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    Modelli

    Panoramica dei modelli

    Claude è una famiglia di modelli linguistici di grandi dimensioni all'avanguardia sviluppati da Anthropic. Questa guida introduce i modelli disponibili e confronta le loro prestazioni.

    Scelta di un modello

    Se non sei sicuro di quale modello utilizzare, considera di iniziare con Claude Opus 4.7 per i compiti più complessi. È il nostro modello generalmente disponibile più capace, con un miglioramento significativo nella codifica agentiva rispetto a Claude Opus 4.6.

    Tutti i modelli Claude attuali supportano input di testo e immagini, output di testo, capacità multilingue e visione. I modelli sono disponibili tramite Claude API, Amazon Bedrock, Vertex AI e Microsoft Foundry.

    Una volta scelto un modello, scopri come effettuare la tua prima chiamata API.

    Confronto dei modelli più recenti

    FunzionalitàClaude Opus 4.7Claude Sonnet 4.6Claude Haiku 4.5
    DescrizioneIl nostro modello generalmente disponibile più capace per il ragionamento complesso e la codifica agentivaLa migliore combinazione di velocità e intelligenzaIl modello più veloce con intelligenza quasi all'avanguardia
    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
    Prezzi1$5 / input MTok
    $25 / output MTok
    $3 / input MTok
    $15 / output MTok
    $1 / input MTok
    $5 / output MTok
    Extended thinkingNoSìSì
    Adaptive thinkingSìSìNo
    Priority TierSìSìSì
    Latenza comparativaModerataVelocePiù veloce
    Finestra di contesto1M token1M token200k token
    Output massimo128k token64k token64k token
    Cutoff di conoscenza affidabileGen 20262Ago 20252Feb 2025
    Cutoff dei dati di addestramentoGen 2026Gen 2026Lug 2025

    1 - Vedi la pagina dei prezzi per informazioni complete sui prezzi, inclusi sconti API batch, tariffe di caching dei prompt, costi di extended thinking e tariffe di elaborazione della visione.

    2 - Cutoff di conoscenza affidabile indica la data fino alla quale la conoscenza di un modello è più estesa e affidabile. Cutoff dei dati di addestramento è l'intervallo di date più ampio dei dati di addestramento utilizzati. Per ulteriori informazioni, vedi Anthropic's Transparency Hub.

    3 - Claude Opus 4.7 su AWS è disponibile tramite Claude in Amazon Bedrock, attualmente in anteprima di ricerca.

    Claude Mythos Preview è offerto separatamente come modello di anteprima di ricerca per flussi di lavoro di cybersecurity difensiva come parte di Project Glasswing. L'accesso è solo su invito e non c'è iscrizione self-serve.

    I modelli con la stessa data di snapshot (ad es. 20240620) sono identici su tutte le piattaforme e non cambiano. La data di snapshot nel nome del modello garantisce coerenza e consente agli sviluppatori di fare affidamento su prestazioni stabili in diversi ambienti.
    A partire da Claude Sonnet 4.5 e tutti i modelli successivi (incluso Claude Sonnet 4.6), AWS Bedrock offre due tipi di endpoint: endpoint globali (routing dinamico per massima disponibilità) e endpoint regionali (routing dati garantito attraverso regioni geografiche specifiche). Google Vertex AI offre tre tipi di endpoint: endpoint globali, endpoint multi-region (routing dinamico all'interno di un'area geografica) e endpoint regionali. Per ulteriori informazioni, vedi la sezione prezzi piattaforma di terze parti.

    Puoi interrogare le capacità del modello e i limiti di token a livello di programmazione con l'API Models. La risposta include max_input_tokens, max_tokens e un oggetto capabilities per ogni modello disponibile.

    I valori di output massimo sopra si applicano all'API Messages sincrona. Su Message Batches API, Opus 4.7, Opus 4.6 e Sonnet 4.6 supportano fino a 300k token di output utilizzando l'intestazione beta output-300k-2026-03-24.

    Prestazioni di prompt e output

    I modelli Claude 4 eccellono in:

    • Prestazioni: Risultati di primo livello nel ragionamento, codifica, compiti multilingue, gestione di contesti lunghi, onestà ed elaborazione di immagini. Vedi il post del blog Claude 4 per ulteriori informazioni.

    • Risposte coinvolgenti: I modelli Claude sono ideali per applicazioni che richiedono interazioni ricche e simili a quelle umane.

      • Se preferisci risposte più concise, puoi regolare i tuoi prompt per guidare il modello verso la lunghezza di output desiderata. Fai riferimento alle guide di ingegneria dei prompt per i dettagli.
      • Per le migliori pratiche di prompting, vedi la guida alle migliori pratiche di prompting.
    • Qualità dell'output: Quando esegui la migrazione dalle generazioni di modelli precedenti a Claude 4, potresti notare miglioramenti più significativi nelle prestazioni complessive.

    Migrazione a Claude Opus 4.7

    Se stai attualmente utilizzando Claude Opus 4.6 o modelli Claude più vecchi, considera la migrazione a Claude Opus 4.7 per sfruttare l'intelligenza migliorata e un salto significativo nella codifica agentiva. Per istruzioni dettagliate sulla migrazione, vedi Migrazione a Claude Opus 4.7.

    Inizia con Claude

    Se sei pronto a iniziare a esplorare cosa Claude può fare per te, tuffati! Che tu sia uno sviluppatore che cerca di integrare Claude nelle tue applicazioni o un utente che vuole sperimentare la potenza dell'IA in prima persona, le seguenti risorse possono aiutarti.

    Vuoi chattare con Claude? Visita claude.ai!
    Introduzione a Claude

    Esplora le capacità di Claude e il flusso di sviluppo.

    Quickstart

    Scopri come effettuare la tua prima chiamata API in pochi minuti.

    Claude Console

    Crea e testa prompt potenti direttamente nel tuo browser.

    Se hai domande o hai bisogno di assistenza, non esitare a contattare il team di supporto o consulta la comunità Discord.

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