Claude 3.5 SonnetAnthropic 推出的用于编码、推理和计算机任务的先进 AI 模型，具备 20 万 token 的上下文窗口。

4.8 (4)

审阅者 Daniel Nikulshyn·更新 2026年7月

概览

Claude 3.5 Sonnet 是 Anthropic 开发的大型语言模型，擅长复杂推理、软件工程工作流程以及长文档分析。它提供 200,000-token 上下文窗口，十分适合处理大型代码库、研究论文和多步骤问题解决。该模型以其计算机使用能力而著称，能够通过移动光标、点击和输入文字来解析屏幕截图并与桌面界面交互。这使其不仅成为聊天辅助工具，也能实现对基于界面的任务进行代理式自动化。 Claude 3.5 Sonnet 可以通过 Anthropic 的 API、Claude web app 以及包括 Amazon Bedrock 和 Google Cloud Vertex AI 在内的主要云平台使用，为开发者提供多种集成路径。

主要功能

20 万 token 上下文窗口
计算机使用能力，用于 UI 自动化
高级代码生成和调试
视觉和文档理解
通过 Anthropic、AWS 和 GCP 的 API 访问
改进的多步骤推理

价格

模型: Freemium
分类: Multimodal AI
评分: 4.8 / 5 (4)

使用场景

为特定受众打造独特的声音

使用 Claude 通过提供关键问题的输入并在必要时上传相关文档，为特定受众创建独特的声音。

改进写作风格

借助 Claude 的帮助，通过提供输入和支持文档，改进您的写作风格。

集思广益，产生创意想法

利用 Claude 的能力产生创意想法，并提供交互式、视觉或清单等辅助工具，帮助进行头脑风暴。

用简单的方式解释复杂的话题

使用 Claude 将复杂的话题分解成易于理解的解释，并附上交互式、视觉或清单等辅助工具。

优点 & 缺点

优点

在编码和推理基准测试中表现强劲
拥有大规模的 20 万 token 上下文窗口
支持计算机使用和自主工作流
可在多个云平台上使用

缺点

计算机使用功能仍处于测试阶段，可能会出现不可靠的情况
长上下文任务的使用成本可能会增加
速率限制可能会限制高负载工作

评测

4.8

4 个评分的平均值。

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Jamal Carter

Apr 27, 2026

Does the job

Pretty happy overall. API access via Anthropic, AWS, and GCP just works and available across multiple cloud platforms. but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Elena Rossi

Jan 27, 2026

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on 200K-token context window, and large 200K-token context window caught me off guard. still, I'd recommend giving it a real trial.

Aisha Khan

Aug 12, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is improved multi-step reasoning — handled better than most — and supports computer-use and agentic workflows. Rate limits may constrain heavy workloads is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

Leila Hassan

Jul 30, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and strong performance on coding and reasoning benchmarks. 200K-token context window fits neatly into how we already work, and computer use for UI automation removed a step we used to do by hand. Usage costs can add up for long-context tasks, which is the main caveat, but it has held up under daily use.