_tokens", aumente o orçamento ou reduza o pensamento, depois confira a resposta completa. Orçamento de saída Sonnet 5
Por que a tarefa não continua após uma chamada de ferramenta?
Com ferramentas no cliente, stop_reason: "tool_use" indica espera pela execução e pelo resultado da aplicação. Adicione primeiro o conteúdo original do assistente ao histórico e depois o resultado com tool_result. tool_use_id deve corresponder à chamada anterior antes de consultar o modelo novamente. Fluxo oficial de ferramentas
Preserve todos os blocos, especialmente blocos e assinaturas relevantes com pensamento ativo, não só texto visível. Teste primeiro o ciclo “solicitar ferramenta, executar, retornar resultado, gerar resposta”, depois amplie para várias ferramentas. Retorne também erros de execução para o modelo ajustar o próximo passo. Preservação de blocos de pensamento
Sonnet 5 nativo suporta tipos forçados tool_choice any ou tool com pensamento adaptativo; siga a documentação da interface escolhida. Tenha cuidado ao reproduzir pensamento preservado após editar mensagens anteriores.
Como diagnosticar erros de autenticação, saldo ou acesso?
Siga a documentação de erros da API para diagnosticar o problema.
A memória da conversa é permanente?
Não. A API não mantém automaticamente o contexto para solicitações seguintes. Gerencie o histórico e inclua o contexto necessário em cada solicitação. A memória de longo prazo deve ser implementada pela aplicação.
APIs de texto relacionadas
Exemplos de API e parâmetros aceitos de Claude Sonnet 5
Início rápido da API Claude Sonnet 5
claude-sonnet-5model é obrigatório; estes exemplos usam o ID do modelo desta página. Verifique o acesso da sua chave API com GET /v1/models.
Chat CompletionsPOST /v1/chat-completions
curl -X POST "https://api.apihop.ai/v1/chat-completions" \
-H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"claude-sonnet-5","messages":[{"role":"user","content":"Hello, introduce yourself in one sentence."}],"stream":false}'MessagesPOST /anthropic/v1/messages
Messages exige max_tokens. O orçamento do exemplo é editável, não é um padrão do provedor nem um limite do modelo. O raciocínio pode esgotá-lo antes de responder; ajuste-o à tarefa e confira os custos de saída.
curl -X POST "https://api.apihop.ai/anthropic/v1/messages" \
-H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H 'anthropic-version: 2023-06-01' \
-d '{"model":"claude-sonnet-5","max_tokens":4096,"messages":[{"role":"user","content":"Hello, introduce yourself in one sentence."}],"stream":false}'Referência da família e do protocolo
Claude Messages
Documentação completa da APIAPI nativa compatível com Claude Messages. Este endpoint usa as estruturas de requisição e resposta Anthropic Messages, incluindo chamadas de ferramentas e eventos SSE Anthropic.
POST
https://api.apihop.ai/anthropic/v1/messages