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Anthropic の Claude Sonnet 4.6 を OpenAI 互換エンドポイントで使えるチャットです。テキストと画像で最大 1,000,000 トークンを読み、最大 64,000 を返し、temperature と top_p、ツール定義 128 個まで、SSE に対応します。

入力 $3出力 $15100 万トークンあたりキャッシュ入力 $0.30キャッシュ書き込み $3.75

プレイグラウンド

Claude Sonnet 4.6

Claude Sonnet 4.6 に何を頼みますか?

関連モデルと次のステップ

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必要なモデルと用途をお知らせください。次に何を追加するかを決めるチームに直接届きます。

Sonnet のレートで使える、サンプリング制御つきの 100 万トークンの窓のための安定したメッセージ設計

Sonnet 4.6 は 1,000,000 トークンの窓を取りながら temperature と top_p を保ち、価格は Opus ではなく Sonnet のレートです。同系の 4.5 と違うのは窓だけ、Opus 4.6 と違うのは価格と、返答上限が 128,000 ではなく 64,000 トークンであることです。

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Sonnet のレートで使える、サンプリング制御つきの 100 万トークンの窓のための安定したメッセージ設計
モデル
Claude Sonnet 4.6
適した用途
Sonnet のレートで使える、サンプリング制御つきの 100 万トークンの窓
メッセージ構成
システム規則 → 証拠と状態 → 今回のタスク → 出力仕様
事実の範囲
機能・パラメータ・価格は最新のスキーマから取得

統合の原則

まず最小のメッセージ構成でタスクを検証し、必要な文脈だけを足していきます。事実・仮定・制約を分け、中断、再試行、精算、人手によるレビューの経路も設計してください。

Sonnet のレートで使える、サンプリング制御つきの 100 万トークンの窓に再現できるワークフローを組む

Sonnet 4.6 は 1,000,000 トークンの窓を取りながら temperature と top_p を保ち、価格は Opus ではなく Sonnet のレートです。同系の 4.5 と違うのは窓だけ、Opus 4.6 と違うのは価格と、返答上限が 128,000 ではなく 64,000 トークンであることです。

  • 長い窓を Sonnet のレートで

    入力 1,000,000 トークン

    Opus ルートと同じ文脈の深さを、100 万トークンあたりおよそ 6 割の価格で。

  • サンプリング制御を維持

    temperature と top_p

    Sonnet 5 のルートと違い、temperature 前提のプロンプト資産から移行する必要がありません。

  • 1 回の返答は 64,000

    Opus 4.6 の半分

    長い構造化出力には十分です。100,000 トークンの文書には、上限 128,000 のルートが要ります。

Claude Sonnet 4.6 をタスクの重さと対話の形から選ぶ

汎用のランキングに頼らず、同じ実タスクで品質、検証しやすさ、遅延、販売価格の見合いを確かめてください。

  1. Sonnet 4.6 を選ぶ

    入力は長いが難易度は普通

    必要なのは大きな文脈であって、Opus ルートの熟慮ではない場合。

  2. Sonnet 4.5 を選ぶ

    入力が 198,000 に十分収まる

    同じ制御と同系のレートで窓が小さい分、規模が分かっているときは見通しが良くなります。

  3. Opus 4.6 を選ぶ

    1 回の返答が 64,000 を超える必要がある

    窓と制御は同じで返答上限は 2 倍、100 万あたりのレートは高くなります。

Claude Sonnet 4.6 を抽象的なラベルではなく具体的な仕事に落とす

どの場面にも入力の境界、検証、復帰が要ります。公式能力、ベンチマーク、ツール対応を作り話で補うことはしません。

  • コードを入れて判断を得る

    リポジトリ全体への問い

    コードを入れて判断を得る

    Sonnet のレートで 100 万トークンというのが、リポジトリ規模の問いを例外ではなく日常にします。

  • 切り詰めなくてよい履歴

    長い会話の記憶

    切り詰めなくてよい履歴

    レートの都合で要約時期が決まることなく、セッションが履歴を丸ごと文脈に置けます。

  • 多数のファイル、一つの判断

    文書一式のレビュー

    多数のファイル、一つの判断

    小さい窓を回避するための検索層を作らずに、まとめて読んで所見を返せます。

  • 成人の登場人物と明確な境界

    制約の少ない物語制作

    成人の登場人物と明確な境界

    既存のテキスト群にまたがる長い連続性を、すでに決めた temperature のまま。当社はコンテンツフィルタを追加しません。

文脈を Claude Sonnet 4.6 が検査できる入力に整理する

目的、証拠、状態、制約、出力仕様はそれぞれ別の役割を担ってこそ、圧縮も、デバッグも、再現もできます。

  1. 順序

    規則、証拠、タスクの順に

    長い入力では、真ん中の指示は周囲の資料と競合します。

  2. キャッシュ

    前置きは安定、末尾は可変

    入力レートの約 1/10 で効くキャッシュ入力こそ、長文脈の組み込みが実際に節約する場所です。

  3. サンプリング

    他を調整する前に固定する

    変わったのは窓であって、サンプリングの挙動ではありません。検証済みの値をそのまま持ち越してください。

  4. 出力

    64,000 の 1 ターンで設計する

    成果物がそれより長いなら、上限に切られるのではなく意図的に分けてください。

Claude Sonnet 4.6 で再現できる一件を示してから製品コードへ

最新のスキーマ、見積もり、ストリーミング、エラー時の挙動を確かめてから、統一リクエストを使い回します。

  1. 01 · ベースライン

    最小のリクエストを プレイグラウンド で確かめる

    メッセージの層、出力の形、ストリーミング、現在の制御項目を確認します。

  2. 02 · 境界

    失敗・取り消し・再試行を試す

    タイムアウト、途切れたストリーム、長すぎる入力、再生成、二重送信を検証します。

  3. 03 · 統合

    統一 API リクエストをそのまま写す

    公開モデル id と messages の仕様を使い、モデル固有のパラメータは最新のスキーマから読みます。

  4. 04 · 運用

    使用量を計測し、評価を続ける

    状態、最終使用量、失敗理由、品質フィードバックを保存し、高コストな呼び出しは先に見積もりを出します。

Claude Sonnet 4.6 の能力を明確な契約に載せる

プレイグラウンド、API 例、リクエストの状態、使用量の記録が一貫しているので、評価から本番統合まで同じ理解で進めます。

  • 共通仕様

    メッセージ・ストリーム・エラーの形はひとつ

    モデルを替えても、リクエストの組み立て、状態処理、エラー復帰の書き方は変わりません。

  • 最新のスキーマ

    現在のエンドポイントの制御項目を使う

    プレイグラウンド と API 例が、使えるフィールド、上限、既定の挙動をまとめて示します。

  • 観測できるライフサイクル

    どのリクエストにも明確な状態がある

    送信、ストリーミング、失敗、取り消し、使用量は、検査できる公開セマンティクスで表されます。

  • 移植しやすい統合

    モデル更新時の作り直しを減らす

    契約が明確なら、製品コードは入力、結果、体験に集中できます。

Claude Sonnet 4.6 API を組み込む前に確かめる境界

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