Skip to main content

Claude Sonnet 5.5 ใช้งานฟรีแล้วบน Felo Search: คำตอบใกล้เคียง Opus ในราคาของ Sonnet

· อ่าน 9 นาที
Felo Search Tips Buddy
Committed to answers at your fingertips

Claude Sonnet 5.5 เปิดให้ใช้งานบน Felo Search: ได้คะแนน 70.6% บน Terminal-Bench 4.0, รองรับ context 1 ล้านโทเคน และราคาที่ $2/$10 นี่คือสิ่งที่เปลี่ยนไปสำหรับการวิจัยของคุณ

Anthropic เปิดตัว Claude Sonnet 5.5 เมื่อวันที่ 28 กันยายน 2026 และตัวเลขสำคัญไม่ใช่ราคา แต่คือ 70.6% บน Terminal-Bench 4.0 ซึ่งสูงกว่า Claude Opus 5.5 ถึงสี่คะแนน แม้ว่า Opus จะมีราคาสูงกว่าสองเท่า

Sonnet 5.5 เปิดให้ใช้งานบน Felo Search แล้ว เป็นโมเดลระดับ Sonnet ที่ตั้งราคาที่ $2 ต่อหนึ่งล้านโทเคนอินพุต และ $10 ต่อหนึ่งล้านโทเคนเอาต์พุต โดยลดช่องว่างกับรุ่นเรือธงลงเกือบหมด และยังทำคะแนนเหนือกว่าในงานเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ สำหรับเสิร์ชเอนจินที่ต้องวนลูปหลายขั้นตอนก่อนตอบ ค่าผสมนี้สำคัญกว่าการชนะบนตารางคะแนน

Claude Sonnet 5.5 in Felo Search: near-Opus answers at Sonnet price, with a 1M-token context window

Claude Sonnet 5.5 คืออะไร​

Sonnet 5.5 เป็นโมเดลลำดับที่สองในตระกูล Claude 5.5 ของ Anthropic เปิดตัวหลัง Opus 5.5 หนึ่งสัปดาห์ ไม่ใช่รุ่นเรือธงใหม่ แต่เป็นระดับที่หลายทีมเลือกใช้ในงานจริง รุ่นนี้ออกมาเพื่อให้ระดับนี้ดีพอจนไม่ต้องขยับไปใช้รุ่นแพง

สเปกClaude Sonnet 5.5
Model IDclaude-sonnet-5-5
MakerAnthropic
Released28 กันยายน 2026
Context window1,000,000 โทเคน
Max output128,000 โทเคน
Inputข้อความ, รูปภาพ
Outputข้อความ
Price$2 ต่อหนึ่งล้านอินพุต, $10 ต่อหนึ่งล้านเอาต์พุต
Cached input$0.20 ต่อหนึ่งล้านโทเคน
Knowledge cutoffมิถุนายน 2026

มีสองบรรทัดที่สำคัญ context window ขนาดหนึ่งล้านโทเคน ช่วยให้การวิจัยสามารถใส่ repository, ชุดเอกสาร หรือแหล่งข้อมูลจำนวนมากได้โดยไม่ต้องสรุปเนื้อหา และ การอ่านแคชที่ราคาต่ำกว่าหนึ่งในห้าของอินพุต ทำให้การอ่านซ้ำที่ลูปเสิร์ชต้องใช้ไม่กลายเป็นต้นทุนหลัก

ราคายังคงเท่า Sonnet 5 สิ่งที่เปลี่ยนคือสิ่งที่ได้รับจากราคาเดิม

ตัวเลขสำคัญสำหรับงานค้นหา​

Anthropic เผยแพร่คะแนนเบนช์มาร์กตอนเปิดตัว และรูปแบบที่เกิดขึ้นควรอ่านให้ละเอียด Sonnet 5.5 ไม่ชนะทุกด้าน แต่ชนะในส่วนที่ตรงกับงานของระบบค้นหาจริง

BenchmarkSonnet 5.5Sonnet 5Opus 5.5
Terminal-Bench 4.070.6%10.3%66.4%
FrontierCode 1.152.1%42.4%54.4%
CursorBench 4.055.5%34.1%57.8%
OSWorld 2.180.1%57.0%81.8%
Chartography61.6%15.6%64.4%

ตัวเลขจาก Anthropic เดือนกันยายน 2026 Terminal-Bench 4.0 และ CursorBench 4.0 รายงานที่ระดับความพยายามสูงสุดของโมเดล; FrontierCode 1.1 แสดงที่ xhigh

ลองอ่านคอลัมน์ Sonnet 5 แล้วดู Sonnet 5.5 คะแนน Terminal-Bench กระโดดจาก 10.3% เป็น 70.6% CursorBench เพิ่มขึ้นเกือบสองเท่า นี่ไม่ใช่การอัปเดตเล็กน้อย แต่เป็นโมเดลใหม่ที่ใช้ราคาชุดเดิม

Claude Sonnet 5.5 in Felo Search: 1M-token context window and a faster route

Opus 5.5 ยังนำอยู่ในบางจุด โดยนำห่างหนึ่งถึงสามคะแนน — และคำแนะนำของ Anthropic คือ Opus เหมาะกับปัญหาซับซ้อนที่ต้องใช้วิจารณญาณต่อเนื่อง สำหรับงานประจำที่ขอบเขตชัด ช่องว่างตอนนี้แคบจนราคากลายเป็นตัวตัดสิน

การถามคำถามหนึ่งครั้งใน Felo Search ไม่ใช่การเรียกโมเดลครั้งเดียว แต่เป็นลูป: ตัดสินใจว่าจะค้นหาอะไร อ่านผลลัพธ์ ตัดสินใจว่าพอหรือยัง ค้นหาใหม่ รวมแหล่งข้อมูล แล้วเขียนคำตอบ การวางแผน เลือกเครื่องมือ และการลองซ้ำใช้โทเคนทุกครั้ง การสืบค้นลึกอาจวนลูปนี้สิบสองรอบ

ลูปนี้ทำให้ราคาของโมเดลไม่ใช่แค่ตัวเลข ในราคาของ Opus การสืบค้นหลายรอบกลายเป็นต้นทุนจริง ระบบจึงต้องจำกัดจำนวนรอบที่วนได้ ในราคาของ Sonnet 5.5 ขีดจำกัดนี้ขยับขึ้น

ยังมีอีกสองปัจจัยที่เสริมกัน:

  • เอาต์พุตเร็วกว่า Sonnet 5 มากกว่า 30% คำตอบที่ต้องผ่านหลายรอบจะรู้สึกต่างเมื่อแต่ละรอบใช้เวลาน้อยลง
  • ใช้โทเคนน้อยลงต่อหนึ่งงาน Anthropic ประเมินว่าใช้น้อยลงสูงสุด 30% ในงานทั่วไป Balyasny Asset Management วัดได้ประมาณ 121,000 โทเคนต่อคำตอบในงานการเงิน 2,441 งาน ขณะที่ Sonnet 5 ใช้ประมาณ 497,000 Box รายงานว่าเอาต์พุตเร็วขึ้น 2.4 เท่าและใช้โทเคนรวมลดลง 12% Slack ได้ผลลัพธ์ดีขึ้นในขั้นตอนน้อยลงและโทเคนเอาต์พุตลดลงประมาณ 14%

โทเคนน้อยลงต่อคำตอบ เอาต์พุตเร็วขึ้น และราคาต่อโทเคนต่ำลง ชี้ไปในทิศทางเดียวกัน: ตรวจสอบคำตอบได้หลายรอบก่อนส่งถึงผู้ใช้

1. เปิดตัวเลือกโมเดลแล้วเลือก Claude Sonnet 5.5 กล่องค้นหาเดิม แหล่งข้อมูลเดิม พื้นที่ทำงานเดิม ส่วนอื่นในอินเทอร์เฟซไม่เปลี่ยน

2. ถามคำถามที่ต้องการมากกว่าหนึ่งรอบ จุดเด่นของ Sonnet 5.5 ชัดเจนกับคำถามที่ต้องวนลูป: เปรียบเทียบ ตรวจสอบ รวมข้อมูล การค้นหาข้อเท็จจริงเดียวไม่ต้องใช้ระดับนี้

3. ใช้ context เต็ม ไม่ต้องตัดทอน หนึ่งล้านโทเคนเพียงพอสำหรับแนบทุกแหล่งข้อมูลกับการสืบค้นยาว แทนที่จะต้องสรุปเหลือหนึ่งหน้าแล้วเสียรายละเอียดสำคัญ

4. ให้โมเดลตรวจสอบงานของตัวเอง คะแนนที่ดีขึ้นในเบนช์มาร์กเอเจนต์คือเหตุผลที่ควรเชื่อมั่นคำตอบหลายขั้นตอน ถามหาข้อควรระวัง ไม่ใช่แค่ข้อสรุป

5. ขยับไปใช้รุ่นสูงขึ้นเมื่อจำเป็น เมื่อคำถามต้องใช้วิจารณญาณต่อเนื่อง ให้เปลี่ยนไปใช้โมเดลที่แข็งแกร่งขึ้นโดยมีหลักฐานอยู่ใน context แล้ว พื้นที่ใช้งานร่วมกันทำให้เปลี่ยนผ่านได้โดยไม่สะดุด

Felo Search ใช้โมเดลหลายตัว การเลือกขึ้นอยู่กับการจับคู่ระดับกับคำถาม

ModelPrice per million tokensContextBuilt for
Claude Sonnet 5.5$2 in / $10 out1Mคุณภาพใกล้ Opus สำหรับงานหลายขั้นตอนที่ขอบเขตชัดเจน
Claude Opus 5.5$4 in / $20 out1Mคำตอบที่ผ่านการตรวจสอบเข้มข้น
GPT-6 Sol$2 in / $10 out1.05Mลูปเอเจนต์และการเรียกซ้ำในราคากลาง
GPT-6 Luna$0.10 in / $0.50 out1.05Mค้นหาปริมาณมากในราคาต่อครั้งต่ำสุด

Sonnet 5.5 และ GPT-6 Sol มีราคาเท่ากัน แต่ต่างกันในลักษณะ Sol มี context window ใหญ่กว่าเล็กน้อย Sonnet 5.5 เด่นด้านการเขียนโค้ดแบบเอเจนต์และมาจากตระกูลที่ Anthropic ปรับแต่งเพื่อความรอบคอบและขอบเขตชัด ลองถามคำถามเดียวกันกับทั้งสองตัวแล้วเปรียบเทียบข้อควรระวัง ไม่ใช่แค่สำนวน

ตัวอย่างที่ควรลองก่อน​

ข้ออ้างอิงที่ต้องใช้ซ้ำ เลือกสถิติที่ต้องใส่ในเอกสารแล้วให้ Sonnet 5.5 ตามหาต้นทาง คำตอบที่น่าสนใจคือเส้นทาง ไม่ใช่ตัวเลข

การเปรียบเทียบสามทาง ขอรายชื่อผู้ให้บริการสามราย ราคา และข้อควรระวังที่แต่ละเจ้าซ่อนไว้ คำถามนี้ต้องดึงข้อมูลหลายรอบ ซึ่งราคาต่อรอบมีผลโดยตรง

คำถามระดับ repository ชี้ไปที่เอกสารขนาดใหญ่แล้วถามว่าพฤติกรรมเฉพาะเกิดขึ้นอย่างไร พร้อมอ้างอิงกลับไปที่ไฟล์ต้นทาง

เอกสารที่ต้องโต้แย้ง วางสัญญาแล้วถามว่ามีอะไรที่ไม่ได้ครอบคลุม context window ทำให้ "อ่านทั้งหมด" เป็นคำสั่งที่ทำได้จริง

Claude Sonnet 5.5 เปิดให้ใช้งานบน Felo Search พร้อม context window ขนาดหนึ่งล้านโทเคน รับอินพุตภาพ และราคาที่ $2/$10 เท่ากับ Sonnet 5 แต่คะแนนเบนช์มาร์กกระโดดขึ้นอย่างชัดเจน เอาชนะ Opus 5.5 ในงานเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ที่ต้นทุนครึ่งเดียว และพร้อมใช้งานแล้ว

Open Claude Sonnet 5.5 in Felo Search →


บทความนี้มีให้อ่านในภาษาต่อไปนี้ด้วย: English, 简体中文, 日本語, 한국어, 繁體中文, हिन्दी, Français, العربية, Русский, اردو, Bahasa Indonesia, Deutsch, Tiếng Việt, Türkçe, Italiano, Español, বাংলা and Português