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    Modelos e preços

    Visão geral dos modelos

    Claude é uma família de modelos de linguagem grandes de última geração desenvolvidos pela Anthropic. Este guia apresenta nossos modelos e compara seu desempenho.

    Escolhendo um modelo

    Se você não tem certeza de qual modelo usar, recomendamos começar com Claude Sonnet 4.5. Ele oferece o melhor equilíbrio de inteligência, velocidade e custo para a maioria dos casos de uso, com desempenho excepcional em tarefas de codificação e agentes.

    Todos os modelos Claude atuais suportam entrada de texto e imagem, saída de texto, capacidades multilíngues e visão. Os modelos estão disponíveis através da API Anthropic, AWS Bedrock e Google Vertex AI.

    Depois de escolher um modelo, aprenda como fazer sua primeira chamada de API.

    Comparação dos modelos mais recentes

    RecursoClaude Sonnet 4.5Claude Haiku 4.5Claude Opus 4.5Claude Opus 4.1
    DescriçãoNosso modelo mais inteligente para agentes complexos e codificaçãoNosso modelo mais rápido com inteligência próxima à fronteiraModelo premium combinando inteligência máxima com desempenho práticoModelo excepcional para tarefas de raciocínio especializado
    ID da API Claudeclaude-sonnet-4-5-20250929claude-haiku-4-5-20251001claude-opus-4-5-20251101claude-opus-4-1-20250805
    • Escolhendo um modelo
    • Comparação dos modelos mais recentes
    • Desempenho de prompt e saída
    • Migrando para Claude 4.5
    • Comece com Claude
    Alias da API Claude1claude-sonnet-4-5claude-haiku-4-5claude-opus-4-5claude-opus-4-1
    ID AWS Bedrockanthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0anthropic.claude-opus-4-5-20251101-v1:0anthropic.claude-opus-4-1-20250805-v1:0
    ID GCP Vertex AIclaude-sonnet-4-5@20250929claude-haiku-4-5@20251001claude-opus-4-5@20251101claude-opus-4-1@20250805
    Preços2$3 / entrada MTok
    $15 / saída MTok
    $1 / entrada MTok
    $5 / saída MTok
    $5 / entrada MTok
    $25 / saída MTok
    $15 / entrada MTok
    $75 / saída MTok
    Pensamento estendidoSimSimSimSim
    Tier de PrioridadeSimSimSimSim
    Latência comparativaRápidoMais rápidoModeradoModerado
    Janela de contexto200K tokens /
    1M tokens (beta)3
    200K tokens200K tokens200K tokens
    Saída máxima64K tokens64K tokens64K tokens32K tokens
    Corte de conhecimento confiávelJan 20254Fev 2025Mar 20254Jan 20254
    Corte de dados de treinamentoJul 2025Jul 2025Ago 2025Mar 2025

    1 - Os aliases apontam automaticamente para o snapshot de modelo mais recente. Quando lançamos novos snapshots de modelo, migramos aliases para apontar para a versão mais recente de um modelo, normalmente dentro de uma semana do novo lançamento. Embora os aliases sejam úteis para experimentação, recomendamos usar versões de modelo específicas (por exemplo, claude-sonnet-4-5-20250929) em aplicações de produção para garantir comportamento consistente.

    2 - Consulte nossa página de preços para informações completas de preços, incluindo descontos da API em lote, taxas de cache de prompt, custos de pensamento estendido e taxas de processamento de visão.

    3 - Claude Sonnet 4.5 suporta uma janela de contexto de 1M tokens ao usar o cabeçalho beta context-1m-2025-08-07. Preços de contexto longo se aplicam a solicitações que excedem 200K tokens.

    4 - Corte de conhecimento confiável indica a data até a qual o conhecimento de um modelo é mais extenso e confiável. Corte de dados de treinamento é o intervalo de data mais amplo dos dados de treinamento usados. Por exemplo, Claude Sonnet 4.5 foi treinado em informações disponíveis publicamente até julho de 2025, mas seu conhecimento é mais extenso e confiável até janeiro de 2025. Para mais informações, consulte Anthropic's Transparency Hub.

    Modelos com a mesma data de snapshot (por exemplo, 20240620) são idênticos em todas as plataformas e não mudam. A data do snapshot no nome do modelo garante consistência e permite que os desenvolvedores contem com desempenho estável em diferentes ambientes.
    A partir de Claude Sonnet 4.5 e todos os modelos futuros, AWS Bedrock e Google Vertex AI oferecem dois tipos de endpoint: endpoints globais (roteamento dinâmico para máxima disponibilidade) e endpoints regionais (roteamento de dados garantido através de regiões geográficas específicas). Para mais informações, consulte a seção de preços de plataforma de terceiros.

    Desempenho de prompt e saída

    Os modelos Claude 4 se destacam em:

    • Desempenho: Resultados de primeira classe em raciocínio, codificação, tarefas multilíngues, manipulação de contexto longo, honestidade e processamento de imagem. Consulte o post do blog Claude 4 para mais informações.

    • Respostas envolventes: Os modelos Claude são ideais para aplicações que exigem interações ricas e humanoides.

      • Se você preferir respostas mais concisas, pode ajustar seus prompts para guiar o modelo em direção ao comprimento de saída desejado. Consulte nossos guias de engenharia de prompt para detalhes.
      • Para práticas recomendadas específicas de prompt do Claude 4, consulte nosso guia de práticas recomendadas do Claude 4.
    • Qualidade de saída: Ao migrar de gerações anteriores de modelos para Claude 4, você pode notar melhorias maiores no desempenho geral.

    Migrando para Claude 4.5

    Se você está usando modelos Claude 3 no momento, recomendamos migrar para Claude 4.5 para aproveitar a inteligência melhorada e as capacidades aprimoradas. Para instruções detalhadas de migração, consulte Migrando para Claude 4.5.

    Comece com Claude

    Se você está pronto para começar a explorar o que Claude pode fazer por você, vamos começar! Quer você seja um desenvolvedor procurando integrar Claude em suas aplicações ou um usuário querendo experimentar o poder da IA em primeira mão, temos tudo coberto.

    Procurando conversar com Claude? Visite claude.ai!
    Introdução ao Claude

    Explore as capacidades do Claude e o fluxo de desenvolvimento.

    Início rápido

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