主题
Claude 模型
Anthropic 出品的大语言模型系列,擅长长上下文理解、代码编写与 Agent 工具调用,是目前编程类任务的主流选择之一。
最后核对:2026-09-23。模型 ID、价格和限制会变化,调用前以官方模型页为准。
模型家族
当前官方模型列表包含以下型号,不要求新手一次理解所有型号:
| 模型 | Model ID | 定位 |
|---|---|---|
| Claude Fable 5.1 | claude-fable-5-1 | 高难度推理和长周期 Agent 任务 |
| Claude Opus 5.5 | claude-opus-5-5 | 复杂编码和知识工作 |
| Claude Sonnet 5 | claude-sonnet-5 | 速度与能力兼顾,适合作为 API 示例 |
| Claude Haiku 4.5 | claude-haiku-4-5-20251001 | 快速、相对低成本的简单任务 |
具体 Model ID、上下文窗口、价格、区域可用性和退役计划以官方模型文档为准。旧项目迁移时应保留旧模型评测基线。
核心特性
- 长上下文:各型号支持的上下文窗口不同；长文档或仓库任务仍应按任务拆分并核对引用,不要仅因窗口大就整库塞入。
- 工具使用(Tool Use):原生支持函数调用 / MCP,适合搭建 Agent
- Thinking:不同型号的默认行为和参数支持不同,迁移时先查看对应型号文档。
- Prompt Caching:对长系统提示自动缓存,显著降低重复调用成本
- Vision:支持图片输入,可读取截图 / 设计稿 / 图表
使用方式
1. 通过订阅
- 网页端:https://claude.ai
- 桌面端 / 移动端:官方 App
- CLI:Claude Code 使用 Claude / Anthropic 账号或可用的 API Key 登录
2. 通过 API
获取 API Key:https://console.anthropic.com
以下示例使用 claude-sonnet-5 验证 API 调用。运行前先配置 ANTHROPIC_API_KEY；请求会按 API 用量计费。
bash
curl 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",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{"role": "user", "content": "用 Python 写一个 LRU 缓存"}
]
}'python
# pip install anthropic
import anthropic
client = anthropic.Anthropic() # 自动读取 ANTHROPIC_API_KEY
resp = client.messages.create(
model="claude-sonnet-5",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "用 Python 写一个 LRU 缓存"}],
)
print(resp.content[0].text)typescript
// npm i @anthropic-ai/sdk
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
const client = new Anthropic();
const resp = await client.messages.create({
model: "claude-sonnet-5",
max_tokens: 1024,
messages: [{ role: "user", content: "用 Python 写一个 LRU 缓存" }],
});
console.log(resp.content[0]);模型选型建议
- 日常编码 / 重构:先评估 Sonnet 5 的速度与质量。
- 复杂 Agent / 长链推理:评估 Opus 5.5 或 Fable 5.1,以真实任务验收。
- 批量分类 / 内容审核:先评估 Haiku 4.5 的质量和成本。
- 不确定时:先明确质量目标和预算,再用小样本比较,不要只按型号名称选择。
价格参考
价格随官方调整,正式以 API 价格页 为准。
- 输入价格通常显著低于输出
- Prompt Caching、Batch 和长上下文请求的计费规则可能因型号而异,计算成本时分别查看价格页。
使用技巧
- 系统提示 + 工具定义放前面,使其稳定命中缓存
- 明确告诉模型"它是谁"和"做什么",避免开放式提问
- 要结构化输出时,直接给出 JSON Schema 或示例
- 长任务拆步:不要一次扔进 10 个需求,Agent 模式分轮更稳
- 加上"反思 / 自检"环节:让模型在结束前 review 自己的产出