Claude Opus 4.5 vs Sonnet 4.5 深度對比：推理用 Opus，執行用 Sonnet 的最佳搭配策略

作者注：詳細對比 Claude Opus 4.5 和 Sonnet 4.5 的性能、價格和使用場景，掌握推理思考用 Opus、幹活執行用 Sonnet 的高效搭配策略

Claude 4.5 系列發佈後，很多開發者面臨一個實際問題：claude-opus-4-5-20251101 和 claude-sonnet-4-5-20250929 到底怎麼選？答案其實很簡單——推理思考用 Opus，幹活執行用 Sonnet。

核心價值: 掌握兩款模型的差異和搭配策略，在 Claude Code 和 API 場景中實現最佳性價比。

Claude Opus 4.5 vs Sonnet 4.5 核心差異

先看最關鍵的對比數據：

一句話總結差異

• Opus 4.5: 最聰明，推理能力最強，適合複雜思考
• Sonnet 4.5: 性價比最高，速度更快，適合日常執行

這就是爲什麼最佳實踐是「推理用 Opus，執行用 Sonnet」。

Claude Opus 4.5 深度解析

Opus 4.5 是目前 Claude 系列最強大的模型，在多個基準測試中領先。

Claude Opus 4.5 核心優勢

1. 頂級推理能力

在 ARC-AGI-2 測試（衡量模型解決全新問題的能力）中，Opus 得分 37.6%，是 Sonnet 的近 3 倍（13.6%）。這意味着 Opus 在面對從未見過的問題時，能做出更好的推理和判斷。

2. SWE-bench 行業第一

Opus 4.5 在 SWE-bench Verified 上達到 80.9%，是目前所有 AI 模型中的最高分。這個基準測試衡量的是解決真實軟件工程問題的能力。

3. Token 使用更高效

一個有趣的發現：Opus 雖然更貴，但完成相同任務使用的 token 更少。測試顯示，Opus 完成相同應用開發任務時，總 token 用量比 Sonnet 少 19.3%。

4. 獨有 effort 參數

Opus 4.5 是唯一支持 effort 參數的模型，可以控制 Claude 在回答時使用多少 token，靈活平衡質量和成本。

Claude Opus 4.5 適用場景

使用建議: Opus 適合「想清楚」的階段。當你面對複雜問題、需要做出重要決策時，讓 Opus 來思考。但不要用它做簡單的代碼修改——那是大材小用。

Claude Sonnet 4.5 深度解析

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

Claude Sonnet 4.5 核心優勢

1. 性價比之王

Sonnet 的價格是 Opus 的 60%（$3/$15 vs $5/$25），但性能差距並沒有那麼大。對於大多數任務，Sonnet 完全夠用。

2. 響應速度更快

由於模型更輕量，Sonnet 的響應速度明顯快於 Opus，這在需要頻繁交互的開發場景中非常重要。

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，處理超大型代碼庫時優勢明顯。

4. 代理能力出色

Sonnet 4.5 專門爲代理（Agent）任務優化，支持瀏覽器操作、表格處理、跨文件調試等複雜工作流。

Claude Sonnet 4.5 適用場景

使用建議: Sonnet 適合「做出來」的階段。當你已經知道要做什麼，需要快速高效地實現時，讓 Sonnet 來執行。80-90% 的日常開發任務都應該用 Sonnet。

Claude Code 中的 Opus vs Sonnet 搭配策略

在 Claude Code 中，靈活切換 Opus 和 Sonnet 是提升效率的關鍵。

Claude Code 模型切換命令

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

# 切換到 Sonnet（執行模式）
/model sonnet
# 或完整模型名
/model claude-sonnet-4-5-20250929

# 查看當前模型
/model

Claude Code 最佳搭配工作流

推薦的工作流程：

1. 啓動會話（默認 Sonnet）
   $ claude --model sonnet

2. 遇到複雜問題時切換 Opus
   > /model opus
   > 幫我分析這個系統的架構問題，設計一個重構方案

3. 方案確定後切回 Sonnet 執行
   > /model sonnet
   > 按照上面的方案，開始重構 src/api/ 目錄

4. 代碼審查時再用 Opus
   > /model opus
   > 審查剛纔的改動，檢查有沒有安全問題

Claude Code opusplan 混合模式

Claude Code 提供了一個智能的混合模式——opusplan：

# 使用 opusplan 模式
/model opusplan

這個模式的工作原理：

• 規劃階段: 自動使用 Opus 進行架構設計和決策
• 執行階段: 自動切換到 Sonnet 進行代碼實現

這是官方推薦的省心方案，適合不想手動切換的用戶。

Claude Code 成本優化效果

實踐經驗: 有開發者總結得好——「Haiku 做準備，Sonnet 做開發，Opus 做審查」。這個組合在實際項目中效果最好。

API 調用中的 Opus vs Sonnet 搭配

在 API 場景中，同樣可以靈活搭配兩個模型。

API 調用示例

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 進行復雜推理"""
    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 進行快速執行"""
    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

# 實際應用：先用 Opus 規劃，再用 Sonnet 執行
plan = ask_opus("分析這個需求，設計一個技術方案：{需求描述}")
code = ask_sonnet(f"按照以下方案生成代碼：\n{plan}\n\n要求：生成完整可運行的代碼")

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" # 幹活執行

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:
        """
        統一的對話接口

        Args:
            messages: 對話消息列表
            model_type: 模型類型，默認 Sonnet
            max_tokens: 最大輸出 token
            temperature: 溫度參數
        """
        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 進行深度思考"""
        return self.chat(
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            model_type=ModelType.OPUS,
            temperature=0.5  # 推理任務用較低溫度
        )

    def execute(self, prompt: str) -> str:
        """使用 Sonnet 快速執行"""
        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]:
        """規劃-執行流水線"""
        # Step 1: Opus 規劃
        plan = self.think(f"作爲技術專家，分析以下任務並制定詳細執行計劃：\n{task}")

        # Step 2: Sonnet 執行
        result = self.execute(f"按照以下計劃執行任務，生成具體代碼：\n{plan}")

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

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

# 單獨使用
analysis = client.think("分析 React 和 Vue 的架構差異")
code = client.execute("用 Python 寫一個快速排序")

# 規劃-執行流水線
output = client.plan_and_execute("開發一個用戶認證系統")
print(output["plan"])   # 查看方案
print(output["result"]) # 查看代碼

平臺推薦: 通過 API易 apiyi.com 可以統一調用 Claude Opus 4.5 和 Sonnet 4.5，支持免費測試額度，按量付費，適合靈活切換模型的開發場景。

常見問題

總結

Claude Opus 4.5 vs Sonnet 4.5 的核心選擇策略：

1. 推理思考用 Opus: 架構設計、安全審計、複雜推理、重要決策
2. 幹活執行用 Sonnet: 日常編碼、代碼生成、文檔編寫、常規調試
3. 智能搭配省成本: 靈活切換可節省 60-80% 成本
4. Claude Code 快捷切換: /model opus 和 /model sonnet 隨時切換

記住這個原則：Opus 負責想清楚，Sonnet 負責做出來。

通過 API易 apiyi.com 可以統一調用兩款模型，支持免費測試，按量付費更靈活。

作者: 技術團隊
技術交流: 歡迎在評論區分享你的 Opus/Sonnet 搭配經驗，更多 AI 開發資源可訪問 API易 apiyi.com

參考來源:

• 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