anthropic

Claude Sonnet 4.6

Claude Sonnet 4.6 menawarkan performa mutakhir untuk coding dan computer use dengan context window masif 1M tokens hanya dengan biaya $3/1M tokens.

Agentic AIMultimodalCodingComputer UseLong Context
anthropic logoanthropicClaude 417 Februari 2026
Konteks
1.0Mtoken
Output maks.
64Ktoken
Harga input
$3.00/ 1M
Harga output
$15.00/ 1M
Modalitas:TextImageAudioVideo
Kemampuan:VisiAlatStreamingPenalaran
Benchmarks
GPQA
89.9%
GPQA: Tanya Jawab Sains Tingkat Doktoral. Benchmark ketat dengan 448 pertanyaan pilihan ganda dalam biologi, fisika, dan kimia yang dibuat oleh pakar domain. Para ahli PhD hanya mencapai akurasi 65-74%, sementara non-ahli hanya mendapat 34% bahkan dengan akses web tak terbatas (sehingga disebut 'tahan Google'). Claude Sonnet 4.6 meraih skor 89.9% pada benchmark ini.
HLE
49%
HLE: Penalaran Keahlian Tingkat Tinggi. Menguji kemampuan model untuk mendemonstrasikan penalaran tingkat ahli di domain khusus. Mengevaluasi pemahaman mendalam tentang topik kompleks yang membutuhkan pengetahuan tingkat profesional. Claude Sonnet 4.6 meraih skor 49% pada benchmark ini.
MMLU
89.3%
MMLU: Pemahaman Bahasa Multitugas Masif. Benchmark komprehensif dengan 16.000 pertanyaan pilihan ganda meliputi 57 mata pelajaran akademik termasuk matematika, filsafat, hukum, dan kedokteran. Menguji pengetahuan luas dan kemampuan penalaran. Claude Sonnet 4.6 meraih skor 89.3% pada benchmark ini.
MMLU Pro
79.2%
MMLU Pro: MMLU Edisi Profesional. Versi MMLU yang ditingkatkan dengan 12.032 pertanyaan menggunakan format 10 pilihan yang lebih sulit. Mencakup Matematika, Fisika, Kimia, Hukum, Teknik, Ekonomi, Kesehatan, Psikologi, Bisnis, Biologi, Filsafat, dan Ilmu Komputer. Claude Sonnet 4.6 meraih skor 79.2% pada benchmark ini.
SimpleQA
48.5%
SimpleQA: Benchmark Akurasi Faktual. Menguji kemampuan model untuk memberikan respons yang akurat dan faktual terhadap pertanyaan langsung. Mengukur keandalan dan mengurangi halusinasi dalam tugas pengambilan pengetahuan. Claude Sonnet 4.6 meraih skor 48.5% pada benchmark ini.
IFEval
89.5%
IFEval: Evaluasi Kepatuhan Instruksi. Mengukur seberapa baik model mengikuti instruksi dan batasan tertentu. Menguji kemampuan untuk mematuhi aturan format, batas panjang, dan persyaratan eksplisit lainnya. Claude Sonnet 4.6 meraih skor 89.5% pada benchmark ini.
AIME 2025
83%
AIME 2025: Ujian Matematika Undangan Amerika. Soal matematika tingkat kompetisi dari ujian AIME bergengsi yang dirancang untuk siswa SMA berbakat. Menguji pemecahan masalah matematika tingkat lanjut yang membutuhkan penalaran abstrak, bukan sekadar pencocokan pola. Claude Sonnet 4.6 meraih skor 83% pada benchmark ini.
MATH
85.3%
MATH: Pemecahan Masalah Matematika. Benchmark matematika komprehensif yang menguji pemecahan masalah dalam aljabar, geometri, kalkulus, dan domain matematika lainnya. Membutuhkan penalaran multi-langkah dan pengetahuan matematika formal. Claude Sonnet 4.6 meraih skor 85.3% pada benchmark ini.
GSM8k
96.4%
GSM8k: Matematika SD 8K. 8.500 soal cerita matematika tingkat SD yang membutuhkan penalaran multi-langkah. Menguji aritmatika dasar dan pemikiran logis melalui skenario dunia nyata seperti belanja atau perhitungan waktu. Claude Sonnet 4.6 meraih skor 96.4% pada benchmark ini.
MGSM
92.8%
MGSM: Matematika SD Multibahasa. Benchmark GSM8k yang diterjemahkan ke 10 bahasa termasuk Spanyol, Prancis, Jerman, Rusia, Cina, dan Jepang. Menguji penalaran matematika dalam berbagai bahasa. Claude Sonnet 4.6 meraih skor 92.8% pada benchmark ini.
MathVista
68.7%
MathVista: Penalaran Matematika Visual. Menguji kemampuan untuk menyelesaikan masalah matematika yang melibatkan elemen visual seperti grafik, diagram geometri, dan figur ilmiah. Menggabungkan pemahaman visual dengan penalaran matematika. Claude Sonnet 4.6 meraih skor 68.7% pada benchmark ini.
SWE-Bench
79.6%
SWE-Bench: Benchmark Rekayasa Perangkat Lunak. Model AI mencoba menyelesaikan masalah GitHub nyata dalam proyek Python open-source dengan verifikasi manusia. Menguji keterampilan rekayasa perangkat lunak praktis pada codebase produksi. Model terbaik meningkat dari 4,4% di 2023 menjadi lebih dari 70% di 2024. Claude Sonnet 4.6 meraih skor 79.6% pada benchmark ini.
HumanEval
92.1%
HumanEval: Masalah Pemrograman Python. 164 masalah pemrograman yang ditulis tangan di mana model harus menghasilkan implementasi fungsi Python yang benar. Setiap solusi diverifikasi dengan unit test. Model terbaik sekarang mencapai akurasi lebih dari 90%. Claude Sonnet 4.6 meraih skor 92.1% pada benchmark ini.
LiveCodeBench
72.4%
LiveCodeBench: Benchmark Koding Langsung. Menguji kemampuan koding pada tantangan pemrograman dunia nyata yang terus diperbarui. Berbeda dengan benchmark statis, menggunakan masalah baru untuk mencegah kontaminasi data dan mengukur keterampilan koding yang sebenarnya. Claude Sonnet 4.6 meraih skor 72.4% pada benchmark ini.
MMMU
74.2%
MMMU: Pemahaman Multimodal. Benchmark Pemahaman Multimodal Multi-disiplin Masif yang menguji model penglihatan-bahasa pada masalah tingkat universitas di 30 mata pelajaran yang membutuhkan pemahaman gambar dan pengetahuan ahli. Claude Sonnet 4.6 meraih skor 74.2% pada benchmark ini.
MMMU Pro
75.6%
MMMU Pro: MMMU Edisi Profesional. Versi MMMU yang ditingkatkan dengan pertanyaan lebih sulit dan evaluasi lebih ketat. Menguji penalaran multimodal tingkat lanjut di tingkat profesional dan ahli. Claude Sonnet 4.6 meraih skor 75.6% pada benchmark ini.
ChartQA
88.1%
ChartQA: Tanya Jawab Grafik. Menguji kemampuan untuk memahami dan bernalar tentang informasi yang disajikan dalam grafik dan diagram. Membutuhkan ekstraksi data, perbandingan nilai, dan melakukan perhitungan dari representasi visual data. Claude Sonnet 4.6 meraih skor 88.1% pada benchmark ini.
DocVQA
93.4%
DocVQA: Tanya Jawab Visual Dokumen. Benchmark Tanya Jawab Visual Dokumen yang menguji kemampuan untuk mengekstrak dan bernalar tentang informasi dari gambar dokumen termasuk formulir, laporan, dan teks yang dipindai. Claude Sonnet 4.6 meraih skor 93.4% pada benchmark ini.
Terminal-Bench
59.1%
Terminal-Bench: Tugas Terminal/CLI. Menguji kemampuan untuk melakukan operasi baris perintah, menulis skrip shell, dan menavigasi lingkungan terminal. Mengukur keterampilan administrasi sistem praktis dan alur kerja pengembangan. Claude Sonnet 4.6 meraih skor 59.1% pada benchmark ini.
ARC-AGI
58.3%
ARC-AGI: Abstraksi dan Penalaran. Abstraction and Reasoning Corpus untuk AGI - menguji kecerdasan fluida melalui teka-teki pengenalan pola baru. Setiap tugas membutuhkan penemuan aturan yang mendasari dari contoh, mengukur kemampuan penalaran umum daripada menghafal. Claude Sonnet 4.6 meraih skor 58.3% pada benchmark ini.

Tentang Claude Sonnet 4.6

Pelajari tentang kemampuan, fitur, dan cara menggunakan Claude Sonnet 4.6.

Intelijen Agen Performa Tinggi

Claude Sonnet 4.6 adalah model paling serbaguna dari Anthropic, dirancang untuk bertindak sebagai mesin utama bagi alur kerja perusahaan yang kompleks dan agen otonom. Dirilis pada 17 Februari 2026, model ini memperkenalkan kemampuan computer use tingkat manusia dan context window 1 juta token. Arsitektur model menyeimbangkan kecepatan sistem kelas menengah dengan kedalaman penalaran yang biasanya disediakan untuk kelas Opus, menjadikannya pilihan berkelanjutan untuk lingkungan produksi volume tinggi.

Penalaran Adaptif dan Multimodalitas

Pada inti teknisnya, Sonnet 4.6 menggunakan mekanisme Adaptive Thinking. Hal ini memungkinkan pengembang untuk menskalakan upaya penalaran internal berdasarkan persyaratan spesifik suatu tugas, mengoptimalkan antara latency sub-detik atau verifikasi logika mendalam. Model ini multimodal secara native, menawarkan performa mutakhir dalam memproses teks, gambar resolusi tinggi, dan file audio. Model ini unggul dalam menginterpretasikan dokumentasi teknis yang padat dan data visual yang kompleks, seperti cetak biru arsitektur atau grafik keuangan.

Standar Industri untuk Coding

Dengan rekor 79,6% pada SWE-bench Verified, Sonnet 4.6 telah menjadi pilihan utama untuk otomatisasi rekayasa perangkat lunak. Kemampuannya untuk menalar di seluruh codebase yang luas dalam context window 1 juta tokens memungkinkannya menyelesaikan bug multi-file dan merencanakan refactor arsitektur dengan intervensi manusia minimal. Dengan menawarkan kecerdasan tingkat mendekati Opus seharga $3 per juta input tokens, model ini menghapus hambatan finansial yang sebelumnya terkait dengan penerapan sistem AI yang benar-benar otonom.

Claude Sonnet 4.6

Kasus Penggunaan untuk Claude Sonnet 4.6

Temukan berbagai cara menggunakan Claude Sonnet 4.6 untuk hasil yang luar biasa.

Rekayasa Perangkat Lunak Otonom

Menyelesaikan masalah GitHub multi-file yang kompleks dan menjalankan refactor repositori penuh dengan akurasi SWE-bench 79,6%.

Computer Use Tingkat Manusia

Menavigasi langsung perangkat lunak desktop dan antarmuka web untuk menyelesaikan tugas administratif multi-langkah tanpa integrasi API khusus.

Analisis Dokumen Skala Besar

Meninjau ribuan halaman kontrak hukum atau makalah penelitian secara bersamaan dalam context window 1 juta tokens.

Intelijen dan Peramalan Keuangan

Memproses panggilan pendapatan (earnings calls) dan laporan triwulanan untuk mengidentifikasi anomali pasar yang halus menggunakan penalaran adaptif upaya tinggi.

Dukungan Teknis Multimodal

Menginterpretasikan diagram teknis yang kompleks, foto papan sirkuit, dan rekaman audio untuk memberikan langkah-langkah pemecahan masalah yang tepat.

Strategi Bisnis Agen

Merencanakan dan menjalankan operasi jangka panjang dengan memanfaatkan skor papan atas pada benchmark strategi dan berbasis logika.

Kelebihan

Keterbatasan

Akurasi Coding Elite: Menetapkan standar industri dengan 79,6% pada SWE-bench Verified, mengungguli semua model kelas menengah lainnya dan sebagian besar model flagship.
Kurangnya Input Video Native: Memerlukan ekstraksi frame manual untuk pemrosesan visual file video, yang menambah kompleksitas pada alur kerja media.
Kapasitas Konteks yang Tak Tertandingi: Window 1 juta tokens memungkinkan penyerapan seluruh perpustakaan teknis atau codebase masif tanpa degradasi performa.
Peningkatan Latency Penalaran: Menggunakan penalaran adaptif upaya tinggi secara signifikan meningkatkan waktu-ke-token-pertama dibandingkan inference standar.
Computer Use Otonom: Mencapai skor 72,5% pada OSWorld, memungkinkan model untuk menavigasi GUI dan perangkat lunak yang kompleks sebagai operator virtual.
Biaya Penalaran Output yang Tinggi: Meskipun harga input kompetitif, tugas penalaran upaya maksimal dapat menghabiskan sejumlah besar output tokens, sehingga meningkatkan biaya.
Performa Harga yang Dioptimalkan: Memberikan tingkat kecerdasan mendekati Opus dengan 1/5 biaya, menjadikannya pilihan paling ekonomis untuk penyebaran agen skala besar.
Noise Retrieval Konteks: Pada batas 1 juta tokens, model terkadang bisa mengalami penurunan fokus jika konteks dipenuhi dengan data yang tidak relevan.

Mulai Cepat API

anthropic/claude-sonnet-4-6

Lihat Dokumentasi
anthropic SDK
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const anthropic = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

const response = await anthropic.messages.create({
  model: "claude-4-sonnet-20260217",
  max_tokens: 4096,
  thinking: { type: "adaptive", effort: "high" },
  messages: [
    { role: "user", content: "Analisis repositori ini untuk hambatan arsitektur." }
  ],
});

console.log(response.content[0].text);

Instal SDK dan mulai melakukan panggilan API dalam hitungan menit.

Apa Kata Orang Tentang Claude Sonnet 4.6

Lihat apa yang dipikirkan komunitas tentang Claude Sonnet 4.6

Konteks adalah noise. Window token yang lebih besar adalah jebakan. Berikan agen hanya sinyal sempit dan terkurasi yang mereka butuhkan.
Logical-Storm-1180
reddit
Ini adalah Claude Sonnet 4.6: model Sonnet kami yang paling cakap sejauh ini. Ini adalah upgrade penuh untuk coding, computer use, dan perencanaan agen.
Claude
twitter
Rasio performa-terhadap-biaya dari Claude Sonnet 4.6 luar biasa, sulit untuk menyatakan betapa cepatnya model ini berevolusi.
Replit
youtube
Sonnet 4.6 sekarang aktif di Claude Code. Lebih murah dari Opus 4.6 dan mendekati kecerdasan tingkat Opus.
Boris Cherny
twitter
Claude 4.6 adalah pemimpin baru dalam performa agen, sedikit di depan Opus 4.6 dalam tugas pekerjaan berbasis pengetahuan dunia nyata.
Artificial Analysis
twitter
Fakta bahwa model ini dapat menavigasi antarmuka komputer dengan akurasi 72% pada dasarnya mengakhiri kebutuhan akan sebagian besar API kustom.
DevOpsGuru
hackernews

Video Tentang Claude Sonnet 4.6

Tonton tutorial, ulasan, dan diskusi tentang Claude Sonnet 4.6

Sonnet 4.6 telah tiba dan mungkin menggantikan Opus untuk 90% dari pekerjaan harian Anda.

Tapi bagian terbaiknya, ini 40% lebih murah daripada menggunakan Opus 4.6.

Hasil SWE-bench benar-benar tidak bisa dipercaya untuk model kelas menengah.

Anda dapat memasukkan seluruh codebase secara efektif dan model tidak kehilangan fokus.

Upaya berpikir adaptif memungkinkan Anda menukar kecepatan dengan logika yang lebih dalam.

Pengguna awal melaporkan bahwa model ini mampu mencapai performa mendekati manusia dalam manipulasi spreadsheet yang kompleks.

Model ini sekitar dua kali lebih cepat dibandingkan dengan Opus.

Context window 1 juta token saat ini dalam versi beta tetapi bekerja dengan sangat baik.

Model ini menavigasi antarmuka perangkat lunak tanpa memerlukan integrasi API khusus.

Kemampuan coding pada Python dan JavaScript dasarnya berada di batas maksimal.

Anthropic mengatakan context window baru cukup besar untuk menampung seluruh codebase dan menalar secara efektif di seluruh konteks tersebut.

Opus 4.6 adalah opsi nuklir... tapi sekarang kita akhirnya memiliki skalpel, yang merupakan kabar luar biasa.

Computer use adalah fitur unggulan di sini, benar-benar menggerakkan mouse dan mengetik.

Analis keuangan akan menyukai kedalaman penalaran untuk peninjauan dokumen.

Ini pertama kalinya model 'Sonnet' terasa sebagai yang terbaik di kelasnya.

Lebih dari sekadar prompt

Tingkatkan alur kerja Anda dengan Otomatisasi AI

Automatio menggabungkan kekuatan agen AI, otomatisasi web, dan integrasi cerdas untuk membantu Anda mencapai lebih banyak dalam waktu lebih singkat.

Agen AI
Otomasi Web
Alur Kerja Cerdas

Tips Pro untuk Claude Sonnet 4.6

Tips ahli untuk memaksimalkan Claude Sonnet 4.6.

Optimalkan Upaya Berpikir

Gunakan mode berpikir 'adaptive' untuk menghemat biaya pada kueri sederhana, sementara simpan upaya 'max' untuk tugas matematika dan logika.

Implementasikan Pemadatan Konteks

Aktifkan fitur prompt caching dan pemadatan untuk menangani window 1M tokens secara efisien tanpa biaya berlebih.

Penjangkaran Perilaku Terstruktur

Manfaatkan file markdown proyek pusat untuk menjaga sumber kebenaran yang persisten bagi keputusan arsitektur model.

Ekstraksi Frame Video

Karena video native tidak didukung, ekstrak frame kunci pada 1fps untuk analisis visual yang paling akurat dari konten video.

Testimoni

Apa Kata Pengguna Kami

Bergabunglah dengan ribuan pengguna puas yang telah mengubah alur kerja mereka

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Terkait AI Models

google

Gemini 3 Flash

Google

Gemini 3 Flash is Google's high-speed multimodal model featuring a 1M token context window, elite 90.4% GPQA reasoning, and autonomous browser automation tools.

1M context
$0.50/$3.00/1M
anthropic

Claude Opus 4.6

Anthropic

Claude Opus 4.6 is Anthropic's flagship model featuring a 1M token context window, Adaptive Thinking, and world-class coding and reasoning performance.

1M context
$5.00/$25.00/1M
alibaba

Qwen3.5-397B-A17B

alibaba

Qwen3.5-397B-A17B is Alibaba's flagship open-weight MoE model. It features native multimodal reasoning, a 1M context window, and a 19x decoding throughput...

1M context
$0.40/$2.40/1M
openai

GPT-5.1

OpenAI

GPT-5.1 is OpenAI’s advanced reasoning flagship featuring adaptive thinking, native multimodality, and state-of-the-art performance in math and technical...

400K context
$1.25/$10.00/1M
google

Gemini 3 Pro

Google

Google's Gemini 3 Pro is a multimodal powerhouse featuring a 1M token context window, native video processing, and industry-leading reasoning performance.

1M context
$2.00/$12.00/1M
moonshot

Kimi K2.5

Moonshot

Discover Moonshot AI's Kimi K2.5, a 1T-parameter open-source agentic model featuring native multimodal capabilities, a 262K context window, and SOTA reasoning.

256K context
$0.60/$3.00/1M
xai

Grok-4

xAI

Grok-4 by xAI is a frontier model featuring a 2M token context window, real-time X platform integration, and world-record reasoning capabilities.

2M context
$3.00/$15.00/1M
anthropic

Claude Opus 4.5

Anthropic

Claude Opus 4.5 is Anthropic's most powerful frontier model, delivering record-breaking 80.9% SWE-bench performance and advanced autonomous agency for coding.

200K context
$5.00/$25.00/1M

Pertanyaan yang Sering Diajukan tentang Claude Sonnet 4.6

Temukan jawaban untuk pertanyaan umum tentang Claude Sonnet 4.6