У лютому 2026 Anthropic випустив дві потужні моделі за два тижні: Opus 4.6 (5 лютого) як флагман і Sonnet 4.6 (17 лютого) як оновлений середній рівень. Багато розробників одразу поставили питання: чи варто переплачувати за Opus, якщо Sonnet вже досягає майже такого ж рівня в кодингу, агентах і повсякденних задачах?
Детальніше про Sonnet 4.6 читайте в моїй попередній статті.
Спойлер: У 80–90% реальних сценаріїв (кодинг, комп'ютерне використання, офісні задачі) Sonnet 4.6 дає 95–99% ефективності Opus 4.6 при вартості в 3–5 разів нижчій. Opus залишається кращим лише в найскладніших задачах глибокого міркування та ultra-long context.
⚡ Коротко
- ✅ Ключова думка 1: Sonnet 4.6 майже зрівнявся з Opus 4.6 на SWE-bench Verified (79.6% vs 80.8%) та OSWorld (72.5% vs 72.7%), але коштує значно дешевше.
- ✅ Ключова думка 2: Opus 4.6 лідирує в GPQA Diamond (91.3%), ARC-AGI-2 (~68.8%) та Terminal-Bench 2.0 (65.4%), де потрібна максимальна точність і стабільність у довгому контексті.
- ✅ Ключова думка 3: Для production та щоденної роботи Sonnet 4.6 — оптимальний вибір; Opus — для high-stakes задач з бюджетом на преміум.
- 🎯 Ви отримаєте: чітку матрицю вибору моделі під ваші задачі + розуміння, де економити 60–80% витрат без втрати якості.
- 👇 Нижче — детальні пояснення, приклади та таблиці
📚 Зміст статті
1. Технічні характеристики та ціноутворення
Обидві моделі підтримують контекстне вікно 200 000 токенів за замовчуванням (стандартний режим) та 1 000 000 токенів у beta-режимі (доступно тільки через API, з преміум-ціною для запитів >200k). Деталі: Models overview та 1M context docs.
Sonnet 4.6 швидший і дешевший, що робить його кращим для ітеративних та високонавантажених задач. Opus 4.6 повільніший через глибше міркування (extended thinking за замовчуванням), але стабільніший на складних завданнях. Офіційна ціна: pricing page.
| Параметр | Sonnet 4.6 | Opus 4.6 | Коментар / Джерело |
|---|
| Контекстне вікно | 200k (стандарт) / 1M (beta) | 200k (стандарт) / 1M (beta) | Преміум-ціна >200k: $10/$37.50 для обох. Стабільність Opus вища на ultra-long (MRCR v2: 76% vs нижче у Sonnet) |
| Швидкість (output t/s) | ~40–60 t/s (середньо 46–57) | ~20–30 t/s | Sonnet ~2x швидший для ітерацій (Artificial Analysis, OpenRouter тести) |
| Ціна (input/output, базова) | $3 / $15 за млн токенів | $5 / $25 за млн токенів | Sonnet дешевший у ~1.7–5x. Prompt caching: до 90% економії для обох |
| Ціна преміум (>200k) | $6 / $30 за млн токенів | $10 / $37.50 за млн токенів | Тільки API, для 1M context |
| Latency (TTFT, орієнтовно) | ~180–300 ms | ~500–700 ms | Sonnet кращий для real-time UI та агентів |
| Max output tokens | 64k | 128k | Opus дозволяє довші відповіді в складних режимах |
Завдяки нижчій базовій ціні та вищій швидкості Sonnet 4.6 дозволяє масштабувати production-системи (агенти, кодинг, RAG) в 2–5 разів ефективніше за той самий бюджет. Prompt caching (до 90% знижки на повторний контекст) робить обидві моделі вигіднішими для довгих сесій.
2. Порівняння бенчмарків
Sonnet 4.6 суттєво наблизився до Opus 4.6 у практичних задачах (кодинг, комп'ютерне використання, офісні workflows), але відстає в експертному міркуванні та стабільності ultra-long context. Дані з офіційних анонсів: Sonnet 4.6, Opus 4.6, System Cards та незалежних тестів (Artificial Analysis, NxCode, Vellum).
| Бенчмарк | Sonnet 4.6 | Opus 4.6 | Різниця | Коментар / Джерело |
|---|
| SWE-bench Verified (реальний кодинг, GitHub issues) | 79.6% | 80.8% | -1.2% | Майже паритет; Sonnet часто перевершує в ітеративних правках (Anthropic анонс + Vellum) |
| OSWorld-Verified (computer use, Ubuntu агент) | 72.5% | 72.7% | -0.2% | Практично однаково; Sonnet ефективніший за ціною (Anthropic + NxCode) |
| Terminal-Bench 2.0 (agentic coding + terminal) | ~59.1% | 65.4% | Opus кращий (~+6%) | Opus сильніший у multi-step debugging та CLI (Anthropic System Card) |
| GPQA Diamond (експертна наука, PhD-рівень) | 89.9% | 91.3% | Opus +1.4% | Opus лідирує в глибокому науковому reasoning (Anthropic + Mashable) |
| ARC-AGI-2 (абстрактне міркування, novel patterns) | 58.3–60.4% | 68.8% | Opus кращий (~+8–10%) | Opus кращий у generalization (Anthropic + Artificial Analysis) |
| MRCR v2 (1M context, needle-in-haystack 8-needle) | Нижче (порівняно з Opus) | 76% | Opus значно кращий | Opus стабільніший у ultra-long context без rot (Anthropic анонс Opus) |
| GDPval-AA Elo (офісні/фінансові agentic tasks) | 1633 | ~1606 | Sonnet лідирує або паритет | Sonnet часто #1 у реальних knowledge work (Artificial Analysis, adaptive/max effort) |
Sonnet 4.6 перевершує або зрівнюється з Opus у agentic/office задачах (GDPval-AA Elo 1633, TerminalBench за деякими тестами), де важлива швидкість та ітерації. Opus зберігає перевагу в глибокому reasoning (GPQA, ARC-AGI) та стабільності на 1M+ токенах. Різниця часто <2–5% у production-задачах, але Opus виграє в high-stakes наукових/логічних сценаріях.
3. Сильні та слабкі сторони моделей
На основі офіційних анонсів Anthropic (Sonnet 4.6, Opus 4.6), System Cards та відгуків розробників (з X, Reddit, GitHub), ось детальний аналіз сильних і слабких сторін кожної моделі. Ми врахували бенчмарки, практичні тести та реальні сценарії використання. Приклади ілюструють, як ці особливості впливають на роботу.
Sonnet 4.6: Оптимальний баланс швидкості та вартості
Сильні сторони:
- Вища швидкість і низька затримка: 40–60 t/s та TTFT ~180–300 ms роблять Sonnet ідеальним для real-time додатків. Приклад: У чат-ботах або AI-агентах (наприклад, browser automation на OSWorld) Sonnet обробляє ітерації в 2–3 рази швидше, ніж Opus, дозволяючи швидке тестування промптів без очікування.
- Нижча ціна з високим value-for-money: $3/$15 за млн токенів (базова) — це 1.7–5x дешевше Opus. З prompt caching економія до 90%. Приклад: Для production-систем з тисячами запитів (наприклад, код-рев'ю в GitHub Copilot-подібних інструментах) Sonnet зменшує витрати на 60–80%, зберігаючи 95% якості на SWE-bench.
- Краща інструктивність і менше "laziness": Модель рідше ігнорує інструкції або генерує зайвий контент (за відгуками на Reddit). Приклад: У ітеративному кодингу (Claude Code) Sonnet ефективніше слідує промптам, генеруючи чистий код без непотрібних пояснень, що прискорює розробку.
- Добре для повсякденних і agentic задач: Паритет з Opus на OSWorld (72.5%) та Terminal-Bench (~59%). Приклад: У агентських workflow (наприклад, автоматизація офісних завдань у GDPval-AA) Sonnet лідирує за швидкістю, роблячи його default для indie-розробників.
Слабкі сторони:
- Відстає в глибокому reasoning і multi-step плануванні: Менше точності в експертних задачах (GPQA 89.9% vs 91.3% Opus). Приклад: У складному логічному аналізі (наприклад, PhD-рівневі наукові гіпотези) Sonnet може пропустити нюанси, вимагаючи додаткових ітерацій промптів.
- Нижча стабільність на ultra-long context (800k+ токенів): Більше context rot порівняно з Opus (MRCR v2 нижче). Приклад: У аналізі великих codebase (мільйони рядків коду) Sonnet може "забути" деталі на кінці контексту, що призводить до галюцинацій або неповних відповідей.
- Менше максимальної глибини в складних режимах: Менший max output (64k vs 128k Opus). Приклад: У довгих multi-agent симуляціях (наприклад, chain-of-thought з 10+ кроками) Sonnet рідше досягає оптимального рішення без ручного втручання.
Opus 4.6: Флагман для складних задач
Сильні сторони:
- Краща точність і глибина в складних задачах: Лідерство в GPQA (91.3%), ARC-AGI-2 (68.8%) та Terminal-Bench (65.4%). Приклад: У refactoring великих codebase (наприклад, enterprise-проєкти з мільйонами рядків) Opus точно ідентифікує патерни та пропонує оптимальні зміни, зменшуючи помилки.
- Вища стабільність у long-context: 76% на MRCR v2 (1M), менше context rot. Приклад: У аналізі довгих документів (наприклад, наукові статті або юридичні контракти на 500k+ токенів) Opus зберігає coherence, дозволяючи точний retrieval інформації з усього контексту.
- Краще для multi-step і agentic coordination: Менше галюцинацій у довгих ланцюгах. Приклад: У довгих агентах (наприклад, multi-day workflows з Claude Tools) Opus ефективніше координує інструменти та кроки, роблячи його кращим для R&D або enterprise-задач.
- Вища safety alignment і точність у high-stakes: Менше відмов на складні запити (за System Card). Приклад: У медичних або юридичних консультаціях Opus дає точніші, менш biased відповіді, де помилка коштує дорого.
Слабкі сторони:
- Вища ціна і менша масштабованість: $5/$25 базова, до $10/$37.50 преміум — 1.7–5x дорожче Sonnet. Приклад: У високонавантажених системах (наприклад, чат-бот з мільйонами користувачів) Opus швидко вичерпує бюджет, роблячи його невиправданим для рутинних задач.
- Нижча швидкість і вища затримка: 20–30 t/s та TTFT ~500–700 ms. Приклад: У ітеративному кодингу або prototyping Opus уповільнює workflow, вимагаючи більше часу на генерацію, що фруструє розробників у швидких проєктах.
- Overkill для простих задач і більше "overengineering": Модель іноді генерує зайвий контент. Приклад: У простому код-рев'ю (наприклад, невеликі функції) Opus додає непотрібні пояснення, витрачаючи токени та час, тоді як Sonnet дає стислі відповіді.
4. Практичні сценарії використання
На основі бенчмарків, відгуків розробників та офіційних рекомендацій Anthropic, ось детальні приклади сценаріїв, де одна модель перевершує іншу. Ми врахували швидкість, ціну, точність та стабільність, з конкретними use cases для розробників, enterprise та дослідників. Приклади базуються на реальних тестах лютого 2026 року (з Claude API, GitHub repos та форумів як Reddit/Hugging Face).
- Щоденний кодинг / Copilot-подібні інструменти: Рекомендація — Sonnet 4.6 (швидкість + ціна).
Sonnet ідеальний для рутинного кодингу завдяки 40–60 t/s та низькій ціні ($3/$15 за млн токенів). Він швидко генерує код, тести та рев'ю, з меншою "laziness". Приклад: У VS Code extension (як Claude Code) Sonnet допомагає з написанням функцій на Python/JS: ви даєте промпт "напиши REST API ендпоінт з валідацією", і модель видає чистий код за 2–5 секунд, дозволяючи ітерації без затримок. У тестах на SWE-bench Verified (79.6%) Sonnet майже зрівнявся з Opus, але за 1/3 ціни — ідеально для indie-розробників з бюджетом $100/місяць.
- Agentic workflows / browser automation: Рекомендація — Sonnet 4.6 (паритет на OSWorld).
Sonnet показує практично однакову ефективність з Opus на OSWorld (72.5% vs 72.7%), але з вищою швидкістю для ітеративних агентів. Приклад: У інструментах як LangChain/Claude Tools Sonnet автоматизує браузерні задачі (наприклад, скрейпінг сайтів або заповнення форм): промпт "знайди топ-5 вакансій на LinkedIn за ключем 'AI engineer' і витягни зарплати" — модель виконує за 10–20 секунд з tool-calling, економлячи токени завдяки adaptive thinking. Opus тут overkill, бо різниця <0.2%, але ціна в 2x вища.
- Глибокий refactoring великих проєктів: Рекомендація — Opus 4.6 (краща точність).
Opus лідирує в Terminal-Bench 2.0 (65.4% vs ~59% Sonnet) завдяки глибшому розумінню архітектури. Приклад: У refactoring монолітного проєкту (наприклад, міграція legacy коду на мікросервіси): промпт "аналізуй цей codebase (200k рядків) і запропонуй refactoring з terminal командами" — Opus точно ідентифікує залежності, пропонує безпечні зміни та симулює terminal, зменшуючи помилки на 10–15% порівняно з Sonnet. Корисно для enterprise-команд, де точність критична.
- Наукові / експертні задачі: Рекомендація — Opus 4.6 (GPQA, ARC-AGI).
Opus домінує в GPQA Diamond (91.3% vs 89.9%) та ARC-AGI-2 (68.8% vs 58–60.4%), де потрібне глибоке міркування. Приклад: У дослідницьких задачах (наприклад, біоінформатика або фізика): промпт "аналізуй цю наукову статтю (50k токенів) і генеруй гіпотези для експериментів" — Opus створює nuanced висновки з меншою ймовірністю галюцинацій, інтегруючи знання з PhD-рівня. Sonnet підходить для базових, але для точних симуляцій (як quantum computing) Opus кращий, попри вищу ціну.
- Довгі сесії з 1M контекстом: Рекомендація — Opus 4.6 (менше context rot).
Opus стабільніший на MRCR v2 (76% vs нижче в Sonnet), з меншим забуванням на 800k+ токенах. Приклад: У multi-day workflows (наприклад, аналіз повного репозиторію на 1M токенів): промпт "підтримуй контекст з учорашнього код-рев'ю та додай нові фічі" — Opus зберігає coherence протягом сесії, дозволяючи iterative розробку без втрат. Sonnet підходить для <500k, але на ultra-long може вимагати compaction, що додає витрат.
5. Гібридний підхід: коли використовувати обидві моделі
Гібридний підхід (router + escalation) став стандартом для компаній у 2026 році: Sonnet 4.6 обробляє 80–90% запитів як основна модель (швидко та дешево), а Opus 4.6 підключається лише для критичних задач. Це дозволяє зберегти якість Opus у high-stakes моментах, але зекономити 60–80% витрат на API (за відгуками з Reddit, NxCode та Artificial Analysis). Основні інструменти: adaptive thinking, effort controls (/effort parameter), confidence scoring (власна логіка в коді) та prompt caching (до 90% економії на повторному контексті).
Як працює гібридний router (типовий патерн):
- Sonnet 4.6 як Tier 1 (Triage / Executor): Обробляє більшість запитів: класифікацію, прості задачі, ітерації, швидкі агенти. Приклад: У CI/CD пайплайні (наприклад, agentic PR review) Sonnet робить 10 браузерних тестів на PR за ~$2.40 (vs $13.20 на Opus) — 80% економії при майже паритеті якості (Reddit benchmark, Claude Code default на Sonnet 4.6).
- Escalation до Opus 4.6 (Tier 2): Якщо Sonnet видає низьку впевненість (<0.85–0.9, за self-reflection промптом) або задача вимагає глибокого reasoning/long-context. Приклад: У multi-agent системі (наприклад, LangChain + Claude Tools) Sonnet спочатку планує workflow, але якщо confidence падає (наприклад, "складний multi-step debugging") — ескалюється до Opus для точного chain-of-thought. Економія: 70–85% токенів на Opus, загальна вартість падає на 60–80% (NxCode, Medium огляди).
- Додаткові оптимізації: Adaptive thinking (модель сама обирає глибину reasoning), compaction (beta, стиснення контексту), batch processing (~50% знижки). Приклад: У RAG-системі для enterprise-документів Sonnet обробляє 90% retrieval + простих запитів, Opus — тільки для nuanced аналізу (наприклад, юридичні ризики в 500k+ токенах), економлячи тисячі доларів на місяць при 10M токенів/день.
Коли гібрид дає максимальну вигоду (реальні кейси 2026):
- High-volume production (чат-боти, код-рев'ю, агенти): 80–90% на Sonnet → економія 70–80% (Medium, Reddit).
- Enterprise R&D / наукові workflows: 60–70% на Sonnet, ескалація для GPQA/ARC-AGI задач → збереження точності Opus при 50–70% витрат.
- Budget-conscious команди: Default Sonnet + ручна/авто-ескалація → перехід з Opus-only на гібрид зменшує рахунок у 3–5 разів (NxCode, Artificial Analysis).
Рекомендація: Почніть з Sonnet як default (claude-sonnet-4-6), додайте router (наприклад, у Python: якщо confidence_score < 0.85 або задача містить "deep reasoning / 500k+ context" — switch to claude-opus-4-6). Тестуйте на ваших задачах — економія часто перевищує 60% без втрати якості.
6. Long-context: стабільність на 500k–1M токенах
Контекстне вікно 1M токенів (beta, доступне тільки в API) — ключова нова фіча Claude 4.6, але реальна корисність залежить від стабільності (відсутність context rot — деградації recall у середині/кінці контексту). Opus 4.6 радикально кращий за Sonnet завдяки внутрішнім покращенням retrieval (офіційний анонс Anthropic, System Card). Дані з MRCR v2 (8-needle, needle-in-a-haystack на 1M токенів): Opus — 76%, Sonnet 4.6 — нижче (порівняно з Sonnet 4.5 ~18.5%, покращення є, але не до рівня Opus).
Порівняння стабільності:
- Opus 4.6: 76% на MRCR v2 1M (8-needle) — якісний стрибок, контекст rot мінімальний навіть на 800k–1M. Приклад: Аналіз повного репозиторію (мільйони рядків коду) або довгих наукових корпусів — Opus точно витягує деталі з середини (наприклад, "знайди 4-ту згадку про bug у логах 700k токенів") без втрати. У GraphWalks BFS 1M — ~38.7–41.2% F1, стабільний multi-hop reasoning.
- Sonnet 4.6: Достатній до 500–800k токенів (падіння recall мінімальне), але на 1M+ — помітний rot (нижче 76%, за оцінками ~40–60% залежно від тесту). Приклад: У RAG для великих PDF/кодбейсів Sonnet добре працює на 400–600k (швидко + дешево), але на 900k+ може "забути" деталі з початку — вимагає compaction або повторних запитів, що додає витрат.
Практичні рекомендації по long-context (2026):
- До 500k токенів: Sonnet 4.6 — оптимально (швидкість + ціна, стабільність висока).
- 500k–800k: Sonnet з compaction (beta) або гібрид (Sonnet + Opus на критичні retrieval).
- 800k–1M+: Opus 4.6 обов'язково — для coherence та точного retrieval (наприклад, аналіз контрактів 700+ сторінок або multi-day agent сесій).
Opus виграє в retrieval (76% vs нижче), coherence та multi-hop (GraphWalks Parents 1M ~72%), роблячи його незамінним для research/enterprise. Sonnet достатній для 80% задач, де контекст <500k. Тестуйте на MRCR-подібних промптах — різниця проявляється саме на ultra-long.
8. Як протестувати самостійно
Зайдіть на claude.ai (Sonnet 4.6 — default на Free/Pro), або використовуйте API з моделями claude-sonnet-4-6 та claude-opus-4-6. Використовуйте однакові промпти на кодинг-задачі, OSWorld-подібні сценарії чи довгі документи — різниця проявиться відразу.
❓ Часті питання (FAQ)
Чи є 1M context доступний усім користувачам?
Ні, 1M токенів — це beta-функція, доступна тільки через API (не в claude.ai чи мобільному додатку). За замовчуванням обидві моделі працюють з 200k токенами. На 1M контексті застосовується преміум-ціна ($6–$10 input / $30–$37.50 output за млн токенів), і стабільність залежить від моделі: Sonnet добре тримає до 500–800k, Opus — до 1M з мінімальним context rot. Для звичайних користувачів на Free/Pro планах максимум 200k.
Чи варто переходити з Opus 4.5 на Sonnet 4.6, якщо я вже використовую Opus?
Так, у більшості випадків перехід виправданий, особливо якщо бюджет обмежений. Sonnet 4.6 досягає 95–99% ефективності Opus 4.5 у кодингу (SWE-bench ~79% vs ~78% у 4.5) та agentic задачах, але коштує в 3–5 разів дешевше. За відгуками спільноти (X, Reddit, Claude форуми) ~59% користувачів уже перейшли на Sonnet 4.6 як default, залишаючи Opus лише для найскладніших задач. Економія може сягати 70% при збереженні якості.
У яких задачах Opus 4.6 все ще необхідний і не заміняється Sonnet?
Opus 4.6 залишається незамінним у high-stakes сценаріях: PhD-рівневі наукові задачі (GPQA Diamond 91.3% vs 89.9%), абстрактне міркування (ARC-AGI-2 68.8%), ultra-long context (MRCR v2 76% на 1M), складний multi-agent coordination та глибокий refactoring великих codebase. Якщо помилка коштує дорого (наукові гіпотези, юридичний аналіз, enterprise R&D), Opus забезпечує вищу точність і стабільність, попри вищу ціну та повільність.
Як обрати між Sonnet та Opus для нових проєктів у 2026 році?
Починайте з Sonnet 4.6 як default — він оптимальний для 80–90% задач (кодинг, агенти, прототипування) завдяки швидкості, ціні та майже паритету з Opus. Використовуйте Opus тільки для ескалації: коли потрібна максимальна точність (експертний reasoning, 800k+ контекст) або задача критична. Гібридний підхід (router з confidence check) дозволяє економити 60–80% бюджету без втрати якості. Тестуйте обидві моделі на ваших промптах — різниця часто менша, ніж на бенчмарках.
✅ Висновки
Порівняння Claude Sonnet 4.6 та Opus 4.6 (станом на лютий 2026 року) показує чіткий розподіл ролей між двома моделями одного покоління. Sonnet 4.6 демонструє дуже близькі результати до Opus 4.6 у найбільш поширених практичних задачах: SWE-bench Verified (79.6% проти 80.8%), OSWorld-Verified (72.5% проти 72.7%), Terminal-Bench 2.0 (~59% проти 65.4%) та багатьох agentic workflows. У таких сценаріях різниця становить від 0.2% до 6%, що часто не відчувається в реальному продакшені, особливо коли важливі швидкість (40–60 t/s проти 20–30 t/s) та вартість ($3/$15 проти $5/$25 за млн токенів у базовому режимі).
Водночас Opus 4.6 зберігає помітну перевагу в задачах, що вимагають максимальної глибини міркування та стабільності на дуже великих контекстах. Найяскравіші приклади — GPQA Diamond (91.3% проти 89.9%), ARC-AGI-2 (68.8% проти 58–60.4%) та MRCR v2 на 1 млн токенів (76% проти нижчого показника в Sonnet). Це робить Opus кращим вибором для експертних наукових, дослідницьких, юридичних або enterprise-задач, де навіть 1–2% точності можуть мати суттєве значення, а також для сесій з контекстом понад 800 тис. токенів, де context rot у Sonnet стає помітнішим.
З економічної точки зору Sonnet 4.6 забезпечує значно вищий value-for-money: при майже ідентичній якості в 80–90% типових сценаріїв (щоденний кодинг, прототипування, agentic автоматизація, офісні та фінансові задачі) витрати на API зменшуються в 1.7–5 разів. Багато команд уже перейшли на Sonnet як основну модель, залишаючи Opus лише для ескалації в критичних вузлах. Гібридний підхід (Sonnet за замовчуванням + Opus при низькій впевненості або складних multi-step задачах) дозволяє зберігати рівень точності Opus, але скорочувати бюджет на 60–80%.
Практична рекомендація для більшості користувачів та команд: починайте нові проєкти з Sonnet 4.6 — це дасть 90–98% необхідної якості при значно менших витратах часу та грошей. Якщо ваші задачі регулярно потрапляють у зону переваги Opus (глибокий науковий аналіз, ultra-long context, найскладніші multi-agent системи або high-stakes рішення), тоді варто залишати Opus як спеціалізований інструмент.
Найкращий спосіб зрозуміти, яка модель підходить саме вам — провести пряме A/B-тестування на ваших реальних промптах і даних. Різниця між моделями часто виявляється меншою, ніж показують бенчмарки, особливо після застосування правильних технік промптингу, adaptive thinking та context compaction. Удачі у ваших проєктах з Claude 4.6.
