Claude Fable 5 is a Mythos-class model from Anthropic, built for autonomous knowledge work and coding. It supports text, image, and file inputs with text output, with reasoning support and...
Migliori API di modelli di coding per agenti e code review
Confronta API orientate al codice per contesto, supporto tool, output JSON, latenza, prezzo e ruolo consigliato in produzione.
A cosa serve questa shortlist?: Modelli di coding
La selezione di un modello di coding dipende da dimensione del repository, esigenze di tool calling, affidabilita delle istruzioni e costo di output lunghi. Un assistente che legge un grande codebase ha esigenze economiche diverse da una semplice funzione di completamento. NextModel evidenzia contesto, supporto tool, prezzo e uso consigliato per aiutare i team a scegliere un modello principale e una politica di fallback.
Base della fonte: Tassonomia use case NextModel e metadati OpenRouter sui parametri supportati quando disponibili. · Aggiornato 2026-07-01
Fit score
Candidati consigliati modelli di coding
Parti dalla shortlist, poi testa prompt reali e confronta il costo mensile prima del routing in produzione.
Claude Haiku 4.5 is Anthropic’s fastest and most efficient model, delivering near-frontier intelligence at a fraction of the cost and latency of larger Claude models. Matching Claude Sonnet 4’s performance...
Claude Opus 4.5 is Anthropic’s frontier reasoning model optimized for complex software engineering, agentic workflows, and long-horizon computer use. It offers strong multimodal capabilities, competitive performance across real-world coding and...
Opus 4.6 is Anthropic’s strongest model for coding and long-running professional tasks. It is built for agents that operate across entire workflows rather than single prompts, making it especially effective...
Tabella comparativa
Confronta la shortlist per prezzo, provider, contesto, capacita e fonte.
Usa questa vista per restringere una shortlist di produzione, costruire una strategia di fallback o confrontare l'economia dei modelli.
| Model | Provider | Input | Output | Context | Capabilities | Best for | Latency | Status | Source |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Anthropic: Claude Fable 5anthropic/claude-fable-5 | Anthropic | $1.45 / 1M tokens | $7.23 / 1M tokens | 1M | StreamingTool callingJSON modeVision | image understanding, multimodal chat | 1000-3000ms | Catalog | Platform curated |
| Anthropic: Claude Haiku 4.5anthropic/claude-haiku-4.5 | Anthropic | $0.145 / 1M tokens | $0.723 / 1M tokens | 200k | StreamingTool callingJSON modeVision | image understanding, multimodal chat | 1000-3000ms | Catalog | Platform curated |
| Anthropic: Claude Opus 4.5anthropic/claude-opus-4.5 | Anthropic | $0.723 / 1M tokens | $3.62 / 1M tokens | 200k | StreamingTool callingJSON modeVision | image understanding, multimodal chat | 1000-3000ms | Catalog | Platform curated |
| Anthropic: Claude Opus 4.6anthropic/claude-opus-4.6 | Anthropic | $0.723 / 1M tokens | $3.62 / 1M tokens | 1M | StreamingTool callingJSON modeVision | image understanding, multimodal chat | 1000-3000ms | Catalog | Platform curated |
| Anthropic: Claude Opus 4.7anthropic/claude-opus-4.7 | Anthropic | $0.723 / 1M tokens | $3.62 / 1M tokens | 1M | StreamingTool callingJSON modeVision | image understanding, multimodal chat | 1000-3000ms | Catalog | Platform curated |
| Anthropic: Claude Opus 4.8anthropic/claude-opus-4.8 | Anthropic | $0.723 / 1M tokens | $3.62 / 1M tokens | 1M | StreamingTool callingJSON modeVision | image understanding, multimodal chat | 1000-3000ms | Catalog | Platform curated |
| Claude Opus 5anthropic/claude-opus-5 | Anthropic | $0.723 / 1M tokens | $3.62 / 1M tokens | 1M | StreamingTool callingJSON modeVision | image understanding, multimodal chat | 1000-3000ms | Catalog | Platform curated |
| Anthropic: Claude Sonnet 4.5anthropic/claude-sonnet-4.5 | Anthropic | $0.434 / 1M tokens | $2.17 / 1M tokens | 1M | StreamingTool callingJSON modeVision | image understanding, multimodal chat | 1000-3000ms | Catalog | Platform curated |
FAQ
Modelli di coding FAQ
Cosa rende un modello adatto agli agenti di codice?
Contesto lungo, tool calling affidabile, output strutturato e stabilita nel seguire istruzioni contano piu del solo prezzo per token.
Come dovrebbero controllare i costi gli agenti di coding?
Usa policy di budget, confronta il costo degli output lunghi e instrada i task semplici verso modelli piu economici prima di scalare i casi difficili.
Classifiche