Anthropic 9 月 28 日发布 Claude Sonnet 5.5，这是 Claude 5.5 家族继 Opus 5.5 之后的第二款模型。公司给出的两个核心数字是：比 Sonnet 5 快 30% 以上，多数工作的单任务成本最多低 30%。API 价格没动，仍是每百万输入 token 2 美元、输出 10 美元，缓存读取 0.2 美元。
模型当天上线 Claude 自家平台、AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure，API 名称为 claude-sonnet-5-5，零数据保留选项在各平台照常提供。独立开发者 Simon Willison 注意到，claude.ai 的免费层已经换成 Sonnet 5.5。
官方成绩单
Anthropic 在发布页列出的主要成绩：
| 基准 | Sonnet 5.5 |
|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 70.6% |
| OSWorld 2.1（部分） | 80.1% |
| Humanity’s Last Exam（带工具） | 64.5% |
| CursorBench 4.0 | 55.5% |
| FrontierCode 1.1（Max） | 46.2% |
| GDPval-AA v2.1 | 1844 |
几家早期客户的反馈集中在速度上。Box 称新模型比上一版快 2.4 倍，Slack 说不改提示词就拿到了更好、更快的结果。
“Claude Sonnet 5.5 cooks. Fast at coding and can be steered quickly in iterative workflows.” （Sonnet 5.5 写代码快，迭代时一句话就能把它拉回正轨。）——Every 的 Tyler Nishida
第三方跑出来的另一面
Artificial Analysis 给 Sonnet 5.5 的智能指数打了 56 分，排第二，只比 Opus 5.5 的 58 分低 2 分。在它自己的 Terminal-Bench 4.0 测试里，Sonnet 5.5 拿到 64%，Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 都是 60%。短板在事实类题目：事实准确率 54%，Opus 5.5 是 66%，科学推理类测试也比 Opus 5.5 低 6 分。
成本那一栏跟官方说法对不上。Artificial Analysis 用最高推理档位（max）跑完整套测试，Sonnet 5.5 平均每个任务吐出约 19.3 万个输出 token，比 Opus 5.5 和 Sonnet 5 的 max 档都多约六成，是 GPT-6 Astra 的 7 倍。单价没变、token 变多，每任务成本落在 7.6 美元左右，比 Sonnet 5 高约 50%。
两边口径不同。Anthropic 说的是”多数工作”，默认档位下的日常编码、写作任务；Artificial Analysis 测的是把思考预算开满的极限情况。Willison 也碰到了同样的现象：他让模型用 max 档写一个 WebGL 小程序，花掉 12.8 万 token、1.28 美元；换成 xhigh 档，41 秒出结果，只花了约 0.06 美元。他还提到 Sonnet 5.5 跟 Opus 5.5 有同一个毛病，max 档容易把 token 上限耗光。
放进同级模型里比
横向看，Sonnet 这条线现在的定位很清楚：拿 Opus 八九成的能力，收更低的价格。Sonnet 5 发布时主打的是跑智能体任务只收 Opus 约三分之一的钱；5.5 这一代把速度拉上来，基准分数又贴近了 Opus 5.5 一截，Artificial Analysis 的榜上两者只差 2 分。
免费层的变化影响面更大。Willison 的判断是，claude.ai 免费用户现在拿到的模型，比 ChatGPT 免费层用的 Luna 系列强出不少。OpenAI 那边 GPT-6 Luna 走的是低价路线，Arena 最新数据显示它的单任务成本只有 0.05 美元左右。Anthropic 还没有公布 Haiku 5.5，Willison 预计它会在未来几周到来，届时低价档才会正面碰上 Luna。
对开发者来说，最直接的动作是先别急着开 max 档。按目前公开的数据，默认或 xhigh 档位更接近官方宣称的”提速降本”，max 档的账单可能比换代前还高。具体到自己的任务上划不划算，Anthropic 没有给出按档位拆分的成本表，只能自己跑一遍看。
参考来源：Anthropic 官方发布页、Simon Willison 博客、CocoLoop、Artificial Analysis 测评报告；API 价格以 Anthropic 发布页为准，每任务成本与 token 用量以 Artificial Analysis 智能指数 max 档口径为准。