Claude Platform

Bauen Sie auf der Claude Platform auf

Nutzen Sie unsere API, um mit den fortschrittlichsten KI-Modellen auf dem Markt neue Benutzererlebnisse, Produkte und Arbeitsmethoden zu entwickeln.

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Dokumentation für Entwickler

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Claude-Modelle

Mit Stapelverarbeitung 50 % sparen.
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Stapelverarbeitung

Fable 5

Intelligenz der nächsten Generation: Agenten für lange Sitzungen
Input
$10 / MTok
Ausgabe
$50 / MTok
Prompt-Caching
Lesen
$1,00 / MTok
Schreiben
$12,50 / MTok

Model use cases:

  • Multi-day autonomous projects
  • Expert-level work for frontier research
Explore Fable

Opus 4.8

Ideal für komplexes agentisches Coding und Enterprise-Anwendungen
Input
$5 / MTok
Ausgabe
$25 / MTok
Prompt-Caching
Lesen
$0,50 / MTok
Schreiben
$6,25 / MTok

Model use cases:

  • Long-horizon coding and large migrations
  • Multi-step agents across enterprise tools and data
Explore Opus

Sonnet 5

Hochleistungsfähiges Modell zum Programmieren und für Agenten
Eingabe*
$2 / MTok
Ausgabe*
$10 / MTok
Prompt-Caching
Lesen
$0,20 / MTok
Schreiben
$2,50 / MTok

Model use cases:

  • Everyday coding and developer loops
  • Customer-facing agents and multi-tool workflows at scale
Explore Sonnet

Haiku 4.5

Schnellstes und kostengünstigstes Modell
Eingabe
$1 / MTok
Ausgabe
$5 / MTok
Prompt-Caching
Lesen
$0,10 / MTok
Schreiben
$1,25 / MTok

Model use cases:

  • Real-time, latency-sensitive product experiences
  • Sub-agents inside larger multi-model systems
Explore Haiku

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.

Bis zu 2,5-mal schneller mit dem Schnellmodus für Opus 4.8 zum doppelten Standardpreis. Mehr erfahren

Die Preise für Prompt-Caching basieren auf einer Gültigkeitsdauer (TTL) von 5 Minuten. Erfahren Sie mehr über erweitertes Prompt-Caching.

Mehr erreichen mit integrierten Tools

Verwalten Sie den Zugriff mit unternehmensgerechter Steuerung und vertrauen Sie darauf, dass wir unsere Modelle niemals mit Ihren Unternehmensdaten trainieren.

Prompt-Caching

Wenn Sie Claude mehr Hintergrundwissen und Beispielausgaben geben, können Sie Kosten und Latenz reduzieren.

Kontextbearbeitung

Weniger relevante Tool-Aufrufe und -Ergebnisse können automatisch aus dem Kontextfenster gelöscht werden, wenn Sie sich den Token-Limits nähern.

MCP-Schnittstelle

Wenn Sie Claude mit einem beliebigen externen MCP-Server verbinden, müssen Sie keinen Clientcode schreiben.

Codeausführung

Nutzen Sie die Ausführung von Python-Code, die Erzeugung von Visualisierungen und Datenanalyse direkt in API-Aufrufen.

Claude Managed Agents

Eine Suite kombinierbarer APIs zur Entwicklung und Bereitstellung von Agenten in großem Maßstab.

Memory (Gedächtnis)

Claude kann für das Speichern und Abrufen von Informationen eine spezielle Memory-Datei nutzen.

Nutzung fortschrittlicher Tools

Wenn Sie Claude die Nutzung von hunderten externer Tools und APIs erlauben, kann es eine größere Bandbreite an Aufgaben bearbeiten.

Websuche und Abruf

Erweitern Sie das Wissen von Claude mit aktuellen, realen Daten aus dem gesamten Web.

Stapelverarbeitung

Verarbeiten Sie große Mengen an Anfragen asynchron und sparen Sie 50 % der Kosten.

Quellenangaben

Sie erhalten detaillierte Quellenverweise zu den jeweiligen Sätzen und Textstellen, die Claude zur Generierung von Antworten verwendet, was zu überprüfbareren und vertrauenswürdigeren Ergebnissen führt.

Customer story
5 million

AI agents running in customer business workflows each month

10x

faster to build production agents

BETA

Power your most ambitious workloads with Claude Managed Agents

Build and deploy long-running agents at scale.

Learn more
See features
Video abspielen

Security by design

Credentials stay out of the sandbox, encryption is built in, and state persists automatically.

Observable end to end

Session tracing records what every agent did and why, with built-in analytics to improve agent performance.

Built for Claude

The underlying harness is optimized for Claude. As the model improves, your agents improve with it.

Connect to your systems and knowledge

Extend and customize what Claude can do.

Model Context Protocol (MCP)

Connect Claude to your tools and data through the open standard for AI integrations.

Explore MCP

Skills

Teach Claude your expertise, procedures, and best practices through pre-built or customizable skills.

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Memory stores

Agents remember across sessions, keeping memory files on your infrastructure.

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Claude Marketplace

Use your existing Anthropic commitment to pay for Claude-powered solutions from our partners.

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Built for enterprise workloads

Controls and safeguards for your data.

Enterprise Frontier Safeguards

Gives eligible customers the privacy of zero data retention (ZDR) along with state-of-the-art safeguards for detecting misuse.

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Residency

On your cloud provider, choose where your data is stored and where requests are processed, with regions in Asia-Pacific, Canada, Europe, and the United States.

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Your data stays yours

By default, Anthropic does not use customer data from commercial deployments to train Claude.

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Available on all major cloud providers

Build directly on the Claude Platform, with enterprise security and support built in. Or use Claude in the cloud you already use, including Amazon Web Services, Google Cloud, or Microsoft Foundry.

Control cost and performance

Read documentation

Batch processing

Process large volumes of requests asynchronously and save 50% on costs.

Prompt caching

Give Claude background knowledge and examples to reduce costs by up to 90%.

Effort

Choose how hard Claude works on a task.

Advisor strategy (beta)

Faster, affordable models call more intelligent models to evaluate plans or work to improve performance.

Batch processing

For Quora, batch processing provides cost savings while also reducing the complexity of running a large number of queries that don't need to be processed in real time.

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Schneller in den Produktivbetrieb mit Claude Console

Integrieren Sie die leistungsstarken KI-Funktionen von Claude in Ihre Anwendungen und stellen Sie für den Produktivbetrieb geeignete Lösungen schneller bereit.

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.

Verwende für deine Antwort folgende Struktur:
<classification_analysis>
Erläutere in diesem Abschnitt deinen Denkprozess:
– Zitiere die wichtigsten Teile des Ticketinhalts.
– Führe jede Kategorie auf und nenne jeweils ihren Zusammenhang mit dem Ticketinhalt.
– Nenne für jede Kategorie Argumente für und gegen die Einordnung des Tickets in diese Kategorie.
– Gib eine Rangfolge der drei wahrscheinlichsten Kategorien an.
</classification_analysis>

<classification>
<category>Die von dir gewählte Kategorie gehört hierhin</category>
<reasoning>Eine kurze Zusammenfassung deiner Gründe für die Auswahl 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.

Build

Prototype prompts, upload skills and files, configure your agents.

Deploy

Run agents on hosted environments with vaults and memory.

Monitor

Track usage, cost, caching, and rate limits by model and by API key.

Manage

Control API keys, members, token limits, and security per workspace.

See why businesses build on the Claude Platform

„Claude Fable 5.1 ist ein führendes Modell in unseren Evaluierungen zur Incident-Untersuchung, bei denen wir anhand realer Produktionsvorfälle prüfen, wie wirksam unser Agent Bits Investigation Ursachenanalysen erstellen kann. Wir bewerten die Ausgabe unseres Agenten anhand der von unseren Ingenieuren ermittelten Ursachen. In diesen Evaluierungen hat das Modell ein stärkeres Reasoning als Opus 5 gezeigt und die komplexesten von uns getesteten Produktionsvorfälle erfolgreich diagnostiziert.“

Daniel Shan, Staff Engineer

“Claude Fable 5.1 is a leading model for our incident investigation evals, which use real production incidents to assess how effectively our agent, Bits Investigation, can produce root cause analyses. We evaluate our agent's output against root causes identified by our engineers. In these evaluations, it has demonstrated stronger reasoning than Opus 5 and has successfully diagnosed the most complex production incidents we've tested.”

Daniel Shan, Staff Engineer

„Wir verlagern unseren Opus-5-Traffic in Devin am Tag der Veröffentlichung auf Claude Fable 5.1. In unseren Tests lag es bei geringeren Kosten pro Aufgabe gleichauf mit Fable 5 oder leicht darüber, und mit der neuen Preisgestaltung für Cache-Lesevorgänge ist ein Modell der Fable-Klasse endlich auch für jene Workloads wirtschaftlich, die wir bislang auf Opus belassen hatten – angefangen beim Code-Review.“

Walden Yan, Mitgründer und CPO

“We're moving our Opus 5 traffic in Devin to Claude Fable 5.1 on launch day. It matched or edged out Fable 5 in our testing at a lower cost per task, and with the new cache read pricing a Fable-class model is finally economical for the workloads we'd kept on Opus, starting with code review.”

Walden Yan, Co-founder and CPO

„Wir haben Claude Fable 5.1 gebeten, ein klinisches Forschungsprojekt für Rakuten Medical zu prüfen, das drei andere Frontier-Modelle bereits freigegeben hatten. Es fand eine Lücke, die keines von ihnen gesehen hatte, und bestand darauf, sie weiter zu untersuchen. Anschließend schlug es eine völlig neue Hypothese vor und machte aus einem bereits abgeschriebenen Datensatz an einem einzigen Nachmittag eine neue Forschungsrichtung. Es ist das erste Mal, dass ein Frontier-Modell wie Claude uns in die Lage versetzt hat, auf diese Weise neue Forschung zu erschließen.“

Felix Giovanni Virgo, Leitender KI-Entwickler

“We asked Claude Fable 5.1 to review a clinical research project for Rakuten Medical that three other frontier models had signed off on. It found a gap none of them had seen and insisted on testing it further. It then proposed a completely new hypothesis, turning a dataset we had written off into a new research direction in one afternoon. It's the first time a frontier model like Claude has empowered us to explore new research in this way.”

Felix Giovanni Virgo, Principal AI Engineer

„Herausragend bei Claude Fable 5.1 sind die Texte: verständlicher, gehaltvoller, und das Modell hält sich besser an unsere Schreibrichtlinien. In Blindtests gegen Fable 5 habe ich seine Texte und Ergebnisse bevorzugt. Und in Canva Code hat es ein Rhythmusspiel mit echter Musik und taktgenauem Gameplay gebaut, passend zum selbst erzeugten Level – etwas, das kein anderes von uns getestetes Modell geliefert hat.“

Danny Wu, Leiter KI

“The standout in Claude Fable 5.1 is the writing: more understandable, more meaningful, and it follows our writing guidance better. In blind tests against Fable 5, I preferred its writing and output. And in Canva Code it built a rhythm game with real music and on-beat gameplay matched to the level it generated, something no other model we tested delivered.”

Danny Wu, Head of AI

„In unserer Forschungssuite hat Claude Fable 5.1 neue Bestwerte erzielt. Bei einer Aufgabe entwickelte es eine neuartige Lösung entlang einer völlig anderen Achse, als wir sie bislang von anderen Modellen oder von menschlichen Forschenden gesehen hatten, wodurch die Ergebnisse deutlich über das bisherige Plateau hinausgingen. Es ist besser im kreativen Problemlösen und darin, jenen Geistesblitz zu finden, den man für ein schwieriges Problem braucht.“

Marquis Wong, Leitender KI-Entwickler

“On our research suite, Claude Fable 5.1 set new best scores. On one task it came up with a novel solution along a completely different axis than we'd seen from other models or from human researchers in the past, which took its results well above the previous plateau. It's better at creative problem solving and getting that flash of insight you need to solve a difficult problem.”

Marquis Wong, Principal AI Engineer

„Wir haben uns bei der Entscheidung für Claude ausschließlich auf die Daten gestützt. Wir haben mehrere Modellanbieter miteinander verglichen, und Claude erzielte durchweg die besten Ergebnisse in Bezug auf Falllösungsraten und Kundenzufriedenheit.“

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Timothy Addison, Technischer Leiter

“The decision to choose Claude was entirely data-driven. We tested multiple model providers side by side, and Claude consistently delivered the best results for case resolution rates and customer satisfaction scores.”

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Timothy Addison, Engineering Org Chief of Staff

„Die Partnerschaft mit Anthropic war hervorragend – die Beratung und Unterstützung haben unseren Engineering-Teams geholfen, die Modellleistung zu maximieren.“

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Joel Hron, CTO

“The partnership with Anthropic has been exceptional—their guidance and support have helped our engineering teams maximize the models.”

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Joel Hron, CTO

„Claude Opus 5 hat die AutomationBench-Bestenliste von Zapier angeführt, ohne mehr Tokens zu verbrauchen als frühere Claude-Modelle. Es nahm eine unaufbereitete Arbeitsmappe mit Account-Health-Daten und führte eine vollständige Sequenz zur Abwanderungsprävention durchgehend aus: gefährdete Accounts markieren, den richtigen Verantwortlichen benachrichtigen und Zusammenfassungen für das Retention-Team erstellen. Frühere Modelle haben nicht bestanden; Opus 5 erreichte 100 %.“

Wade Foster, CEO

“Claude Opus 5 topped Zapier’s AutomationBench leaderboard without spending more tokens than prior Claude models. It took a raw account-health workbook and ran a full churn-prevention sequence end to end: flagging at-risk accounts, alerting the right owner, and summarizing for retention ops. Previous models didn’t pass; Opus 5 hit 100%.”

Wade Foster, CEO

„Claude Opus 5 ist bei juristischer Agentenarbeit ein klarer Leistungssprung gegenüber früheren Opus-Modellen, und die größten Zugewinne sahen wir in Rechtsgebieten wie Corporate Governance und Schiedsverfahren. Beeindruckt hat uns auch die Fähigkeit von Opus 5, die Qualität bei niedrigeren Reasoning-Stufen zu halten: Es erreichte eine ähnliche Leistung und generierte dabei im Durchschnitt 26 % weniger Tokens als Opus 4.8 bei maximalem Reasoning.“

Niko Grupen, Leiter der Angewandten Forschung

“Claude Opus 5 is a clear step up in performance on legal agent work compared to prior Opus models, and we saw the biggest gains in practice areas like corporate governance and arbitration. We were also impressed with Opus 5’s ability to maintain quality at lower reasoning levels, achieving similar performance while generating 26% fewer tokens on average compared to Opus 4.8 at max reasoning.”

Niko Grupen, Head of Applied Research
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