Modellvergleich
Claude 4 Sonnet (Non-reasoning)
vs. Claude 4.5 Sonnet (Non-reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 6 Benchmarks · Anthropic
Chatten mit ClaudeGuenstigstes Modell
$3.00/1M
Hoechste Intelligenz
72.7% GPQA
Bestes Coding
33.5 Coding-Index
Preisunterschied
1.0x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
6 Tests Claude 4 Sonnet (Non-reasoning)
- MATH 500
- AIME 2025
Claude 4.5 Sonnet (Non-reasoning)
- GPQA
- MMLU Pro
- HLE
- LiveCodeBench
| Metrik | An Claude 4 Sonnet (Non-reasoning) | An Claude 4.5 Sonnet (Non-reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $3.00/1M | $3.00/1M |
| Output-Kosten | $15.00/1M | $15.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $6.00/1M | $6.00/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Anthropic | Anthropic |
| Veröffentlichung | 22. Mai 2025 | 29. Sept. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 45.4 tok/s | 46.3 tok/s |
| TTFT | 996ms | 1025ms |
| Latenz | 996ms | 1025ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 33.0 | 37.1 |
| Coding | 30.6 | 33.5 |
| Mathe | 38.0 | 37.0 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 68.3% | 72.7% |
| MMLU Pro | 83.7% | 86.0% |
| HLE | 4.0% | 7.1% |
| LiveCodeBench | 44.9% | 59.0% |
| MATH 500 | 93.4% | — |
| AIME 2025 | 38.0% | 37.0% |
| AIME (Original) | 40.7% | — |
| SciCode | 37.3% | 42.8% |
| LCR | 44.3% | 51.3% |
| IFBench | 45.4% | 42.7% |
| TAU-bench v2 | 52.3% | 70.5% |
| TerminalBench Hard | 27.3% | 28.8% |
Wichtigste Erkenntnisse
Claude 4 Sonnet (Non-reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $3.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Claude 4.5 Sonnet (Non-reasoning) fuehrt bei Reasoning mit 72.7% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
Claude 4.5 Sonnet (Non-reasoning) erreicht einen 33.5 Coding-Index, und ist damit eine Top-Wahl fuer Softwareentwicklung und Code-Generierung.
Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens, geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.
Wann welches Modell sinnvoll ist
Claude 4 Sonnet (Non-reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
Claude 4.5 Sonnet (Non-reasoning)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
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Use Claude, ChatGPT, Gemini alongside with EU-Hosted Models like Deepseek, GLM-5, Kimi K2.5 and many more.
Empfohlene Vergleiche
Beliebte Alternativen
Leitfaden zum KI-Modellvergleich
Vergleichen Sie Large-Language-Modelle (LLMs) direkt nebeneinander mit detaillierten Benchmark-Werten, Preisen und Performance-Metriken. Unser interaktiver Vergleich hilft Ihnen bei der Bewertung von Modellen von OpenAI, Anthropic, Google, Meta, DeepSeek und weiteren Anbietern. In unserer KI-Rangliste finden Sie weitere Modelle.
Composite-Indizes verstehen
- Intelligenz-Index: Aggregierter Wert aus MMLU-Pro, GPQA und HLE - misst allgemeine Reasoning- und Wissensfaehigkeiten
- Coding-Index: Kombinierte Metrik aus LiveCodeBench, SciCode und LiveCodeBench Review - bewertet Programmierfaehigkeit ueber mehrere Sprachen
- Mathe-Index: Kombinierter Wert aus AIME, AIME 2025 und MATH-500 - bewertet mathematisches Reasoning von Schul- bis Wettbewerbsniveau
Wichtige Vergleichsmetriken
- Benchmark-Werte: Standardisierte Tests fuer Intelligenz, Coding, Mathe und Spezialfaehigkeiten - hoehere Prozentwerte bedeuten bessere Leistung
- Preisanalyse: Vergleicht Input- und Output-Tokenkosten - wichtig fuer Budgetplanung und Skalierung
- Performance-Metriken: Durchsatz (Tokens/Sekunde) und Latenzwerte fuer die Echtzeit-Planung
- Kontextfenster: Maximale Token-Kapazitaet fuer Dokumente und Verlauf
So vergleichen Sie KI-Modelle effektiv
Leistung vs. Kosten
Waegen Sie Benchmark-Leistung gegen Tokenkosten ab - Flaggschiffmodelle sind oft 10-15% besser, aber 5-10x teurer als kleinere Alternativen
Aufgabenspezifische Auswahl
Priorisieren Sie passende Indizes: Coding fuer Entwicklung, Mathe fuer STEM, Intelligenz fuer allgemeines Reasoning
Praxistest
Nutzen Sie unsere kostenlose KI-Chat-Oberflaeche um Modelle mit Ihren echten Prompts zu testen, bevor Sie in die API-Integration gehen
Alle Benchmark-Werte, Preisdaten und Performance-Metriken stammen von Artificial Analysis und werden taeglich aktualisiert. Vergleichen Sie Modelle nach Intelligenz, Coding, Mathe, Geschwindigkeit, Kosten oder Veroeffentlichungsdatum in unserer umfassenden KI-Rangliste.