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Anthropic Claude 模型

Anthropic 当前目录包含 Claude Fable 5、Opus 5、Sonnet 5 以及仍处于 Active 状态的 4.x 模型。旧代码能编译,不代表已退役模型还能调用。

核心规格数据源复核于 2026 年 9 月 1 日
claude-opus-5Active · 不早于 2027-07-24 · 分组与路由
claude-fable-5Active · 不早于 2027-06-09 · 分组与路由
claude-sonnet-5Active · 不早于 2027-06-30 · 分组与路由
claude-haiku-4-5-20251001Active · 不早于 2026-10-15 · 分组与路由

模型指南

查看当前型号及保留的下线说明页

Anthropic 具体型号

Claude Opus 5.5

面向长流程编码 Agent 与知识工作,通过持续启用的自适应思考处理复杂、多步骤任务。

1M 上下文 · 准确 API ID claude-opus-5-5
Anthropic 具体型号

Claude Opus 5

Anthropic 当前 Opus 档模型,面向最高难度的编码、推理、研究和企业 Agent。

1M 上下文 · 准确 API ID claude-opus-5
Anthropic 具体型号

Claude Fable 5.1

Anthropic 面向高难度推理、长流程编码 Agent 和多步骤研究的模型,支持图片理解并始终启用自适应思考。

1M 上下文 · 准确 API ID claude-fable-5-1
Anthropic 具体型号

Claude Fable 5

Anthropic Fable 5 面向高难度推理、长流程编码 Agent 和多步骤研究。

1M 上下文 · 准确 API ID claude-fable-5
Anthropic 具体型号

Claude Opus 4.8

Claude Opus 4.8 面向复杂软件工程、推理和长流程 Agent。

1M 上下文 · 准确 API ID claude-opus-4-8
Anthropic 具体型号

Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 面向高级编码、推理、研究和多步骤 Agent。

1M 上下文 · 准确 API ID claude-opus-4-7
Anthropic 具体型号

Claude Opus 4.6

Claude Opus 4.6 面向高难度编码、推理与长上下文 Agent 工作流。

1M 上下文 · 准确 API ID claude-opus-4-6
Anthropic 具体型号

Claude Opus 4.5 (2025-11-01)

带日期的 Claude Opus 4.5 快照,兼顾高能力推理、编码与版本稳定性。

200K 上下文 · 准确 API ID claude-opus-4-5-20251101
Anthropic 具体型号

Claude Sonnet 5.5

兼顾速度与能力,适合日常开发、修复 Bug,以及制作精细的文档、演示稿和电子表格。

1M 上下文 · 准确 API ID claude-sonnet-5-5
Anthropic 具体型号

Claude Sonnet 5

Anthropic 面向生产的高能力快速模型,适合编码、Agent、文档处理与工具型应用。

1M context · $2 input / $10 output
Anthropic 具体型号

Claude Sonnet 4.6

Claude Sonnet 4.6 面向均衡的编码、文档分析与工具型生产 Agent。

1M 上下文 · 准确 API ID claude-sonnet-4-6
Anthropic 具体型号

Claude Sonnet 4.5

Claude Sonnet 4.5 的滚动别名,兼顾编码、分析和生产 Agent。

200K 上下文 · 准确 API ID claude-sonnet-4-5
Anthropic 具体型号

Claude Sonnet 4.5 (2025-09-29)

带日期的 Claude Sonnet 4.5 快照,用于稳定回归测试和生产兼容。

当前不支持 · 准确 API ID claude-sonnet-4-5-20250929
Anthropic 具体型号

Claude Haiku 4.5

Claude Haiku 4.5 的滚动别名,适合快速、成本敏感的编码、抽取与 Agent 子任务。

200K 上下文 · 准确 API ID claude-haiku-4-5
Anthropic 具体型号

Claude Haiku 4.5 (2025-10-01)

带日期的 Claude Haiku 4.5 快照,适合需要固定模型版本的集成。

200K 上下文 · 准确 API ID claude-haiku-4-5-20251001
02

选型与接入

01

如何选择系列内的型号

先选择最有可能满足任务的最小型号,再用同一批任务与一个更高能力候选比较,最后根据通过结果质量、延迟、可靠性和总成本决定。

  • Fable 5 面向最复杂、持续时间最长的 Agent 任务。
  • Opus 5 适合复杂 Agent 编码和企业工作流。
  • Sonnet 5 在能力与速度间取平衡;Haiku 4.5 更适合低延迟任务。
02

输入、输出、上下文与工具

  • Fable 5、Opus 5 与 Sonnet 5 公开提供 1M 上下文和 128K 最大输出。
  • Haiku 4.5 公开提供 200K 上下文和 64K 最大输出。
  • 当前高阶型号使用 adaptive thinking;Haiku 提供 extended thinking。
  • Claude 尤其适合编码、文档分析与多步工具工作流。
03

适合哪些工作负载

这些是优先测试方向,不是放之四海而皆准的结论。请使用自己的提示词、工具和验收条件。

  • Agent 式软件开发与仓库维护。
  • 政策、合同和研究文档分析。
  • 带显式检查点的长时间工具循环。
  • 使用 Haiku 承担延迟敏感的分类与客服流程。
04

推理、上下文与成本控制

不要只比较输入单价。还应计入输出、缓存读写、长上下文档位、推理 Token、工具调用、重试,以及每轮重复发送的历史内容。

  • 把模型生命周期作为部署依赖跟踪;即使代码没变,退役 ID 也会调用失败。
  • Claude Code 应使用控制台生成的 Anthropic 风格环境配置。
  • 将 Anthropic 官方凭据与网关凭据分开,并在长任务前核对请求目的地。
05

发送一个最小请求

示例使用表格中的第一个厂商模型 ID。如果模型广场显示的 ID 不同,请改用当前 API Key 可用的模型 ID。

request.example
curl https://app.llmfly.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LLMFLY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain this request in three bullets."}],
    "stream": false
  }'
06

限制与兼容性说明

  • 生命周期日期是运维截止时间,不是可忽略的更新说明。
  • OpenAI 兼容示例不能直接套用于 Claude Code 或 Anthropic 原生客户端。
  • 必须在准确的 LLMFly AI 路由上验证工具 Schema、流事件和思考参数。
07

生产上线评估清单

  • 准备 20–50 条有代表性的任务,并在测试前写明通过条件。
  • 记录首 Token 延迟、总延迟、输入输出 Token、工具重试和完整任务成本。
  • 验证应用实际使用的 Endpoint、流式模式、工具 Schema 与结构化输出。
  • 验证 400、401、404、429 和临时 5xx 的处理方式,并限制重试次数。
  • 将模型 ID 放进配置,并在正式切换前验证备用模型。
08

哪些信息必须在 LLMFly AI 中确认

模型广场会显示当前 API Key 可用的模型 ID、计费倍率、可用状态、支持的接口和兼容说明。部署前请确认这些信息,并发送一个小请求验证。

  • Claude Code 使用 Anthropic 风格配置,不能直接套用 OpenAI 兼容的 /v1 地址。
  • Claude Code 应复制控制台“使用 Key”窗口生成的配置。
  • 官方账号与网关 Key 建议使用不同终端配置,避免请求发错账户。
09

从型号研究进入实际调用

先打开上方具体型号页查看厂商模型 ID,再到模型广场确认当前 API Key 可用的模型 ID。把 ID 保存在配置中,方便审查、测试和回滚,而不必重写应用。

常见问题

表里的模型 ID 可以直接发给 LLMFly AI 吗?

不一定。它们是厂商 ID,请使用模型广场中当前 API Key 可用的模型 ID。

表里是 LLMFly AI 的价格吗?

不是。它们是厂商参考价,实际扣费以模型广场和用量记录为准。

上下文窗口越大,回答一定越好吗?

不一定。经过筛选的上下文通常有更好的相关性、延迟和成本表现。公开窗口是上限,不是目标。

推理强度应该怎么选?

先使用文档默认值,只有测试显示质量或延迟有明确收益时再调整。

生产备用模型需要满足什么?

备用模型必须通过相同的请求格式、工具 Schema 与安全检查,并由应用明确何时允许切换。

Claude API 应该选哪个型号?

先选择公开能力符合任务的最小候选,再用真实测试集与一个更强型号比较。

Claude API 价格是多少?

价格属于具体型号和路由。请进入准确型号页查看厂商价,再到模型广场确认 LLMFly AI 路由费率。

Claude 的上下文窗口多大?

上下文限制取决于准确型号,不能根据系列名称推断。请查看具体型号页和实时目录。

Claude 可以使用兼容 OpenAI 的客户端吗?

模型广场标记为兼容的路由可以使用,但必须测试应用需要的 Endpoint、流式输出、工具、结构化输出与错误行为。

为什么要把模型 ID 放在配置中?

这样可以测试、回滚和切换路由,避免厂商 ID 散落在代码各处。

确认当前路由

把模型名写入生产配置前,先打开模型广场核对。

打开模型广场