
El 28 de septiembre, Anthropic anunció el modelo Claude Sonnet 5.5, que funciona más de un 30% más rápido y cuesta un 30% menos por tarea en comparación con su predecesor, el modelo Sonnet 5. El nuevo modelo mantiene los precios en 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida. El equipo de Anthropic informó que Sonnet 5.5 obtuvo un 70,6% en la prueba Terminal-Bench 4.0, mientras que Sonnet 5 solo alcanzó un 10,3%, y Opus 5.5 – 66,4%.
Sonnet 5.5 se convirtió en el segundo modelo de la familia Claude 5.5. El 22 de septiembre, Anthropic también lanzó Opus 5.5, el mismo día que OpenAI lanzó los modelos GPT-6 Sol y Luna. Anthropic señaló que Sonnet 5.5 no amplía sus capacidades, y su revisión de alineación se centra en riesgos como la desinformación de los usuarios y la asistencia en abusos de alto riesgo. El modelo también incluye ciberseguridad y anti-destilación, lo que previene intentos de extraer su lógica para entrenar sistemas competitivos. Se espera el lanzamiento de Claude Haiku 5.5 en las próximas semanas.
Sin embargo, la empresa analítica independiente Artificial Analysis, tras realizar pruebas, llegó a una conclusión diferente respecto al costo. Según sus datos, Sonnet 5.5 utilizó significativamente más tokens para alcanzar los resultados. El análisis mostró que bajo carga máxima, Sonnet 5.5 utilizó alrededor de 193 mil tokens de salida por tarea en el índice Intelligence, lo que es un 60% más que Opus 5.5 y aproximadamente 7 veces más que GPT-6 Astra. Sin embargo, los clientes con acceso temprano informaron una tendencia opuesta en comparación con Sonnet 5. Por ejemplo, Balyasny Asset Management indicó que en sus tareas financieras, Sonnet 5.5 utilizó alrededor de 121 mil tokens por respuesta, mientras que Sonnet 5 – 497 mil. Artificial Analysis realizó pruebas en una versión preliminar del modelo con un error en la salida estructurada, que fue corregido por Anthropic. La empresa planea realizar nuevamente las evaluaciones correspondientes en el futuro cercano.





