Claude Sonnet 5 là mô hình lớp Sonnet mạnh mẽ nhất của Anthropic — hiệu năng đẳng cấp tiên phong trong lập trình, quy trình tác nhân và công việc tri thức chuyên nghiệp, với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với phân khúc Opus. Nó phục vụ cửa sổ ngữ cảnh 1M token với đầu ra lên tới 128K token, chấp nhận đầu vào văn bản, hình ảnh và tệp với đầu ra văn bản, đồng thời hỗ trợ tư duy thích ứng với khả năng lựa chọn nỗ lực suy luận (thấp, trung bình, cao, tối đa), cho phép người gọi điều chỉnh sự đánh đổi giữa trí thông minh / độ trễ / chi phí theo từng yêu cầu. Được xây dựng như mô hình Sonnet có tính tác nhân nhất của Anthropic, nó mang lại những cải tiến lớn so với Sonnet 4.6 trong lập trình tác nhân và sử dụng máy tính, đồng thời thu hẹp phần lớn khoảng cách với Opus 4.8 — 63.2% trên SWE-bench Pro, 80.4% trên Terminal-Bench 2.1 và 81.2% trên OSWorld-Verified — trong khi giá thấp hơn đáng kể so với Opus 4.8, GPT-5.5 và Gemini 3.1 Pro. Đây là lựa chọn mặc định mạnh mẽ cho các tác nhân nhạy cảm về chi phí, trợ lý lập trình và khối lượng công việc sản xuất cao vẫn đòi hỏi khả năng suy luận tiên phong.
Claude Sonnet 5 là mô hình của Anthropic được thiết kế cho các tác vụ đa phương thức, ngữ cảnh dài. Mô hình này hỗ trợ tối đa 1.000.000 token đầu vào—đủ để bao phủ toàn bộ cơ sở mã nguồn, tài liệu…
Claude Sonnet 5 xuất sắc trong các tác vụ liên quan đến mã nguồn, từ đọc toàn bộ kho mã đến tạo ra các thuật toán phức tạp. Với ngữ cảnh 1 triệu token, nó có thể đưa nhiều tệp tin vào một lời nhắc duy nhất, hiểu các phụ thuộc giữa các tệp, và tạo ra mã tái cấu trúc, giải thích gỡ lỗi, hoặc kiểm thử đơn vị. Nó hỗ trợ các ngôn ngữ phổ biến như Python, JavaScript, Java, C++, Go, Rust và nhiều ngôn ngữ khác, phản hồi bằng ngôn ngữ mà người dùng lựa chọn. Mô hình cũng có thể suy luận về các đường dẫn thực thi mã, phát hiện lỗi logic và đề xuất tối ưu hóa. Đối với các tác vụ như tạo một REST API từ đặc tả, chuyển đổi một kho mã nguyên khối thành các vi dịch vụ, hoặc xem xét một pull request bằng cách xem tất cả các tệp tin đã thay đổi cùng một lúc, Claude Sonnet 5 cung cấp một giải pháp gọi đơn mạnh mẽ. Điểm 81.2 OSWorld-Verified của nó cho thấy hiệu suất mạnh mẽ trên các điểm chuẩn cấp hệ điều hành, phản ánh thêm khả năng thành thạo về mã và lệnh.
Claude Sonnet 5 có thể nhận hình ảnh làm đầu vào—dù được tải lên trực tiếp (dưới dạng base64 hoặc qua URL) hay được nhúng trong tài liệu—và suy luận về nội dung của chúng. Nó có thể mô tả cảnh, xác định đối tượng, đọc văn bản từ hình ảnh và trả lời các câu hỏi trực quan. Khả năng hiểu hình ảnh không giới hạn ở ảnh tĩnh; nó có thể xử lý biểu đồ, sơ đồ, ảnh chụp màn hình, ghi chú viết tay và thậm chí các khung hình từ video (nếu được cung cấp dưới dạng ảnh tuần tự). Vì cửa sổ ngữ cảnh lớn, nhiều hình ảnh có thể được đưa vào một lời nhắc duy nhất cho các tác vụ như so sánh trực quan, phân tích tài liệu nhiều trang hoặc phát hiện thay đổi qua một loạt ảnh chụp màn hình. Mô hình coi hình ảnh như một phần của lịch sử hội thoại, do đó nó có thể kết hợp các tín hiệu trực quan với hướng dẫn văn bản. Lưu ý rằng việc mã hóa hình ảnh tiêu tốn token theo tỷ lệ với độ phân giải; OrcaRouter tự động xử lý việc mã hóa và gửi dữ liệu ở định dạng Anthropic mong đợi.
Mặc dù Claude Sonnet 5 có hiệu quả về chi phí trên mỗi token so với khả năng của nó, nhưng có những tình huống mà một mô hình nhẹ hơn có thể phù hợp hơn. Đối với các tác vụ sinh văn bản đơn giản—email ngắn, bài đăng trên mạng xã hội, hoặc hỏi đáp cơ bản—một mô hình nhỏ hơn và rẻ hơn như Claude Haiku hay GPT-4o-mini có thể mang lại kết quả đầy đủ với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ. Tương tự, nếu quy trình làm việc của bạn liên quan đến các tác vụ cực kỳ dễ đoán, có độ phức tạp thấp (ví dụ: trích xuất từ khóa, dịch thuật không có sắc thái), thì chi phí tổng thể của một mô hình ngữ cảnh lớn là không cần thiết. Đối với các tác vụ thị giác chỉ yêu cầu OCR mà không cần suy luận sâu, một API thị giác chuyên dụng có thể rẻ hơn. Ngoài ra, nếu ngữ cảnh đầu vào của bạn luôn dưới 32K token, bạn có thể không cần cửa sổ 1M và có thể sử dụng mô hình có ngữ cảnh nhỏ hơn nhưng giá mỗi token thấp hơn. Luôn luôn đánh giá chi phí so với chất lượng cho trường hợp sử dụng cụ thể của bạn.
Claude Sonnet 5 tỏa sáng trong các tình huống đa phương thức, ngữ cảnh cao, nơi một lệnh gọi mô hình duy nhất phải xử lý dữ liệu lớn hoặc hỗn hợp. Các trường hợp sử dụng lý tưởng bao gồm: phân tích toàn bộ kho mã nguồn để tìm lỗ hổng bảo mật, tạo tài liệu toàn diện từ một tập hợp các tài liệu thiết kế và ảnh chụp màn hình, rà soát hợp đồng pháp lý qua hàng trăm trang, phân tích báo cáo y tế kết hợp dữ liệu hình ảnh và ghi chú lâm sàng, cũng như các trợ lý tương tác duy trì lịch sử hội thoại dài (ví dụ: nhật ký, trị liệu, nghiên cứu). Khả năng suy luận mạnh mẽ của nó cũng phù hợp cho giải quyết vấn đề khoa học, trích xuất dữ liệu phức tạp từ PDF, và xây dựng các tác nhân thông minh quản lý các tác vụ đa bước với tệp đính kèm. Đối với sáng tác văn học yêu cầu giọng văn nhất quán qua nhiều chương, giới hạn đầu ra lớn giúp tạo ra các bản thảo hoàn chỉnh trong một lần. Khi được truy cập qua OrcaRouter, mức giá không biên lợi nhuận càng làm giảm chi phí cho các trường hợp sử dụng khối lượng lớn này.
Claude Sonnet 5 đạt điểm số 81.2 trên OSWorld-Verified, một chuẩn đánh giá được thiết kế để đo lường khả năng của mô hình trong việc thực hiện các tác vụ hệ điều hành—chẳng hạn như thao tác tập tin, thực thi lệnh, đa nhiệm và sử dụng dòng lệnh—bằng cách sử dụng hướng dẫn ngôn ngữ tự nhiên. Điểm số 81.2 cho thấy mô hình diễn giải và thực thi một cách đáng tin cậy một loạt các lệnh và tình huống ở cấp độ hệ điều hành. Điều này có liên quan đến các nhà phát triển xây dựng công cụ tự động hóa, quy trình DevOps hỗ trợ AI, và bất kỳ ứng dụng nào yêu cầu mô hình hoạt động như một trợ lý thành thạo cho các tương tác với hệ điều hành. Chuẩn đánh giá kiểm tra cả khả năng tạo tập lệnh và hiểu các khái niệm hệ điều hành như đường dẫn, quyền và tiến trình. Mặc dù không phải là một thước đo hoàn hảo cho hiệu suất thực tế, điểm số này cho thấy Claude Sonnet 5 nằm trong số các mô hình hoạt động tốt nhất cho thực thi mã có tính tác nhân và các tác vụ cấp hệ thống.
Claude Sonnet 5 có những điểm mạnh chính là khung ngữ cảnh lớn (1 triệu token), giới hạn đầu ra cao (128K token), khả năng suy luận đa phương thức mạnh mẽ và năng lực vận hành hệ điều hành (đạt 81.2 OSWorld-Verified). Mô hình xử lý tốt các tài liệu dài, mã nguồn phức tạp và đầu vào hỗn hợp với độ mạch lạc cao. Tuy nhiên, giống như mọi mô hình, nó có những hạn chế. Hiệu suất ngữ cảnh thực tế có thể suy giảm ở phần cuối của khung; Anthropic khuyến nghị nên duy trì dưới ~900K token để đạt kết quả tốt nhất. Mô hình có thể gặp khó khăn với các tham chiếu văn hóa tinh tế, tạo dữ liệu thực tế (có thể tạo ra số liệu ảo), và các tác vụ yêu cầu kiến thức thời gian thực vượt quá thời điểm cắt huấn luyện (Anthropic chưa tiết lộ thời điểm cắt chính xác, nhưng ước tính là đầu năm 2025). Khả năng thị giác tốt nhưng chưa phải dẫn đầu về phát hiện đối tượng chi tiết. Về giá cả, dù là định giá không phụ phí, vẫn cao hơn các mô hình nhỏ hơn. Độ trễ điển hình cho một mô hình lớn – phản hồi có thể chậm hơn do xử lý ngữ cảnh lớn.
Độ trễ của Claude Sonnet 5 phụ thuộc nhiều vào kích thước đầu vào và độ dài đầu ra. Với ngữ cảnh 1M token, quá trình xử lý prompt ban đầu có thể mất vài giây đến vài phút, vì mô hình phải chú ý đến toàn bộ cửa sổ. Khi quá trình xử lý bắt đầu, tốc độ sinh token thường nằm trong khoảng 20-40 token mỗi giây (tùy thuộc vào tải và cơ sở hạ tầng của nhà cung cấp). Các đầu vào nhỏ hơn (ví dụ: vài trăm token) sẽ thấy độ trễ token đầu tiên nhanh hơn, thường dưới một giây. Tính năng streaming được bật mặc định thông qua API của OrcaRouter, cho phép bạn thấy các token đầu ra khi chúng được sinh ra. Đối với các ứng dụng nhạy cảm với độ trễ (ví dụ: trò chuyện thời gian thực), bạn có thể muốn sử dụng mô hình nhỏ hơn hoặc cắt ngữ cảnh. OrcaRouter không thêm độ trễ đáng kể ngoài API của chính Anthropic — chi phí phụ là không đáng kể vì nó làm trung gian yêu cầu đến các endpoint của Anthropic.
Tại thời điểm viết bài, Anthropic chưa công bố công khai bộ benchmark toàn diện cho Claude Sonnet 5. Con số duy nhất được cung cấp là 81.2 trên OSWorld-Verified. Về khả năng suy luận chung, mô hình có khả năng hoạt động tương tự các mô hình Claude Sonnet khác trên các benchmark NLP tiêu chuẩn như MMLU, HumanEval và GSM8K, nhưng điểm số chính xác không được nhà cung cấp công bố. Trên thực tế, các báo cáo ban đầu từ người dùng cho thấy hiệu suất mạnh mẽ trong các tác vụ tạo mã, QA tài liệu và truy xuất ngữ cảnh dài. Chúng tôi khuyên bạn nên tự đánh giá dựa trên trường hợp sử dụng cụ thể của mình, vì các benchmark có thể gây hiểu lầm. OrcaRouter cho phép bạn kiểm tra mô hình nhanh chóng qua API mà không mất chi phí trả trước—chỉ cần đặt model id là "anthropic/claude-sonnet-5" và bắt đầu gửi prompt để đánh giá hiệu suất trên dữ liệu của bạn.
Claude Sonnet 5 trên OrcaRouter được tính phí theo giá nhà cung cấp của Anthropic mà không có phụ phí: $2.00 cho mỗi 1 triệu token đầu vào và $10.00 cho mỗi 1 triệu token đầu ra. Cả token đầu vào và đầu ra đều được tính là token văn bản tiêu chuẩn (hình ảnh và tệp được token hóa theo sơ đồ của Anthropic). Không có phí bổ sung cho xác thực, giới hạn tốc độ hoặc truyền dữ liệu. OrcaRouter tính phí dựa trên số token thô do Anthropic báo cáo; bao gồm bất kỳ lời nhắc hệ thống, tin nhắn người dùng, token hình ảnh và phản hồi được tạo ra. Việc thanh toán dựa trên mức sử dụng và bạn chỉ trả tiền cho những gì bạn tiêu thụ. Đối với người dùng nặng, mô hình minh bạch này tránh các khoản phí bất ngờ. Không có yêu cầu chi tiêu tối thiểu hoặc hợp đồng—bạn chỉ cần thêm tín dụng hoặc thiết lập thanh toán tại bảng điều khiển của OrcaRouter và mức sử dụng của bạn sẽ được khấu trừ theo tỷ giá trên.
Giá của Claude Sonnet 5 ($2/$10 cho mỗi 1M token) nằm giữa các mô hình rẻ hơn của Anthropic (như Haiku với giá $0.25/$1.25) và các mô hình cao cấp (như Claude Opus với giá $15/$75). Đối với các tác vụ ngữ cảnh dài, chi phí trên mỗi triệu token tương đối thấp so với dung lượng 1M. Tuy nhiên, nếu bạn sử dụng toàn bộ cửa sổ ngữ cảnh, chi phí tuyệt đối cho mỗi truy vấn có thể tăng lên—một yêu cầu đầu vào đầy đủ 1M token tốn $2.00 chỉ riêng cho đầu vào. So sánh với việc sử dụng mô hình ngữ cảnh nhỏ hơn như GPT-4o-mini ($0.15/$0.60) cho các truy vấn ngắn. Sự đánh đổi: Claude Sonnet 5 cung cấp chất lượng suy luận cao hơn và dung lượng lớn hơn nhưng với giá mỗi token cao hơn. Đối với các tác vụ thực sự yêu cầu ngữ cảnh lớn hoặc suy luận đa phương thức, mô hình có thể hiệu quả hơn so với việc chia nhỏ công việc qua nhiều lệnh gọi API. Chính sách không tăng giá của OrcaRouter đảm bảo bạn không phải trả thêm phí trung gian, vì vậy việc so sánh là trực tiếp với các nhà cung cấp khác.
OrcaRouter hiện không cung cấp lớp lưu trữ đệm gợi ý (prompt caching) riêng cho Claude Sonnet 5; tất cả token đều được tính phí theo tỷ lệ đầu vào tiêu chuẩn. Mặc dù API của Anthropic có thể hỗ trợ lưu trữ đệm gợi ý cho một số mô hình (giảm chi phí cho các tiền tố lặp lại), OrcaRouter vẫn tính phí token ở cùng mức giá bất kể có lặp lại hay không. Trên thực tế, nếu bạn gửi cùng một hệ thống gợi ý lớn lặp đi lặp lại, bạn vẫn sẽ bị tính phí cho các token đầu vào mỗi lần. Không có giảm giá cho ngữ cảnh đã lưu trong bộ đệm. Điều này quan trọng cần cân nhắc nếu quy trình làm việc của bạn liên quan đến các hướng dẫn tĩnh, dài—có thể tiết kiệm chi phí hơn khi chạy một mô hình nhỏ hơn hoặc sử dụng một kiến trúc khác. Tuy nhiên, mô hình không tính thêm phí (zero-markup) của OrcaRouter đồng nghĩa với việc bạn không phải trả thêm chi phí phụ trội; chi phí chỉ đơn thuần là giá niêm yết của Anthropic. Có thể sẽ có thêm các tính năng lưu trữ đệm trong tương lai, nhưng hiện tại, việc định giá được tính theo mỗi cuộc gọi dựa trên tổng số token.
Nếu bạn gửi đầu vào vượt quá cửa sổ ngữ cảnh 1.000.000 token, OrcaRouter sẽ trả về lỗi (thường là mã 400 kèm thông báo về độ dài ngữ cảnh). Mô hình sẽ không cắt bớt đầu vào; bạn phải tự quản lý số lượng token. Đối với đầu ra, nếu mô hình đạt tối đa 128.000 token trước khi hoàn thành, nó sẽ ngừng sinh và trả về finish_reason là "length" (trong phản hồi API). Sau đó bạn có thể tiếp tục cuộc hội thoại bằng cách gửi yêu cầu mới với đầu ra đã tích lũy làm lịch sử. OrcaRouter không tự động thử lại hoặc chia nhỏ yêu cầu của bạn; bạn có trách nhiệm tuân thủ giới hạn. Các công cụ như tiktoken có thể giúp ước tính số lượng token cho prompt của bạn. Đối với đầu vào rất dài, hãy cân nhắc chia nhỏ hoặc sử dụng phương pháp cửa sổ trượt, mặc dù ngữ cảnh lớn của Claude Sonnet 5 thường loại bỏ nhu cầu chia nhỏ.
Để sử dụng Claude Sonnet 5 qua OrcaRouter, hãy đặt base URL thành https://api.orcarouter.ai/v1 và sử dụng model ID "anthropic/claude-sonnet-5". API này hoàn toàn tương thích với định dạng chat completions của OpenAI, vì vậy bạn có thể sử dụng các thư viện client OpenAI hiện có. Ví dụ, trong Python với gói openai: hãy đặt api_key thành khóa OrcaRouter của bạn, base_url thành endpoint của OrcaRouter, và model thành "anthropic/claude-sonnet-5". Bạn có thể gửi các tin nhắn với các trường role, content (các phần text và/hoặc image_url cho vision). Phản hồi sẽ chứa các trường tiêu chuẩn: id, object, choices, usage (prompt_tokens, completion_tokens). Hỗ trợ streaming bằng cách đặt stream=True. OrcaRouter xử lý xác thực và định tuyến yêu cầu của bạn đến backend của Anthropic. Không cần cấu hình bổ sung—chỉ cần khóa API của bạn và định danh model chính xác.
Bạn có thể sử dụng các tham số tương thích với OpenAI tiêu chuẩn với OrcaRouter: messages (bắt buộc), model (bắt buộc, đặt thành "anthropic/claude-sonnet-5"), temperature (0-2, mặc định 1), top_p (0-1, mặc định 1), max_tokens (mặc định 4096, tối đa 128000), stop sequences (mảng các chuỗi), frequency_penalty, presence_penalty (cả hai đều từ -2 đến 2), và stream (boolean). Ngoài ra, bạn có thể truyền các tham số đặc thù của Anthropic qua trường extra_headers—ví dụ, anthropic-version để chỉ định phiên bản API. OrcaRouter tự động thêm các header Anthropic bắt buộc. Đối với tin nhắn đa phương thức, bao gồm content dưới dạng danh sách các phần với type text hoặc image_url. Lưu ý rằng model hỗ trợ tools/functions (gọi tool song song). Phản hồi bao gồm finish_reason, thống kê sử dụng (usage statistics) và choices. Không có tham số riêng cho kích thước cửa sổ ngữ cảnh; model vốn dĩ sử dụng dung lượng 1M của nó.
Việc di chuyển rất đơn giản vì OrcaRouter cung cấp một API tương thích với OpenAI. Nếu bạn đã sử dụng API của OpenAI, chỉ cần thay đổi base_url thành https://api.orcarouter.ai/v1 và sửa tham số model thành "anthropic/claude-sonnet-5". Mã hiện tại của bạn để xây dựng tin nhắn, xử lý luồng và phân tích phản hồi sẽ hoạt động mà không cần thay đổi—OrcaRouter trả về các phản hồi tuân thủ chuẩn OpenAPI. Nếu bạn đang sử dụng một nhà cung cấp khác như API gốc của Anthropic (sử dụng định dạng khác), bạn có thể cần điều chỉnh lược đồ tin nhắn của mình sang định dạng OpenAI (các vai trò: system, user, assistant). Tài liệu của OrcaRouter cung cấp hướng dẫn di chuyển. Sự khác biệt chính: Claude Sonnet 5 hỗ trợ tin nhắn hệ thống, công cụ và các phần đa phương thức. Đảm bảo đầu vào của bạn không vượt quá giới hạn 1M token. Bắt đầu với một cuộc gọi thử nghiệm nhỏ để xác nhận kết nối và hiểu độ trễ trước khi mở rộng quy mô.
Claude Sonnet 5 cải thiện so với phiên bản tiền nhiệm chủ yếu ở kích thước cửa sổ ngữ cảnh (1M so với 200K token) và giới hạn đầu ra (128K so với 8K), giúp nó phù hợp hơn nhiều cho việc phân tích tài liệu dài và cơ sở mã. Nó cũng giới thiệu hỗ trợ nhập tệp bên cạnh văn bản và hình ảnh, trong khi Sonnet 4 chỉ giới hạn ở văn bản và hình ảnh. Các điểm chuẩn giữa hai phiên bản không được công bố trực tiếp, nhưng điểm OSWorld-Verified 81,2 của Sonnet 5 cho thấy một bước tiến đáng kể trong việc thực thi tác vụ cấp hệ điều hành. Giá cả đã tăng—chi phí đầu vào của Sonnet 4 là $3/M token, Sonnet 5 là $2/M—vì vậy thực tế nó rẻ hơn trên mỗi token đầu vào. Đầu ra là $10/M so với $15/M của Sonnet 4, giảm 33%. Nhìn chung, Sonnet 5 mang lại giá trị tốt hơn cho hầu hết các trường hợp sử dụng, đặc biệt là những trường hợp yêu cầu ngữ cảnh lớn. Tuy nhiên, Sonnet 4 vẫn có thể khả dụng và rẻ hơn cho các tác vụ ngắn không cần ngữ cảnh lớn.
Claude Sonnet 5 và GPT-4o của OpenAI đều là các mô hình đa phương thức với khả năng suy luận mạnh mẽ, nhưng chúng khác nhau về cửa sổ ngữ cảnh (Sonnet 5: 1M token; GPT-4o: 128K token) và giới hạn đầu ra (Sonnet 5: 128K; GPT-4o: 16K). Sonnet 5 cung cấp dung lượng lớn hơn đáng kể, giúp xử lý tốt hơn các tác vụ như phân tích toàn bộ mã nguồn hoặc sách dài. GPT-4o có độ trễ điển hình nhanh hơn và tích hợp rộng rãi hơn với hệ sinh thái của OpenAI (plugin, DALL-E, v.v.). Giá cả: GPT-4o có giá $2,50/$10 mỗi 1M token (đầu vào/đầu ra), tương tự Sonnet 5. Cả hai đều đạt điểm suy luận cao, nhưng điểm 81,2 OSWorld-Verified của Sonnet 5 không thể so sánh trực tiếp với bất kỳ chuẩn mực nào của GPT-4o. Về tự động hóa cấp hệ điều hành, Sonnet 5 tỏ ra mạnh hơn. Về viết sáng tạo hoặc trò chuyện chung, GPT-4o có thể linh hoạt hơn một chút nhờ dữ liệu huấn luyện lớn hơn và khả năng sử dụng công cụ. Sự lựa chọn phụ thuộc vào nhu cầu ngữ cảnh; thông qua OrcaRouter, bạn có thể dễ dàng chuyển đổi giữa chúng.
Google Gemini 1.5 Pro cung cấp ngữ cảnh 1 triệu token (tương đương Sonnet 5) và khả năng đa phương thức, nhưng đầu ra của Gemini chỉ giới hạn ở 8K token, ít hơn nhiều so với 128K của Sonnet 5. Giá của Gemini là $3.50/$10.50 mỗi 1 triệu token (đầu vào/đầu ra), khiến Sonnet 5 rẻ hơn một chút cho đầu vào. Cả hai đều đạt điểm cao trên các chuẩn đánh giá suy luận, nhưng điểm OSWorld 81.2 của Sonnet 5 là điểm khác biệt chính—hiệu suất cấp hệ điều hành của Gemini không được nhấn mạnh tương tự. Gemini 1.5 Pro hỗ trợ thực thi mã gốc và có thể tạo mã kèm thực thi, trong khi Sonnet 5 dựa vào hộp cát bên ngoài. Đối với tạo văn bản thuần túy ở quy mô lớn, giới hạn đầu ra cao hơn của Sonnet 5 là một lợi thế rõ ràng. Cả hai mô hình đều hỗ trợ tệp đính kèm và hình ảnh. Chất lượng truy xuất ngữ cảnh dài mang tính cạnh tranh; sự khác biệt nhỏ có thể xuất hiện trong các miền cụ thể. Thông qua OrcaRouter, bạn có thể so sánh cả hai mô hình chỉ bằng cách thay đổi ID mô hình.
Tương thích OpenAI — giữ nguyên SDK bạn đang dùng
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="anthropic/claude-sonnet-5",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatstopstructured_outputstool_choicetoolsverbosity| Đầu vào / 1M tokens | $2.00 |
| Đầu ra / 1M tokens | $10.00 |
| Đọc cache / 1M | $0.200 |
| Ghi cache / 1M | $2.50 |
| Tiền tệ | USD |
Ước tính theo giá niêm yết
Chỉ là ước tính — số token thực tế phụ thuộc vào bộ tách token của nhà cung cấp.
GET /api/public/models/anthropic/claude-sonnet-5Mở @misc{orcarouter_claude_sonnet_5,
title = {Claude Sonnet 5 API},
author = {Anthropic},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/anthropic/claude-sonnet-5}
}Anthropic. (2026). Claude Sonnet 5 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/anthropic/claude-sonnet-5