Claude Sonnet 4.6 — Spécifications
Rédigé par Mustafa Ihsan d’après la documentation officielle du fournisseur · Dernière mise à jour
| Développeur | Anthropic |
|---|---|
| Type | LLM |
| Modalité | Texte, vision → texte |
| Paramètres | Non divulgué |
| Fenêtre de contexte | 1 million |
| Sortie maximale | 64 K |
| Licence | Propriétaire |
| Poids ouverts | Non |
| Publié | 2025 |
| Prix de l’entrée | $3.00 /1M |
| Prix de la sortie | $15.00 /1M |
| Fournisseurs d'API | Anthropic, AWS, Vertex AI, Azure |
What is Claude Sonnet 4.6?
Claude Sonnet 4.6 is Anthropic’s balance point between speed and intelligence: adaptive
thinking, a 1M-token context window, 64K maximum output, and pricing of $3 in / $15 out per
million tokens. It is the default workhorse for most production workloads, and the tier most
teams land on after discovering that Opus is overkill for the majority of their traffic and
Haiku is underpowered for the rest.
What makes Sonnet the pragmatic pick is that it gives up very little at the top of the
range while costing 40% less than Opus 4.8 on both input and output. The 1M context is
identical, adaptive thinking is identical, and the gap only becomes visible on genuinely
hard multi-step reasoning. For retrieval-augmented generation, code review, structured
extraction over long documents and customer-facing assistants, that gap rarely shows up in
output quality but always shows up on the invoice. Note that Claude Sonnet 5 now sits below
it on price — $2 / $10 during its introductory period — so a new project should compare the
two directly before committing to 4.6.
Claude Sonnet 4.6 pricing: API cost per 1M tokens
| Entrée (par million de jetons) | $3.00 |
|---|---|
| Sortie (par million de jetons) | $15.00 |
| Ratio sortie/entrée | 5× |
| Moyenne pondérée (4:1 entrée:sortie) | $5.40 par 1 million de jetons |
What Claude Sonnet 4.6 costs per month
Dépense mensuelle réelle pour un ratio entrée-sortie de 4:1 — le rapport effectivement observé dans une charge de travail type (chat ou RAG).
| Charge de travail | Jetons/mois | Coût par mois |
|---|---|---|
| Projet secondaire | 1 million en entrée / 0,25 million en sortie | $6.75 |
| Petite équipe | 20 millions en entrée / 5 millions en sortie | $135 |
| Production | 200 millions en entrée / 50 millions en sortie | $1,350 |
Calculez vos propres coûts dans le Calculateur de coûts pour les API IA.
Cheaper alternatives to Claude Sonnet 4.6
| Modèle | Coût combiné par million de dollars | Vous économisez |
|---|---|---|
| GLM 5.2 ouverte | $2.00 | 63 % moins cher |
| Gemini 3.5 Flash | $3.00 | 44 % moins cher |
| Gemini 3.1 Pro | $4.00 | 26 % moins cher |
Questions fréquemment posées
How much does Claude Sonnet 4.6 cost per 1M tokens?
Claude Sonnet 4.6 costs $3.00 per 1M input tokens and $15.00 per 1M output tokens. At a typical 4:1 input-to-output mix that blends to about $5.40 per 1M tokens.
How much does Claude Sonnet 4.6 cost per month?
A small-team workload of 20M input and 5M output tokens a month costs about $135 on Claude Sonnet 4.6. A side project (1M in / 0.25M out) costs roughly $6.75.
What is a cheaper alternative to Claude Sonnet 4.6?
GLM 5.2 is the strongest cheaper option in our database at $2.00 per 1M blended — about 63% less than Claude Sonnet 4.6. It is also open-weight, so self-hosting is an option.
Can I run Claude Sonnet 4.6 locally?
No. Claude Sonnet 4.6 is a closed, API-only model — the weights are not released, so it cannot be self-hosted.
Why does Claude Sonnet 4.6 charge more for output than input?
Output tokens are generated one at a time and cannot be batched the way a prompt can, so they cost the provider more to serve. Claude Sonnet 4.6 charges 5× more for output, which is why prompt-heavy workloads are far cheaper to run than generation-heavy ones.
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Les prix indiqués correspondent aux tarifs publics officiels pour l’API principale du modèle et sont mis à jour régulièrement à mesure que les fournisseurs les modifient. Les remises liées aux volumes, aux traitements par lots ou aux entrées mises en cache ne sont pas prises en compte. Comparez tous les modèles côte à côte dans le Base de données des modèles IA ou le Classement des grands modèles linguistiques (LLM).