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    Modelle & Preise/Modelle

    Modellübersicht

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

    Auswahl eines Modells

    Wenn Sie unsicher sind, welches Modell Sie verwenden sollen, sollten Sie mit Claude Opus 4.7 für die komplexesten Aufgaben beginnen. Es ist unser fähigstes allgemein verfügbares Modell mit einer deutlichen Verbesserung bei agentengestütztem Coding gegenüber Claude Opus 4.6.

    Alle aktuellen Claude-Modelle unterstützen Text- und Bildeingaben, Textausgabe, mehrsprachige Funktionen und Vision. Modelle sind über die Claude API, Amazon Bedrock, Vertex AI und Microsoft Foundry verfügbar.

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

    Vergleich der neuesten Modelle

    FeatureClaude Opus 4.7Claude Sonnet 4.6Claude Haiku 4.5
    BeschreibungUnser fähigstes allgemein verfügbares Modell für komplexes Reasoning und agentengestütztes CodingDie beste Kombination aus Geschwindigkeit und IntelligenzDas schnellste Modell mit nahezu Frontier-Intelligenz
    Claude API IDclaude-opus-4-7claude-sonnet-4-6claude-haiku-4-5-20251001
    Claude API Aliasclaude-opus-4-7claude-sonnet-4-6claude-haiku-4-5
    AWS Bedrock IDanthropic.claude-opus-4-73anthropic.claude-sonnet-4-6anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0
    GCP Vertex AI IDclaude-opus-4-7claude-sonnet-4-6claude-haiku-4-5@20251001
    Preisgestaltung1$5 / Input MTok
    $25 / Output MTok
    $3 / Input MTok
    $15 / Output MTok
    $1 / Input MTok
    $5 / Output MTok
    Extended ThinkingNeinJaJa
    Adaptive ThinkingJaJaNein
    Priority TierJaJaJa
    Vergleichende LatenzModeratSchnellAm schnellsten
    Kontextfenster1M Token1M Token200k Token
    Max. Ausgabe128k Token64k Token64k Token
    Zuverlässiger WissensstichtagJan 20262Aug 20252Feb 2025
    Trainingsdaten-StichtagJan 2026Jan 2026Jul 2025

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

    2 - 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. Weitere Informationen finden Sie im Anthropic Transparency Hub.

    3 - Claude Opus 4.7 auf AWS ist über Claude in Amazon Bedrock verfügbar, derzeit in Research Preview.

    Claude Mythos Preview wird separat als Research-Preview-Modell für defensive Cybersecurity-Workflows als Teil von Project Glasswing angeboten. Der Zugriff ist nur auf Einladung möglich und es gibt keine Self-Service-Registrierung.

    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 über verschiedene Umgebungen hinweg zu verlassen.
    Ab Claude Sonnet 4.5 und allen nachfolgenden Modellen (einschließlich Claude Sonnet 4.6) bietet AWS Bedrock zwei Endpunkt-Typen: globale Endpunkte (dynamisches Routing für maximale Verfügbarkeit) und regionale Endpunkte (garantiertes Daten-Routing durch spezifische geografische Regionen). Google Vertex AI bietet drei Endpunkt-Typen: globale Endpunkte, Multi-Region-Endpunkte (dynamisches Routing innerhalb eines geografischen Bereichs) und regionale Endpunkte. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt zur Preisgestaltung von Drittanbieter-Plattformen.

    Sie können Modellkapazitäten und Token-Limits programmgesteuert mit der Models API abfragen. Die Antwort enthält max_input_tokens, max_tokens und ein capabilities-Objekt für jedes verfügbare Modell.

    Die oben angegebenen Max-Output-Werte gelten für die synchrone Messages API. Bei der Message Batches API unterstützen Opus 4.7, Opus 4.6 und Sonnet 4.6 bis zu 300k Output-Token durch Verwendung des output-300k-2026-03-24 Beta-Headers.

    Prompt- und Ausgabeleistung

    Claude 4 Modelle zeichnen sich aus durch:

    • Leistung: Top-Tier-Ergebnisse bei Reasoning, Coding, mehrsprachigen Aufgaben, Langkontext-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 Informationen finden Sie in den Prompt-Engineering-Leitfäden.
      • Für Best Practices beim Prompting siehe den Leitfaden zu Prompting Best Practices.
    • Ausgabequalität: Bei der Migration von früheren Modellgenerationen zu Claude 4 können Sie größere Verbesserungen in der Gesamtleistung feststellen.

    Migration zu Claude Opus 4.7

    Wenn Sie derzeit Claude Opus 4.6 oder ältere Claude-Modelle verwenden, sollten Sie eine Migration zu Claude Opus 4.7 in Betracht ziehen, um von verbesserter Intelligenz und einem deutlichen Sprung bei agentengestütztem Coding zu profitieren. Detaillierte Migrationsanweisungen finden Sie unter Migration zu Claude Opus 4.7.

    Erste Schritte mit Claude

    Wenn Sie bereit sind, zu erkunden, was Claude für Sie tun kann, dann legen Sie los! 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, die folgenden Ressourcen können Ihnen helfen.

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

    Erkunden Sie Claudes Fähigkeiten und Entwicklungsfluss.

    Schnellstart

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

    Claude Console

    Erstellen und testen Sie leistungsstarke Prompts direkt in Ihrem Browser.

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

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