Claude Platform
Crea agenti di frontiera sulla Claude Platform
Modelli di frontiera, harness, gestione del contesto e infrastruttura progettati per funzionare insieme.
Risparmia il 50% con l'elaborazione in batch. Scopri di più (opens in new tab)
Fable 5.1
Intelligenza di nuova generazione per agenti a lunga esecuzione
- Caching dei prompt
- Lettura
- $0,25 /MTok
- Scrittura
- $12,50 /MTok
- Input
- $10 /MTok
- Output
- $50 /MTok
Casi d'uso del modello:
- Progetti autonomi di più giorni
- Lavoro di livello esperto per la ricerca web di frontiera
Opus 5.5
Il compagno quotidiano per agentic coding e il lavoro enterprise
- Caching dei prompt
- Lettura
- $0,20 /MTok
- Scrittura
- $5 /MTok
- Input
- $4 /MTok
- Output
- $20 /MTok
Casi d'uso del modello:
- Programmazione a lungo termine e grandi migrazioni di codice
- Agenti multifase su strumenti e dati aziendali
Sonnet 5.5
Modello ad alte prestazioni per la programmazione e gli agenti
- Caching dei prompt
- Lettura
- $0,20 /MTok
- Scrittura
- $2,50 /MTok
- Input
- $2 /MTok
- Output
- $10 /MTok
Casi d'uso del modello:
- Programmazione quotidiana e cicli di sviluppo
- Agenti rivolti ai clienti e flussi di lavoro con più strumenti su larga scala
Haiku 4.5
Modello più veloce e più conveniente
- Caching dei prompt
- Lettura
- $0,10 /MTok
- Scrittura
- $1,25 /MTok
- Input
- $1 /MTok
- Output
- $5 /MTok
Casi d'uso del modello:
- Esperienze di prodotto in tempo reale e sensibili alla latenza
- Subagent in sistemi multimodello più ampi
Per i carichi di lavoro che devono essere eseguiti negli Stati Uniti, l'inferenza esclusivamente negli USA è disponibile a un prezzo pari a 1,1x per i token di input e output. Scopri di più.
Ottieni velocità fino a 2,5 volte superiori con la modalità veloce per Opus 5.5 al doppio del prezzo standard. Scopri di più.
I prezzi di caching dei prompt riflettono un TTL di 5 minuti. Scopri di più sul caching dei prompt esteso.
Accedi ai modelli di frontiera di Claude tramite l'API Messages per sviluppare con pieno controllo e personalizzazione.
Esecuzione del codice
Esegui codice Python, crea visualizzazioni e analizza i dati nelle chiamate API.
Output strutturati
Assicurati che le risposte di Claude siano conformi al tuo schema JSON.
Utilizzo degli strumenti
Consenti a Claude di interagire con centinaia di strumenti e API esterni, in modo che possa svolgere una gamma più ampia di attività.
Utilizzo del computer
Lascia che Claude veda e utilizzi un browser o un desktop per automatizzare il lavoro nelle applicazioni che non dispongono di API.
Citazioni
Basa le risposte nei documenti di origine.
File
Carica e fai riferimento a documenti nelle varie conversazioni.
Finestra di contesto
Esegui casi d'uso più completi e ad alta intensità di dati con un massimo di 1 milione di token di contesto.
Compattazione del contesto
Riepiloga automaticamente il contesto più vecchio quando ci si avvicina ai limiti di token.
Modifica del contesto
Cancella automaticamente le chiamate degli strumenti e i risultati.
Ricerca e recupero dal web
Integra i dati attuali dal web in Claude.
Crea e distribuisci agenti a lunga esecuzione su larga scala.
Sicurezza fin dalla progettazione
Le credenziali rimangono fuori dalla sandbox, la crittografia è integrata e lo stato persiste automaticamente.
Osservabile dall'inizio alla fine
Il tracciamento delle sessioni registra cosa ha fatto ogni agente e perché, con analisi integrate per migliorare le prestazioni degli agenti.
Progettato per Claude
La struttura sottostante è ottimizzata per Claude. Man mano che il modello migliora, i tuoi agenti migliorano di conseguenza.
Estendi e personalizza ciò che Claude può fare.
Model Context Protocol (MCP)
Collega Claude ai tuoi strumenti e dati tramite lo standard aperto per le integrazioni dell'IA.
Skills
Insegna a Claude le tue competenze, le procedure e le migliori pratiche tramite le Skills predefinite o personalizzabili.
Archivi di memoria
Gli agenti ricordano le varie sessioni, mantenendo i file di memoria nella tua infrastruttura.





Claude Marketplace
Utilizza il tuo impegno di spesa Anthropic esistente per pagare le soluzioni basate su Claude dei nostri partner.
Controlli e misure di sicurezza per i tuoi dati.
Protezioni Enterprise Frontier
Offre ai clienti idonei la privacy della conservazione zero dei dati (ZDR) insieme a protezioni all'avanguardia per il rilevamento di usi impropri.
Residenza
Sul tuo provider di cloud, scegli dove archiviare i tuoi dati e dove elaborare le richieste, con regioni in Asia-Pacifico, Canada, Europa e Stati Uniti.
I tuoi dati rimangono tuoi
Per impostazione predefinita, Anthropic non utilizza i dati dei clienti provenienti dalle distribuzioni commerciali per l'addestramento di Claude.
Elaborazione in batch
Elabora grandi volumi di richieste in modo asincrono e risparmia il 50% sui costi.
Caching dei prompt
Fornisci a Claude conoscenze di base ed esempi per ridurre i costi fino al 90%.
Impegno
Scegli quanto Claude si impegna in un'attività.
Strategia Advisor (beta)
Modelli più veloci e convenienti chiamano modelli più intelligenti per valutare i piani o migliorare le prestazioni.
Il tuo centro di comando, con analisi e controlli integrati.
Crea la tua richiesta
Classifica tutti i ticket dell'assistenza clienti nella categoria corretta. Ecco l'elenco delle categorie tra cui scegliere: {{CATEGORY_LIST}} Ecco il contenuto del ticket di supporto: {{TICKET_CONTENT}}
Sei un assistente IA specializzato nella classificazione dei ticket di assistenza clienti. Il tuo compito è analizzare il contenuto di un determinato ticket e assegnarlo alla categoria corretta scegliendola da un elenco predefinito. Dovrai inoltre fornire una motivazione per la classificazione che hai scelto.
Innanzitutto, esaminiamo le categorie disponibili:
<category_list>
{{CATEGORY_LIST}}
</category_list>
Ecco di seguito il contenuto del ticket di supporto che dovrai classificare:
<ticket_content>
{{TICKET_CONTENT}}
</ticket_content>
Segui questi passaggi per completare l'attività:
– Leggi attentamente e analizza il contenuto del ticket.
– Considera come il contenuto si relaziona a ciascuna delle categorie disponibili.
– Scegli la categoria corretta per il ticket.
– Fornisci una spiegazione dettagliata del tuo ragionamento.
Utilizza la seguente struttura per rispondere:
<classification_analysis>
In questa sezione, analizza il tuo processo di pensiero:
– Cita le parti più pertinenti del contenuto del ticket.
– Elenca ciascuna categoria e prendi nota di come si relaziona al contenuto del ticket.
– Per ciascuna categoria, fornisci argomenti a favore e contro la classificazione del ticket in quella categoria specifica.
– Classifica le tre categorie più probabili.
</classification_analysis>
<classification>
<category>Inserisci la categoria selezionata</category>
<reasoning>Un breve riassunto del tuo ragionamento che ha portato alla scelta di questa categoria</reasoning>
</classification>
Ricorda di fornire un'analisi accurata e una spiegazione chiara. Il tuo obiettivo è fornire una classificazione accurata con un ragionamento ben argomentato.
Sviluppa
Crea prototipi di prompt e carica Skills e file, configura i tuoi agenti.
Distribuisci
Esegui agenti su ambienti ospitati con vault e memoria.
Monitora
Monitora utilizzo, costi, caching e limiti di richieste per modello e per chiave API.
Gestisci
Controlla chiavi API, membri, limiti dei token e sicurezza per spazio di lavoro.
“Gli sviluppatori vogliono agenti in grado di gestire attività software vere e proprie e portarle a termine. Nei nostri test di GitHub Copilot su CLI e VS Code, Claude Opus 5.5 è risultato tra i modelli che hanno utilizzato il numero minore di token e di passaggi tra quelli misurati. In VS Code, ha risolto più attività del terminale rispetto a Opus 5 in meno della metà dei passaggi. Più che rendere le attività individuali più efficienti, rende i progetti di grandi dimensioni degli sviluppatori più fattibili”.
“Per chi sviluppa con Lovable, Opus 5.5 equivale a build più veloci a parità di qualità, sia iniziando da zero sia lavorando su un'app già in produzione. Il modello raccoglie il contesto in un'unica soluzione, effettua modifiche meno numerose ma più complete e non si blocca in tentativi ripetuti, completando le attività con un numero di passaggi inferiore da un terzo alla metà e riducendo notevolmente l'uso di token.”
“Con Claude Opus 5.5, abbiamo riscontrato un chiaro miglioramento dell'efficienza dei token in tutte le nostre valutazioni interne, poiché siamo stati in grado di completare le stesse attività a costi inferiori e più rapidamente”.
“Le società finanziarie hanno bisogno di output che siano costantemente corretti. Pur impostando lo sforzo al minimo, Claude Opus 5.5 ha battuto Opus 5 con impostazioni di sforzo elevato nel nostro BigFinance Bench con circa il 60% di token di output in meno. Le risposte sono più brevi e meglio strutturate, mentre le slide sono più dense e più in linea con gli standard del settore”.
“Claude Opus 5.5 è il primo modello che utilizziamo per impostazione predefinita a uno sforzo medio. Nei nostri test ha eguagliato Opus 5 impostato a uno sforzo elevato, utilizzando dal 20 al 25% in meno di token di output. Nelle indagini lunghe e disorganizzate ha sempre fornito una risposta chiara e concreta. Questo significa che i nostri clienti possono fare di più con meno”.
“Dal momento che i nostri clienti utilizzano Box AI su enormi quantità di contenuti, la velocità e il costo sono una priorità assoluta. Nelle nostre valutazioni, Claude Opus 5.5 ha utilizzato un terzo dei token utilizzati da Opus 5 e le risposte erano il 40% meno prolisse senza perdere accuratezza. Ci auguriamo che questo venga considerato con attenzione dai team che utilizzano agenti per i propri contenuti in settori come i servizi finanziari e il settore pubblico”.

“Nei test iniziali di Epic, Claude Sonnet 5.5 ha superato lo stesso livello di qualità che ci si aspetterebbe da un modello di livello superiore, sostenendo un audit della progettazione del sistema e una revisione del flusso di dati. Il nuovo modello ha gestito decine di migliaia di righe di codice per l'architettura del sistema di gioco, ha mantenuto risposte rapide, ha gestito attività della durata di più ore e ha prodotto risultati con prompt meno prescrittivi”.
“Senza modificare alcun prompt, Claude Sonnet 5.5 ha ottenuto risultati migliori di Sonnet 5 in quasi tutte le nostre valutazioni offline di Slackbot, in meno passaggi e con circa il 14% di token di output in meno. Quando qualcuno assegna un'attività a Slackbot, la qualità e la velocità sono ciò che conta di più, e Sonnet 5.5 consente a Slackbot di offrire risultati migliori per gli utenti, più rapidamente”.
“Abbiamo fornito a Claude Sonnet 5.5 centinaia di casi d'uso di supporto reali, tra risposte e richieste di escalation. Ha preso meno decisioni sbagliate e risolto i ticket più velocemente rispetto ai modelli di Claude che utilizziamo oggi in produzione. I ticket sono stati elaborati il 20% più velocemente, offrendo ai nostri clienti l'aiuto di cui hanno bisogno senza attese”.
“Claude Fable 5.1 è un modello di riferimento per le nostre valutazioni sull'analisi degli incidenti, che utilizzano incidenti di produzione reali per misurare l'efficacia del nostro agente, Bits Investigation, nel produrre analisi delle cause profonde. Confrontiamo i risultati del nostro agente con le cause individuate dai nostri ingegneri. In queste valutazioni ha dimostrato una capacità di ragionamento superiore a Opus 5 e ha diagnosticato con successo gli incidenti di produzione più complessi che abbiamo testato.”
“Il giorno del lancio sposteremo su Claude Fable 5.1 il traffico di Opus 5 in Devin. Nei nostri test ha eguagliato o leggermente superato Fable 5 con un costo per attività inferiore e, grazie alla nuova tariffazione delle letture dalla cache, un modello di classe Fable diventa finalmente sostenibile per i carichi di lavoro che avevamo mantenuto su Opus, a partire dalla revisione del codice.”
“Abbiamo chiesto a Claude Fable 5.1 di esaminare un progetto di ricerca clinica per Rakuten Medical che altri tre modelli di frontiera avevano approvato. Ha individuato una lacuna che nessuno di loro aveva rilevato e ha insistito per approfondirla. Ha poi proposto un'ipotesi completamente nuova, trasformando in un pomeriggio un set di dati che avevamo accantonato in una nuova direzione di ricerca. È la prima volta che un modello di frontiera come Claude ci consente di esplorare nuove ricerche in questo modo.”
“L'aspetto che spicca in Claude Fable 5.1 è la scrittura: più comprensibile, più significativa, e rispetta meglio le nostre linee guida redazionali. Nei test in cieco contro Fable 5 ho preferito i suoi testi e i suoi risultati. E in Canva Code ha realizzato un gioco ritmico con musica reale e un gameplay a tempo, calibrato sul livello che aveva generato: qualcosa che nessun altro modello testato è riuscito a produrre.”
“Sulla nostra suite di ricerca, Claude Fable 5.1 ha stabilito nuovi punteggi record. In un'attività ha elaborato una soluzione originale lungo una direttrice completamente diversa da quelle osservate in altri modelli o, in passato, in ricercatori umani, portando i risultati ben oltre il precedente plateau. È più efficace nella risoluzione creativa dei problemi e nel cogliere l'intuizione necessaria per affrontare una questione complessa.”
“La decisione di scegliere Claude è stata interamente guidata dai dati. Abbiamo testato più fornitori di modelli affiancandoli, e Claude ha costantemente offerto i migliori risultati in termini di tassi di risoluzione dei casi e punteggi di soddisfazione dei clienti.”
“La partnership con Anthropic è stata eccezionale: la guida e il supporto offerti hanno aiutato i nostri team di ingegneri a sfruttare al massimo i modelli”.