Anthropic ने Claude Opus 5.5 को 22 सितंबर और Sonnet 5.5 को 28 सितंबर को जारी किया। कंपनी की घोषणाओं में Sonnet को स्पष्ट दायरे वाले रोजमर्रा के कामों और Opus को लगातार समझ-बूझ मांगने वाले कामों के लिए रखा गया है। दोनों कंपनी के प्लेटफॉर्म और प्रमुख क्लाउड साझेदारों पर उपलब्ध हैं। जांची गई घोषणाओं में Haiku 5.5 बाद में आने वाला था; उसे पहले से जारी नहीं बताया जाना चाहिए।
Sonnet की घोषणा में Sonnet 5 के मुकाबले आउटपुट बनने की गति तीस प्रतिशत से अधिक बढ़ने और कंपनी के परीक्षणों में प्रति काम लागत अधिकतम तीस प्रतिशत घटने का दावा है। मानक टोकन दर नहीं घटी: प्रति दस लाख इनपुट टोकन दो अमेरिकी डॉलर और आउटपुट टोकन दस डॉलर हैं। कम टोकन लगने से समान दर पर भी बिल घट सकता है। यह हर पाठक के काम में उतनी ही बचत का प्रमाण नहीं है।
Opus 5.5 की घोषणा में प्रति दस लाख इनपुट टोकन चार अमेरिकी डॉलर और आउटपुट टोकन बीस डॉलर हैं, दोनों Opus 5 से बीस प्रतिशत कम। Anthropic ने कई सशुल्क योजनाओं की पांच घंटे वाली उपयोग सीमा भी बढ़ाई। API की टोकन दर और सदस्यता की उपयोग सीमा अलग चीजें हैं; इनमें से कोई असीमित इस्तेमाल का वादा नहीं। बेहतर लेखन और जटिल काम के दावे कंपनी के हैं; असल सच ने स्वतंत्र प्रदर्शन परीक्षण नहीं किया है।
Anthropic के मौजूदा मॉडल दस्तावेज में दोनों की संदर्भ सीमा दस लाख और अधिकतम आउटपुट 1,28,000 टोकन है। ये टेक्स्ट और तस्वीरें लेकर टेक्स्ट में जवाब देते हैं। API की सामान्य तर्क-प्रयास सेटिंग Opus में मध्यम और Sonnet में ऊंची है। यह सेटिंग सोचने पर लगने वाले प्रयास को बदलती है; केवल मॉडल का नाम देखकर तुलना करने से समय और लागत का फर्क छिप सकता है।
Sonnet की माइग्रेशन गाइड बताती है कि अपग्रेड के बाद पुरानी सेटिंग सीधे बराबर नहीं मानी जा सकती। नए टोकनाइजर के कारण Sonnet 4.6, Sonnet 4.5 या Haiku 4.5 के मुकाबले वही टेक्स्ट लगभग तीस प्रतिशत अधिक टोकन ले सकता है। अधिक स्पष्ट तस्वीरें संसाधित करने पर इमेज टोकन का खर्च भी बढ़ सकता है। नया संस्करण हमेशा सस्ता होगा, ऐसा मानने के बजाय डेवलपर वास्तविक अनुरोधों को मापें।
रोजमर्रा की कोड त्रुटि या स्पष्ट जरूरत वाले दस्तावेज के लिए Sonnet को परखना उपयोगी है; कठिन कोड बदलाव या खुले दायरे के विश्लेषण में Opus से भी तुलना करें। Anthropic की चयन गाइड वास्तविक निर्देशों, मुश्किल उदाहरणों और प्रयास की अलग सेटिंग पर जांच सुझाती है। स्रोत जांच, कोड परीक्षण और इंसानी समीक्षा बनाए रखें। यह चुनाव में मदद है, दोनों मॉडल त्रुटिरहित होने का प्रमाण नहीं। आधिकारिक स्रोत तीन अक्टूबर को जांचे गए।