Claude Opus 4.5 vs Sonnet 4.5 深度对比：推理用 Opus，执行用 Sonnet 的最佳搭配策略

作者注：详细对比 Claude Opus 4.5 和 Sonnet 4.5 的性能、价格和使用场景，掌握推理思考用 Opus、干活执行用 Sonnet 的高效搭配策略

Claude 4.5 系列发布后，很多开发者面临一个实际问题：claude-opus-4-5-20251101 和 claude-sonnet-4-5-20250929 到底怎么选？答案其实很简单——推理思考用 Opus，干活执行用 Sonnet。

核心价值: 掌握两款模型的差异和搭配策略，在 Claude Code 和 API 场景中实现最佳性价比。

Claude Opus 4.5 vs Sonnet 4.5 核心差异

先看最关键的对比数据：

一句话总结差异

• Opus 4.5: 最聪明，推理能力最强，适合复杂思考
• Sonnet 4.5: 性价比最高，速度更快，适合日常执行

这就是为什么最佳实践是「推理用 Opus，执行用 Sonnet」。

Claude Opus 4.5 深度解析

Opus 4.5 是目前 Claude 系列最强大的模型，在多个基准测试中领先。

Claude Opus 4.5 核心优势

1. 顶级推理能力

在 ARC-AGI-2 测试（衡量模型解决全新问题的能力）中，Opus 得分 37.6%，是 Sonnet 的近 3 倍（13.6%）。这意味着 Opus 在面对从未见过的问题时，能做出更好的推理和判断。

2. SWE-bench 行业第一

Opus 4.5 在 SWE-bench Verified 上达到 80.9%，是目前所有 AI 模型中的最高分。这个基准测试衡量的是解决真实软件工程问题的能力。

3. Token 使用更高效

一个有趣的发现：Opus 虽然更贵，但完成相同任务使用的 token 更少。测试显示，Opus 完成相同应用开发任务时，总 token 用量比 Sonnet 少 19.3%。

4. 独有 effort 参数

Opus 4.5 是唯一支持 effort 参数的模型，可以控制 Claude 在回答时使用多少 token，灵活平衡质量和成本。

Claude Opus 4.5 适用场景

使用建议: Opus 适合「想清楚」的阶段。当你面对复杂问题、需要做出重要决策时，让 Opus 来思考。但不要用它做简单的代码修改——那是大材小用。

Claude Sonnet 4.5 深度解析

Sonnet 4.5 是 Claude 系列的「主力干将」，在性能和成本之间取得了最佳平衡。

Claude Sonnet 4.5 核心优势

1. 性价比之王

Sonnet 的价格是 Opus 的 60%（$3/$15 vs $5/$25），但性能差距并没有那么大。对于大多数任务，Sonnet 完全够用。

2. 响应速度更快

由于模型更轻量，Sonnet 的响应速度明显快于 Opus，这在需要频繁交互的开发场景中非常重要。

3. 支持 1M 上下文 (beta)

Sonnet 是目前唯一支持 1M token 上下文窗口的 Claude 模型，处理超大型代码库时优势明显。

4. 代理能力出色

Sonnet 4.5 专门为代理（Agent）任务优化，支持浏览器操作、表格处理、跨文件调试等复杂工作流。

Claude Sonnet 4.5 适用场景

使用建议: Sonnet 适合「做出来」的阶段。当你已经知道要做什么，需要快速高效地实现时，让 Sonnet 来执行。80-90% 的日常开发任务都应该用 Sonnet。

Claude Code 中的 Opus vs Sonnet 搭配策略

在 Claude Code 中，灵活切换 Opus 和 Sonnet 是提升效率的关键。

Claude Code 模型切换命令

# 切换到 Opus（推理模式）
/model opus
# 或完整模型名
/model claude-opus-4-5-20251101

# 切换到 Sonnet（执行模式）
/model sonnet
# 或完整模型名
/model claude-sonnet-4-5-20250929

# 查看当前模型
/model

Claude Code 最佳搭配工作流

推荐的工作流程：

1. 启动会话（默认 Sonnet）
   $ claude --model sonnet

2. 遇到复杂问题时切换 Opus
   > /model opus
   > 帮我分析这个系统的架构问题，设计一个重构方案

3. 方案确定后切回 Sonnet 执行
   > /model sonnet
   > 按照上面的方案，开始重构 src/api/ 目录

4. 代码审查时再用 Opus
   > /model opus
   > 审查刚才的改动，检查有没有安全问题

Claude Code opusplan 混合模式

Claude Code 提供了一个智能的混合模式——opusplan：

# 使用 opusplan 模式
/model opusplan

这个模式的工作原理：

• 规划阶段: 自动使用 Opus 进行架构设计和决策
• 执行阶段: 自动切换到 Sonnet 进行代码实现

这是官方推荐的省心方案，适合不想手动切换的用户。

Claude Code 成本优化效果

实践经验: 有开发者总结得好——「Haiku 做准备，Sonnet 做开发，Opus 做审查」。这个组合在实际项目中效果最好。

API 调用中的 Opus vs Sonnet 搭配

在 API 场景中，同样可以灵活搭配两个模型。

API 调用示例

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

def ask_opus(prompt: str) -> str:
    """使用 Opus 进行复杂推理"""
    response = client.chat.completions.create(
        model="claude-opus-4-5-20251101",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        max_tokens=4000
    )
    return response.choices[0].message.content

def ask_sonnet(prompt: str) -> str:
    """使用 Sonnet 进行快速执行"""
    response = client.chat.completions.create(
        model="claude-sonnet-4-5-20250929",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        max_tokens=4000
    )
    return response.choices[0].message.content

# 实际应用：先用 Opus 规划，再用 Sonnet 执行
plan = ask_opus("分析这个需求，设计一个技术方案：{需求描述}")
code = ask_sonnet(f"按照以下方案生成代码：\n{plan}\n\n要求：生成完整可运行的代码")

import openai
from enum import Enum
from typing import Optional, List, Dict

class ModelType(Enum):
    OPUS = "claude-opus-4-5-20251101"    # 推理思考
    SONNET = "claude-sonnet-4-5-20250929" # 干活执行

class ClaudeClient:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = openai.OpenAI(
            api_key=api_key,
            base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
        )

    def chat(
        self,
        messages: List[Dict],
        model_type: ModelType = ModelType.SONNET,
        max_tokens: int = 4000,
        temperature: float = 0.7
    ) -> str:
        """
        统一的对话接口

        Args:
            messages: 对话消息列表
            model_type: 模型类型，默认 Sonnet
            max_tokens: 最大输出 token
            temperature: 温度参数
        """
        response = self.client.chat.completions.create(
            model=model_type.value,
            messages=messages,
            max_tokens=max_tokens,
            temperature=temperature
        )
        return response.choices[0].message.content

    def think(self, prompt: str) -> str:
        """使用 Opus 进行深度思考"""
        return self.chat(
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            model_type=ModelType.OPUS,
            temperature=0.5  # 推理任务用较低温度
        )

    def execute(self, prompt: str) -> str:
        """使用 Sonnet 快速执行"""
        return self.chat(
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            model_type=ModelType.SONNET,
            temperature=0.7
        )

    def plan_and_execute(self, task: str) -> Dict[str, str]:
        """规划-执行流水线"""
        # Step 1: Opus 规划
        plan = self.think(f"作为技术专家，分析以下任务并制定详细执行计划：\n{task}")

        # Step 2: Sonnet 执行
        result = self.execute(f"按照以下计划执行任务，生成具体代码：\n{plan}")

        return {"plan": plan, "result": result}

# 使用示例
client = ClaudeClient("YOUR_API_KEY")

# 单独使用
analysis = client.think("分析 React 和 Vue 的架构差异")
code = client.execute("用 Python 写一个快速排序")

# 规划-执行流水线
output = client.plan_and_execute("开发一个用户认证系统")
print(output["plan"])   # 查看方案
print(output["result"]) # 查看代码

平台推荐: 通过 API易 apiyi.com 可以统一调用 Claude Opus 4.5 和 Sonnet 4.5，支持免费测试额度，按量付费，适合灵活切换模型的开发场景。

常见问题

总结

Claude Opus 4.5 vs Sonnet 4.5 的核心选择策略：

1. 推理思考用 Opus: 架构设计、安全审计、复杂推理、重要决策
2. 干活执行用 Sonnet: 日常编码、代码生成、文档编写、常规调试
3. 智能搭配省成本: 灵活切换可节省 60-80% 成本
4. Claude Code 快捷切换: /model opus 和 /model sonnet 随时切换

记住这个原则：Opus 负责想清楚，Sonnet 负责做出来。

通过 API易 apiyi.com 可以统一调用两款模型，支持免费测试，按量付费更灵活。

作者: 技术团队
技术交流: 欢迎在评论区分享你的 Opus/Sonnet 搭配经验，更多 AI 开发资源可访问 API易 apiyi.com

参考来源:

• Anthropic – Introducing Claude Opus 4.5: anthropic.com
• ClaudeLog – Claude Sonnet 4.5 vs Opus for Claude Code: claudelog.com
• LLM Stats – Claude Opus 4.5 vs Sonnet 4.5: llm-stats.com
• Claude Code Docs – Model Configuration: code.claude.com