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    Modelos

    Visão geral dos modelos

    Claude é uma família de modelos de linguagem de grande escala de última geração desenvolvidos pela Anthropic. Este guia apresenta os modelos disponíveis e compara seu desempenho.

    Escolhendo um modelo

    Se você não tem certeza de qual modelo usar, considere começar com Claude Opus 4.7 para as tarefas mais complexas. É nosso modelo mais capaz disponível em geral, com uma melhoria significativa em codificação de agentes em relação ao Claude Opus 4.6.

    Todos os modelos Claude atuais suportam entrada de texto e imagem, saída de texto, capacidades multilíngues e visão. Os modelos estão disponíveis via Claude API, Amazon Bedrock, Vertex AI e Microsoft Foundry.

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

    Comparação dos modelos mais recentes

    RecursoClaude Opus 4.7Claude Sonnet 4.6Claude Haiku 4.5
    DescriçãoNosso modelo mais capaz disponível em geral para raciocínio complexo e codificação de agentesA melhor combinação de velocidade e inteligênciaO modelo mais rápido com inteligência próxima à fronteira
    ID da Claude APIclaude-opus-4-7claude-sonnet-4-6claude-haiku-4-5-20251001
    Alias da Claude APIclaude-opus-4-7claude-sonnet-4-6claude-haiku-4-5
    ID do AWS Bedrockanthropic.claude-opus-4-73anthropic.claude-sonnet-4-6anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0
    ID do GCP Vertex AIclaude-opus-4-7claude-sonnet-4-6claude-haiku-4-5@20251001
    Preços1$5 / input MTok
    $25 / output MTok
    $3 / input MTok
    $15 / output MTok
    $1 / input MTok
    $5 / output MTok
    Pensamento estendidoNãoSimSim
    Pensamento adaptativoSimSimNão
    Tier de PrioridadeSimSimSim
    Latência comparativaModeradaRápidaMais rápida
    Janela de contexto1M tokens1M tokens200k tokens
    Saída máxima128k tokens64k tokens64k tokens
    Corte de conhecimento confiávelJan 20262Ago 20252Fev 2025
    Corte de dados de treinamentoJan 2026Jan 2026Jul 2025

    1 - Veja a 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.

    2 - 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 datas mais amplo dos dados de treinamento usados. Para mais informações, consulte Anthropic's Transparency Hub.

    3 - Claude Opus 4.7 no AWS está disponível através de Claude no Amazon Bedrock, atualmente em visualização de pesquisa.

    Claude Mythos Preview é oferecido separadamente como um modelo de visualização de pesquisa para fluxos de trabalho de cibersegurança defensiva como parte do Project Glasswing. O acesso é apenas por convite e não há inscrição de autoatendimento.

    Modelos com a mesma data de snapshot (por exemplo, 20240620) são idênticos em todas as plataformas e não mudam. A data de 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 subsequentes (incluindo Claude Sonnet 4.6), o AWS Bedrock oferece dois tipos de endpoint: endpoints globais (roteamento dinâmico para máxima disponibilidade) e endpoints regionais (roteamento de dados garantido através de regiões geográficas específicas). Google Vertex AI oferece três tipos de endpoint: endpoints globais, endpoints multi-região (roteamento dinâmico dentro de uma área geográfica) e endpoints regionais. Para mais informações, consulte a seção de preços de plataforma de terceiros.

    Você pode consultar capacidades de modelo e limites de token programaticamente com a Models API. A resposta inclui max_input_tokens, max_tokens e um objeto capabilities para cada modelo disponível.

    Os valores de saída máxima acima se aplicam à API de Mensagens síncrona. Na Message Batches API, Opus 4.7, Opus 4.6 e Sonnet 4.6 suportam até 300k tokens de saída usando o cabeçalho beta output-300k-2026-03-24.

    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 imagens. 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 os guias de engenharia de prompt para detalhes.
      • Para melhores práticas de prompting, consulte o guia de melhores práticas de prompting.
    • Qualidade de saída: Ao migrar de gerações anteriores de modelos para Claude 4, você pode notar melhorias maiores no desempenho geral.

    Migrando para Claude Opus 4.7

    Se você está usando Claude Opus 4.6 ou modelos Claude mais antigos, considere migrar para Claude Opus 4.7 para aproveitar a inteligência melhorada e um salto significativo em codificação de agentes. Para instruções detalhadas de migração, consulte Migrando para Claude Opus 4.7.

    Comece com Claude

    Se você está pronto para começar a explorar o que Claude pode fazer por você, mergulhe! Seja você um desenvolvedor procurando integrar Claude em suas aplicações ou um usuário querendo experimentar o poder da IA em primeira mão, os seguintes recursos podem ajudar.

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

    Explore as capacidades do Claude e o fluxo de desenvolvimento.

    Guia de início rápido

    Aprenda como fazer sua primeira chamada de API em minutos.

    Claude Console

    Crie e teste prompts poderosos diretamente em seu navegador.

    Se você tiver dúvidas ou precisar de assistência, não hesite em entrar em contato com a equipe de suporte ou consulte a comunidade Discord.

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