Claude Sonnet 5.5
Red Neuronal
Claude Sonnet 5.5 es un modelo Anthropic clase Sonnet; Claude para código, desarrollo de nuevas funciones y corrección de errores.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 000 000 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 128 000 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto, muy alto, max
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Claude Sonnet 5.5?
Claude Sonnet 5.5 es un modelo Anthropic clase Sonnet, diseñado para tareas diarias con límites claros. Es la continuación directa de Claude Sonnet 5: mantiene su rol en la línea, pero es más fuerte donde se necesita crear una nueva función, encontrar y corregir errores, entender código ajeno y llevar la corrección a un resultado funcional. A través de BotHub, te conectas desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera, pagando en rublos según el uso: por tokens consumidos que no caducan. Tienes más de 250 modelos en la misma ventana, por lo que comparar respuestas o cambiar de modelo toma un par de clics, y una API única compatible con OpenAI permite cambiar el modelo en tu producto sin reescribir la integración. Las solicitudes se transmiten con cifrado AES-GCM, la correspondencia no se guarda; para equipos hay contrato, factura, intercambio electrónico de documentos, panel de administración y límites. Los desarrolladores encargan al modelo la escritura de módulos y revisiones de código, los líderes de equipo el análisis de código heredado y la preparación de descripciones técnicas, los analistas lo usan para el trabajo regular con textos y documentos, y los equipos de producto para prototipar funciones rápidamente y probar hipótesis.Preguntas frecuentes sobre Claude Sonnet 5.5
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
El modelo trabaja con texto, imágenes y documentos, sabe razonar antes de responder y llamar a funciones externas. La ventana de contexto es de un millón de tokens, por lo que es adecuada para analizar bases de código, informes largos y contratos, análisis y tareas que ejecutas por lotes a través de la API.
El límite de una respuesta es de 128 000 tokens, lo que equivale al volumen de un libro pequeño. Puedes pedir un documento técnico completo, un módulo de código grande o un análisis detallado sin dividir la tarea. Si la respuesta alcanza el límite, continúa la generación con el siguiente mensaje.
Sí, el razonamiento antes de responder está confirmado: el modelo desglosa la tarea en pasos, verifica las conclusiones intermedias y solo entonces formula el resultado. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, depuración de código y donde la precisión del razonamiento es más importante que la velocidad de la respuesta.
Sí, el modelo admite la llamada a funciones y la salida estructurada en JSON, por lo que es fácil integrarlo en agentes, pipelines y servicios internos. En BotHub está disponible una API única compatible con OpenAI: puedes cambiar la tarea a otro modelo sin reescribir la integración.
Imágenes y documentos sí, y los documentos se leen de forma nativa, sin reconocimiento previo: carga capturas de pantalla, esquemas, PDF con tablas. El audio y el video no están marcados en nuestros datos, por lo que es más fiable convertir la grabación a texto mediante transcripción antes de enviarla al modelo.
No tenemos mediciones separadas por idiomas en nuestros datos, así que no prometemos cifras: prueba el modelo con tus propios textos, toma un par de minutos. La interfaz de BotHub, el pago en rublos y el acceso sin VPN ni tarjeta extranjera funcionan desde Rusia; formula el prompt como prefieras.