Anthropic выпустила Claude Sonnet 5.5 — новую версию своей основной модели для повседневной работы. По сравнению с Sonnet 5 она отвечает более чем на 30% быстрее и тратит меньше токенов на те же задачи, при этом цена в API не изменилась.
В этой статье сначала разберём, где доступна Sonnet 5.5 и как её запустить в Claude, Claude Code, через API и сторонние сервисы. Затем, в рамках рубрики #Тестиум, проверим модель на реальных задачах: редактуре текста, написании поста, создании лендинга, анализе данных и анимации.
Читайте также: 5 лучших нейросетей для работы
Где доступен Claude Sonnet 5.5 и как им пользоваться
Claude Sonnet 5.5 доступна в Claude, Claude Code, через API и в сторонних сервисах.
В Claude
Откройте Claude в браузере, приложении для компьютера или на смартфоне. Нажмите на название текущей модели рядом с полем ввода и выберите Claude Sonnet 5.5. Если её нет в основном списке, откройте More models.
Там же можно выбрать уровень Effort — сколько ресурсов модель потратит на ответ. Чем выше уровень, тем дольше Claude может обдумывать задачу и тем больше токенов расходует.
После выбора модели можно работать как обычно: писать запросы, загружать изображения, документы и другие файлы.
В Claude Code
Запустите Claude Code в папке проекта командой: claude.
Затем введите: /model.
В списке выберите Sonnet 5.5. После этого модель будет использоваться для следующих задач в текущей сессии. Через /model её можно сменить в любой момент.
Через API
В API модель называется: claude-sonnet-5-5.
Её можно указать в запросе к Messages API вместо другой модели Claude.
Цена — $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных. Чтение кэша стоит $0,20 за 1 млн токенов, запись кэша на пять минут — $2,50.
Через API также можно менять уровень effort. По умолчанию для Sonnet 5.5 используется уровень High.
В Cursor
В Cursor откройте Настройки → Модели, добавьте Claude Sonnet 5.5 и выберите её перед запуском Agent.
После этого модель сможет работать с проектом: читать и менять файлы, искать ошибки, писать тесты и выполнять другие задачи с кодом.
Для Sonnet 5.5 в Cursor доступен контекст до 1 млн токенов, поэтому модель можно использовать и для крупных проектов.
Тестируем Claude Sonnet 5.5: примеры задач и промтов
В редакции Postium мы проверили Claude Sonnet 5.5 на нескольких рабочих задачах: редактуре текста, написании поста, создании лендинга, анализе данных и анимации логотипа. Во всех тестах использовали уровень размышления Medium.
Ниже — сами задачи, промты и результат. Можете оценить, насколько хорошо модель с ними справилась.
1. Редактура текста
Попросили Sonnet 5.5 найти признаки машинного стиля и исправить текст точечно, без полной переписки и новых фактов.
Промт:
Ниже текст, написанный в неестественном «машинном» стиле. Найди конкретные признаки такого текста: шаблонные формулировки, лишние противопоставления, повторы, абстрактные слова, канцелярит, неестественную для русского языка структуру предложений. Затем перечисли проблемные фрагменты, коротко объясни ошибки, предложи точечные замены и покажи исправленный текст целиком. Не переписывай текст с нуля и не добавляй новых фактов.
Проблемы модель нашла точно: заметила шаблоны «не X, а Y», пустые связки, канцелярит и абстрактные формулировки.
С самой редактурой получилось хуже. Sonnet сильно сократила текст и свела часть предложений к коротким тезисам, хотя задача была в точечных правках. При этом модель верно заметила, что исходный текст сам по себе слишком общий и ему не хватает конкретики.
2. Написание короткого поста
Следующая задача — написать пост о пользе кофе по ТЗ.
Промт:
Напиши короткий пост о пользе кофе для широкой аудитории. Условия: 500–700 знаков, простой 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 условия Sonnet выполнила: текст уложился в объём, в нём были нужные эффекты и оговорка про чувствительность к кофеину.
Но сам текст вышел средним. В нём остались неестественные формулировки вроде «связано с более хорошим настроением» и шаблонное «прислушивайтесь к себе и выбирайте свою норму». То есть ТЗ модель соблюдает хорошо, а русский текст всё ещё требует редактуры.
3. Генерация лендинга
Попросили Sonnet 5.5 сделать лендинг для презентации Claude Opus 5.5 в стиле tropical tech party.
Промт:
Сделай 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 получился лучше. Sonnet сразу сделала полноценный лендинг: первый экран, программу, спикеров, форматы участия и форму регистрации. Визуальное направление тоже попало в запрос — закатные цвета, пальмы, крупная типографика и яркие акценты.
Дату, имена спикеров, контакты и часть программы модель оставила заглушками. Но как первый прототип такой вариант уже можно использовать и дорабатывать.
4. Анализ данных из Google Search Console
Дальше дали выгрузку из Google Search Console и попросили найти три возможности увеличить поисковый трафик, а также одно действие, которое можно сделать сразу.
Sonnet нашла страницы с большим количеством показов, низким CTR и позициями рядом с топом. Для каждого вывода привела конкретные URL и цифры.
Самым полезным оказался разбор страницы с промтами для обработки фото: модель сравнила её с похожими материалами и предложила протестировать новый Title и Description.
При этом некоторые причины Sonnet определяла слишком уверенно. Например, низкий CTR статьи про зумеров она объяснила ответом прямо в поисковой выдаче, хотя по самой выгрузке это подтвердить нельзя.
5. Моушн-анимация логотипа
Последний тест — короткая анимация загруженного логотипа.
Sonnet сделала заставку длиной 3,6 секунды: логотип появляется из темноты, буквы расходятся и возвращаются на место, затем проходит световой блик. Анимация запускается прямо в Artifact.
Но исходный логотип модель вручную перерисовала в SVG, поэтому форма некоторых букв изменилась. Если нужна точная анимация фирменного знака, лучше сразу загружать исходник в SVG.
Что в итоге
После тестов Sonnet 5.5 выглядит вполне рабочей моделью на каждый день. Она стала быстрее и экономнее: на тех же задачах тратит меньше ресурсов, чем предыдущая версия.
Лучше всего в наших тестах модель показала себя там, где есть чёткая структура задачи и исходные данные: анализ выгрузки из Google Search Console, создание лендинга и прототипирование. С живым русским текстом результат слабее — формальные требования Sonnet соблюдает хорошо, но отдельные фразы всё ещё приходится редактировать вручную.
Модели нужны точные инструкции и контекст. Если данных не хватает, Sonnet прямо об этом говорит 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
