Anthropic公司推出了其最新的Claude Opus 4和Claude Sonnet 4模型，标志着人工智能领域的重要进展。这两款模型在推理、编码和智能体能力上均有显著提升，旨在优化复杂工作流程并推动AI驱动的协作模式。Claude Opus 4专为深度推理和高性能任务设计，而Claude Sonnet 4则平衡了智能、速度与成本效益，以满足更广泛的应用需求。文章还提供了Claude 4模型的接入指南，帮助开发者充分利用其强大功能。

🚀 **Claude Opus 4 的卓越性能：** 作为Anthropic的旗舰模型，Opus 4在推理、编码和智能体能力上实现了显著突破，尤其擅长处理需要深度理解和复杂问题解决的任务。它在高级编码、智能体应用、复杂推理与问题解决、以及创意内容生成与知识综合方面均展现出卓越能力。

💡 **Claude Sonnet 4 的效率与平衡：** Sonnet 4在性能、速度和成本效益之间取得了理想平衡，是企业级规模部署和日常任务的理想选择。它在编码和推理能力上有所增强，并能更精确地响应指令，适用于AI助手、代码审查、高效研究以及大规模内容生成/分析等领域。

⚙️ **混合推理模式与技术规格：** 两款模型均提供混合推理模式，包括近乎即时响应模式和“扩展思考”模式，并支持200,000 tokens的上下文窗口。Opus 4还具备改进的记忆能力和工具使用功能，而Sonnet 4也支持并行使用工具和改进的记忆能力。

🔑 **开发者接入与集成：** Claude 4模型通过Anthropic API和UiUi API等多种渠道提供，开发者可以通过创建Anthropic Console账户、生成API密钥、安装和配置SDK等步骤接入。文章提供了Python请求示例，展示了如何使用Anthropic SDK调用API，并提供了API连接的关键点说明。

📈 **未来趋势与展望：** Opus 4的推出预示着AI智能体的发展趋势，它有望成为构建自主和复杂AI智能体的基石。Sonnet 4的性价比提升则推动了先进AI的普及化，使其更容易被主流企业采纳。开发者可以通过精细控制“思考预算”来优化性能与成本。

近期，Anthropic公司发布了其最新的Claude Opus 4和Claude Sonnet 4模型，这无疑是人工智能领域的一个标志性事件。这两款模型在推理、编码和智能体（Agentic）能力上均实现了显著突破，意图革新复杂工作流程，并催化AI驱动的协作新范式。

Claude Opus 4被誉为Anthropic迄今为止“最智能的模型”，专为那些需要深度推理和持久高性能的前沿任务而打造。与此同时，Claude Sonnet 4则巧妙地平衡了智能、速度与成本效益，致力于将尖端AI技术推广到更广泛的应用场景中。

Claude 4系列的核心亮点在于其混合推理模式、增强的工具使用能力、改进的记忆功能，以及对安全性和可靠性的高度重视。值得一提的是，像“claude-opus-4-20250514”这样的特定模型版本标识符，暗示了Anthropic可能正在采纳一种更透明、迭代更快的模型更新策略。这种明确的版本控制，不仅方便开发者追踪特定模型版本的功能和修复，对于保障生产系统的一致性和可追溯性也至关重要，同时也预示着未来模型更新的频率可能会加快。本报告将深入探讨Claude Opus 4，并包含此特定版本的信息与Claude API Key 使用指南：ClaudeAPI Key获取、配置、应用开发示例代码。

Claude 4 模型家族深度剖析

为了更直观地理解Claude 4系列两款核心模型的定位与特性，下表进行了概览性对比：

表 1: Claude Opus 4 与 Claude Sonnet 4 功能对比

特性

Claude Opus 4

Claude Sonnet 4

主要优势

前沿智能，复杂任务处理

性能与成本的均衡，可扩展性

核心应用场景

高级编码, 智能体工作流, 复杂研究

企业自动化, 内容生成, 高效研究

上下文窗口

标准 200K tokens

标准 200K tokens

API 输入定价

$15 / 百万 tokens

$3 / 百万 tokens

API 输出定价

$75 / 百万 tokens

$15 / 百万 tokens

可用平台

Anthropic API, UiUi API 等

Anthropic API, UiUi API等

(注：价格和平台信息基于发布时数据，可能发生变化。)

这份对比旨在帮助用户在深入了解各模型细节之前，快速把握其核心差异和适用领域，为技术选型提供初步参考。

A. Claude Opus 4：智能之巅

作为Anthropic的旗舰模型，Claude Opus 4为人工智能性能树立了新的标杆，尤其擅长驾驭那些需要深刻理解和复杂问题解决能力的艰巨任务。

核心能力解读

高级编码： Opus 4被誉为“全球最佳编码模型”，在SWE-bench (72.5%) 和Terminal-bench (43.2%)等权威基准测试中表现卓越。它不仅能处理复杂的多文件代码修改、重构大型代码库，还能在长时间编码任务中（据Rakuten报告可持续工作长达7小时）保持稳定高性能。其改进的“代码品味”和高达32K tokens的输出能力，使其能更好地适应特定编码风格，并为大型生成项目提供非凡质量。来自Replit、Vercel、Cognition等公司的积极反馈，都印证了它对开发流程和代码质量的变革性影响。

智能体能力 (搜索、研究、工作流)： 在复杂的AI智能体应用中，Opus 4展现出顶尖水准，尤其在TAU-bench测试中成果显著，并在长程任务中表现出卓越的准确性。它能够驱动复杂的智能体架构，例如自主管理多渠道营销活动、协调跨部门企业工作流，甚至通过整合专利数据库、学术论文和市场报告等多元信息，进行长达数小时的独立研究。其出色的文本到SQL转换能力，已使其成为Triple Whale等公司此类智能体工作负载的首选。

复杂推理与问题解决： Opus 4在研究生水平的推理、数学问题解决和科学理解等领域取得了长足进步。它具备深度多步推理能力，能够庖丁解牛般地拆解那些需要大量逻辑推断的超复杂问题。Cognition公司的Scott Wu就曾指出，该模型成功处理了先前模型束手无策的关键操作，展现了前所未有的可靠性。

创意内容生成与知识综合： 该模型能生成文风自然、角色丰满、写作技巧出众的“人类级”内容，远超以往的Claude模型。在处理和综合海量文本与数据信息方面，它同样技高一筹，非常适用于文献综述、市场分析或理解复杂法律文件等任务。

技术规格亮点

混合推理与扩展思考： 提供两种模式：一种是为交互式应用设计的近乎即时响应模式；另一种则是“扩展思考”模式，专为更深度的分析和规划而设，后者还会通过用户友好的摘要展示其“思考过程”。API用户可以精细控制“思考预算”。

上下文窗口： 标准配置为200,000 tokens。尽管有非官方消息称存在为“特定合作伙伴”提供的200万tokens版本，但Anthropic官方渠道均明确标准为200K tokens。

记忆增强： 记忆能力相较前代显著提升。当开发者授予本地文件访问权限时，Opus 4能创建并维护“记忆文件”以存储关键信息，确保任务的连续性并逐步积累隐性知识。

工具使用： 支持自定义工具指令和高级多跳推理，极大地扩展了数据智能体的能力，并且可以并行使用工具。

性能洞察与深层趋势 对Opus 4的深入观察揭示了一些值得关注的趋势。首先，其对长时任务、记忆功能、工具使用和持久性能的侧重，表明Opus 4不仅仅是一个更强大的语言模型，更是构建真正自主和复杂AI智能体的基石。这种设计超越了简单的任务完成，暗示其具备在扩展周期内规划、适应和维护上下文的能力——这些都是高级智能体的核心特征。因此，Opus 4似乎旨在成为这些下一代AI智能体的“大脑”或“中枢”，有望加速从简单的“提示-响应”交互模式向能够管理整个工作流程的AI系统的转变。 其次，“全球最佳编码模型”的定位以及关于其颠覆开发方式的评价，意味着其影响远不止于加速代码生成。它指向的是AI主动参与到复杂的软件工程中，包括设计、重构和调试。这预示着开发者生产力的重新定义：人类开发者可能更多地聚焦于高层架构和问题定义，而AI则承担更多的实现和维护工作，这可能从根本上改变团队结构和软件开发的角色。 再者，API用户对“思考预算”的“精细控制”引入了一个新颖的成本-性能优化维度。开发者现在可以在响应延迟与推理深度、准确性之间进行动态权衡。这与以往主要通过选择不同模型来平衡成本与性能的方式截然不同。在Opus 4这样强大的模型内部，开发者可以动态调整其“努力程度”，这对于智能体任务尤其重要——某些步骤可能需要快速、廉价的响应，而另一些则需要深入、昂贵的推理。

B. Claude Sonnet 4：智能与效率的最佳平衡

作为Claude Sonnet 3.7的重大升级版，Sonnet 4为企业级规模部署和广泛的日常任务提供了性能、速度和成本效益的理想组合。

核心能力解读

高吞吐量编码： 相较于Sonnet 3.7，Sonnet 4在编码和推理能力上更为出色，并且能更精确地响应指令。它在SWE-bench上取得了72.7%的先进水平。GitHub已计划将Sonnet 4用于其新的Copilot编码智能体。Augment Code的报告也显示，Sonnet 4在回归测试套件通过率、有效工具调用率和限制内编辑率方面均较Sonnet 3.7有显著提升。

强大的推理与企业任务自动化： Sonnet 4的智能水平被定位为在许多常见任务上可与上一代顶级模型（如Claude 3 Opus）相媲美甚至超越，但成本更低、速度更快。这使其成为驱动AI助手、代码审查、错误修复、高效研究以及大规模内容生成/分析的理想选择。

增强的可控性与指令遵循： 相比此前的Sonnet模型，Sonnet 4能更精确地响应引导，并更准确地遵循指令。

技术规格与增强功能

混合推理： 与Opus 4相似，Sonnet 4也是一个混合模型，提供近乎即时的响应和“扩展思考”模式。

上下文窗口： 标准配置为200,000 tokens。

工具使用： 可以并行使用工具。

记忆能力： 在获得本地文件访问权限时，同样受益于改进的记忆能力。

Sonnet 4的特性也清晰地揭示了其战略定位。首先，Sonnet 4以更低的成本和更高的速度提供了接近Opus 3级别的智能，这使得复杂的AI能力更容易被主流企业采纳并应用于高容量场景。这种性价比的提升，实质上降低了部署强大AI的门槛，让更多企业能将AI整合到更广泛的应用中，而不仅限于少数高预算项目，从而有力推动了先进AI的普及化。

其次，鉴于其相较于Sonnet 3.7的显著改进以及在编码和推理基准测试中的强劲表现，Sonnet 4有望成为许多开发者和企业的默认“主力”模型。它不仅可能取代其前代产品，甚至可能在某些场景下替代旧版Opus模型的应用。其作为Sonnet 3.7的“直接替代品”，以及其足以胜任广泛任务的能力（例如，在特定配置下SWE-bench得分与Opus 4相当），使其成为那些寻求可靠、强大且经济高效解决方案的开发者的首选。

Claude 4 的接入与集成：开发者指南

了解如何接入和集成Claude 4模型，是开发者释放其强大潜能的关键一步。

平台可用性 Claude 4模型通过多种渠道提供，以适应不同开发者的需求和偏好：

Anthropic API： 这是访问Claude Opus 4和Sonnet 4的主要途径，提供最精细的控制能力。

UiUi API： Opus 4和Sonnet 4均已上线，并提供了特定的模型ID：claude-opus-4-20250514 和 claude-sonnet-4-20250514、claude-sonnet-4-20250514-thinking。UiUi API无缝接入和集成能力，助力构建变革性应用。

官方渠道：获取您的 Anthropic API 密钥

前提条件： 需要一个Anthropic Console账户，以及Python 3.7+ 或 TypeScript 4.5+ 开发环境（Anthropic提供官方SDK，当然也支持直接HTTP请求）。

步骤 1：创建 Anthropic Console 账户： 用户需访问 console.anthropic.com 注册或登录。

步骤 2：生成您的 API 密钥： 登录后，在控制台内即可生成API密钥。SDK默认会从环境变量 ANTHROPIC_API_KEY 中读取密钥，也可以在客户端初始化时直接传入。

步骤 3：安装和配置 SDK：

Python用户: pip install anthropic (建议在虚拟环境中使用)。

TypeScript用户: 通常通过npm或yarn安装 (例如 npm install @anthropic-ai/sdk)。

设置 ANTHROPIC_API_KEY 环境变量，或准备在代码中初始化客户端时传入密钥。

步骤 4：使用 Claude 4 进行首次 API 调用：

使用已安装的SDK实例化客户端，并调用 /messages 端点，指定所需的模型（例如 claude-opus-4-20250514 或 claude-sonnet-4-20250514 - 具体模型名称可能因API版本而略有不同，请务必查阅官方最新文档；AWS等平台使用带日期的版本作为模型ID）。

基本API调用结构通常类似于 client.messages.create(...)，传入模型名称、系统提示（可选）和用户消息。

UIUI API云服务提供商市场获取 Claude API Key

国内开发者获取Mistral-Medium-3 API KEY：获取新版Claude 4 API Key模型通过 API 进行对话与代码示例

注意事项：

用户需要在 UIUI API Token页面](https://sg.uiuiapi.com/token)创建自己的API Token

关键点说明API连接：

以下模型版本都可使用UIUI API的OpenAI兼容接口（https://sg.uiuiapi.com/v1）

💡 Python请求示例基础文本对话 ✅

这是Anthropic格式完整 Python 代码，用于通过 anthropic SDK 调用 Anthropic API。

💡 请求示例

Python 基础文本对话 ✅

import anthropic  # 导入 anthropic 模块import httpx      # anthropic 库依赖 httpx 进行网络请求import os         # 用于从环境变量中获取 API 密钥（推荐方式）# --- 配置 ---# 强烈建议：将 API 密钥存储在环境变量中，而不是硬编码在代码里。# 例如，在您的终端设置： export ANTHROPIC_API_KEY="sk-your-anthropic-api-key"# 或者在 Windows PowerShell: $env:ANTHROPIC_API_KEY="sk-your-anthropic-api-key"ANTHROPIC_API_KEY = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY")# 如果您没有设置环境变量，或者想临时测试，可以取消下面一行的注释并填入您的密钥ANTHROPIC_API_KEY = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" # 替换为您的 Anthropic API 密钥# 自定义 Base URL (仅当您通过特定代理访问 Anthropic 时需要)# 例如，如果您之前的 sg.uiuiapi.com/v1 也代理 Anthropic 请求# ANTHROPIC_BASE_URL = "https://sg.uiuiapi.com/v1"ANTHROPIC_BASE_URL = "https://sg.uiuiapi.com" # 默认为 None, SDK 将使用 Anthropic 官方端点# 模型选择 (根据您的 API 密钥权限和需求选择)# Claude 3 Opus: "claude-3-opus-20240229" (能力最强，可能需要更高权限或付费计划)# Claude 3 Sonnet: "claude-3-sonnet-20240229" (平衡性能和成本)# Claude 3 Haiku: "claude-3-haiku-20240307" (速度最快，最经济)MODEL_NAME = "claude-3-7-sonnet-20250219" # 默认使用 Sonnet，您可以更改# --- 安全警告 ---if not os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY") and ANTHROPIC_API_KEY and "sk-anthropic-xxxx" not in ANTHROPIC_API_KEY:    print("**********************************************************************************")    print("警告：API 密钥似乎已在代码中硬编码。")    print("这对于测试可能很方便，但请注意，将敏感信息（如 API 密钥）直接写入代码中")    print("存在严重安全风险，尤其是在共享代码、将其提交到版本控制系统 (如 Git) 或部署到生产环境时。")    print("强烈建议在生产环境中使用环境变量等更安全的方式管理 API 密钥。")    print("例如: export ANTHROPIC_API_KEY='your_actual_api_key'")    print("**********************************************************************************")# 1. 验证 API 密钥if not ANTHROPIC_API_KEY:    raise ValueError(        "API 密钥 (ANTHROPIC_API_KEY) 未设置。\n"        "请通过设置环境变量 ANTHROPIC_API_KEY 或直接在代码中提供 ANTHROPIC_API_KEY 来设置它 (不推荐用于生产环境)。"    )else:    print(f"使用的 API Key (部分显示): '{ANTHROPIC_API_KEY[:12]}...{ANTHROPIC_API_KEY[-4:]}'") # 显示 sk-anthropic- 前缀加部分if ANTHROPIC_BASE_URL:    print(f"使用的自定义 Base URL: {ANTHROPIC_BASE_URL}")else:    print("使用 Anthropic 默认 Base URL。")# 2. 配置 API 客户端try:    client_params = {        "api_key": ANTHROPIC_API_KEY,        "timeout": httpx.Timeout(300.0, connect=60.0), # 总体超时300秒，连接阶段超时60秒        "max_retries": 1,    }    if ANTHROPIC_BASE_URL:        client_params["base_url"] = ANTHROPIC_BASE_URL    client = anthropic.Anthropic(**client_params)except Exception as e:    print(f"创建 Anthropic 客户端时发生错误: {e}")    exit()# 3. 准备 API 请求的消息体# Anthropic 的 messages API 格式与 OpenAI 类似messages_payload = [    {"role": "user", "content": "你好，你能做什么？请用中文回答。"}]# 4. 发送请求并处理响应try:    print(f"\n正在尝试调用 Anthropic API (模型: {MODEL_NAME})...")    response = client.messages.create(        model=MODEL_NAME,        max_tokens=200,  # 建议至少150-200 tokens for Claude 3 Sonnet for meaningful replies        temperature=0.7, # 温度参数，控制生成文本的随机性        messages=messages_payload        # system="You are a helpful assistant." # 可选的系统提示    )    # 5. 提取并打印模型生成的回复内容    if response.content and isinstance(response.content, list) and len(response.content) > 0:        # 通常，对于非流式响应，内容在 response.content[0].text        assistant_reply = response.content[0].text        print("\n模型回复:")        print(assistant_reply)    else:        print("\n未能从 API 获取有效回复。")        if response.stop_reason:            print(f"停止原因: {response.stop_reason}")        # print("完整响应对象:", response.model_dump_json(indent=2)) # 用于调试    # 打印用量信息（如果可用）    if response.usage:        print("\n用量信息:")        print(f"  输入 Token: {response.usage.input_tokens}")        print(f"  输出 Token: {response.usage.output_tokens}")except anthropic.APIStatusError as e:    print(f"\nAnthropic API 返回了错误状态码: {e.status_code}")    print(f"错误类型: {e.type}" if hasattr(e, 'type') and e.type else "")    print(f"错误消息: {e.message}" if hasattr(e, 'message') and e.message else "")    print(f"响应详情: {e.response}") # 包含原始的 httpx.Response    if e.status_code == 401:        print("错误详情：API 密钥无效或未提供。请检查您的 ANTHROPIC_API_KEY。")    elif e.status_code == 403:        print("错误详情：认证成功，但密钥无权访问所请求的资源/模型，或已超出使用限制，或账户存在问题。")        print(f"  - 请检查您的 Anthropic 账户是否有权访问模型 '{MODEL_NAME}'。")        print("  - 检查您的账户用量、账单状态和 API 密钥权限。")        print("  - 尝试使用其他模型，例如 'claude-3-haiku-20240307' 或 'claude-3-sonnet-20240229'。")    elif e.status_code == 404:        print(f"错误详情：找不到请求的资源。很可能是模型名称 '{MODEL_NAME}' 不正确或不可用。")        print("  - 请检查 Anthropic 文档以获取正确的模型名称。")    elif e.status_code == 429:        print("错误详情：达到 Anthropic API 速率限制。请稍后重试或检查您的速率限制策略。")    elif e.status_code >= 500:        print("错误详情：Anthropic 服务器端错误。请稍后重试。")except anthropic.APIConnectionError as e:    print(f"\n无法连接到 Anthropic API: {e}")    print("  - 请检查您的网络连接。")    print(f"  - 如果您使用了自定义 Base URL ('{ANTHROPIC_BASE_URL}'), 请确保它正确且可访问。")except anthropic.RateLimitError as e:    print(f"\n达到 Anthropic API 速率限制: {e}")except anthropic.AuthenticationError as e:    print(f"\nAnthropic API 认证失败: {e}")    print("  - 请再次检查您的 ANTHROPIC_API_KEY 是否正确且有效。")except Exception as e:    print(f"\n调用 API 时发生未知错误: {e}")    print(f"错误类型: {type(e).__name__}")

复制

运行

如何使用：

安装 anthropic 库 (如果还没安装):pip install anthropic

设置 API 密钥:

推荐: 设置环境变量 

ANTHROPIC_API_KEY

。

1. 创建 .env 变量文件文件

在您的 Python 脚本（例如 xxxx.py）所在的同一个目录下，创建一个名为 .env 的文件（注意，文件名就是 .env，前面有一个点，没有其他前缀）。

在该 .env 文件中，输入以下内容，将您的 API 密钥和基础 URL 填入：# .env 文件内容 OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" OPENAI_BASE_URL="https://sg.uiuiapi.com/v1"

**您未来还可以添加其他配置变量，例如：
****DEFAULT_MODEL="claude-3-7-sonnet-20250219"
**MAX_TOKENS_DEFAULT=150

2.或者，直接在代码中修改 ANTHROPIC_API_KEY = "sk-anthropic-..." 这一行 (不推荐用于共享或生产代码)。

二、 选择模型:

代码中默认使用 MODEL_NAME = "claude-3-7-sonnet-20250219"。

如果您想使用 Opus 或 Haiku，您可以在 uiuiapi.com 控制台获取不同的模型名称，请修改此变量。确保您的 API 密钥有权访问您选择的模型。 正如您之前遇到的 403 错误，Opus 模型可能有更严格的访问要求。 三. 自定义 Base URL (如果需要):

如果您通过像 https://sg.uiuiapi.com/v1 这样的代理服务器访问 Anthropic，并且这个代理服务器也处理 Anthropic 的请求。

Claude 4（包括Opus和Sonnet款型）代表了人工智能领域的一次重大飞跃，特别是在编码、复杂推理、智能体能力以及性能与成本效益的平衡方面，均取得了令人瞩目的进展。

这些模型有望加速人工智能在各行各业的普及与渗透，为开发者提供前所未有的强大工具，并推动更复杂、更自主的AI应用的开发。同时，Anthropic对安全性和可靠性的持续关注，对于在快速发展的AI时代建立用户信任和确保负责任的部署至关重要。

快速的迭代周期和广泛的多平台可用性，预示着大型语言模型领域将迎来一个充满活力和激烈竞争的未来，其能力边界、可访问性和专业应用场景将持续演进。用户应当预期，Claude系列乃至整个AI生态系统都将处在不断进化和完善的过程中。高级推理（Opus 4）、高效任务执行（Sonnet 4）、复杂的工具使用、增强的记忆能力和出色的长时性能——这些能力的融合，强烈预示着“智能体经济”（Agentic Economy）的雏形正在显现。企业或许很快就会部署由像Claude 4这样的先进模型所构建的专业AI智能体“队伍”，以自动化大部分数字工作，这将对劳动力市场、商业模式乃至生产力的本质产生深远影响。而诸如“思考预算”这样的概念，则可能成为管理这些AI智能体劳动力运营成本的关键指标。未来已来，Claude 4 正是引领我们踏上这段征程的重要向导。