Claude Platform
Crea agenti di frontiera su Claude Platform
Modelli di frontiera, harness, gestione del contesto e infrastruttura progettati per funzionare insieme.
Risparmia il 50% con l'elaborazione in batch. Scopri di più (opens in new tab)
Fable 5.1
Intelligenza di nuova generazione per agenti a lunga esecuzione
- Progetti autonomi di più giorni
- Lavoro di livello esperto per la ricerca di frontiera
- Prompt caching
- Read
- $0,25 / MTok
- Write
- $12,50 / MTok
- Input
- $10 / MTok
- Output
- $50 / MTok
Opus 5.5
Strumento di riferimento quotidiano per la programmazione agentica e il lavoro aziendale
- Codifica a lungo termine e grandi migrazioni
- Agenti in più fasi su strumenti e dati aziendali
- Prompt caching
- Read
- $0,20 / MTok
- Write
- $5 / MTok
- Input
- $4 / MTok
- Output
- $20 / MTok
Sonnet 5.5
Modello ad alte prestazioni per la programmazione e gli agenti
- Programmazione quotidiana e cicli di sviluppo
- Agenti rivolti ai clienti e flussi di lavoro multistrumento su larga scala
- Prompt caching
- Read
- $0,10 / MTok
- Write
- $2,50 / MTok
- Input
- $2 / MTok
- Output
- $10 / MTok
Haiku 5.5
Modello più veloce e più conveniente
- Esperienze di prodotto in tempo reale e sensibili alla latenza
- Subagenti all'interno di sistemi multimodello più grandi
- 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
Per i carichi di lavoro che devono essere eseguiti negli Stati Uniti, l'inferenza esclusivamente negli USA è disponibile a un prezzo pari a 1,1x per i token di input e output. Scopri di più.
Ottieni velocità fino a 2,5 volte superiori con la modalità veloce per Opus 5.5 a un prezzo doppio rispetto a quello standard. Scopri di più.
I prezzi di caching dei prompt riflettono un TTL di 5 minuti. Scopri di più sul caching dei prompt esteso.
Accedi ai modelli di frontiera di Claude tramite l'API Messages per sviluppare con pieno controllo e personalizzazione.
Esecuzione del codice
Esegui codice Python, crea visualizzazioni e analizza i dati nelle chiamate API.
Output strutturati
Assicurati che le risposte di Claude siano conformi al tuo schema JSON.
Utilizzo degli strumenti
Consenti a Claude di interagire con centinaia di strumenti e API esterni, in modo che possa svolgere una gamma più ampia di attività.
Utilizzo del computer
Lascia che Claude veda e utilizzi un browser o un desktop per automatizzare il lavoro nelle applicazioni che non dispongono di API.
Citazioni
Basa le risposte nei documenti di origine.
File
Carica e fai riferimento a documenti nelle varie conversazioni.
Finestra di contesto
Esegui casi d'uso più completi e ad alta intensità di dati con un massimo di 1 milione di token di contesto.
Compattazione del contesto
Riepiloga automaticamente il contesto più vecchio quando ci si avvicina ai limiti di token.
Modifica del contesto
Cancella automaticamente le chiamate degli strumenti e i risultati.
Ricerca e recupero dal web
Integra i dati attuali dal web in Claude.
Crea e distribuisci agenti a lunga esecuzione su larga scala.
Sicurezza fin dalla progettazione
Le credenziali rimangono fuori dalla sandbox, la crittografia è integrata e lo stato persiste automaticamente.
Osservabile dall'inizio alla fine
Il tracciamento delle sessioni registra cosa ha fatto ogni agente e perché, con analisi integrate per migliorare le prestazioni degli agenti.
Progettato per Claude
La struttura sottostante è ottimizzata per Claude. Man mano che il modello migliora, i tuoi agenti migliorano di conseguenza.
Estendi e personalizza ciò che Claude può fare.
Model Context Protocol (MCP)
Collega Claude ai tuoi strumenti e dati tramite lo standard aperto per le integrazioni dell'IA.
Skills
Insegna a Claude le tue competenze, le procedure e le migliori pratiche tramite le Skills predefinite o personalizzabili.
Archivi di memoria
Gli agenti ricordano le varie sessioni, mantenendo i file di memoria nella tua infrastruttura.





Claude Marketplace
Utilizza il tuo impegno di spesa Anthropic esistente per pagare le soluzioni basate su Claude dei nostri partner.
Controlli e misure di sicurezza per i tuoi dati.
Protezioni Enterprise Frontier
Offre ai clienti idonei la privacy della conservazione zero dei dati (ZDR) insieme a protezioni all'avanguardia per il rilevamento di usi impropri.
Residenza
Sul tuo provider di cloud, scegli dove archiviare i tuoi dati e dove elaborare le richieste, con regioni in Asia-Pacifico, Canada, Europa e Stati Uniti.
I tuoi dati rimangono tuoi
Per impostazione predefinita, Anthropic non utilizza i dati dei clienti provenienti dalle distribuzioni commerciali per l'addestramento di Claude.
Elaborazione in batch
Elabora grandi volumi di richieste in modo asincrono e risparmia il 50% sui costi.
Caching dei prompt
Fornisci a Claude conoscenze di base ed esempi per ridurre i costi fino al 90%.
Impegno
Scegli quanto Claude si impegna in un'attività.
Strategia Advisor (beta)
Modelli più veloci e convenienti chiamano modelli più intelligenti per valutare i piani o migliorare le prestazioni.
Il tuo centro di comando, con analisi e controlli integrati.
Crea la tua richiesta
Classifica tutti i ticket di assistenza clienti nella categoria più pertinente. Ecco l'elenco delle categorie tra cui scegliere: {{CATEGORY_LIST}} Ecco il contenuto del ticket di supporto: {{TICKET_CONTENT}}
Sei un assistente IA specializzato nella classificazione dei ticket di assistenza clienti. Il tuo compito è analizzare il contenuto di un determinato ticket e assegnarlo alla categoria corretta scegliendola da un elenco predefinito. Dovrai inoltre fornire una motivazione per la classificazione che hai scelto.
Innanzitutto, esaminiamo le categorie disponibili:
<category_list>
{{CATEGORY_LIST}}
</category_list>
Ecco di seguito il contenuto del ticket di supporto che dovrai classificare:
<ticket_content>
{{TICKET_CONTENT}}
</ticket_content>
Segui questi passaggi per completare l'attività:
– Leggi attentamente e analizza il contenuto del ticket.
– Considera come il contenuto si relaziona a ciascuna delle categorie disponibili.
– Scegli la categoria corretta per il ticket.
– Fornisci una spiegazione dettagliata del tuo ragionamento.
Utilizza la seguente struttura per rispondere:
<classification_analysis>
In questa sezione, analizza il tuo processo di pensiero:
– Cita le parti più pertinenti del contenuto del ticket.
– Elenca ogni categoria e annota come si relaziona al contenuto del ticket.
– Per ciascuna categoria, fornisci argomenti a favore e contro la classificazione del ticket in quella categoria.
– Classifica le tre categorie più probabili.
</classification_analysis>
<classification>
<category>La categoria scelta è qui</category>
<reasoning>Un breve riepilogo del tuo ragionamento che ha portato alla scelta di questa categoria</reasoning>
</classification>
Ricorda di fornire un'analisi accurata e una spiegazione chiara. Il tuo obiettivo è fornire una classificazione accurata con un ragionamento ben argomentato.
Sviluppa
Crea prototipi di prompt e carica Skills e file, configura i tuoi agenti.
Distribuisci
Esegui agenti su ambienti ospitati con vault e memoria.
Monitora
Monitora utilizzo, costi, caching e limiti di richieste per modello e per chiave API.
Gestisci
Controlla chiavi API, membri, limiti dei token e sicurezza per spazio di lavoro.
“Gli sviluppatori vogliono agenti in grado di svolgere lavori software reali e completarli. Nei nostri test su GitHub Copilot CLI e VS Code, Claude Opus 5.5 ha utilizzato tra i meno token e passaggi che abbiamo misurato. In VS Code, ha risolto più attività del terminale rispetto a Opus 5 in meno della metà dei passaggi. Più che rendere le singole attività più efficienti, sta rendendo più realizzabili i progetti più grandi degli sviluppatori.”
“Per i builder di Lovable, Opus 5.5 significa sviluppi più rapidi con la stessa qualità, che tu stia partendo da zero o lavorando su un'app live. Raccoglie il contesto una sola volta, effettua un numero inferiore di modifiche più complete senza bloccarsi nei tentativi, completando il lavoro in un terzo o la metà di passaggi in meno e utilizzando un numero significativamente inferiore di token.”
“Con Claude Opus 5.5, abbiamo riscontrato un chiaro miglioramento dell'efficienza dei token nelle nostre valutazioni interne, poiché siamo stati in grado di completare le stesse attività in modo più economico e più rapido.”
“Le aziende finanziarie hanno bisogno di output costantemente corretti. All'impostazione di sforzo più bassa, Claude Opus 5.5 ha battuto Opus 5 a sforzo elevato sul nostro BigFinance Bench con circa il 60% in meno di token di output. Le risposte sono più brevi e meglio strutturate, mentre le diapositive sono più dense, più in linea con gli standard del settore.”
“Claude Opus 5.5 è il primo modello che useremmo di default con uno sforzo medio. Nei nostri test ha eguagliato Opus 5 a sforzo elevato, pur utilizzando dal 20% al 25% in meno di token di output. Nelle indagini lunghe e disordinate, forniva sempre una risposta chiara e attuabile. Ciò significa che i nostri clienti ottengono di più con meno.”
“I nostri clienti utilizzano Box AI per enormi quantità di contenuti, quindi velocità e costo sono una priorità assoluta. Nelle nostre valutazioni, Claude Opus 5.5 ha utilizzato un terzo dei token rispetto a Opus 5 e le risposte sono state il 40% meno prolisse senza perdere precisione. Ci aspettiamo che questo sia molto importante per i team che utilizzano agenti nei propri contenuti in aree come i servizi finanziari e il settore pubblico.”

“Nei test iniziali di Epic, Claude Sonnet 5.5 ha superato lo stesso livello di qualità che ci si aspetterebbe da un modello di livello superiore, reggendo bene in un audit di progettazione del sistema e in una revisione del flusso di dati. Il nuovo modello ha gestito decine di migliaia di righe di codice per l'architettura del sistema di gioco, ha mantenuto le risposte veloci, ha gestito attività che richiedono più ore e ha fornito i risultati con meno prompt prescrittivi.”
“Senza modificare nessuno dei nostri prompt, Claude Sonnet 5.5 ha ottenuto risultati migliori di Sonnet 5 in quasi tutte le nostre valutazioni offline su Slackbot, in meno passaggi e con circa il 14% in meno di token di output. Quando qualcuno affida a Slackbot un'attività, la qualità e la velocità sono ciò che conta di più, e Sonnet 5.5 consente a Slackbot di offrire risultati migliori per gli utenti, più velocemente.”
“Abbiamo fornito a Claude Sonnet 5.5 centinaia di casi d'uso reali di supporto tra risposte e richieste di escalation. Ha preso meno decisioni errate e risolto i ticket più velocemente rispetto ai modelli di Claude che utilizziamo oggi in produzione. I ticket sono stati elaborati il 20% più velocemente, offrendo ai nostri clienti l'assistenza di cui avevano bisogno senza aspettare.”
“Claude Fable 5.1 è un modello di riferimento per le nostre valutazioni delle indagini sugli incidenti, che utilizzano incidenti reali di produzione per valutare l'efficacia del nostro agente, Bits Investigation, nel produrre analisi delle cause profonde. Valutiamo l'output del nostro agente rispetto alle cause principali identificate dai nostri ingegneri. In queste valutazioni, ha dimostrato un ragionamento più solido rispetto a Opus 5 e ha diagnosticato con successo gli incidenti di produzione più complessi che abbiamo testato.”
“Stiamo spostando il traffico di Opus 5 in Devin a Claude Fable 5.1 il giorno del lancio. Nei nostri test ha eguagliato o superato Fable 5 a un costo per attività inferiore, e con il nuovo prezzo di lettura della cache, un modello di classe Fable è finalmente economico per i carichi di lavoro che avevamo mantenuto su Opus, a partire dalla revisione del codice.”
“Abbiamo chiesto a Claude Fable 5.1 di esaminare un progetto di ricerca clinica per Rakuten Medical che aveva ottenuto l'approvazione di altri tre modelli di frontiera. Ha trovato una lacuna che nessuno di loro aveva visto e ha insistito per testare ulteriormente. Ha quindi proposto un'ipotesi completamente nuova, trasformando un set di dati che avevamo accantonato in una nuova direzione di ricerca in un solo pomeriggio. È la prima volta che un modello di frontiera come Claude ci consente di esplorare nuove ricerche in questo modo.”
“La caratteristica principale di Claude Fable 5.1 è la scrittura: più comprensibile, più significativa e segue meglio le nostre linee guida di scrittura. Nei test alla cieca contro Fable 5, ho preferito la scrittura e l'output del modello. E in Canva Code, ha creato un gioco ritmico con musica vera e un gameplay on-beat adattato al livello generato, qualcosa che nessun altro modello che abbiamo testato ha offerto.”
“Sulla nostra suite di ricerca, Claude Fable 5.1 ha stabilito nuovi punteggi record. In un'attività, ha proposto una soluzione innovativa lungo un asse completamente diverso rispetto a quanto avevamo visto da altri modelli o da ricercatori umani in passato, portando i risultati ben al di sopra del plateau precedente. È migliore nella risoluzione creativa dei problemi e nell'ottenere quel lampo di intuizione necessaria per risolvere un problema difficile.”
“Abbiamo compiuto la nostra scelta basandoci esclusivamente sui dati. Abbiamo testato più fornitori di modelli fianco a fianco e Claude ha costantemente ottenuto i risultati migliori in termini di tassi di risoluzione dei casi e punteggi di soddisfazione del cliente.”
“La partnership con Anthropic è stata eccezionale: la sua guida e il suo supporto hanno aiutato i nostri team di ingegneria a massimizzare i modelli.”