觀點 · 資訊分享
Claude Sonnet 5 登場：實力接近 Opus 4.8、輸入每百萬 token 2 美元，但新分詞器多算約三成 token
Anthropic 在 6/30 推出 Claude Sonnet 5，主打「最會自己動手」的 Sonnet：Free 與 Pro 方案的預設模型，API 價格輸入 2 美元、輸出 10 美元。開發者升級要注意手動思考預算被移除，也要重估 token 用量。
- 發布
- 2026-06-30
- 篇幅
- 約 5 分鐘 · 2,094 字
- 結構
- 7 節 + 3 題常見問題
- 標籤
一句話看懂：Anthropic 在 6 月 30 日推出 Claude Sonnet 5，官方說它是目前「最會自己動手」的 Sonnet，表現接近旗艦 Opus 4.8，價格卻低不少；但 API 有幾項行為改動，升級前要先看。
先用白話講：Sonnet 與 Opus 是什麼關係？
Anthropic 的 Claude 分成不同「檔位」，可以想成同一家餐廳的三種廚師：旗艦的 Opus 是主廚，什麼都做得好但鐘點費最貴；Sonnet 是副主廚，快、划算，日常大部分工作都交給他；Haiku 則是最快最便宜的助手。
這次的重點是：副主廚 Sonnet 5 進步很多，官方說他在「自己規劃步驟、使用瀏覽器和終端機這類工具、不用盯著也能做完」這件事上，表現已經接近主廚 Opus 4.8，但收費便宜不少。
發生什麼事
- 6 月 30 日：Anthropic 推出 Claude Sonnet 5（
claude-sonnet-5） - 誰能用：所有方案都有；Free 與 Pro 的預設模型就是它，Max、Team、Enterprise 也能選
- 價格（發表當天）：每百萬 token 輸入 2 美元、輸出 10 美元
- 規格：100 萬 token 上下文、12.8 萬 token 最大輸出，工具與平台功能與 Sonnet 4.6 相同，但 Priority Tier 不支援
- 雲端平台：同一天 AWS 宣布可透過 Amazon Bedrock 與「AWS 上的 Claude Platform」使用
- 官方也提高了 Chat、Cowork、Claude Code 與 Claude Platform 的速率與使用上限，因為高努力等級會用掉更多 token
比起 Sonnet 4.6，進步在哪裡
根據官方說明：
| 項目 | 說法 |
|---|---|
| 代理能力 | 推理、工具使用、寫程式、知識工作都比 4.6 明顯進步 |
| 與 Opus 4.8 的差距 | 4.6 遠落後 Opus 4.8；Sonnet 5 縮小差距，部分情況下追平 |
| 安全評估 | 不良行為比率整體比 4.6 低，更能抵抗提示詞注入；但比 Opus 4.8 略高 |
| 資安能力 | 官方評估它執行資安相關任務的能力，遠低於目前的 Opus 模型 |
官方給的是圖表與合作夥伴的使用心得，沒有在文章裡列出完整的測試分數，詳細數字請看系統卡。
給開發者的技術細節
根據 Claude Platform 版本資訊，從 Sonnet 4.6 遷移時有幾項行為改動：
- 自適應思考預設開啟
- 手動延伸思考被移除：
thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N}會回傳 400 錯誤（這在 4.6 就已標為棄用） - 取樣參數：把
temperature、top_p、top_k設成非預設值，會回傳 400 錯誤 - 新的分詞器：同樣的文字大約多出 30% 的 token；公告頁腳註寫的是約 1.0 到 1.35 倍，依內容類型而定。這表示價格雖然便宜，實際帳單要用自己的資料重新估算
- Priority Tier 不適用
價格的後續變化
- 發表時，官方原本預告 9 月 1 日起要恢復成標準價 3 美元／15 美元
- 2026-08-10 官方更新：優惠價 2／10 美元已改為永久，9/1 的漲價不再實施
我的看法
我自己用 Claude Code 寫程式，最在意的是「便宜的模型能不能扛得住長時間的自主任務」。如果 Sonnet 5 真的能接近 Opus 4.8，對接案和小團隊來說，日常任務改用 Sonnet 級，帳單會輕鬆很多。
不過我會先做兩件事：第一，自己跑一遍真實任務，官方的圖表與夥伴心得是好的參考，但不等於你的專案；第二，重算 token 用量，新的分詞器讓同樣的文字多出約三成 token，單價便宜了，總量變多，實際省多少要看你的內容。如果你有程式碼設定了手動思考預算或固定的取樣參數，升級前先改掉，不然會直接收到 400 錯誤。
名詞小辭典
- Token：AI 計算文字量的單位，API 依 token 數量收費，一個中文字大約一個 token 上下。
- 代理式（Agentic）：AI 不只回答問題，而是自己規劃步驟、使用工具、完成整件事。
- 分詞器（Tokenizer）：把文字切成 token 的規則，換了規則，同樣文字的 token 數就會不同。
- 自適應思考（Adaptive Thinking）：由模型自己判斷這題要想多久，而不是由開發者預先指定思考預算。
- 上下文視窗：模型一次能讀進去的文字量，Sonnet 5 是 100 萬 token。