anthropic/claude-sonnet-5| Fornecedor | Entrada, $ por 1M | Saída, $ por 1M | Nos nossos dados desde |
|---|---|---|---|
| unorouter | $1,44 | $7,2 | 31 jul 2026 |
| google-vertex-anthropic | $2 | $10 | 31 jul 2026 |
| ofox | $2 | $10 | 31 jul 2026 |
| AIHubMix | $2 | $10 | 31 jul 2026 |
Amazon Bedrock
anthropic.claude-sonnet-5
|
$2 | $10 | 31 jul 2026 |
| Anthropic | $2 | $10 | 31 jul 2026 |
| Cloudflare AI Gateway | $2 | $10 | 31 jul 2026 |
| CrossModel | $2 | $10 | 31 jul 2026 |
| GitHub Copilot | $2 | $10 | 31 jul 2026 |
| Google Vertex AI | $2 | $10 | 31 jul 2026 |
| LLM Gateway | $2 | $10 | 31 jul 2026 |
| Merge Gateway | $2 | $10 | 31 jul 2026 |
| Microsoft Foundry | $2 | $10 | 31 jul 2026 |
| OpenCode Zen | $2 | $10 | 31 jul 2026 |
| OpenRouter | $2 | $10 | 31 jul 2026 |
| Vercel | $2 | $10 | 31 jul 2026 |
| ZenMux | $2 | $10 | 31 jul 2026 |
Amazon Bedrock
eu.anthropic.claude-sonnet-5
|
$2,2 | $11 | 31 jul 2026 |
| Abacus.AI | $3 | $15 | 31 jul 2026 |
| Venice AI | $3 | $15 | 31 jul 2026 |
É mostrada apenas a tarifa base e apenas preços por token. Tarifas em lote, reduzidas ou em cache, bem como preços por imagem ou por segundo de vídeo, não entram nesta tabela: não podem ficar na mesma coluna que um preço por milhão de tokens.
Um mesmo fornecedor aparece várias vezes se vende este modelo com identificadores diferentes e a preços diferentes — por exemplo, com precisão de pesos diferente. O identificador é indicado ao lado do nome. As ofertas idênticas vindas de duas fontes com grafias diferentes são reunidas numa única linha.
A data da última coluna é o dia em que este preço entrou pela primeira vez na nossa recolha. O preço pode ser mais antigo: antes desse dia simplesmente não o registávamos. Desde então não mudou — caso contrário, no seu lugar estaria uma linha nova com uma data nova.
| Conjunto de tarefas | Resultado | Condições da execução | Medido por |
|---|---|---|---|
| Arena Score, desenvolvimento web | 1.541,89 1.532–1.552 | esforço: high | — |
| Arena Score, perguntas de especialista | 1.495,95 1.481–1.511 | esforço: high | — |
| Arena Score, programação | 1.485,59 1.476–1.495 | esforço: high | — |
| Arena Score em francês | 1.464,66 1.438–1.491 | esforço: high | — |
| Arena Score, matemática | 1.462,99 1.441–1.485 | esforço: high | — |
| Arena Score, pedidos difíceis | 1.461,68 1.455–1.469 | esforço: high | — |
| Arena Score, pedidos longos | 1.460,47 1.452–1.469 | esforço: high | — |
| Arena Score, diálogo de vários turnos | 1.450,29 1.439–1.462 | esforço: high | — |
| Arena Score em inglês | 1.448,18 1.440–1.456 | esforço: high | — |
| Arena Score, seguimento de instruções | 1.445,22 1.436–1.454 | esforço: high | — |
| Arena Score, geral | 1.440,36 1.434–1.446 | esforço: high | — |
| Arena Score em russo | 1.439,58 1.424–1.455 | esforço: high | — |
| Arena Score em espanhol | 1.432,53 1.404–1.461 | esforço: high | — |
| Arena Score, escrita criativa | 1.406,98 1.395–1.419 | esforço: high | — |
| Arena Score, compreensão de esquemas | 1.318,73 1.302–1.335 | esforço: high | — |
| Arena Score, reconhecimento de texto em imagem | 1.297,23 1.287–1.308 | esforço: high | — |
| Arena Score, trabalho com imagens | 1.281,86 1.272–1.292 | esforço: high | — |
| Mock AIME 2024–2025 — problemas de olimpíada | 94,72 % | esforço: xhigh · com estrutura ajustada | Epoch evaluations |
| GPQA Diamond — perguntas de nível de pós-graduação | 87,37 % | esforço: xhigh · com estrutura ajustada | Epoch evaluations |
| WeirdML — tarefas incomuns de aprendizagem automática | 68,78 % | esforço: high | https://htihle.github.io/weirdml.html |
| FrontierMath, níveis 1–3 | 65,61 % | esforço: max | Epoch evaluations |
| CursorBench — edições no editor | 61,2 % | esforço: max | https://cursor.com/cursorbench |
| SimpleBench — perguntas capciosas | 52,72 % | — | SimpleBench Leaderboard |
| FrontierCode — patches aptos a serem aceites num projeto | 42,7 % | — | https://cognition.com/frontiercode |
| GSO-Bench — otimização de código | 37,25 % | — | https://gso-bench.github.io/index.html |
| APEX-Agents | 32,5 % | — | — |
| Problemas de xadrez | 31,61 % | esforço: xhigh | Epoch evaluations |
| FrontierMath, nível 4 — problemas de investigação | 29,27 % | esforço: max | Epoch evaluations |
| SimpleQA Verified — exatidão factual | 25 % | esforço: xhigh | Epoch evaluations |
| CritPt — problemas de física | 16,86 % | esforço: max | — |
| Arena Score, tarefas de agente | 0,09 0–0 | esforço: high | — |