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    Erste Schritte

    Einführung in ClaudeSchnellstart

    Modelle & Preise

    ModellübersichtEin Modell wählenWas ist neu in Claude 4.5Migration zu Claude 4.5ModellabschreibungenPreise

    Mit Claude entwickeln

    FunktionsübersichtArbeiten mit der Messages APIKontextfensterBest Practices für Prompting

    Funktionen

    Prompt-CachingKontextbearbeitungErweitertes DenkenStreaming-NachrichtenBatch-VerarbeitungZitateMehrsprachige UnterstützungToken-ZählungEmbeddingsVisionPDF-UnterstützungFiles APISuchergebnisseGoogle Sheets Add-on

    Werkzeuge

    ÜbersichtWie man Tool-Nutzung implementiertToken-effiziente WerkzeugnutzungFeinkörniges Tool-StreamingBash-ToolCode-AusführungstoolComputer-Use-ToolText-Editor-ToolWeb-Abruf-ToolWeb-SuchwerkzeugMemory-Tool

    Agent-Fähigkeiten

    ÜbersichtErste Schritte mit Agent Skills in der APIBest Practices für die Skill-ErstellungSkills verwenden

    Agent SDK

    ÜbersichtAgent SDK-Referenz - TypeScriptPython SDK

    Leitfäden

    Streaming-EingabeBerechtigungen verwaltenSession-VerwaltungHosting des Agent SDKSystem-Prompts modifizierenMCP im SDKBenutzerdefinierte ToolsSubagenten im SDKSlash-Befehle im SDKAgent Skills im SDKKosten und Nutzung verfolgenTodo-ListenPlugins im SDK

    MCP in der API

    MCP-ConnectorRemote MCP-Server

    Claude auf Drittanbieter-Plattformen

    Amazon BedrockVertex AI

    Prompt-Engineering

    ÜbersichtPrompt-GeneratorPrompt-Vorlagen verwendenPrompt-VerbessererSei klar und direktBeispiele verwenden (Multishot-Prompting) um Claudes Verhalten zu steuernClaude denken lassen (CoT)XML-Tags verwendenClaude eine Rolle geben (System-Prompts)Vorausfüllen von Claudes AntwortKomplexe Prompts verkettenTipps für langen KontextTipps für erweiterte Denkprozesse

    Testen & bewerten

    Erfolgskriterien definierenTestfälle entwickelnVerwendung des Evaluierungs-ToolsLatenz reduzieren

    Schutzmaßnahmen verstärken

    Halluzinationen reduzierenAusgabekonsistenz erhöhenJailbreaks abwehrenhandle-streaming-refusalsPrompt-Leaks reduzierenClaude im Charakter halten

    Verwaltung und Überwachung

    Admin API ÜbersichtNutzungs- und Kosten-APIClaude Code Analytics API
    Console
    Modelle & Preise

    Modellübersicht

    Claude ist eine Familie hochmoderner großer Sprachmodelle, die von Anthropic entwickelt wurden. Dieser Leitfaden stellt unsere Modelle vor und vergleicht ihre Leistung.

    Auswahl eines Modells

    Wenn Sie unsicher sind, welches Modell Sie verwenden sollen, empfehlen wir, mit Claude Sonnet 4.5 zu beginnen. Es bietet die beste Balance zwischen Intelligenz, Geschwindigkeit und Kosten für die meisten Anwendungsfälle, mit außergewöhnlicher Leistung bei Codierungs- und Agenten-Aufgaben.

    Alle aktuellen Claude-Modelle unterstützen Text- und Bildeingaben, Textausgabe, mehrsprachige Funktionen und Vision. Modelle sind über die Anthropic API, AWS Bedrock und Google Vertex AI verfügbar.

    Nachdem Sie ein Modell ausgewählt haben, erfahren Sie, wie Sie Ihren ersten API-Aufruf tätigen.

    Vergleich der neuesten Modelle

    FeatureClaude Sonnet 4.5Claude Haiku 4.5Claude Opus 4.1
    BeschreibungUnser intelligentestes Modell für komplexe Agenten und CodierungUnser schnellstes Modell mit nahezu Frontier-IntelligenzAußergewöhnliches Modell für spezialisierte Reasoning-Aufgaben
    Claude API IDclaude-sonnet-4-5-20250929claude-haiku-4-5-20251001claude-opus-4-1-20250805
    Claude API Alias1claude-sonnet-4-5claude-haiku-4-5claude-opus-4-1
    AWS Bedrock IDanthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0anthropic.claude-opus-4-1-20250805-v1:0
    GCP Vertex AI IDclaude-sonnet-4-5@20250929claude-haiku-4-5@20251001claude-opus-4-1@20250805
    Preisgestaltung2$3 / Input MTok
    $15 / Output MTok
    $1 / Input MTok
    $5 / Output MTok
    $15 / Input MTok
    $75 / Output MTok
    Extended ThinkingJaJaJa
    Priority TierJaJaJa
    Vergleichende LatenzSchnellAm schnellstenModerat
    Kontextfenster /
    (Beta)3
    Max. Ausgabe64K Token64K Token32K Token
    Zuverlässiger WissensstichtagJan 20254Feb 2025Jan 20254
    Trainingsdaten-StichtagJul 2025Jul 2025Mär 2025

    1 - Aliase verweisen automatisch auf den neuesten Modell-Snapshot. Wenn wir neue Modell-Snapshots veröffentlichen, migrieren wir Aliase, um auf die neueste Version eines Modells zu verweisen, normalerweise innerhalb einer Woche nach der neuen Veröffentlichung. Während Aliase für Experimente nützlich sind, empfehlen wir die Verwendung spezifischer Modellversionen (z. B. claude-sonnet-4-5-20250929) in Produktionsanwendungen, um konsistentes Verhalten zu gewährleisten.

    2 - Siehe unsere Preisseite für vollständige Preisinformationen, einschließlich Batch-API-Rabatten, Prompt-Caching-Raten, Extended-Thinking-Kosten und Vision-Verarbeitungsgebühren.

    3 - Claude Sonnet 4.5 unterstützt ein 1M-Token-Kontextfenster, wenn der Beta-Header context-1m-2025-08-07 verwendet wird. Long-Context-Preisgestaltung gilt für Anfragen, die 200K Token überschreiten.

    4 - Zuverlässiger Wissensstichtag gibt das Datum an, bis zu dem das Wissen eines Modells am umfassendsten und zuverlässigsten ist. Trainingsdaten-Stichtag ist der breitere Datumsbereich der verwendeten Trainingsdaten. Zum Beispiel wurde Claude Sonnet 4.5 auf öffentlich verfügbare Informationen bis Juli 2025 trainiert, aber sein Wissen ist am umfassendsten und zuverlässigsten bis Januar 2025. Weitere Informationen finden Sie im Anthropic Transparency Hub.

    Modelle mit demselben Snapshot-Datum (z. B. 20240620) sind auf allen Plattformen identisch und ändern sich nicht. Das Snapshot-Datum im Modellnamen gewährleistet Konsistenz und ermöglicht es Entwicklern, sich auf stabile Leistung in verschiedenen Umgebungen zu verlassen.
    Ab Claude Sonnet 4.5 und allen zukünftigen Modellen bieten AWS Bedrock und Google Vertex AI zwei Endpunkt-Typen: globale Endpunkte (dynamisches Routing für maximale Verfügbarkeit) und regionale Endpunkte (garantiertes Daten-Routing durch spezifische geografische Regionen). Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt zur Preisgestaltung von Drittanbieter-Plattformen.

    Prompt- und Ausgabeleistung

    Claude 4 Modelle zeichnen sich aus durch:

    • Leistung: Top-Tier-Ergebnisse bei Reasoning, Codierung, mehrsprachigen Aufgaben, Long-Context-Verarbeitung, Ehrlichkeit und Bildverarbeitung. Weitere Informationen finden Sie im Claude 4 Blog-Beitrag.

    • Ansprechende Antworten: Claude-Modelle sind ideal für Anwendungen, die reichhaltige, menschenähnliche Interaktionen erfordern.

      • Wenn Sie prägnantere Antworten bevorzugen, können Sie Ihre Prompts anpassen, um das Modell zur gewünschten Ausgabelänge zu führen. Weitere Details finden Sie in unseren Prompt-Engineering-Leitfäden.
      • Für spezifische Claude 4 Prompting Best Practices siehe unseren Claude 4 Best Practices Leitfaden.
    • Ausgabequalität: Bei der Migration von früheren Modellgenerationen zu Claude 4 können Sie größere Verbesserungen der Gesamtleistung feststellen.

    Migration zu Claude 4.5

    Wenn Sie derzeit Claude 3 Modelle verwenden, empfehlen wir die Migration zu Claude 4.5, um von verbesserter Intelligenz und erweiterten Funktionen zu profitieren. Detaillierte Migrationsanweisungen finden Sie unter Migration zu Claude 4.5.

    Erste Schritte mit Claude

    Wenn Sie bereit sind, zu erkunden, was Claude für Sie tun kann, lassen Sie uns eintauchen! Egal ob Sie ein Entwickler sind, der Claude in Ihre Anwendungen integrieren möchte, oder ein Benutzer, der die Kraft von KI aus erster Hand erleben möchte, wir haben alles für Sie.

    Möchten Sie mit Claude chatten? Besuchen Sie claude.ai!

    Einführung in Claude

    Erkunden Sie Claudes Funktionen und Entwicklungsablauf.

    Schnellstart

    Erfahren Sie, wie Sie in Minuten Ihren ersten API-Aufruf tätigen.

    Claude Console

    Erstellen und testen Sie leistungsstarke Prompts direkt in Ihrem Browser.

    Wenn Sie Fragen haben oder Hilfe benötigen, zögern Sie nicht, unser Support-Team zu kontaktieren oder die Discord-Community zu konsultieren.

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    • Erste Schritte mit Claude
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