Claude Platform
Leistungsstarke Agenten auf der Claude Platform entwickeln
Spitzenmodelle, Harnesses, Kontextmanagement und Infrastruktur, die für die Zusammenarbeit konzipiert wurden.
Sparen Sie 50 % mit Stapelverarbeitung. Mehr erfahren (opens in new tab)
Fable 5.1
Intelligenz der nächsten Generation: Agenten für lange Sitzungen
- Mehrtägige autonome Projekte
- Arbeit auf Expertenebene für die Spitzenforschung
- Prompt-Caching
- Lesen
- $0,25 / MTok
- Schreiben
- $12,50 / MTok
- Eingabe
- $10 / MTok
- Ausgabe
- $50 / MTok
Opus 5.5
Das Arbeitstool für agentisches Coding und Enterprise-Arbeiten
- Coding mit langem Zeithorizont und großen Migrationen
- Mehrstufige Agenten über Unternehmenstools und -daten hinweg
- Prompt-Caching
- Lesen
- $0,20 / MTok
- Schreiben
- $5 / MTok
- Eingabe
- $4 / MTok
- Ausgabe
- $20 / MTok
Sonnet 5.5
Hochleistungsfähiges Modell zum Programmieren und für Agenten
- Tägliches Coding und Entwicklerschleifen
- Im Kundenkontakt stehende Agenten und Multi-Tool-Workflows im großen Maßstab
- Prompt-Caching
- Lesen
- $0,10 / MTok
- Schreiben
- $2,50 / MTok
- Eingabe
- $2 / MTok
- Ausgabe
- $10 / MTok
Haiku 5.5
Schnellstes und kostengünstigstes Modell
- Latenzsensitive Produkterlebnisse in Echtzeit
- Subagenten in größeren Multi-Modell-Systemen
- Prompt-Caching
- Prompts ≤ 100K Tokens
- Lesen
- $0,01 / MTok
- Schreiben
- $0,125 / MTok
Prompts > 100K Tokens- Lesen
- $0,05 / MTok
- Schreiben
- $0,625 / MTok
- Eingabe
- Prompts ≤ 100K Tokens
- $0,10 / MTok
- Prompts > 100K Tokens
- $0,50 / MTok
- Ausgabe
- Prompts ≤ 100K Tokens
- $0,50 / MTok
- Prompts > 100K Tokens
- $2,50 / MTok
Für Workloads, die in den USA ausgeführt werden müssen, ist eine ausschließlich für die USA bestimmte Inferenz zum 1,1-fachen Preis für Eingabe- und Ausgabetokens verfügbar. Mehr erfahren.
Erhöhen Sie das Tempo um bis auf das 2,5-fache zum 2-fachen Standardpreis mit dem Schnellmodus für Opus 5. Mehr erfahren
Die Preise für Prompt-Caching basieren auf einer Gültigkeitsdauer (TTL) von 5 Minuten. Erfahren Sie mehr über das erweiterte Prompt-Caching.
Über die Messages API können Sie auf die Spitzenmodelle von Claude zugreifen, um mit voller Kontrolle und individueller Anpassung zu entwickeln.
Codeausführung
Python-Code ausführen, Visualisierungen erstellen und Daten in API-Aufrufen analysieren
Strukturierte Ergebnisse
Sorgen Sie dafür, dass die Antworten von Claude Ihrem JSON-Schema entsprechen.
Nutzung von Tools
Wenn Sie Claude die Nutzung von hunderten externer Tools und APIs erlauben, kann es eine größere Bandbreite an Aufgaben bearbeiten.
Computernutzung
Lassen Sie Claude einen Browser oder Desktop sehen und bedienen, um die Arbeit in Anwendungen zu automatisieren, die keine API haben.
Quellenangaben
Antworten in Quelldokumenten verankern
Dateien
Dokumente hochladen und in verschiedenen Konversationen darauf Bezug nehmen
Kontextfenster
Umfassendere und datenintensive Anwendungsfälle mit bis zu 1 Million Kontext-Tokens ausführen.
Komprimierung
Älteren Kontext automatisch zusammenfassen, wenn Token-Limits erreicht werden.
Kontextbearbeitung
Tool-Aufrufe und -Ergebnisse automatisch löschen.
Websuche und Abruf
Aktuelle Daten aus dem Web in Claude übernehmen.
Entwickeln und implementieren Sie lang laufende Agenten in großem Maßstab.
Sicherheit durch Design
Anmeldeinformationen werden nicht in die Sandbox übernommen, die Verschlüsselung ist integriert und der Zustand wird automatisch beibehalten.
Durchgängig beobachtbar
Das Session-Tracing zeichnet auf, was jeder Agent getan hat und warum, mit integrierten Analysen zur Verbesserung der Agentenleistung.
Für Claude entwickelt
Das zugrunde liegende Framework ist für Claude optimiert. Wenn sich das Modell verbessert, verbessern sich auch Ihre Agenten.
Sie können die Möglichkeiten von Claude erweitern und anpassen.
Model Context Protocol (MCP)
Sie können Claude über den offenen Standard für KI-Integrationen mit Ihren Tools und Daten verbinden.
Skills
Sie können Claude Ihr Know-how, Ihre Verfahren und Best Practices mithilfe vorgefertigter oder anpassbarer Skills beibringen.
Memory-Speicher
Agenten merken sich Dinge sitzungsübergreifend und behalten Memory-Dateien in Ihrer Infrastruktur.





Claude Marketplace
Nutzen Sie Ihr vorhandenes Anthropic-Kontingent, um die Claude-gestützten Lösungen unserer Partner zu bezahlen.
Kontrollen und Sicherheitsvorkehrungen für Ihre Daten.
Enterprise Frontier Safeguards
Bietet berechtigten Kunden den Datenschutz von Zero Data Retention (ZDR) sowie modernste Sicherheitsmaßnahmen zur Erkennung von Missbrauch.
Datenresidenz
Wählen Sie bei Ihrem Cloudanbieter aus, wo Ihre Daten gespeichert und Anfragen verarbeitet werden, mit Regionen in Asien-Pazifik, Kanada, Europa und den Vereinigten Staaten.
Ihre Daten bleiben Ihre Daten
Standardmäßig verwendet Anthropic keine Kundendaten aus kommerziellen Bereitstellungen, um Claude zu trainieren.
Stapelverarbeitung
Verarbeiten Sie große Mengen an Anfragen asynchron und sparen Sie 50 % der Kosten.
Prompt-Caching
Wenn Sie Claude Hintergrundwissen und Beispiele bereitstellen, können Sie die Kosten um bis zu 90 % senken.
Aufwand
Sie können entscheiden, wie intensiv Claude an einer Aufgabe arbeitet.
Beraterstrategie (Betaversion)
Schnellere, erschwingliche Modelle rufen intelligentere Modelle auf, um Pläne zu bewerten oder an der Leistungsverbesserung zu arbeiten.
Ihre Befehlszentrale, mit integrierten Analysen und Steuerungen.
Ihre Anfrage erstellen
Ordnen Sie alle Kundensupporttickets in die jeweils relevanteste Kategorie ein. Hier finden Sie die Liste der Kategorien, aus denen Sie auswählen können: {{CATEGORY_LIST}} Hier ist der Inhalt des Supporttickets: {{TICKET_CONTENT}}
Du bist ein KI-Assistent, der auf die Klassifizierung von Kundensupporttickets spezialisiert ist. Deine Aufgabe ist es, den Inhalt eines bestimmten Tickets zu analysieren und es der am besten geeigneten Kategorie aus einer vordefinierten Liste zuzuweisen. Du musst auch den Grund für deine Klassifizierungsentscheidung angeben.
Sehen wir uns zunächst die verfügbaren Kategorien an:
<category_list>
{{CATEGORY_LIST}}
</category_list>
Hier ist der Inhalt des Support-Tickets, das eingeordnet werden soll:
<ticket_content>
{{TICKET_CONTENT}}
</ticket_content>
Führe die folgenden Schritte aus, um die Aufgabe zu erledigen:
– Lies und analysiere den Ticketinhalt sorgfältig.
– Überlege, inwiefern sich der Inhalt auf jede der verfügbaren Kategorien bezieht.
– Wähle die am besten geeignete Kategorie für das Ticket.
– Erkläre detailliert deinen Denkprozess.
Strukturieren Sie Ihre Antwort wie folgt:
<classification_analysis>
Erläutern Sie in diesem Abschnitt Ihren Denkprozess:
– Zitieren Sie die relevantesten Teile des Ticketinhalts.
– Führen Sie jede Kategorie auf und geben Sie an, inwiefern sie sich auf den Ticketinhalt bezieht.
– Geben Sie für jede Kategorie Argumente für und gegen die Einordnung des Tickets in diese Kategorie an.
– Ordnen Sie die drei wahrscheinlichsten Kategorien nach Relevanz.
</classification_analysis>
<classification>
<category>Tragen Sie hier die gewählte Kategorie ein</category>
<reasoning>Eine kurze Zusammenfassung Ihrer Gründe für die Wahl dieser Kategorie</reasoning>
</classification>
Denke daran, gründlich in deiner Analyse und klar in deiner Erklärung zu sein. Dein Ziel ist es, eine genaue Klassifizierung mit fundierten Argumenten bereitzustellen.
Entwickeln
Prototypen aus Prompts erstellen, Skills und Dateien hochladen, Agenten konfigurieren.
Bereitstellen
Agenten in gehosteten Umgebungen mit Vaults und Memory ausführen.
Überwachen
Tracking von Nutzung, Kosten, Caching und Ratenlimit nach Modell und API-Schlüssel.
Verwalten
Steuern Sie API-Schlüssel, Mitglieder, Token-Limits und die Sicherheit pro Workspace.
“Entwickler möchten Agenten, die Arbeit an der Software übernehmen und abschließen können. In unseren Tests mit GitHub Copilot CLI und VS Code gehörte Claude Opus 5.5 unter allen von uns gemessenen Modellen zu denjenigen, die am wenigsten Tokens und Schritte benötigten. In VS Code löste es mehr Terminalaufgaben als Opus 5 – in weniger als der Hälfte der Schritte. Claude Opus 5.5 erledigt nicht nur einzelne Aufgaben effizienter, sondern sorgt auch dafür, dass größere Projekte der Entwickler besser realisierbar sind.”
“Für Lovable-Builder bedeutet Opus 5.5 schnellere Builds bei gleicher Qualität, egal ob Sie von Grund auf neu beginnen oder an einer Live-App arbeiten. Claude Opus 5.5 erfasst den Kontext einmal, nimmt weniger, aber vollständigere Änderungen vor und bleibt nicht bei erneuten Versuchen hängen, wodurch der Prozess in einem Drittel bis zur Hälfte weniger Schritten abgeschlossen wird und dabei deutlich weniger Token verwendet werden.”
“Mit Claude Opus 5.5 haben wir eine deutliche Verbesserung der Tokeneffizienz bei unseren internen Bewertungen festgestellt, da wir dieselben Aufgaben kostengünstiger und schneller erledigen konnten.”
“Finanzunternehmen benötigen Ergebnisse, die stets korrekt sind. Mit der niedrigsten Aufwandseinstellung übertraf Claude Opus 5.5 Opus 5 bei hohem Aufwand in unserer BigFinance Bench – mit etwa 60 % weniger Ausgabetokens. Nicht nur die Antworten sind kürzer sowie besser strukturiert, sondern auch die Folien sind dichter und entsprechen stärker den Branchenstandards.”
“Claude Opus 5.5 ist das erste Modell, das wir bei mittlerem Aufwand standardmäßig verwenden würden. In unseren Tests erreichte Claude Opus 5.5 bei hohem Aufwand das Niveau von Opus 5, wobei 20 bis 25 % weniger Ausgabetokens verwendet wurden. Bei langen, unübersichtlichen Untersuchungen lieferte es immer eine klare, umsetzbare Antwort. Das bedeutet, dass unsere Kunden mehr mit weniger Aufwand erledigen können.”
“Unsere Kunden verwenden Box AI für enorme Mengen an Inhalten. Daher haben Geschwindigkeit und Kosten höchste Priorität. In unseren Bewertungen verwendete Claude Opus 5.5 ein Drittel der Token von Opus 5, und die Antworten waren um 40 % weniger umfangreich, ohne an Genauigkeit einzubüßen. Wir gehen davon aus, dass dies für Teams, die Agenten über ihre Inhalte hinweg in Bereichen wie dem Finanzwesen und dem öffentlichen Sektor einsetzen, von großer Bedeutung ist.”

“In den ersten Tests von Epic hat Claude Sonnet 5.5 das gleiche Qualitätsniveau erreicht, das Sie von einem höherstufigen Modell erwarten würden, und sich sowohl bei einer Überprüfung des Systemdesigns als auch bei einer Überprüfung des Datenflusses bewährt. Das neue Modell verwaltete Zehntausende von Codezeilen für die Architektur des Gameplay-Systems, sorgte für schnelle Antworten, bewältigte mehrstündige Aufgaben und lieferte Ergebnisse bei weniger präskriptivem Prompting.”
“Claude Sonnet 5.5 hat bei fast allen unseren Offline-Slackbot-Evaluierungen besser abgeschnitten als Sonnet 5, in weniger Schritten und mit etwa 14 % weniger Ausgabetokens, ohne dass wir unsere Prompts geändert haben. Wenn jemand Slackbot eine Aufgabe erteilt, sind Qualität und Geschwindigkeit am wichtigsten, und dank Sonnet 5.5 kann Slackbot den Nutzern schneller bessere Ergebnisse liefern.”
“Wir haben Claude Sonnet 5.5 mit Antworten und Eskalationsanfragen aus Hunderten von echten Supportfällen trainiert. Es traf weniger falsche Entscheidungen und löste Tickets schneller als die Claude-Modelle, die wir heute in der Produktion verwenden. Tickets wurden um 20 % schneller bearbeitet, sodass unsere Kunden die benötigte Hilfe ohne Wartezeit erhielten.”
“Claude Fable 5.1 ist ein führendes Modell für die Evaluierung von Vorfallsuntersuchungen. Dabei wird anhand echter Vorfälle in der Produktion beurteilt, wie effektiv unser Agent, Bits Investigation, Ursachenanalysen erstellen kann. Wir bewerten die Ergebnisse unseres Agenten anhand der von unseren Entwicklern ermittelten Ursachen. In diesen Bewertungen hat es stärkere Reasoning-Fähigkeiten als Opus 5 gezeigt und die komplexesten von uns getesteten Produktionsvorfälle erfolgreich diagnostiziert.”
“Wir verlagern unseren Opus 5-Traffic in Devin am Tag der Markteinführung auf Claude Fable 5.1. In unseren Tests hat es Fable 5 erreicht oder übertroffen, und zwar zu geringeren Kosten pro Aufgabe, und mit den neuen Cache-Read-Preisen ist ein Modell der Fable-Klasse endlich wirtschaftlich für die Workloads, die wir auf Opus gehalten haben – beginnend mit der Code-Überprüfung.”
“Wir haben Claude Fable 5.1 gebeten, ein klinisches Forschungsprojekt für Rakuten Medical zu überprüfen, das drei andere Frontier-Modelle genehmigt hatten. Es fand eine Lücke, die keiner von ihnen erkannt hatte, und bestand darauf, sie weiter zu testen. Dann schlug es eine völlig neue Hypothese vor und entwickelte aus einem bereits abgeschriebenen Datensatz innerhalb eines Nachmittags eine neue Forschungsrichtung. Es ist das erste Mal, dass uns ein Frontier-Modell wie Claude die Möglichkeit gibt, auf diese Weise neue Forschungsansätze zu erkunden.”
“Das Highlight in Claude Fable 5.1 sind die Schreibfähigkeiten: Es schreibt verständlicher sowie aussagekräftiger und hält sich besser an unsere Schreibanweisungen. In Blindtests gegen Fable 5 habe ich Claudes Schreibstil und Ausgabe bevorzugt. Und in Canva Code baute es ein Rhythmusspiel mit echter Musik und On-Beat-Gameplay, das auf das generierte Level abgestimmt war – etwas, das kein anderes von uns getestetes Modell geliefert hat.”
“In unserer Research Suite hat Claude Fable 5.1 neue Bestwerte erzielt. Bei einer Aufgabe entwickelte es eine neuartige Lösung entlang einer völlig anderen Achse, als wir sie von anderen Modellen oder von menschlichen Forschern in der Vergangenheit gesehen hatten, wodurch die Ergebnisse deutlich über das vorherige Niveau hinausgingen. Es eignet sich besser für die kreative Problemlösung und liefert den entscheidenden Geistesblitz, den man benötigt, um ein schwieriges Problem zu lösen.”
“Die Entscheidung für Claude war rein datengestützt. Wir haben mehrere Modellanbieter miteinander verglichen, und Claude erzielte durchweg die besten Ergebnisse in Bezug auf Falllösungsraten und Kundenzufriedenheit.”
“Die Partnerschaft mit Anthropic war hervorragend – deren Beratung und Support haben unseren Engineering-Teams geholfen, die Modelle optimal zu nutzen.”