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选择 Claude 模型

入门

Anthropic 提供了一系列处于不同能力/成本/速度定位的模型。选好模型的关键在于让模型与任务匹配——并且不为你用不到的能力多花钱。

当前的模型​

Last verified: 2026-08-07 · Official models & pricing

ModelAPI model IDTierBest for
Claude Opus 5claude-opus-5Opus — most capableComplex agentic coding and enterprise work: 1M context, 128k output, with materially better numbers than Opus 4.8. Default on Claude Max, strongest available on Claude Pro. (Supersedes Claude Opus 4.8, now a legacy model.)
Claude Sonnet 5claude-sonnet-5Sonnet — balancedThe default workhorse and Claude Code's default model: the best combination of speed and intelligence, with a 1M-token context window. Start here for most work. (Supersedes Claude Sonnet 4.6, now a legacy model.)
Claude Haiku 4.5claude-haiku-4-5-20251001Haiku — fastest & cheapestHigh-volume, latency-sensitive tasks: classification, extraction, routing, simple chat, and cheap sub-agents.
Claude Fable 5claude-fable-5Mythos-class — flagship (above Opus)Anthropic's most capable widely released model. Multiday autonomous runs, first-shot on ambiguous specs, dense vision, sustained delegation to parallel subagents. GA June 9 2026. Refuses in-band (HTTP 200, stop_reason: refusal) — configure server-side or client-side fallback to another current Claude model (Opus 5 is the recommended default). Adaptive thinking only; raw thinking never returned. 30-day retention (NOT ZDR-eligible).
Claude Mythos 5claude-mythos-5Mythos-class — restricted (Project Glasswing)Same capabilities as Fable 5 without the safety classifiers. Limited availability to approved Project Glasswing partners only; not self-serve. Customers without access should use Fable 5.

Model IDs are exact; tiers and 'best for' are guidance. Pricing, context-window sizes and rate limits change frequently and are intentionally NOT listed here — always read them on the official page above. This file is the single source of truth: never hard-code model facts in prose, link to this table instead.

试一试：哪个模型合适？​

回答三个问题，获得一个起步建议：

任务难度
最看重什么
请求量
Recommended
Claude Sonnet

均衡的默认之选——以 Opus 的零头成本提供强劲的推理和编码能力。先从这里起步，只有真正撞到质量天花板时再往上升。

在以下位置查询确切的模型 ID： 模型表. 仅为经验法则——用你自己的输入快速跑一次评测才能确定。

心智模型：一条能力阶梯​

  • 从 Sonnet 开始。 它是默认的主力——具备强大的推理与编码能力，且成本合理。大多数任务都应从这里起步。
  • 仅在 Sonnet 力不从心、且质量比成本更重要时（高难度推理、棘手的智能体、棘手的代码）才升级到 Opus。
  • 对于高并发、对延迟敏感或简单的工作（分类、抽取、路由、廉价的子智能体），降级到 Haiku。

实际该如何选择​

  1. 默认使用 Sonnet 并上线。
  2. 遇到质量瓶颈？ 只在困难的子集上尝试 Opus。
  3. 成本或延迟吃不消？ 看看 Haiku 是否足以胜任那一步。
  4. 混合使用模型。 用 Haiku 做廉价的前/后处理，用 Sonnet/Opus 攻克核心难题。这种"模型分层"是最有力的成本杠杆之一——参见 成本与延迟。

:::tip 不要只凭基准测试来选 公开的基准测试是一个起点提示，而不是针对 你的 任务的定论。在两个模型上，用你的少量真实输入跑一个小型 评测——只需几分钟，胜过靠猜。 :::

查找确切的模型 ID​

始终传入当前的 API 模型 ID（例如在你的 messages.create 调用中）。从 上面的模型表 或官方模型页面获取它——并且最好从配置中读取，而不是在多处硬编码，这样模型升级就只需改一行。

下一步​