Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) zählt zu den am wenigsten intelligenten Modellen, ist aber preislich angemessen im Vergleich zu anderen Modellen mit ähnlichem Preis. Das Modell ist außerdem auffallend schnell pro Aufgabe und antwortet äußerst knapp. Das Modell unterstützt Text und Bilder als Eingabe und Text als Ausgabe. Das Kontextfenster umfasst 1M Tokens.

Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen Wert von 26 und liegt damit am unteren Ende der vergleichbaren Modelle (Median: 37). Bei der Evaluation des Intelligence Index erzeugte es 21.3M Tokens und antwortete damit sehr knapp im Vergleich zum Median von 72.6M.

Der Preis für Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) beträgt $2.00 pro 1 Mio. Eingabetokens (moderat bepreist; Median: $2.00) und $10.00 pro 1 Mio. Ausgabetokens (moderat bepreist; Median: $10.00). Im Durchschnitt kostet die Evaluation von Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) im Intelligence Index $0.51 pro Aufgabe.

Mit 2.7 Minuten pro Aufgabe des Intelligence Index ist Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) auffallend schnell im Vergleich zum Median vergleichbarer Modelle von 12.6 Minuten (niedriger ist besser).

Reasoning	Ja Diese Seite zeigt die Reasoning-Version dieses Modells. Möglicherweise gibt es auch eine Variante ohne Reasoning.
Eingabemodalität	Unterstützt: Text und Bilder
Ausgabemodalität	Unterstützt: Text
Kontextfenster	1M ~1500 A4-Seiten in Arial mit Schriftgröße 12

Metriken werden mit Modellen derselben Klasse verglichen:

Modelle ohne Reasoning → Vergleich nur mit anderen Modellen ohne Reasoning
Reasoning-Modelle → Vergleich mit Reasoning-Modellen und Modellen ohne Reasoning
Modelle mit offenen Gewichten → Vergleich nur mit anderen Modellen mit offenen Gewichten derselben Größenklasse:

Sehr klein: ≤4B Parameter
Klein: 4B–40B Parameter
Mittel: 40B–150B Parameter
Groß: >150B Parameter

Proprietäre Modelle → Vergleich mit proprietären Modellen und Modellen mit offenen Gewichten derselben Preisklasse anhand eines Mischpreisverhältnisses von 3:1 für Eingabe/Ausgabe:

<$0.15 pro 1 Mio. Tokens
$0.15–$1 pro 1 Mio. Tokens
>$1 pro 1 Mio. Tokens

Updated

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

No publicly available API

Zeit pro Aufgabe

Inference time (minutes) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

Kosten pro Aufgabe

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

IntelligenzUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 incorporates 9 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), and Terminal-Bench-Science 0.1

No publicly available API

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 includes: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), Terminal-Bench-Science 0.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index: Open Weights vs. proprietär

No publicly available API

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Intelligence Index vs. Kosten pro Aufgabe

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Fähigkeitsindizes

Misst die Leistung von Modellen bei bestimmten Fähigkeiten und in bestimmten Branchen

Artificial Analysis Finance & Accounting Index

Incorporates 5 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AA-Omniscience v1.1, HLE-Diamond, AutomationBench-AA, GDP.pdf · Higher is better

No publicly available API

Benchmarks

Evaluations

Evaluations measured independently by Artificial Analysis · AA-PersonalityBench scores are percentile ranks from 1 to 100

No publicly available API

AA-Briefcase v1.1

Agentic knowledge work, Elo

AA-Omniscience v1.1 AccuracyUpdated

Knowledge

AA-Omniscience v1.1 Non-Hallucination RateUpdated

1 - hallucination rate

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

Terminal-Bench-Science 0.1New

Agentic scientific research workflows in a terminal

FrontierCode 2.0New

Agentic software engineering in open-source repositories

HLE-DiamondNew

Reasoning & knowledge

GDP.pdf

Professional document reasoning, All-pass

Terminal-Bench 4.0

Agentic coding & terminal use

CritPt v2 (Hard Subset)

Physics reasoning

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

Harvey LAB-AA v1.1Updated

Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

GDPval-AA v2.1

Agentic real-world work tasks, Elo

AA-3DNew

Agentic interactive 3D experiences, Elo

Code2Video-AANew

Product and brand videos designed in code, Elo

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MLCR-AAUpdated

Medical long context reasoning

MMMU-Pro

Visual reasoning

AA-PersonalityBench: Expressiveness ScoreNew

Rich, varied, well-crafted language

AA-PersonalityBench: Organization ScoreNew

Well-structured, scannable, answer-first

AA-PersonalityBench: Transparency ScoreNew

Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic

AA-PersonalityBench: Slop ScoreNew

Use of filler and generic language

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

AA-Briefcase v1.1

AA-Briefcase-Elo

AA-Briefcase v1.1 is an agentic knowledge work benchmark developed by Artificial Analysis. AA-Briefcase Elo is a combined metric that aggregates rubric pass rate, analytical quality Elo and presentation Elo · Higher is better

No publicly available API

AA-Briefcase Elo is a combined metric that aggregates analytical quality Elo, presentation Elo, and rubric pass rate, with rubric performance converted into Elo via synthetic head-to-head matches. Elo and 95% confidence interval bounds are clamped at 0.

AA-Omniscience v1.1

Netto-Score von AA-Omniscience

AA-Omniscience v1.1 Net Score (higher is better) measures knowledge reliability and hallucination. It rewards correct answers, penalizes hallucinations, and has no penalty for refusing to answer. Scores range from -100 to 100, where 0 means as many correct as incorrect answers, and negative scores mean more incorrect than correct.

No publicly available API

Tokenverbrauch

Ausgabe-Token pro Aufgabe des Intelligence Index

Gewichtete durchschnittliche Anzahl an Ausgabe-Token für eine Aufgabe im Artificial Analysis Intelligence Index

No publicly available API

The number of tokens required per Intelligence Index task. This is calculated by multiplying the output tokens per eval by the relative weights of each benchmark in the Intelligence Index, then dividing by task count (excluding repeats).

Kosten

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Segmented by token type · Lower is better

No publicly available API

Kosten für die Durchführung des Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

No publicly available API

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Preise: Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe

Price (USD per M Tokens)

No publicly available API

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Kontextfenster

Context window: tokens limit · Higher is better

No publicly available API

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Leistung

Gemessen an der Zeit pro Aufgabe (Minuten), der Ausgabegeschwindigkeit (Tokens pro Sekunde), der Zeit bis zum ersten Antworttoken und der Zeit bis zum ersten Token (Sekunden)

Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index

Output tokens divided by end-to-end output speed (minutes per Intelligence Index task) · Speed at the model's own endpoint or the median across providers · Lower is better

No publicly available API

The weighted average time (minutes) per Artificial Analysis Intelligence Index task: output tokens per task divided by output speed, weighted by each benchmark's weight in the Intelligence Index.

Speed and latency metrics average each endpoint's runs over the past 5 days, and the error rate pools them. We run the benchmark every 6 hours, and endpoints of deprecated models every 18 hours.

Ausgabegeschwindigkeit

Output tokens divided by total request time, including time to first token · Higher is better

No publicly available API

Output tokens, including reasoning tokens, received per second over a request's full duration, from sending the request to receiving the final token. The headline value averages each Performance v3 workload over the past 5 days, then averages the workloads.

Zeit bis zum ersten Antworttoken

Sekunden bis zum ersten Antworttoken · Berücksichtigt die „Denkzeit“ von Reasoning-Modellen

No publicly available API

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback)

Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) wurde am 28. September 2026 veröffentlicht.

Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) wurde von Anthropic entwickelt.

Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen Wert von 26 und liegt damit im Vergleich zu anderen Modellen einer ähnlichen Preisklasse am unteren Ende (Median: 37).

Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) benötigt 2.7 Minuten pro Aufgabe des Intelligence Index (auf Grundlage der API von Anthropic). Dies ist mit am schnellsten im Vergleich zu anderen Modellen einer ähnlichen Preisklasse (Median: 12.6 Minuten; niedriger ist besser).

Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) hat eine Zeit bis zum ersten Antworttoken von 3.18 s (auf Grundlage der API von Anthropic). Dies ist sehr konkurrenzfähig im Vergleich zu anderen Modellen einer ähnlichen Preisklasse (Median: 14.20 s).

Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) kostet $2.00 pro 1 Mio. Eingabetokens (besser als der Durchschnitt; Median: $2.00) und $10.00 pro 1 Mio. Ausgabetokens (besser als der Durchschnitt; Median: $10.00). Die Angaben basieren auf der API von Anthropic.

Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) kostet $2.00 pro 1 Mio. Eingabetokens und $10.00 pro 1 Mio. Ausgabetokens (auf Grundlage der API von Anthropic). Bei einem Mischpreis mit einem Verhältnis von 7:2:1 für Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe entspricht dies $1.47 pro 1 Mio. Tokens. Der Preis kann je nach Anbieter variieren. Preise der Anbieter vergleichen

Bei der Evaluation des Intelligence Index erzeugte Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) 21.3M Ausgabetokens. Dies ist sehr konkurrenzfähig im Vergleich zu anderen Modellen einer ähnlichen Preisklasse (Median: 72.6M).

Ja, Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) ist ein Reasoning-Modell. Es nutzt längere Denkprozesse oder Chain-of-Thought-Reasoning, um komplexe Probleme zu bearbeiten, bevor es eine Antwort gibt.

Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) unterstützt Text und Bilder als Eingabe.

Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) unterstützt Text als Ausgabe.

Ja, Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) unterstützt Bildeingaben und kann Bilder analysieren, beschreiben und Fragen dazu beantworten.

Ja, Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) ist multimodal. Es kann Text und Bilder als Eingabe verarbeiten und Text als Ausgabe erzeugen.

Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) hat ein Kontextfenster von 1M Tokens. Es bestimmt, wie viel Text und Gesprächsverlauf das Modell in einer einzelnen Anfrage verarbeiten kann.

Nein, Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) ist proprietär. Die Modellgewichte sind nicht öffentlich verfügbar.

Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) ist ein proprietäres Modell und Anthropic hat weder die Modellgröße noch die Parameterzahl offengelegt.

Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen Wert von 26. Dieser zusammengesetzte Benchmark bewertet Modelle in den Bereichen Wissensarbeit, Programmierung, Wissenschaft und Allgemeinwissen.

Ja, Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) ist über 4 Anbieter per API verfügbar. API-Anbieter vergleichen

Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) ist über 4 API-Anbieter verfügbar. Anbieter vergleichen

Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback): Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

Modellübersicht

IntelligenzUpdated

Zusammenfassung des Vergleichs

Technische Spezifikationen

232 Modelle in dieser Klasse

IntelligenzUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index: Open Weights vs. proprietär

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Index vs. Kosten pro Aufgabe

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

AA-Briefcase v1.1

AA-Briefcase-Elo

AA-Briefcase Elo

AA-Omniscience v1.1

Netto-Score von AA-Omniscience

AA-Omniscience Net Score

Tokenverbrauch

Ausgabe-Token pro Aufgabe des Intelligence Index

Output Tokens per Intelligence Index Task

Kosten

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

Cost per Intelligence Index Task

Kosten für die Durchführung des Artificial Analysis Intelligence Index

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Preise: Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe

Cache Hit

Kontextfenster

Kontextfenster

Context Window for RAG

Context Window

Leistung

Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index

Time per Intelligence Index Task

Time Period

Ausgabegeschwindigkeit

End-to-End Output Speed

Zeit bis zum ersten Antworttoken

Time to First Answer Token

Häufig gestellte Fragen

Wann wurde Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) veröffentlicht?

Wer hat Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) entwickelt?

Wie intelligent ist Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback)?

Wie schnell ist Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback)?

Wie hoch ist die Latenz von Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback)?

Wie viel kostet Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback)?

Wie gestaltet sich der API-Preis von Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback)?

Wie ausführlich antwortet Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback)?

Ist Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) ein Reasoning-Modell?

Welche Eingabemodalitäten unterstützt Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback)?

Welche Ausgabemodalitäten unterstützt Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback)?

Kann Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) Bilder verarbeiten?

Ist Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) multimodal?

Wie groß ist das Kontextfenster von Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback)?

Hat Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) offene Gewichte?

Wie viele Parameter hat Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback)?

Wie schneidet Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) in Benchmarks ab?

Ist Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) über eine API verfügbar?

Wo kann ich Claude Sonnet 5.5 (Low, Default Fallback) verwenden?