Anthropic推出Claude Sonnet 5:效能逼近旗艦Opus4.8,定價卻更低的中階模型有多強?
Anthropic推出Claude Sonnet 5:效能逼近旗艦Opus4.8,定價卻更低的中階模型有多強?

重點一:Anthropic 發布中階模型 Claude Sonnet 5,效能逼近旗艦 Opus 4.8 但更便宜,即日起為免費版與 Pro 版預設模型。

重點二:較前代 Sonnet 4.6 多項評估提升,SWE-bench Pro(agentic 程式撰寫)由 58.1% 升至 63.2%;Anthropic 部署前評估顯示安全亦改善。

重點三:介紹價每百萬 token 輸入 2、輸出 10 美元(至 8 月 31 日),9 月起調為 3、15 美元,低於數款旗艦模型。

Anthropic 在 6 月 30 日發布新一代中階模型 Claude Sonnet 5,主打「史上最會做 agentic(自主代理)任務的 Sonnet」。

所謂 agentic,指模型能自己擬定計畫、操作瀏覽器與終端機等工具、在無人盯著的情況下自主完成一連串工作。官方部落格指出,Sonnet 5 能達到的自主程度,「幾個月前還得動用更大、更貴的模型才辦得到。」

上線範圍分層開放:Free 與 Pro 版即日起以 Sonnet 5 為預設模型;Max、Team、Enterprise 版可選用;開發端則提供於 Claude Code 與 Claude 開發平台(Claude Platform)。

定價方面,即日起至 8 月 31 日採介紹價,每百萬輸入 token 2 美元、每百萬輸出 token 10 美元(token 是模型計費的文字單位,約略對應字數);9 月起轉為正式價,輸入 3 美元、輸出 15 美元。

這組正式價雖與前代 Sonnet 4.6 的原牌價相同,但由於 Sonnet 5 換了一套處理文字的方式(業界稱為 tokenizer),同樣一段文字可能產生約 1 到 1.35 倍的 token,因此單次任務的實際花費未必和舊版相同。

據科技媒體《TechCrunch》報導,Sonnet 5 的定位本身就是一個訊號:agentic 能力已成各價位帶的基本盤,競爭的分水嶺不再是「誰做得最好」,而是「誰能用更低成本、在越少人為監督下越可靠地完成」。

這與 OpenAI 上週預覽的 GPT-5.6 Sol、Google 5 月推出的 Gemini 3.5 Flash 的訴求如出一轍。

和前代 Sonnet 4.6 差在哪?

對照今年 2 月發布的前代 Sonnet 4.6,Anthropic 表示,Sonnet 5 在推理、工具使用、程式撰寫與知識工作等多項重要評估中都有所提升,而非在所有測試上全面勝出。

幾個關鍵測試成績

以下為 Anthropic 公布的 SWE-bench Pro(軟體工程實測,衡量模型自主寫程式的能力)測試結果:

測驗 Sonnet 4.6 Sonnet 5 Opus 4.8
SWE-bench Pro(agentic 程式撰寫) 58.1% 63.2% 69.2%

在這項測試上,Sonnet 5 從前代的 58.1% 提升到 63.2%;旗艦 Opus 4.8 則以 69.2% 仍居領先(上述分數與各測驗的 effort、測試設定,可查 Claude Sonnet 5 System Card 與 SWE-bench Pro 榜單)。使用者可在模型的「effort(思考力度)」設定間調整,於成本與效能間取得平衡。

和旗艦 Opus 4.8 差在哪?

Anthropic 的定調很清楚:Opus 4.8 依舊是高準確度、高難度任務的首選;Sonnet 5 則提供「品質遠優於過往、但價格更低」的中階選項。兩者可透過 effort 等級切換,讓使用者依任務難度在成本與效能間找平衡。

安全評估與限制

在安全性方面,Anthropic 的部署前評估顯示,Sonnet 5 出現「不良行為」(例如配合濫用、欺瞞)的比率低於前代,更擅長拒絕惡意請求,也更能抵禦「prompt injection」(在指令中夾帶惡意內容以劫持模型)的攻擊;產生幻覺(一本正經地捏造事實)與諂媚附和的機率也比 Sonnet 4.6 低。

要注意的是,Anthropic 也指出,Sonnet 5 在「錯位行為」上的表現仍不及 Opus 4.8 與 Claude Mythos Preview。

早期測試夥伴的回饋,大致指向「更會做事、也更知道何時該拒絕」。例如自動化工具商 Zapier 資深工程師 Daniel Shepard舉例,團隊把一件兩段式任務(更新 Salesforce 帳戶分級、再對企業客戶發出上線通知)交給 Sonnet 5,它一次做完,「這種事以前做到一半就會卡住」;AI 應用開發平台 Lovable 共同創辦人 Fabian Hedin則強調,它拒絕不安全請求「乾淨又一致」。

定價低於數款旗艦模型,但高於 Gemini 3.5 Flash

若把各家模型的 API 每百萬 token 公告牌價擺在一起,《TechCrunch》整理指出,Sonnet 5 的介紹價低於旗艦 Opus 4.8(輸入 5 美元、輸出 25 美元)、OpenAI 的 GPT-5.5與 Google 的 Gemini 3.1 Pro,但仍高於主打低價的 Gemini 3.5 Flash。

要留意的是,不同模型的 tokenizer 不同,同一段文字換算出的 token 數有落差,因此牌價高低不等於單次任務成本的高低。

延伸閱讀:Fable 5要解禁了!Anthropic三周攻防懶人包:從模型停用到秘密談判,時間線一次看懂

資料來源:Anthropic 官方公告《TechCrunch》Anthropic 系統卡Morph SWE-bench Pro 榜單Anthropic 定價OpenAI 定價Gemini 定價

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

關鍵字: #Anthropic #Claude
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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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