Was ist Claude Sonnet 4.6 und wann wurde es veröffentlicht?

Claude Sonnet 4.6 ist Anthropic's Mid-Tier AI-Modell, veröffentlicht am 17. Februar 2026. Es erzielt 79.6% auf SWE-bench Verified und 72.5% auf OSWorld, kostet $3/$15 pro Million Tokens (Input/Output) und unterstützt ein 1M Token Context Window. Entwickler wählten es in 59% der Fälle gegenüber dem vorherigen Flaggschiff Opus 4.5.

Wie viel kostet Claude Sonnet 4.6?

Das Standard API pricing beträgt $3 pro Million Input Tokens und $15 pro Million Output Tokens. Das Batch API pricing ist mit $1.50/$7.50 pro Million Tokens 50% günstiger. In Claude Code mit dem Max plan ($20/Monat) ist Sonnet 4.6 im Abonnement enthalten. Ein intensiver Tag Coding mit Sonnet 4.6 via API kostet etwa $1-3.

Wie schneidet Claude Sonnet 4.6 im Vergleich zu Opus 4.6 ab?

Sonnet 4.6 erreicht 79.6% auf SWE-bench (innerhalb von 1.2% der 80.8% von Opus 4.6), während es deutlich weniger kostet — $3/$15 gegenüber dem höheren Pricing von Opus. Entwickler bevorzugten Sonnet 4.6 in 59% der Fälle gegenüber Opus 4.5. Opus 4.6 ist nach wie vor besser für komplexes Multi-File Reasoning und Agent Teams, aber Sonnet 4.6 bietet das beste Preis-Leistungs-Verhältnis in der Claude-Familie.

Was ist Extended Thinking in Claude Sonnet 4.6?

Extended Thinking ermöglicht es Sonnet 4.6, komplexe Probleme Schritt für Schritt zu durchdenken, bevor eine Antwort generiert wird. Der Adaptive Mode, neu in 4.6, passt die Denktiefe automatisch basierend auf der Aufgabenkomplexität an — einfache Fragen erhalten schnelle Antworten, während komplexes Reasoning tiefere Denkketten auslöst. Dies verbessert die Genauigkeit bei Mathematik, Logik und mehrstufigen Coding-Aufgaben.

Kann Claude Sonnet 4.6 eine vollständige Codebase in einem Prompt verarbeiten?

Ja. Sonnet 4.6 unterstützt ein 1M Token Context Window (allgemein verfügbar, kein Beta-Header erforderlich), was etwa 3-4 Millionen Zeichen oder etwa 75.000 Codezeilen entspricht. Dies macht es zum ersten Modell der Sonnet-Klasse, das zu einer vollständigen Codebase-Analyse in einem einzigen Prompt fähig ist.

Wichtigste Erkenntnis

Claude Sonnet 4.6 ist das kosteneffizienteste Hochleistungs-KI-Modell, das im March 2026 verfügbar ist. Mit $3/$15 pro Million tokens liefert es Benchmark-Ergebnisse in greifbarer Nähe von Modellen, die 3-5x mehr kosten – und Entwickler entschieden sich in 59% der Fälle dafür gegenüber Anthropic's eigenem vorherigen Flaggschiff Opus 4.5. Egal, ob Sie KI-gestützte Anwendungen bauen, es für Coding-Unterstützung nutzen oder Dokumente im großen Stil verarbeiten, Sonnet 4.6 trifft genau die optimale Ausgewogenheit zwischen Leistungsfähigkeit und Kosten, die kein Konkurrent erreicht.

Claude Sonnet 4.6: Alles, was Sie wissen müssen

Veröffentlichung und Positionierung

Anthropic veröffentlichte Claude Sonnet 4.6 am February 17, 2026. Es positioniert sich in der Mitte der Claude 4.6 Modellfamilie:

Modell	Positionierung	Preise (Input/Output pro M tokens)
Claude Opus 4.6	Flaggschiff, höchste Leistungsfähigkeit	Höhere Preisstufe
Claude Sonnet 4.6	Bestes Preis-Leistungs-Verhältnis	$3 / $15
Claude Haiku 4.6	Schnellstes, kosteneffizientestes Modell	Niedrigere Preisstufe

Sonnet 4.6 wird von Anthropic als ein "vollständiges Upgrade der Fähigkeiten des Modells in den Bereichen Coding, Computer Use, Long-Context Reasoning, Agent Planning, Design und Wissensarbeit" beschrieben – keine inkrementelle Verbesserung, sondern ein generationaler Schritt nach vorne gegenüber Sonnet 4.5.

Die Preise bleiben identisch mit dem vorherigen Sonnet 4.5, was dies zu einem reinen Kapazitäts-Upgrade bei gleichen Kosten macht – ein seltenes Ereignis auf dem KI-Modellmarkt, wo Leistungsverbesserungen normalerweise mit Preiserhöhungen einhergehen.

Benchmarks: Die vollständigen Daten

Coding-Benchmarks

Benchmark	Sonnet 4.6	Opus 4.6	GPT-5.4	Anmerkungen
SWE-bench Verified	79.6%	80.8%	~80%	Reale Lösung von GitHub-Issues
SWE-bench Pro	—	~45%	57.7%	Schwierigeres neuartiges Engineering
Terminal-Bench 2.0	—	65.4%	75.1%	Autonomes Terminal-Coding

Quelle: Mehrere Benchmark-Aggregatoren

Die 79.6% von Sonnet 4.6 bei SWE-bench Verified platzieren es innerhalb von 1.2 Prozentpunkten von Opus 4.6 – dem Flaggschiff-Modell, das deutlich mehr kostet. Für die überwiegende Mehrheit der Coding-Aufgaben ist dieser Unterschied in der Praxis nicht wahrnehmbar.

Allgemeine Intelligenz-Benchmarks

Benchmark	Sonnet 4.6	Was gemessen wird
OSWorld	72.5%	Computer-Nutzung und Aufgaben auf Betriebssystemebene
ARC-AGI-2	58.3%	Neuartige Problemlösung (gestiegen von 13.6%)
GDPval-AA	1633 Elo	Büro- und Verwaltungsaufgaben
Finance Agent	63.3%	Finanzanalyse und logisches Denken

Quelle: Anthropic Ankündigung, Digital Applied

Das ARC-AGI-2 Ergebnis ist am bemerkenswertesten: eine 4.3-fache Verbesserung von 13.6% auf 58.3%, was den größten Einzelgenerations-Gewinn bei diesem Benchmark für jedes KI-Modell darstellt. ARC-AGI-2 testet neuartige Problemlösung – die Fähigkeit, Muster zu erkennen und logisches Denken auf Probleme anzuwenden, die das Modell noch nie zuvor gesehen hat. Dies deutet auf fundamentale Verbesserungen in den Reasoning-Fähigkeiten von Sonnet 4.6 hin, nicht nur auf bessere Trainingsdaten.

Daten zur Entwickler-Präferenz

Die Benchmark-Zahlen erzählen nur einen Teil der Geschichte. Daten zur Entwickler-Präferenz liefern den Rest:

Entwickler wählten Sonnet 4.6 gegenüber Sonnet 4.5 in 70% der Fälle beim Testen von Claude Code
Entwickler wählten Sonnet 4.6 gegenüber dem vorherigen Flaggschiff Opus 4.5 in 59% der Fälle
Genannte Hauptgründe: bessere Befolgung von Anweisungen, weniger Overengineering, prägnantere Ausgaben

Der Vorzug gegenüber Opus 4.5 ist besonders beeindruckend. Sonnet 4.6 – das Mittelklasse-Modell – wurde dem teuersten Modell der vorherigen Generation vorgezogen. Dies spiegelt ein konsistentes Muster in der KI-Entwicklung wider, bei dem neuere Mittelklasse-Modelle oft ältere Flaggschiffe übertreffen.

Preise: Vollständige Aufschlüsselung

API-Preise

Stufe	Input	Output	Anwendungsfall
Standard	$3/M tokens	$15/M tokens	Echtzeit-Anwendungen
Batch	$1.50/M tokens	$7.50/M tokens	Asynchrone Verarbeitung, Batch-Aufträge

Quelle: Anthropic Preisseite

Was das in der Praxis kostet

Um die Preise greifbar zu machen, hier sind realistische Kostenschätzungen basierend auf typischen Nutzungsmustern:

Aufgabe	Ungefähre Kosten
Überprüfung eines PR mit 500 Zeilen	$0.02-0.05
Erstellung eines neuen Features (mehrere Dateien)	$0.10-0.30
Analyse einer vollständigen Codebase (50.000 Zeilen)	$0.50-1.50
Intensiver Coding-Tag (8 Stunden, aktive Nutzung)	$1-3
Betrieb eines Coding-Agent für 1 Stunde	$2-8
Batch-Verarbeitung von 1.000 Dokumenten	$5-20

Vergleich mit Konkurrenzmodellen

Modell	Input/M	Output/M	SWE-bench	Kosteneffizienz
Claude Sonnet 4.6	$3	$15	79.6%	Bestes Verhältnis
Claude Opus 4.6	Höher	Höher	80.8%	Premium
GPT-5.4	Variiert	Variiert	~80%	Wettbewerbsfähig
DeepSeek V3	~$0.50	~$2	Niedriger	Günstigstes

Sonnet 4.6 bietet das beste Preis-Leistungs-Verhältnis, wenn man den SWE-bench Score pro ausgegebenem Dollar berücksichtigt. Opus 4.6 schneidet geringfügig besser ab, kostet aber deutlich mehr. GPT-5.4 ist in einigen Benchmarks wettbewerbsfähig, aber Sonnet 4.6 gewinnt bei SWE-bench Verified. DeepSeek V3 ist dramatisch günstiger, schneidet aber in Coding-Benchmarks deutlich schlechter ab.

Plattform-Preise

Wenn Sie auf Sonnet 4.6 über Produkte statt direkt über die API zugreifen:

Plattform	Kosten	Wie Sonnet 4.6 verfügbar ist
Claude.ai Free	$0	Begrenzte Nachrichten pro Tag
Claude.ai Pro	$20/month	Erweiterte Nutzung, Priorität
Claude.ai Max	$100/month	Starke Nutzung, 5-fache Pro-Limits
Claude Code (Max)	$20/month	Im Abonnement enthalten
Cursor Pro	$20/month	Über Credit-Pool verfügbar
Amazon Bedrock	Pay-per-use	Gleiche Preise pro Token
Google Vertex AI	Pay-per-use	Gleiche Preise pro Token

Vertiefung der wichtigsten Funktionen

1. Extended Thinking mit Adaptive Mode

Extended Thinking ermöglicht es Sonnet 4.6, komplexe Probleme Schritt für Schritt zu durchdenken, bevor eine Antwort generiert wird. Der Adaptive Mode, neu in 4.6, passt die Denktiefe automatisch basierend auf der Aufgabenkomplexität an:

Einfache Fragen (Definitionen, Fakten-Recherche): Schnelle Antwort mit minimalem Nachdenken
Mittelschwere Aufgaben (Code-Generierung, Zusammenfassung): Kurze Denkkette für die Struktur
Komplexes logisches Denken (mehrstufige Mathematik, Architektur-Entscheidungen, Debugging): Tiefes Nachdenken mit umfangreicher Chain-of-Thought

Dieser adaptive Ansatz macht es überflüssig, das Nachdenken für verschiedene Aufgaben manuell ein- oder auszuschalten. Vorherige Modelle erforderten von Entwicklern, Extended Thinking explizit zu aktivieren, was oft zu verschwendeten tokens bei einfachen Anfragen oder unzureichendem logischen Denken bei schwierigen Anfragen führte.

In der Praxis: Extended Thinking ist am wertvollsten für das Debugging komplexer Probleme, Architektur-Entscheidungen und mehrstufige Code-Generierung, bei denen das Modell Einschränkungen über mehrere Dateien hinweg berücksichtigen muss. Für einfache Code-Vervollständigungen oder schnelle Fragen ist der Aufwand dank Adaptive Mode vernachlässigbar.

2. 1M Token Context Window

Sonnet 4.6 unterstützt ein 1M Token Context Window – jetzt allgemein verfügbar ohne Beta-Header. Dies entspricht etwa:

3-4 Millionen Zeichen
75.000 Zeilen Code
15-20 Codebases durchschnittlicher Länge
4-5 Romane in voller Länge

Dies macht Sonnet 4.6 zum ersten Modell der Sonnet-Klasse, das eine vollständige Codebase-Analyse in einem einzigen Prompt unterstützt. Zuvor boten nur Modelle der Opus-Stufe so große Context Windows an.

Praktische Auswirkungen:

Laden ganzer Microservice-Codebases für dateiübergreifendes Debugging
Analyse vollständiger Dokumentations-Sets für technisches Schreiben
Verarbeitung ganzer Vertragspakete für rechtliche Prüfungen
Gleichzeitiger Vergleich mehrerer großer Dokumente

Kostenbetrachtung: Ein Prompt mit vollen 1M tokens kostet $3 allein an Input tokens. Für die meisten Aufgaben benötigen Sie nicht den vollen Kontext – das Laden von 50K-200K tokens deckt die überwiegende Mehrheit der Anwendungsfälle bei $0.15-0.60 pro Prompt ab.

3. Verbesserte Coding-Fähigkeiten

Basierend auf dem SWE-bench Score von 79.6% und den Daten zur Entwickler-Präferenz liefert Sonnet 4.6 messbare Verbesserungen in:

Dateiübergreifendes logisches Denken: Verstehen, wie sich Änderungen in einer Datei auf andere Dateien im Projekt auswirken
Befolgung von Anweisungen: Präzisere Einhaltung von Coding-Richtlinien, Style-Konventionen und spezifischen Anforderungen
Weniger Overengineering: Generierung von einfacherem, wartbarerem Code anstelle von überabstrahierten Lösungen
Fehlerbehandlung: Bessere Identifizierung und Handhabung von Grenzfällen im generierten Code
Test-Generierung: Umfassendere Testabdeckung mit aussagekräftigen Assertions

4. Computer-Nutzung (Beta)

Sonnet 4.6 kann mit Computer-Interfaces interagieren – Schaltflächen klicken, Formulare ausfüllen, in Anwendungen navigieren und Screenshots machen. Der OSWorld Benchmark Score von 72.5% spiegelt echte Fähigkeiten in diesem Bereich wider, obwohl es weiterhin im Beta-Status bleibt.

Anwendungsfälle umfassen: automatisierte UI-Tests, Dateneingabe über Anwendungen hinweg, Web-Scraping mit Interaktion und Desktop-Anwendungs-Automatisierung.

5. Allgemein verfügbare Tool-Nutzung

Mehrere Fähigkeiten, die sich zuvor im Beta-Status befanden, sind nun mit Sonnet 4.6 allgemein verfügbar:

Websuche und Web-Fetch: Claude kann im Internet suchen und Webinhalte abrufen
Code-Ausführung: Sandbox-Umgebung zum Ausführen und Testen von Code
Memory-Tool: Speichert Informationen über Konversationen hinweg
Dateiverarbeitung: Dateien direkt hochladen und analysieren

Diese allgemein verfügbaren Funktionen ermöglichen fähigere agentische Workflows, bei denen Sonnet 4.6 unabhängig recherchieren, codieren, testen und iterieren kann – ohne manuelles menschliches Eingreifen bei jedem Schritt.

Sonnet 4.6 vs. Opus 4.6: Welches man wählen sollte

Dies ist die häufigste Frage, vor der Entwickler bei der Auswahl eines Claude-Modells stehen. Hier ist die datengestützte Antwort:

Dimension	Sonnet 4.6	Opus 4.6	Gewinner
SWE-bench Verified	79.6%	80.8%	Opus (geringfügig)
Preis (Input/M)	$3	Höher	Sonnet
Preis (Output/M)	$15	Höher	Sonnet
Context window	1M tokens	1M tokens	Gleichstand
Extended thinking	Ja (adaptiv)	Ja	Gleichstand
Agent Teams	Nein	Ja	Opus
Entwickler-Präferenz (vs Opus 4.5)	59% bevorzugt	—	Sonnet
Geschwindigkeit	Schneller	Langsamer	Sonnet

Wählen Sie Sonnet 4.6, wenn:

Kosten wichtig sind. Sonnet liefert 98.5% des SWE-bench Scores von Opus zu einem Bruchteil der Kosten. Für die meisten Coding-Aufgaben ist der Qualitätsunterschied nicht wahrnehmbar.
Geschwindigkeit wichtig ist. Sonnet generiert Antworten schneller als Opus, was für interaktive Coding-Sessions von Bedeutung ist.
Sie Anwendungen bauen. Für API-gestützte Produkte, bei denen Sie pro Token im großen Stil bezahlen, summieren sich die niedrigeren Kosten von Sonnet zu erheblichen Einsparungen.
Standard-Coding-Aufgaben. Feature-Implementierung, Bugfixes, Code-Reviews, Test-Generierung, Dokumentation – Sonnet bewältigt all dies in nahezu Opus-Qualität.

Wählen Sie Opus 4.6, wenn:

Maximale Genauigkeit bei komplexen Problemen. Für wirklich schwieriges dateiübergreifendes logisches Denken in Codebases mit über 100 Dateien spiegeln die zusätzlichen 1.2% bei SWE-bench bedeutsame Qualitätsunterschiede wider.
Agent Teams. Wenn Sie eine parallele Agenten-Koordination benötigen – mehrere KI-Agenten, die gleichzeitig an verschiedenen Teilen einer Codebase arbeiten – ist Opus erforderlich.
Neuartige Architektur-Entscheidungen. Bei einmaligen, folgenschweren technischen Entscheidungen rechtfertigt die geringfügige Qualitätsverbesserung die Kosten.
Sie Claude Code intensiv nutzen. Wenn Claude Code Ihr primäres Entwicklungstool ist und Sie den Max-Plan nutzen, kostet die Nutzung von Opus im Rahmen des Abonnements dasselbe wie Sonnet.

Die praktische Antwort

Die meisten Entwickler sollten standardmäßig Sonnet 4.6 nutzen und nur für spezifische schwierige Probleme auf Opus 4.6 wechseln. In Tests von Claude Code bevorzugten Entwickler Sonnet 4.6 gegenüber Sonnet 4.5 in 70% der Fälle – was bedeutet, dass selbst in Anthropic's eigenen Tests das Mittelklasse-Modell das bevorzugte Werkzeug für den Alltag ist.

Sonnet 4.6 vs. GPT-5.4: Direkter Vergleich

Dimension	Sonnet 4.6	GPT-5.4	Gewinner
SWE-bench Verified	79.6%	~80%	Gleichstand (innerhalb der Fehlertoleranz)
SWE-bench Pro	—	57.7%	GPT-5.4
Terminal-Bench 2.0	—	75.1%	GPT-5.4
OSWorld	72.5%	—	Sonnet (standardmäßig)
ARC-AGI-2	58.3%	—	Sonnet (standardmäßig)
Preis (Input/M)	$3	Variiert	Vergleichbar
Context window	1M	1M (Pro)	Gleichstand

Quelle: Portkey Vergleich

Die differenzierte Antwort: GPT-5.4 ist stärker bei neuartigen Engineering-Problemen (SWE-bench Pro) und autonomem Terminal-Coding (Terminal-Bench 2.0). Sonnet 4.6 ist stärker bei Standard-Coding-Aufgaben (SWE-bench Verified) und neuartiger Mustererkennung (ARC-AGI-2). Viele professionelle Entwickler nutzen beide: GPT-5.4 für Prototyping und neuartige Probleme, Sonnet 4.6 oder Opus 4.6 für tiefgehendes dateiübergreifendes Coding und große Codebase-Analysen.

Best Practices für die Nutzung von Sonnet 4.6

Für API-Entwickler

Nutzen Sie Batch API für nicht-echtzeitkritische Aufgaben. Mit 50% des Standardpreises ($1.50/$7.50 pro M tokens) ist die Batch-Verarbeitung für Aufgaben, die eine asynchrone Verarbeitung tolerieren können, dramatisch günstiger.
Dimensionieren Sie Ihren Kontext richtig. Ein Prompt mit vollen 1M tokens kostet $3 an Input tokens. Die meisten Aufgaben benötigen 10K-100K tokens Kontext. Seien Sie selektiv bei dem, was Sie einbeziehen.
Nutzen Sie Extended Thinking für schwierige Probleme. Der Adaptive Mode handhabt dies automatisch, aber Sie können explizit tieferes logisches Denken für kritische Entscheidungen anfordern.
Cachen Sie wiederholten Kontext. Wenn Sie denselben Codebase-Kontext über mehrere Anfragen hinweg senden, kann das Prompt Caching von Anthropic die Input-Kosten um bis zu 90% senken.

Für Nutzer von Claude Code

Nutzen Sie standardmäßig Sonnet 4.6 für die tägliche Arbeit. Wechseln Sie nur für komplexe dateiübergreifende Probleme zu Opus 4.6, wenn Qualität wichtiger ist als Geschwindigkeit.
Nutzen Sie Extended Thinking für Architektur-Entscheidungen. Wenn Sie ein neues Feature planen oder ein Refactoring durchführen, lassen Sie das Modell tief nachdenken, bevor es Code generiert.
Nutzen Sie das 1M Context Window. Laden Sie Ihre gesamte Codebase für dateiübergreifende Debugging-Sessions, anstatt Dateien einzeln einzuspielen.

Für Produktentwickler

Beginnen Sie mit Sonnet 4.6, upgraden Sie selektiv. Bauen Sie Ihre Anwendung auf Sonnet 4.6 auf und leiten Sie nur spezifische schwierige Anfragen an Opus 4.6 weiter.
Nutzen Sie strukturierte Ausgaben. Die verbesserte Befolgung von Anweisungen bei Sonnet 4.6 macht es zuverlässiger für die Generierung von JSON/strukturierten Ausgaben.
Testen Sie mit realen Daten. Benchmark-Ergebnisse sind Durchschnittswerte – Ihr spezifischer Anwendungsfall könnte ein Modell gegenüber einem anderen bevorzugen. Führen Sie A/B-Tests mit Ihren tatsächlichen Daten durch.

Anwendungen mit Sonnet 4.6 erstellen

Die Kombination aus starken Coding-Fähigkeiten, angemessenen Preisen und einem 1M Context Window macht Sonnet 4.6 zu einem exzellenten Rückgrat für KI-gestützte Anwendungen. Egal, ob Sie einen Coding-Assistenten, einen Dokumentenanalysator oder einen automatisierten Workflow bauen, das Modell handhabt die Intelligenzebene effektiv.

Für die Anwendungsebene selbst – das Frontend, Backend, die Datenbank und die Deployment-Infrastruktur – können Tools wie ZBuild die Entwicklung erheblich beschleunigen. Anstatt jede CRUD-Operation und jedes Admin-Panel von Grund auf neu zu codieren, übernimmt ein visueller App-Builder die Standardmuster, während Sonnet 4.6 die KI-Funktionen antreibt. Diese Kombination ermöglicht es Solo-Entwicklern und kleinen Teams, KI-gestützte Produkte schneller auf den Markt zu bringen als mit jedem Ansatz allein.

Wie geht es weiter mit Claude-Modellen

Basierend auf der Veröffentlichungsfrequenz und den öffentlichen Aussagen von Anthropic:

Claude 4.6 Haiku wird voraussichtlich die 4.6 Modellfamilie als schnellste und kosteneffizienteste Option vervollständigen
Modellverbesserungen gehen durch Post-Training-Optimierung weiter – Anthropic hat in der Vergangenheit verbesserte Versionen bestehender Modelle zwischen Hauptveröffentlichungen herausgebracht
Erweiterte Tool-Nutzung – Computer Use, Code-Ausführung und Memory entwickeln sich alle von Beta- zu produktionsreifen Fähigkeiten
Agenten-Infrastruktur – Agent Teams (derzeit nur Opus) könnten auf Modelle der Sonnet-Stufe ausgeweitet werden

Die Flugbahn der Claude-Modellfamilie ist klar: Jede Generation liefert eine deutlich bessere Leistung zum gleichen oder niedrigeren Preis. Dass Sonnet 4.6 eine Leistung nahe Opus 4.5 zu Sonnet-Preisen erreicht, ist das jüngste Beispiel für dieses Muster.

Fazit

Claude Sonnet 4.6 ist die Standardempfehlung für die meisten Entwickler und Anwendungsentwickler im Jahr 2026. Die Kombination aus 79.6% SWE-bench, $3/$15 pro Million tokens, 1M Context Window und adaptivem Extended Thinking schafft ein Modell, das 95%+ der realen Aufgaben zum besten verfügbaren Preis-Leistungs-Verhältnis bewältigt.

Nutzen Sie Opus 4.6, wenn Sie die absolut beste Qualität für komplexe, folgenschwere Arbeiten benötigen. Nutzen Sie GPT-5.4, wenn Sie überlegene Leistung bei neuartigen Engineering-Problemen benötigen. Nutzen Sie Sonnet 4.6 für alles andere – was für die meisten Entwickler die meiste Zeit der Fall ist.

Claude Sonnet 4.6 Complete Guide: Benchmarks, Pricing, Capabilities und wann man es verwendet (2026)