当 OpenAI 凭借 ChatGPT 一举成名时，并非公司内部所有人都认同其前进方向。2021 年，一群资深研究员选择离开。他们对 AI 开发的安全性、透明度和发展方向抱有疑虑。
他们随后创立了 Anthropic。而他们给出的“答案”正是 Claude。
Anthropic 的使命是追求开放，但讽刺的是，Claude 的定价有时却像其背后的模型权重一样神秘难解。
在本指南中，我们将为你揭开 2025 年 Claude AI 定价的神秘面纱。我们会讲解它的工作原理，不同模型和套餐的实际花费，以及它与 OpenAI 的 GPT、谷歌的 Gemini 和 Meta 的 Llama 相比如何。
什么是 Anthropic 的 Claude AI？
Claude，作为大型语言模型（LLMs）家族的一员，特别擅长自然语言处理（NLP）。它是一个多模态模型，能够处理文本、图像，甚至音频。
对于 SaaS 团队来说，这意味着它能驱动那些不会胡言乱语的客户支持机器人，大规模分析用户反馈工单，以及通过提供整洁的代码建议来加速开发工作流程。
团队在测试 Claude 后很快就会发现，每一次输入和输出都会累积成不小的开销。要想保持控制，关键在于确切地了解 Claude 的定价机制——以及你到底在为哪些东西买单，一切都从了解模型开始。
Claude AI 模型和功能详解
Claude 4 系列包括顶级的 Opus 4/4.1，作为平衡型主力选手的 Sonnet 4，以及目前定位于 3.5 版本的 Haiku，后者以超低延迟和价格著称。
Claude Opus 4 / 4.1
Opus 是 Anthropic 能力最强的模型，专为深度推理、复杂且长期的编程以及智能体工作流而打造。
如果你需要一个助手来在长时间的会话中规划、编写、重构和测试真正的软件，或者以细致入微的方式消化密集的法律/金融材料，Opus 会是你的理想选择。
Opus 4.1（于 2025 年 8 月 5 日发布）是对 Opus 4 的直接升级，带来了更强的智能体性能和实际编程能力的提升。它可通过 Anthropic API、AWS Bedrock 以及（在推出后）Vertex AI 使用。定价与 Opus 4 相同。
Claude Sonnet 4
Sonnet 4 是为 SaaS 工作流而打造的，例如客户助手、知识搜索和端到端编程任务。如果你想要强大的推理能力，但又不想花 Opus 那么多的钱，那它就是你的首选。
截至 2025 年 8 月，Sonnet 4 在公测版中支持高达 100 万 token 的上下文窗口。这意味着你可以在一次性输入整个代码库或大型文档集。
Claude 3.5 Haiku
Haiku 专为近乎实时的响应和高吞吐量、低复杂度的任务而调优。这里的例子包括对反馈进行分类、总结工单、轻量级的检索增强答案以及产品内的微交互。
可以预期，它的 token 定价非常激进，并且将广泛应用于 Anthropic 的 API 和主要云平台。如果 Haiku 4 版本到来，它很可能也会接替“快/便宜”的衣钵。
Claude 对比：与 ChatGPT、Gemini 和 Llama
Claude 目前正与一些最先进的 AI 系统同台竞技，包括 OpenAI 的 GPT-5、谷歌的 Gemini 和 Meta 的 Llama。
在选择 Claude AI 时，你很可能会把它和其他前沿模型进行比较。以下是一些关键点：
OpenAI GPT-5：通常被认为在通用推理和广泛应用生态方面领先。它与微软 Azure 和 Office 产品深度集成，非常适合已经在微软生态中的企业。
Google Gemini：在搜索、文档和生产力套件方面有明显优势。如果你依赖 Google Workspace，Gemini 可能是更自然的选择。
Meta Llama：开源，适合需要高度可定制和私有化部署的团队。缺点是需要你自己处理托管、扩展和安全。
Claude：主打安全性、透明度和对话体验。它的长上下文能力以及在企业使用场景中的定价灵活性，是吸引许多 SaaS 团队的重要原因。
GPT-5 vs. Claude 4.1
ChatGPT-5 的架构包含一个实时路由系统。这使得它能根据对话的复杂性、工具需求，或用户明确的提示（如“好好想想”），在快速响应和更深入的“思考”模式之间切换。
它是一个统一的模型，专为在编程、数学、健康和多模态交互等任务中实现专家级推理而打造。有了 GPT-5 Pro，你在经济学、科学和编程基准测试中能获得更好的结果，同时还能减少重大错误。
GPT-4o 在语音/图像、实时交互和网页浏览能力方面也表现出色。
与此同时，Claude 则在上下文长度和可靠性上加倍下功夫。GPT-4o 的上下文窗口虽然很大但有限，而 Sonnet 4 在测试版中可以扩展到一百万个 token。
在定价方面，GPT-4o 的 turbo 版本有时比 Opus 更便宜。但一旦你考虑到 Claude 的提示缓存和批量折扣，这个差距就会缩小，特别是对于那些重复性高的 SaaS 工作负载（这种情况下，GPT-5 可能会显得大材小用）。
Gemini vs. Claude
谷歌的 Gemini 模型以快速迭代和与谷歌云深度集成而闻名。它们擅长多模态能力和企业级工具。
相比之下，Claude 则以可预测性和企业级支持为卖点。Sonnet 4 的长上下文窗口和缓存功能使支出更具可预测性。它在知识检索和自动化文档等任务上也表现出色。
Llama vs. Claude
Llama 模型因其开源、可调节和免费而脱颖而出。然而，这种自由也意味着你需要自行负责模型的托管、扩展和安全。
Claude 提供了一个托管的 API 模型，内置了安全性、缓存和企业集成功能（例如通过 AWS Bedrock）。如果你优先考虑部署的简单性和性能的可靠性，这可能会使它的总拥有成本更具优势。
Claude AI 到底要花多少钱？
Claude 的定价是按使用量收费的，以每百万 token 为单位计费。输入（你发送的内容）和输出（模型返回的内容）是分开计费的。
还有几个关键因素会影响你实际支付的费用：
1. Claude 模型选择
Opus 价格最高。Sonnet 则平衡了速度、成本和推理能力。而 Haiku 则将轻量级、大批量任务的成本降到最低。你肯定不想为那些只需要快速、功能性答案的任务，支付专家级的费用。
2. Token 用量
比方说，你给模型喂了一个 200 页的规格书或知识库。在你得到回复之前，这就会产生数千个输入 token。输出 token 也会不断累积，特别是当你生成长篇内容时。因此，了解你的平均输入/输出比率对于预测成本至关重要。
3. 上下文窗口大小
Sonnet 4 的 100 万 token 上下文窗口，一旦你跨过 20 万的门槛，就会以更高的每 token 费率来收费。所以，要明智地使用。这将会决定你是获得战略洞察，还是成本失控。
4. 缓存和批量处理等功能
提示缓存让你能以极低的成本重复使用静态系统或上下文提示（重复输入时可节省高达 90%）。批量处理能将工单总结或每日报告生成等异步任务的输入/输出成本减半。
5. 企业版 vs API 访问
你可以直接通过 Anthropic API 访问 Claude，也可以通过像 AWS Bedrock 和即将推出的谷歌云 Vertex AI 等平台访问。定价通常是保持一致的，但企业级套餐通常会额外提供诸如服务水平协议（SLA）保证、安全控制和支持等服务。对于首席财务官（CFO）来说，这会决定 Claude 是作为 API 费用清单上的一项，还是作为更广泛的云支出的一部分出现。
6. 隐藏的使用成本
延迟会影响开发人员的生产力，导致团队为了更快的思考过程而“升级”到 Opus。大型上下文提示可能会让账单膨胀，却不一定能带来增量价值。此外，如果使用量意外飙升，例如当一个 SaaS 产品规模化或客户集中使用某个由 Claude 驱动的功能时，成本可能会迅速攀升。
Claude 定价方案详解
以下是目前最新的模型在不使用批量处理时的详细定价：
而使用批量处理时，定价将直接减半：
MTok 代表 100 万个 token。这些定价反映了 Anthropic 和 AWS Bedrock 的标准 API 费率。
此外，提示缓存功能可以将重复上下文的成本降低高达 90%。例如，如果你的 SaaS 应用每天向 Sonnet 发送数百次相同的系统提示，缓存这些 token 可以将成本从标准价格降到几美分。
模型写入缓存 ($/百万 token)读取缓存 ($/百万 token)Opus 4/4.1$18.75$1.50Sonnet 4$3.75$0.30Haiku 3.5$1.00$0.08
Claude AI 定价实例，帮你把事情弄明白
让我们看三个 SaaS 场景，以便你更好地了解实际情况。
场景 1：开发者助手（使用 Sonnet 4）
每天互动 3 次，每次约 1,700 个输入 token + 1,700 个输出 token
每月总计（按每周 5 天工作日计算）：约 76.5 万个输入 token + 76.5 万个输出 token = 153 万个 token
成本计算：
输入：0.765 百万 × $3 = $2.30
输出：0.765 百万 × $15 = $11.48
总计： 每位开发者每月 $13.78
场景 2：同样的流程，但使用 Opus 4
Token 用量与上一个场景相同
成本计算：
输入：0.765 百万 × $15 = $11.48
输出：0.765 百万 × $75 = $57.38
总计： 每位开发者每月 $68.86
对于常规开发任务，Sonnet 的成本比 Opus 便宜近 5 倍。因此，Opus 应该留给那些高风险、高价值的工作。
场景 3：高流量客户支持机器人（使用 Haiku 3.5）
每月处理 5 万张工单，每张工单平均 500 个输入 token + 300 个输出 token
总计： 2500 万个输入 token + 1500 万个输出 token
成本计算：
输入：25 百万 × $0.80 = $20
输出：15 百万 × $4 = $60
总计： 在如此大规模下，每月仅需 $80
在这里，Haiku 能够以 Sonnet/Opus 成本的一小部分，处理大规模的分类或支持摘要任务。
总而言之，这些数字表明了为什么选择合适的模型规模（model right-sizing）对你的利润至关重要。
但关键来了。对于首席财务官（CFO）来说，真正的风险并不在于定价页面上那些明面上的数字。
注意这些 Claude AI 的隐性成本和使用注意事项
Claude 的定价在纸面上看起来很简单。但在实际操作中，你的成本可能会从一些不那么明显的地方悄悄溜进来。
上下文膨胀
加载整个代码库、PDF 文件或文档集感觉很方便，但这些 token 会迅速累积。对于 Sonnet 4，从 20 万到 100 万 token 的跳跃，会使你的每 token 成本增加一倍以上。如果你没有智能地修剪输入，你可能会为那些一次性使用的上下文支付企业级价格。
输出膨胀
冗长的输出（比如过于详细的解释或不必要的详细摘要）可能会悄无声息地让成本成倍增加。那些没有定义输出限制的团队，比如字数限制或结构化响应格式，通常会比他们预期的烧掉更多的 token。
延迟权衡
Opus 4 和 4.1 功能强大，但更慢也更贵。在对时间敏感的 SaaS 环境中，工程师有时会为了在推理密集型工作流中节省几秒钟，而“升级”到 Opus，即使 Sonnet 或 Haiku 已经足够。这个习惯可能会悄悄地让你的 Claude 账单飙升到数千美元。
用量激增
按 token 计费意味着不可预测的工作量会变成令人意外的成本。当一个由 Claude 驱动的新 SaaS 功能上线后，客户需求可能会在一夜之间让你的用量翻倍或三倍。如果没有预算预测或实时监控，你的财务团队可能会在事后措手不及。
集成开销
当通过 AWS Bedrock 等云服务商访问 Claude 时，你也在承担与该平台相关的任何加价或隐性成本。虽然定价与 Anthropic 的直接 API 非常接近，但企业团队应该检查云服务商的计费方式（如最低消费、捆绑销售、数据传输）是否会影响你的利润底线。
Claude AI 定价常见问题解答
Claude AI 是免费的吗？
Claude 通过其网页应用为个人用户提供了有限的免费套餐，但用量很快就会达到上限。对于生产级工作负载或企业部署，你需要通过 Anthropic 的 API 或 AWS Bedrock 等提供商使用付费服务。
与 ChatGPT 或 GPT-5 相比，Claude AI 的成本如何？
在高端模型上，Claude Opus 4/4.1 的输入成本为每百万 token 15 美元，输出成本为 75 美元。这与 GPT-4 级别的模型相当，在某些情况下甚至高于 GPT-5 Turbo 的定价。
Sonnet 4（定价为 $3/$15）在成本上通常低于 GPT-4，同时提供了更大的上下文窗口（最高 100 万 token）。而 Haiku 3.5 仍然是处理大规模工作负载最便宜的选择之一，其定价为 $0.80/$4。
哪款 Claude 模型最便宜？
Claude Haiku 3.5 是最便宜的。它优先考虑低延迟和成本效益，最适合处理高用量或低复杂度的任务，例如支持工单分类或文本归纳。
Claude AI 有企业定价方案吗？
是的。Anthropic 通过 API 或与 AWS Bedrock 以及即将推出的谷歌云 Vertex AI 等合作伙伴提供企业级访问。企业级套餐通常包括服务水平协议（SLA）、合规性和支持。定价结构基于 token 使用量，并附加任何云服务商的额外费用。
Token 如何影响定价？
你发送的每 1,000 个字符以及 Claude 生成的每个词语都会消耗 token。因此，你的账单会随着输入和输出量的增加而增加。
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