Claude 4.6 Sonnet 是 Anthropic 在 2026 年发布的中型旗舰模型,在通用推理、复杂工具调用、长上下文理解三项能力上达到行业前沿。尤其擅长 Agent 工作流——可以稳定调用多个工具、维持上下文一致性,并在 1M token 长文档中进行结构化检索。
def binary_search(arr, target):
"""在已排序数组中二分查找 target,返回索引或 -1"""
lo, hi = 0, len(arr) - 1
while lo <= hi:
mid = (lo + hi) // 2
if arr[mid] == target: return mid
if arr[mid] < target: lo = mid + 1
else: hi = mid - 1
return -1
# pip install openai from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="sk-suke-************", base_url="https://api.sukernel.ai/v1", ) resp = client.chat.completions.create( model="claude-4-6-sonnet", messages=[ {"role": "system", "content": "你是资深的算法工程师。"}, {"role": "user", "content": "二分查找的时间复杂度推导"}, ], max_tokens=2048, temperature=0.7, ) print(resp.choices[0].message.content)
1M token 上下文,可一次性吃下 200 万字的合同 / 财报,精准抽取与结构化。
业内最稳定的工具调用,适合搭建多步骤 Agent、自动化工作流、客服机器人。
复杂代码生成与重构、调试推理、跨文件引用追踪。HumanEval / SWE-bench 顶级。
长文检索 + 大上下文混合策略,企业知识库问答精度更高、幻觉率更低。
数据来源:LMSys、HELM、SWE-bench 公开数据,截至 2026-04。
| 评测集 | Claude 4.6 Sonnet | GPT-5 | Gemini 2.5 Pro | DeepSeek V3.5 |
|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | 86.2 | 87.1 | 85.8 | 82.4 |
| HumanEval (代码) | 94.0 | 92.5 | 89.2 | 91.0 |
| SWE-bench Verified | 61.5 | 58.8 | 42.1 | 51.3 |
| τ-bench (工具调用) | 73.8 | 71.2 | 63.5 | 59.0 |
| C-Eval (中文) | 79.4 | 81.2 | 80.0 | 85.6 |
| 长文召回 (RULER 128K) | 98.1 | 96.4 | 95.0 | 90.2 |
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| model | string | — | 模型 ID:claude-4-6-sonnet |
| messages | array | — | 对话消息列表,包含 system / user / assistant 角色 |
| max_tokens | integer | 2048 | 输出最大 Token 数,上限 64K |
| temperature | number | 0.7 | 采样温度,0–2 |
| top_p | number | 1.0 | 核采样阈值,0–1 |
| stream | boolean | false | 是否流式返回 |
| tools | array | null | 工具定义列表,用于函数调用 / Agent |