Компания Anthropic представила Claude Sonnet 5.5 — обновленную версию своей основной модели, предназначенной для повседневного использования. В отличие от Sonnet 5, она работает более чем на 30% быстрее и потребляет меньше токенов для выполнения тех же задач, в то время как стоимость API осталась прежней.
В этой статье мы сначала обсудим, где можно получить доступ к Sonnet 5.5 и как её запустить в Claude, Claude Code, через API и сторонние приложения. Затем, в рамках рубрики #Тестиум, протестируем модель на реальных задачах: редактировании текста, написании поста, создании лендинга, анализе данных и анимации.
Читайте также: 5 лучших нейросетей для работы
Где доступен Claude Sonnet 5.5 и как его использовать
Claude Sonnet 5.5 доступна в Claude, Claude Code, через API и в сторонних приложениях.
В Claude
Запустите Claude в веб-браузере, на компьютере или смартфоне. Нажмите на название текущей модели рядом с полем ввода и выберите Claude Sonnet 5.5. Если её нет в основном списке, откройте раздел More models.
Также здесь можно установить уровень Effort — сколько ресурсов модель потратит на ответ. Более высокий уровень позволяет Claude дольше обдумывать задачу и использовать больше токенов.
После выбора модели можно действовать как обычно: формулировать запросы, загружать изображения, документы и другие файлы.
В Claude Code
Запустите Claude Code в папке своего проекта, используя команду: claude.
Затем введите: /model.
В списке выберите Sonnet 5.5. После этого эта модель будет использоваться для всех последующих задач в текущей сессии. Через /model её можно изменить в любое время.
Через API
В API модель обозначается как: claude-sonnet-5-5.
Вы можете указать её в запросе к Messages API вместо другой модели Claude.
Стоимость — $2 за 1 миллион входных токенов и $10 за 1 миллион выходных. Чтение кэша стоит $0,20 за 1 миллион токенов, запись кэша на пять минут — $2,50.
Также через API можно менять уровень effort. По умолчанию для Sonnet 5.5 установлен уровень High.
В Cursor
В Cursor перейдите в Настройки → Модели, добавьте Claude Sonnet 5.5 и выберите её перед запуском Agent.
После этого модель сможет работать с проектом: читать и редактировать файлы, искать ошибки, создавать тесты и выполнять другие задачи с кодом.
Для Sonnet 5.5 в Cursor доступен контекст до 1 миллиона токенов, что позволяет использовать модель и для крупных проектов.
Тестируем Claude Sonnet 5.5: примеры задач и промтов
В редакции Postium мы протестировали Claude Sonnet 5.5 на нескольких рабочих задачах, включая редактирование текста, написание поста, создание лендинга, анализ данных и анимацию логотипа. Во всех тестах использовался уровень размышления Medium.
Ниже представлены сами задачи, промты и результаты. Вы можете оценить, насколько хорошо модель справилась с ними.
1. Редактура текста
Мы попросили Sonnet 5.5 выявить признаки машинного стиля и внести корректировки в текст выборочно, без полной переписки и добавления новых фактов.
Промт:
Вот текст, написанный в неестественном «машинном» стиле. Найди конкретные признаки такого текста: шаблонные формулировки, излишние противопоставления, повторы, абстрактные слова, канцеляризмы, неестественную для русского языка структуру предложений. Затем перечисли проблемные фрагменты, кратко объясни ошибки, предложи точечные замены и покажи исправленный текст полностью. Не переписывай текст с нуля и не добавляй новых фактов.
Модель точно обнаружила проблемы: заметила шаблоны «не X, а Y», пустые связки, канцеляризмы и абстрактные формулировки.
Однако с самой редактурой дела обстояли хуже. Sonnet значительно сократила текст и свела часть предложений к коротким тезисам, хотя задача заключалась в выборочных правках. При этом модель верно отметила, что исходный текст слишком общий и ему не хватает конкретики.
2. Написание короткого поста
Следующей задачей было написать пост о пользе кофе согласно техническому заданию.
Промт:
Создай короткий пост о пользе кофе для широкой аудитории. Условия: 500–700 знаков, простой и живой русский язык, без сложных медицинских терминов, запугивания и категоричных утверждений. Назови 2–3 возможных полезных эффекта кофе и уточни, что результат зависит от количества кофе и индивидуальной чувствительности к кофеину. Верни только готовый пост.
Формальные требования были выполнены Sonnet: текст соответствовал объему, содержал нужные эффекты и оговорку о чувствительности к кофеину.
Тем не менее, сам текст оказался посредственным. В нём сохранились неестественные формулировки, такие как «связано с более хорошим настроением» и шаблонное «прислушивайтесь к себе и выбирайте свою норму». Таким образом, модель хорошо соблюдает техническое задание, но русский текст всё ещё требует редактуры.
3. Генерация лендинга
Мы попросили Sonnet 5.5 создать лендинг для презентации Claude Opus 5.5 в стиле tropical tech party.
Промт:
Создайте дизайн лендинга для мероприятия-презентации Claude Opus 5.5. Стиль — tropical tech party / Haiti vibe: вечерняя атмосфера, пальмы, тёплый карибский свет, неоновые акценты. Нужны первый экран, дата, офлайн- и онлайн-формат, программа, спикеры и форма регистрации.
Здесь результат оказался лучше. Sonnet сразу предложила полноценный лендинг: первый экран, программа, спикеры, форматы участия и форма регистрации. Визуальное оформление также соответствовало запросу — закатные цвета, пальмы, крупная типографика и яркие акценты.
Дата, имена спикеров, контакты и часть программы остались заглушками. Но как первый прототип такой вариант уже можно использовать и дорабатывать.
4. Анализ данных из Google Search Console
В следующем тесте мы предоставили выгрузку из Google Search Console и попросили найти три возможности для увеличения поискового трафика, а также одно действие, которое можно выполнить сразу.
Sonnet обнаружила страницы с большим количеством показов, низким CTR и позициями близко к топу. Для каждого вывода были указаны конкретные URL и цифры.
Наиболее полезным оказался анализ страницы с запросами для обработки изображений: модель сравнила её с аналогичными материалами и предложила протестировать новый Title и Description.
Тем не менее, некоторые причины Sonnet определяла слишком уверенно. Например, низкий CTR статьи о зумерах она объяснила наличием ответа прямо в поисковой выдаче, хотя это нельзя было подтвердить по самой выгрузке.
5. Моушн-анимация логотипа
Последний тест заключался в создании короткой анимации загруженного логотипа.
Sonnet создала заставку продолжительностью 3,6 секунды: логотип выходит из темноты, буквы расходятся и возвращаются на место, затем проходит световой блик. Анимация запускается прямо в Artifact.
Однако модель вручную перерисовала исходный логотип в формате SVG, из-за чего форма некоторых букв изменилась. Чтобы получить точную анимацию логотипа, лучше сразу загружать исходный файл в SVG.
Что в итоге
После проведенных тестов Sonnet 5.5 демонстрирует себя как вполне работоспособная модель для повседневного использования. Она стала быстрее и более экономной: для тех же задач требуется меньше ресурсов, чем у предыдущей версии.
Наилучшие результаты модель показала в тех случаях, когда была четкая структура задачи и исходные данные: анализ выгрузки из Google Search Console, создание лендинга и прототипирование. С живым русским текстом результаты оказались менее впечатляющими — формальные требования Sonnet соблюдает хорошо, но некоторые фразы всё ещё требуют ручного редактирования.
Модели нужны точные инструкции и контекст. Если данных недостаточно, Sonnet прямо указывает на это или оставляет заглушки, а не начинает додумывать недостающие факты.
Больше статей по теме ИИ:
- Как создавать видео в Seedance 2.5
- ChatGPT или DeepSeek — кто лучше пишет тексты?
- Как пользоваться GPT-6 Astra
