Claude

Техническая оценка семейства Claude 4.5 (январь 2026)

Claude функционирует как система conversational AI, построенная на базе проприетарной технологии больших языковых моделей. Текущая производственная версия включает три модели Claude 4.5: Opus 4.5 (claude-opus-4-5-20251101), Sonnet 4.5 (claude-sonnet-4-5-20250929) и Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5-20251001) с доступом через стандартный RESTful API посредством POST /v1/messages 📑. Все модели поддерживают текстовые и графические входные данные с текстовым выводом, окна контекста размером 200K (1M в бета-версии для Sonnet 4.5) и максимальный вывод в 64K 📑. Методология внутреннего обучения, спецификации нейросетевой архитектуры и реализация инфраструктуры не раскрываются публично 🌑.

Спецификации семейства моделей

• Claude Opus 4.5: Флагманская модель, предназначенная для сложных задач кодирования, автономных агентов и расширенного логического вывода. Стоимость: $5 за входные/$25 за выходные токены на миллион — на 67% дешевле предшественника Opus 4.1 ($15/$75) 📑. Уникальный параметр effort (низкий/средний/высокий) позволяет контролировать глубину логического вывода, жертвуя задержкой ради точности 📑. Производительность по бенчмаркам: 80.9% на SWE-bench Verified, что делает её лидером в реальных задачах разработки ПО 📑.
• Claude Sonnet 4.5: Сбалансированная модель для производственных агентов и рабочих процессов кодирования. Стоимость: $3/$15 за миллион токенов 📑. Позиционируется как «лучшая в мире модель для кодирования» в агентных задачах с результатом 77.2% на SWE-bench Verified (контекст 200K) 📑. Поддерживает расширенное окно контекста 1M через бета-заголовок context-1m-2025-08-07 📑. Операционная ёмкость: Anthropic сообщает о 30+ часах автономного кодирования в ходе внутреннего тестирования 📑.
• Claude Haiku 4.5: Оптимизированная по скорости модель, обеспечивающая «близкую к передовой производительность» при минимальной задержке. Стоимость: $1/$5 за миллион токенов 📑. Классифицирована по уровню безопасности ИИ ASL-2 (в отличие от ASL-3 для моделей Opus и Sonnet) 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Возможности платформы разработчика

• Режим Extended Thinking: Все модели Claude 4.5 поддерживают опциональный расширенный логический вывод за счёт выделения дополнительных токенов для предварительной обработки ответа 📑. Влияние на производительность: Снижает эффективность кэширования промптов; блоки логического вывода из предыдущих запросов теперь сохраняются в контексте по умолчанию для Opus 4.5 📑.
• Инструмент Memory (бета): Функция API, позволяющая сохранять и извлекать данные за пределами окна контекста через тип инструмента memory_20250818 📑. Бэкенд хранения: Инфраструктура персистентности в рамках проекта; конкретная реализация базы данных не раскрывается 🌑.
• Управление компьютером: Sonnet 4.5 и Opus 4.5 поддерживают интерпретацию экранов и симулированный ввод с клавиатуры/мыши для автономной навигации по компьютеру 📑. Opus 4.5 включает расширенный инструмент масштабирования для детального осмотра областей экрана 📑.

Архитектура интеграции

• Доступность на нескольких платформах: Прямой API, AWS Bedrock, Google Cloud Vertex AI и Microsoft Azure AI Foundry 📑. Начиная с Claude 4.5, облачные платформы предлагают глобальные конечные точки (динамическая маршрутизация) и региональные конечные точки (географическая маршрутизация данных с надбавкой 10%) 📑.
• Фреймворк использования инструментов: Встроенная поддержка инструментов web_search, code_execution, text_editor, computer_use, bash и memory 📑. Среда исполнения: Механизмы песочницы и изоляции безопасности для исполнения кода не раскрываются публично 🌑.

Среда разработки Claude Code

• Возможности версии 2.x: Расширение для командной строки и VS Code с контрольными точками (сохранение/откат состояния), нативной интеграцией Git и параллельными субагентами 📑.
• Протокол контекста модели (MCP): Система коннекторов для внешних источников данных и инструментов 📑.

Рекомендации по оценке

Техническим командам следует уделить первоочередное внимание следующим шагам валидации:

• Стоимость Extended Thinking: Проведите бенчмаркинг компромисса между потреблением «токенов логического вывода» и точностью генерации кода на задачах SWE-bench для расчёта ROI 🧠.
• Безопасность управления компьютером: Проведите аудит среды песочницы при включении «управления компьютером» на Sonnet 4.5, чтобы убедиться в невозможности доступа агента к ограниченным областям файловой системы 🌑.
• Стабильность миграции: Проверьте согласованность промптов при миграции с Sonnet 3.5 на 4.5, особенно на предмет регрессии в соблюдении схем JSON 📑.
• Задержка Azure: Протестируйте задержку региональных конечных точек на Azure AI Foundry в сравнении с прямыми вызовами API Anthropic для определения оптимального пути развёртывания 📑.