Claude Sonnet 4.6
8447°
Anthropic | 1,000,000 令牌上下文 | 输入 $3.00/千,输出 $15.00/千。Sonnet 4.6 是 Anthropic 迄今最强大的 Sonnet 级模型,在编码、代理和专业工作方面表现领先。擅长迭代开发、复杂代码库导航、带记忆的端到端项目管理、精致文档创作以及自信地使用计算机进行网页问答和工作流自动化。
本模型的指南
2026年10月如何选择AI模型:先看闭源新闻,再看值得下载的开源权重
开放权重 vs 开源 vs 仅API:你到底能做什么
2026年最便宜的10款ChatGPT替代品:免费本地模型、免费套餐和固定费率计划
船长笔记
2026-10-13 的笔记
Claude Sonnet 4.6 是 Anthropic 最强大的中端模型,专注于编程、智能代理工作流和专业文档处理。百万令牌上下文窗口使其在同类模型中脱颖而出,适合大型代码库或长篇项目。适合开发者、技术写作者及执行多步骤自动化工作流的用户。
以……著称
- 端到端处理复杂代码库的能力
- 智能代理任务:项目管理、记忆和工作流自动化
- 计算机使用能力,支持网页问答和浏览器任务
- 高质量文档和专业写作输出
- 百万令牌上下文窗口——此价位罕见
注意
- 权重闭源;无本地部署和离线使用。
- 输出成本为每百万令牌 15 美元,长时间智能代理运行费用迅速累积。
- 支持视觉功能,但 Anthropic 未在此页面公布图像能力细节。
推荐尝试的提示词
重构混乱模块
这是一个经过两年自然增长的 Python 模块,数据库调用、业务逻辑和格式化混杂在同一函数中。请重构为清晰分层,解释每个结构决策,并指出过程中发现的任何错误。请粘贴你的模块代码。
规划多步骤智能代理
我想构建一个智能代理,监控 GitHub 仓库的新 issue,使用大型语言模型对每个 issue 进行类型和优先级分类,发布分诊评论,并将结果记录到 Notion 数据库。请概述架构、所需工具、状态存储位置及应处理的故障模式。
将会议记录转成报告
我有三天产品冲刺的粗略会议记录,内容无结构、重复且充满速记。请将其整理成清晰的执行摘要,包含决策部分、未决问题部分和带负责人优先级排序的行动列表。会议记录如下。
与……比较
- Claude Opus 5.5仅限API模型1,000,000 令牌上下文 · $4.00/M 输入,$20.00/M 输出
- Claude Sonnet 5.5仅限API模型1,000,000 令牌上下文 · $2.00/M 输入,$10.00/M 输出
- Claude Sonnet 5仅限API模型1,000,000 令牌上下文 · $2.00/M 输入,$10.00/M 输出
- Claude Opus 5仅限API模型1,000,000 令牌上下文 · $5.00/M 输入,$25.00/M 输出
来自 anthropic 的更多文本模型
常见问题
- Claude Sonnet 4.6 能本地运行吗?
- 不能。Anthropic 未发布任何 Claude 模型权重;Sonnet 4.6 仅支持 API。
- 价格和上下文窗口是多少?
- 价格为每百万输入令牌 3.00 美元,输出令牌 15.00 美元,上下文窗口为一百万令牌。
- Sonnet 4.6 与其他 Claude 模型有何不同?
- Anthropic 将其定位为最强大的 Sonnet 级模型,位于 Opus 级以下,但专注于相同的编程和智能代理优势,价格低于 Opus。
船长评语一款适合智能代理编程的强力工具;百万令牌上下文确实实用,但长时间运行时请注意输出费用。
船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据,可能会变动。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #58 Hottest Text / LLM model · #58 Hottest Text / LLM text model
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Claude Sonnet 4.6 热度趋势
自17 Feb 2026以来的热度分数
热度评分
8,447°
本周
▲
2.3%
8,443° 当时,8,447° 现在
本月
▲
10.9%
8,430° 当时,8,447° 现在
过去一年
n/a
尚未发布/跟踪
7,000°
起点
评分范围是 0° 到 9,999°。低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型,这些模型用替代数值填充,保证列表完整。7,000° 是有实际数据的起点:一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里,后续的度数都是基于它的测量。起点本身不反映模型质量,只有起点以上的度数才区分不同模型。
+1,447°
OpenRouter 令牌
该模型在过去30天内通过OpenRouter处理了666,165,208,534个令牌,包含提示和回答。每10,000,000个令牌计为一次下载,共计66,616次;最后一天的令牌计入采用率。来源:OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。
显示详细分解
本站上的每个数字都可以查证。这个模型的热度评分是 8,447°,这里一步步展示了它是如何组成的,每一步都有累计总分:起点、每个来源增加的度数、模型类型的加成以及权重年龄的扣减。颜色对应上方图表的区间。最后的词汇表解释了所有术语。
- 1从起点开始。为什么是 7,000° 而不是零:评分范围是 0° 到 9,999°,低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型,这些模型用替代数值填充,保证列表完整且不会超过有数据的模型。7,000° 是有实际数据的起点。一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里;后续的度数都是测量值,起点以上有十个十倍下载阶梯,每阶梯增加 300°。起点对所有模型一样,不影响排名;区分模型的是起点以上的度数。7,000°累计总数
- 2加上下载量。总共66,616个下载等价量,来自OpenRouter 令牌。下载量增加十倍,热度增加相同的300°,所以大小很重要,但不会让分数失控。+1,447°8,447°累计总数
- =热度得分。这个模型在本站所有榜单上的排名。没有其他因素会调整它。8,447°
术语表:这里用到的术语
- 热度得分
- 一个数字,表示模型当前的使用和需求程度,范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序,别无他物。
- 基准线
- 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°;基准线以下的部分保留给无数据的替代模型,这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同,不影响排名;超过基准线的度数才是实际测量值。
- 下载等价量
- 得分中当作下载计算的所有项目总和:下载本身,每个种子上传者算1,000,每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
- 对数刻度
- 以十为单位计数,而不是以一为单位:从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
- 点赞
- 来自所有来源的点赞和竖起大拇指,每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
- 采用率
- 模型当前每天的下载次数,基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
- 测量与估算
- 测量表示有两个来源的读数,且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数,过去的数据是根据模型的生命周期分配的;网站会说明显示的是哪种。
- 做种者
- 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人,或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
- AI Horde
- 一个志愿者网络,在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的,每张图片算作一次下载。
- 生成网站
- 托管自己模型副本并允许用户生成的站点,比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样,每次生成算一次下载。
- OpenRouter 令牌
- 通过API提供的文本模型,如Claude或GPT,没有权重需要下载,因此其使用量以令牌计量:过去30天内通过OpenRouter(一种许多应用使用的网关)读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源:OpenRouter (openrouter.ai/rankings),CC BY 4.0。
- 完整模型(检查点)
- 权重文件本身,是能独立生成的文件。它会获得额外加分,因为附加组件依赖它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加文件,用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
- 家族与权重
- 模型构建所基于的基础,比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
- 年龄
- 根据家族权重发布多久,扣除的度数:每年150°,最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型,防止它们被挤出榜单顶部。
- 家族加成
- 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分,总是在分数细目中列出。
- 替代分数
- 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数,这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
- 新模型!(宽限期)
- 不到7天的新模型显示“新模型!”而非分数,且不参与排名。其分数从第一天开始计算,但一天大的模型增长最快,若不等待,周榜#1总是昨天刚发布的模型,而非持续一周的。
- 趋势
- 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升,比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目录的中间值:一半有数据的模型增长比它快,一半比它慢。
这个模型的受欢迎程度相对于整个目录的变化:它在每个时间段内下载量、点赞和使用量的增长,和同一时间段内典型模型的增长相比,以及当时的热度分数。高于典型增长表示上升,低于则表示下降。过去的数据是从今天的总数、模型的第一天和测量的下载速度(如果有两次测量)推算出来的;如果模型在某个时间段开始时不存在,则显示为 n/a。
