Claude Platform
Créez des agents de pointe sur Claude Platform
Des modèles de pointe, des environnements de test, une gestion du contexte et une infrastructure conçus pour fonctionner ensemble.
Économisez 50 % grâce au traitement par lots. En savoir plus (opens in new tab)
Fable 5.1
Intelligence nouvelle génération pour les agents fonctionnant en continu
- Projets autonomes de plusieurs jours
- Travail de niveau expert pour la recherche de pointe
- Prompt caching
- Read
- $0,25 / MTok
- Write
- $12,50 / MTok
- Input
- $10 / MTok
- Output
- $50 / MTok
Opus 5.5
Outil de référence au quotidien pour le codage agentique et le travail en entreprise
- Codage de longue durée et migrations importantes
- Agents multi-étapes dans les outils et les données d'entreprise
- Prompt caching
- Read
- $0,20 / MTok
- Write
- $5 / MTok
- Input
- $4 / MTok
- Output
- $20 / MTok
Sonnet 5.5
Modèle haute performance pour le codage et les agents
- Codage quotidien et boucles de développement
- Agents orientés client et flux de travail multi-outils à grande échelle
- Prompt caching
- Read
- $0,10 / MTok
- Write
- $2,50 / MTok
- Input
- $2 / MTok
- Output
- $10 / MTok
Haiku 5.5
Le modèle le plus rapide et le plus rentable
- Expériences produits en temps réel et sensibles à la latence
- Sous-agents au sein de systèmes multi-modèles plus importants
- Prompt caching
- Prompts ≤ 100K tokens
- Read
- $0,01 / MTok
- Write
- $0,125 / MTok
Prompts > 100K tokens- Read
- $0,05 / MTok
- Write
- $0,625 / MTok
- Input
- Prompts ≤ 100K tokens
- $0,10 / MTok
- Prompts > 100K tokens
- $0,50 / MTok
- Output
- Prompts ≤ 100K tokens
- $0,50 / MTok
- Prompts > 100K tokens
- $2,50 / MTok
Pour les charges de travail qui doivent s'exécuter aux États-Unis, l'inférence réservée aux États-Unis est disponible à un prix 1,1 fois supérieur pour les jetons en entrée et en sortie. En savoir plus.
Obtenez des vitesses jusqu'à 2,5 fois plus élevées avec le mode rapide pour Opus 5.5, pour 2 fois le prix standard. En savoir plus.
Le tarif de la mémorisation des requêtes tient compte d'un TTL de 5 minutes. En savoir plus sur la mémorisation étendue des requêtes.
Accédez aux modèles de pointe de Claude via l'API Messages pour créer avec un contrôle total et une personnalisation complète.
Exécution de code
Exécutez du code Python, créez des visualisations et analysez des données dans les appels d'API.
Résultats structurés
Assurez-vous que les réponses de Claude sont conformes à votre schéma JSON.
Utilisation des outils
Autorisez Claude à interagir avec des centaines d'outils et API externes afin qu'il puisse effectuer un plus grand nombre de tâches.
Utilisation de l'ordinateur
Laissez Claude voir et utiliser un navigateur ou un bureau pour automatiser le travail dans des applications sans API.
Références
Ancrez les réponses dans les documents sources.
Fichiers
Téléchargez et référencez des documents dans toutes les conversations.
Fenêtre de contexte
Exécutez des cas d'utilisation plus complets et gourmands en données, avec jusqu'à un million de jetons de contexte.
Compaction
Résumez automatiquement le contexte plus ancien à l'approche de votre limite de jetons.
Modification du contexte
Supprimez automatiquement les appels d'outils et les résultats.
Recherche et récupération sur le Web
Intégrez des données à jour provenant du Web dans Claude.
Créez et déployez des agents de longue durée à grande échelle.
Sécurité dès la conception
Les identifiants restent hors de la sandbox, le chiffrement est intégré et l'état persiste automatiquement.
Observable de bout en bout
Le traçage des sessions enregistre ce que chaque agent a fait et pourquoi, avec des analyses intégrées pour améliorer les performances des agents.
Conçu pour Claude
L'environnement de test sous-jacent est optimisé pour Claude. Au fur et à mesure que le modèle s'améliore, vos agents s'améliorent également.
Étendez et personnalisez ce que Claude peut faire.
Model Context Protocol (MCP)
Connectez Claude à vos outils et vos données grâce à la norme ouverte pour les intégrations d'IA.
Skills
Transmettez à Claude votre expertise, vos procédures et vos bonnes pratiques grâce à des compétences prédéfinies ou personnalisables.
Stockages de mémoire
Les agents se souviennent des différentes sessions et conservent les fichiers mémoire dans votre infrastructure.





Claude Marketplace
Utilisez votre engagement Anthropic existant pour financer les solutions alimentées par Claude proposées par nos partenaires.
Contrôles et mesures de protection pour vos données.
Enterprise Frontier Safeguards
Offre aux clients éligibles la confidentialité d'une politique de non-conservation des données (ZDR), ainsi que des garanties de pointe pour détecter les utilisations abusives.
Résidence
Sur votre fournisseur cloud, choisissez où vos données sont stockées et où les demandes sont traitées, avec des régions en Asie-Pacifique, au Canada, en Europe et aux États-Unis.
Vos données restent les vôtres
Par défaut, Anthropic n'utilise pas les données clients issues des déploiements commerciaux pour l’entraînement de Claude.
Traitement par lots
Traitez de grands volumes de requêtes de manière asynchrone et économisez 50 % sur les coûts.
Mémorisation des requêtes
Donnez à Claude des connaissances contextuelles et des exemples pour réduire les coûts jusqu'à 90 %.
Effort
Choisissez le degré d'intensité avec lequel Claude travaille sur une tâche.
Stratégie du conseiller (bêta)
Des modèles plus rapides et abordables font appel à des modèles plus intelligents pour évaluer les plans ou travailler pour améliorer les performances.
Votre centre de commande, avec des outils d'analyse et des contrôles intégrés.
Créez votre demande
Classez tous les tickets d'assistance client dans la catégorie la plus pertinente. Voici la liste des catégories parmi lesquelles vous pouvez choisir : {{CATEGORY_LIST}} Voici le contenu du ticket d'assistance : {{TICKET_CONTENT}}
Vous êtes un assistant IA spécialisé dans le classement des tickets d'assistance client. Votre tâche consiste à analyser le contenu d'un ticket et à le classer dans la catégorie la plus pertinente à partir d'une liste prédéfinie. Vous devez également fournir le motif de votre décision.
Tout d'abord, examinons les catégories disponibles :
<category_list>
{{CATEGORY_LIST}}
</category_list>
Voici le contenu du ticket d'assistance à classer :
<ticket_content>
{{TICKET_CONTENT}}
</ticket_content>
Veuillez suivre ces étapes pour accomplir la tâche :
– Lisez attentivement le contenu du ticket et analysez-le.
– Évaluez la correspondance entre ce contenu et les différentes catégories disponibles.
– Choisissez la catégorie la plus pertinente pour ce ticket.
– Fournissez une explication détaillée de votre raisonnement.
Utilisez la structure suivante pour votre réponse :
<classification_analysis>
Dans cette section, détaillez votre réflexion :
– Citez les parties les plus pertinentes du contenu du ticket.
– Listez chaque catégorie et notez son lien avec le contenu du ticket.
– Pour chaque catégorie, fournissez des arguments pour et contre le classement du ticket dans cette catégorie.
– Classez les trois catégories les plus probables.
</classification_analysis>
<classification>
<category>Votre catégorie choisie apparaît ici</category>
<reasoning>Un résumé concis motivant votre choix pour cette catégorie</reasoning>
</classification>
Veillez à faire preuve de rigueur dans votre analyse et de clarté dans vos explications. Votre objectif est de fournir un classement précis accompagné d'un raisonnement bien étayé.
Créer
Prototypez des requêtes, téléchargez des compétences et des fichiers, configurez vos agents.
Déployer
Exécutez des agents sur des environnements hébergés avec des coffres-forts et de la mémoire.
Surveiller
Suivez l'utilisation, les coûts, la mise en cache et les limites de débit par modèle et par clé d'API.
Gérer
Contrôlez les clés d'API, les membres, les limites de jetons et la sécurité par espace de travail.
“Les développeurs veulent que des agents puissent se charger de véritables travaux logiciels et les terminer. Lors de nos tests avec GitHub Copilot CLI et VS Code, Claude Opus 5.5 a consommé parmi le moins de jetons et nécessité le moins d'étapes. Dans VS Code, Claude Opus 5.5 a résolu plus de tâches de terminal qu'Opus 5 en moins de la moitié des étapes. En plus de rendre les tâches individuelles plus efficaces, Claude rend les projets plus ambitieux des développeurs plus réalisables.”
“Pour les développeurs de Lovable, Opus 5.5 est synonyme de compilations plus rapides avec la même qualité, que vous partiez de zéro ou que vous travailliez sur une application en production. Claude collecte le contexte une seule fois, effectue des modifications moins nombreuses mais plus complètes, et ne reste pas bloqué sur le fait de réessayer. Claude termine avec un tiers à moitié moins d'étapes et utilise nettement moins de jetons en cours de route.”
“Avec Claude Opus 5.5, nous avons constaté une nette amélioration de l'efficacité des jetons dans nos évaluations internes, car nous avons pu effectuer les mêmes tâches à moindre coût et plus rapidement.”
“Les sociétés financières ont besoin de résultats toujours corrects. Avec son niveau d'effort le plus bas, Claude Opus 5.5 a surpassé Opus 5 à haut niveau d'effort sur notre BigFinance Bench avec environ 60 % de jetons de sortie en moins. Les réponses sont plus courtes et mieux structurées, et les diapositives sont plus denses, plus conformes aux normes du secteur.”
“Claude Opus 5.5 est le premier modèle que nous choisirions par défaut avec un niveau d'effort moyen. Lors de nos tests, ce modèle a atteint le même niveau qu'Opus 5 avec un effort élevé, tout en utilisant 20 à 25 % de jetons de sortie en moins. Lors d'enquêtes longues et désordonnées, Claude revenait toujours avec une réponse claire et exploitable. Nos clients obtiennent ainsi davantage de résultats pour un coût moindre.”
“Nos clients utilisent Box AI pour traiter d'énormes quantités de contenu, la rapidité et le coût étant donc une priorité absolue. Lors de nos évaluations, Claude Opus 5.5 utilisait un tiers des jetons consommés par Opus 5, et les réponses étaient 40 % moins volumineuses sans perdre en précision. Nous nous attendons à ce que cela compte beaucoup pour les équipes utilisant des agents sur l'ensemble de leur contenu dans des domaines tels que les services financiers et le secteur public.”

“Lors des premiers tests d'Epic, Claude Sonnet 5.5 a atteint le même niveau de qualité que celui attendu d'un modèle de niveau supérieur, se montrant à la hauteur lors d'un audit de conception système et d'un examen du flux de données. Le nouveau modèle a géré des dizaines de milliers de lignes de code pour l'architecture du système de jeu, a assuré des réponses rapides, a traité des tâches nécessitant plusieurs heures et a produit des résultats avec des instructions moins contraignantes.”
“Sans modifier aucune de nos requêtes, Claude Sonnet 5.5 a obtenu de meilleurs résultats que Sonnet 5 dans presque toutes nos évaluations Slackbot hors ligne, avec moins d'étapes et environ 14 % de jetons de sortie en moins. Lorsque quelqu'un confie une tâche à Slackbot, la qualité et la rapidité importent le plus, et Sonnet 5.5 permet à Slackbot d'obtenir de meilleurs résultats pour les utilisateurs, plus rapidement.”
“Nous avons fourni à Claude Sonnet 5.5 des centaines de cas d'utilisation réels d'assistance dans le cadre de réponses et de demandes d'escalade. Ce modèle a pris moins de mauvaises décisions et résolu les tickets plus rapidement que les modèles Claude que nous utilisons aujourd'hui en production. Les tickets ont été traités 20 % plus rapidement, ce qui permet à nos clients d'obtenir l'aide dont ils ont besoin sans avoir à attendre.”
“Claude Fable 5.1 est un modèle de pointe pour nos évaluations d'investigation des incidents, qui utilisent des incidents de production réels pour évaluer l'efficacité avec laquelle notre agent, Bits Investigation, peut produire des analyses des causes profondes. Nous évaluons les résultats de notre agent par rapport aux causes profondes identifiées par nos ingénieurs. Lors de ces évaluations, ce modèle a démontré un raisonnement plus solide que celui d'Opus 5 et a correctement diagnostiqué les incidents de production les plus complexes que nous avons testés.”
“Nous transférons notre trafic Opus 5 dans Devin vers Claude Fable 5.1 le jour du lancement. Ce modèle a égalé ou surpassé Fable 5 lors de nos tests à un coût par tâche inférieur, et grâce à la nouvelle tarification de lecture en cache, un modèle de catégorie Fable est enfin économique pour les charges de travail que nous avions conservées sur Opus, à commencer par la revue de code.”
“Nous avons demandé à Claude Fable 5.1 d'examiner un projet de recherche clinique pour Rakuten Medical que trois autres modèles de pointe avaient approuvé. Claude Fable 5.1 a trouvé une lacune qu'aucun d'entre eux n'avait vue et a insisté pour la tester davantage. Ce modèle a ensuite proposé une hypothèse complètement nouvelle, transformant un ensemble de données que nous avions rejeté en une nouvelle orientation de recherche en un après-midi. C'est la première fois qu'un modèle de pointe comme Claude nous permet d'explorer de nouvelles recherches de cette manière.”
“Ce qui distingue Claude Fable 5.1, c'est l'écriture : elle est plus compréhensible, plus pertinente et elle suit mieux nos directives en matière d'écriture. Lors de tests à l'aveugle par rapport à Fable 5, j'ai préféré la rédaction et les résultats de Claude Fable 5.1. Et dans Canva Code, Claude Fable 5.1 a créé un jeu rythmique avec une musique réelle et un gameplay en rythme correspondant au niveau généré, ce qu'aucun autre modèle que nous avons testé n'avait offert.”
“Dans notre suite de tests, Claude Fable 5.1 a établi de meilleurs scores. Pour une tâche, ce modèle a proposé une solution novatrice suivant un axe complètement différent de celui que nous avions vu chez d'autres modèles ou chez des chercheurs humains par le passé, ce qui a porté les résultats bien au-dessus du seuil précédent. Claude excelle dans la résolution créative de problèmes et permet d'obtenir le déclic dont vous avez besoin pour résoudre un problème difficile.”
“La décision de choisir Claude s'est entièrement fondée sur les données. Nous avons testé plusieurs fournisseurs de modèles côte à côte, et Claude a toujours obtenu les meilleurs résultats en termes de taux de résolution de cas et de taux de satisfaction client.”
“Le partenariat avec Anthropic a été exceptionnel : leurs conseils et leur soutien ont aidé nos équipes d'ingénierie à tirer le meilleur parti des modèles.”