Claude全系模型

最近在研究 Anthropic 的 Claude 模型时，发现很多细节值得拿出来好好聊聊。尤其是模型之间的差异和实际应用中的选择逻辑，藏着不少能提升效率的窍门，今天就结合我自己的使用经验，带大家把这些关键点捋清楚。
Claude全系模型

一、Claude 4 新一代模型：性能跃升的核心选手

1. 旗舰双雄：Opus 4 与 Sonnet 4 的独特定位

Claude Opus 4 给我的第一印象是 “全能型强者”—— 支持文本和图像输入，200k 的上下文窗口几乎能吃下任何长文本任务，上次我扔给它一篇 5 万字的行业报告让它提炼核心观点，居然能精准抓住每个章节的关键数据，推理深度比之前用的旧模型强了不止一个档次。而 Claude Sonnet 4 则像个 “高效特种兵”，同样 200k 窗口但处理速度更快，有次我用它做实时对话翻译，几乎感觉不到延迟，输出的句式还特别自然，完全不像机器翻译的生硬感。

Claude全系模型名称

模型	Anthropic API	AWS Bedrock	GCP Vertex AI
Claude Opus 4	claude-opus-4-20250514	anthropic.claude-opus-4-20250514-v1:0	claude-opus-4@20250514
Claude Sonnet 4	claude-sonnet-4-20250514	anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0	claude-sonnet-4@20250514
Claude Sonnet 3.7	claude-3-7-sonnet-20250219 (claude-3-7-sonnet-latest)	anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0	claude-3-7-sonnet@20250219
Claude Haiku 3.5	claude-3-5-haiku-20241022 (claude-3-5-haiku-latest)	anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0	claude-3-5-haiku@20241022

模型	Anthropic API	AWS Bedrock	GCP Vertex AI
Claude Sonnet 3.5 v2	claude-3-5-sonnet-20241022 (claude-3-5-sonnet-latest)	anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0	claude-3-5-sonnet-v2@20241022
Claude Sonnet 3.5	claude-3-5-sonnet-20240620	anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0	claude-3-5-sonnet@20240620
Claude Opus 3	claude-3-opus-20240229 (claude-3-opus-latest)	anthropic.claude-3-opus-20240229-v1:0	claude-3-opus@20240229
Claude Sonnet 3	claude-3-sonnet-20240229	anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0	claude-3-sonnet@20240229
Claude Haiku 3	claude-3-haiku-20240307	anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0	claude-3-haiku@20240307

Claude全系模型名称、别名与模型ID

模型	别名	模型 ID
Claude Opus 4	claude-opus-4-0	claude-opus-4-20250514
Claude Sonnet 4	claude-sonnet-4-0	claude-sonnet-4-20250514
Claude Sonnet 3.7	claude-3-7-sonnet-latest	claude-3-7-sonnet-20250219
Claude Sonnet 3.5	claude-3-5-sonnet-latest	claude-3-5-sonnet-20241022
Claude Haiku 3.5	claude-3-5-haiku-latest	claude-3-5-haiku-20241022
Claude Opus 3	claude-3-opus-latest	claude-3-opus-20240229

Claude全系模型对比

特性	Claude Opus 4	Claude Sonnet 4	Claude Sonnet 3.7	Claude Sonnet 3.5	Claude Haiku 3.5	Claude Opus 3	Claude Haiku 3
描述	我们最强大的模型	高性能模型	具有早期扩展思考能力的高性能模型	我们之前的智能模型	我们最快的模型	用于复杂任务的强大模型	快速紧凑的模型，提供近乎即时的响应
优势	最高水平的智能和能力	高智能和平衡的性能	高智能，可切换扩展思考	高水平的智能和能力	闪电般速度的智能	顶级智能、流畅度和理解能力	快速准确的针对性能表现
多语言	是	是	是	是	是	是	是
视觉	是	是	是	是	是	是	是
扩展思考	是	是	是	否	否	否	否
优先级别	是	是	是	是	是	否	否
API 模型名称	claude-opus-4-20250514	claude-sonnet-4-20250514	claude-3-7-sonnet-20250219	升级版本： claude-3-5-sonnet-20241022 之前版本： claude-3-5-sonnet-20240620	claude-3-5-haiku-20241022	claude-3-opus-20240229	claude-3-haiku-20240307
相对延迟	快	快	快	快	最快	中等快	快
上下文窗口	200K	200K	200K	200K	200K	200K	200K
最大输出	32000 tokens	64000 tokens	64000 tokens	8192 tokens	8192 tokens	4096 tokens	4096 tokens
训练数据截止日期	2025年3月	2024年11月¹	2024年11月¹	2024年4月	2024年7月	2023年8月	2023年8月

^{虽然 Claude Sonnet 3.7 和 Claude Sonnet 4 训练了截至 2024 年 11 月的互联网上公开可用的信息，但它们的知识截止日期是 2024 年 10 月底。这意味着模型的知识库对于 2024 年 10 月之前的信息和事件最为全面和可靠。}

二、模型调用与版本管理：开发中的避坑指南

1. 跨平台调用的 “身份映射”

不同平台的模型名称简直像套 “密码本”，拿最新的 Claude Opus 4 来说：

在 Anthropic API 里叫claude-opus-4-20250514
AWS Bedrock 中得用anthropic.claude-opus-4-20250514-v1:0
GCP Vertex AI 则是claude-opus-4@20250514
这种对应关系刚开始记的时候经常搞混，后来我专门做了个 Excel 表格贴在工位上，建议大家也用类似方法避免调用错误。

2. 别名机制：开发测试的 “快捷方式”

Anthropic 给模型设的别名特别适合做实验，比如 Claude Sonnet 4 的别名claude-sonnet-4-0会自动指向最新版本，不用每次更新都改代码。但生产环境一定要用具体版本号，我之前就吃过亏 —— 有次线上服务用了别名，结果模型更新后突然出现格式兼容问题，查了半天才发现是别名指向的新版本改了输出格式，后来换成claude-sonnet-4-20250514就再也没出过这事。

三、模型特性对比：选对工具才能事半功倍

1. 核心能力横向对比

特性	Claude Opus 4	Claude Sonnet 4	Claude Sonnet 3.7	Claude Haiku 3.5
上下文窗口	200K	200K	200K	200K
最大输出	32000 tokens	64000 tokens	64000 tokens	8192 tokens
视觉处理	✅	✅	✅	✅
扩展思考	✅	✅	✅	❌
训练截止日期	2025 年 3 月	2024 年 11 月	2024 年 11 月	2024 年 7 月

这里面最让我惊喜的是 “扩展思考” 功能，有次让 Claude Opus 4 分析一个商业案例，它居然分 “市场环境 - 用户需求 - 竞品策略” 三个维度层层拆解，每个维度还给出了数据支撑，这种结构化思考能力和初级分析师差不多了。而 Haiku 3.5 虽然没这个功能，但胜在速度快，我平时做简单的文本清洗就用它，性价比特别高。

四、成本控制：不同场景下的模型选型策略

1. 定价明细（每百万令牌）

Model	Base Input Tokens	5m Cache Writes	1h Cache Writes	Cache Hits & Refreshes	Output Tokens
Claude Opus 4	$15 / MTok	$18.75 / MTok	$30 / MTok	$1.50 / MTok	$75 / MTok
Claude Sonnet 4	$3 / MTok	$3.75 / MTok	$6 / MTok	$0.30 / MTok	$15 / MTok
Claude Sonnet 3.7	$3 / MTok	$3.75 / MTok	$6 / MTok	$0.30 / MTok	$15 / MTok
Claude Sonnet 3.5	$3 / MTok	$3.75 / MTok	$6 / MTok	$0.30 / MTok	$15 / MTok
Claude Haiku 3.5	$0.80 / MTok	$1 / MTok	$1.6 / MTok	$0.08 / MTok	$4 / MTok
Claude Opus 3	$15 / MTok	$18.75 / MTok	$30 / MTok	$1.50 / MTok	$75 / MTok
Claude Haiku 3	$0.25 / MTok	$0.30 / MTok	$0.50 / MTok	$0.03 / MTok	$1.25 / MTok

给大家算笔实际账：我之前做一个 10 万字的文档摘要项目，用 Opus 4 输入输出总成本是$90多，后来换成Sonnet 4直接降到$20 出头，效果差别却不大。但如果是做专业代码生成，Opus 4 的准确率能提升 30% 以上，多花的成本完全值得。所以建议大家根据任务类型来选：

日常办公、简单文本处理→Haiku 系列
复杂推理、多模态任务→Opus 系列
平衡性能与成本→Sonnet 系列

五、从 Claude 3 到 4：平滑迁移的实战技巧

1. 关键操作步骤

我上个月刚把公司项目从 Claude 3.7 迁到 4.0，其实就两步：

改模型名称：把claude-3-7-sonnet-20250219换成claude-sonnet-4-20250514
查 API 更新：重点看输出格式变化，比如 Claude 4 的 JSON 输出现在会自动补全缺失字段，这个细节救了我好几次数据解析的命

2. 性能提升实测

迁移后最明显的变化是长文本处理速度 —— 之前处理 200 页 PDF 需要 3 分钟，现在用 Sonnet 4 只要 40 秒，而且提取的表格数据准确率从 85% 涨到 98%。有次上传了一份带图表的行业白皮书，它居然能把图表里的趋势数据也提炼出来，这种多模态处理能力真的让人眼前一亮。

六、新手入门：从 0 到 1 使用 Claude 的正确姿势

1. 快速体验通道

不想写代码的朋友可以直接去 claude.ai，网页版聊天框就能玩。我第一次用的时候扔了句 “帮我写个短视频脚本，主题是打工人的早餐困境”，结果它给了三个不同风格的版本，其中一个还带分镜建议，当时就觉得这 AI 是真能处。

2. 开发者必备工具

Anthropic 控制台：浏览器里直接测试提示词，支持实时调优，我现在每天都用它来打磨 prompt
流式 API：处理长输出必用，之前生成 10 万字小说时用流式传输，客户端能实时看到内容，再也不用担心超时问题

如果在使用中遇到问题，强烈建议到AIGC1社区逛逛，里面有很多大神分享的实战技巧，我之前靠社区里的一个 prompt 模板，让模型生成的营销文案转化率提升了 20%，这种一线经验比看官方文档管用多了。

结尾：AI 时代的效率革命，从选对工具开始

折腾 Claude 这几个月，最大的感受是：模型选对了，工作效率真的能翻倍。从帮我梳理会议纪要到生成营销方案，从翻译专业文献到解析数据报表，它已经成了我办公桌上不可或缺的 “智能搭档”。如果你也在被低效工作困扰，不妨试试这些模型，说不定会打开一个全新的效率世界。

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