Claude Platform

Crea agenti di frontiera su Claude Platform

Modelli di frontiera, harness, gestione del contesto e infrastruttura progettati per funzionare insieme.

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Modelli di Claude per ogni lavoro

Risparmia il 50% con l'elaborazione in batch.
Scopri di più
Elaborazione in batch

Fable 5.1

Intelligenza di nuova generazione per agenti a lunga esecuzione
Input
$10/MTok
Output
$50/MTok
Caching dei prompt
Lettura
$0,25/MTok
Scrittura
$12,50/MTok

Model use cases:

  • Multi-day autonomous projects
  • Expert-level work for frontier research
Esplora Fable

Opus 5

Ideale per la programmazione agentica complessa e le attività aziendali
Input
$5/MTok
Output
$25/MTok
Caching dei prompt
Lettura
$0,50/MTok
Scrittura
$6,25/MTok

Model use cases:

  • Long-horizon coding and large migrations
  • Multi-step agents across enterprise tools and data
Esplora Opus

Sonnet 5

Modello ad alte prestazioni per la programmazione e gli agenti
Input
$2/MTok
Output
$10/MTok
Caching dei prompt
Lettura
$0,20/MTok
Scrittura
$2,50/MTok

Model use cases:

  • Everyday coding and developer loops
  • Customer-facing agents and multi-tool workflows at scale
Esplora Sonnet

Haiku 4.5

Modello più veloce e più conveniente
Input
$1/MTok
Output
$5/MTok
Caching dei prompt
Lettura
$0,10/MTok
Scrittura
$1,25/MTok

Model use cases:

  • Real-time, latency-sensitive product experiences
  • Sub-agents inside larger multi-model systems
Esplora Haiku

Per i carichi di lavoro che devono essere eseguiti negli Stati Uniti, l'inferenza esclusivamente negli USA è disponibile a un prezzo pari a 1,1x per i token di input e output. Scopri di più.

Ottieni velocità fino a 2,5 volte superiori con la modalità veloce per Opus 5 al doppio del prezzo standard. Scopri di più.

I prezzi di caching dei prompt riflettono un TTL di 5 minuti. Scopri di più sul caching dei prompt esteso.

API progettate per Claude

Accedi ai modelli di frontiera di Claude tramite l'API Messages per sviluppare con pieno controllo e personalizzazione.

Esecuzione del codice

Esegui codice Python, crea visualizzazioni e analizza i dati nelle chiamate API.

Output strutturati

Assicurati che le risposte di Claude siano conformi al tuo schema JSON.

Utilizzo degli strumenti

Consenti a Claude di interagire con centinaia di strumenti e API esterni, in modo che possa svolgere una gamma più ampia di attività.

Utilizzo del computer

Lascia che Claude veda e utilizzi un browser o un desktop per automatizzare il lavoro nelle applicazioni che non dispongono di API.

Citazioni

Basa le risposte nei documenti di origine.

File

Carica e fai riferimento a documenti nelle varie conversazioni.

Finestra di contesto

Esegui casi d'uso più completi e ad alta intensità di dati con un massimo di 1 milione di token di contesto.

Compattazione del contesto

Riepiloga automaticamente il contesto più vecchio quando ci si avvicina ai limiti di token.

Modifica del contesto

Cancella automaticamente le chiamate degli strumenti e i risultati.

Ricerca e recupero dal web

Integra i dati attuali dal web in Claude.

Storia del cliente
5 milioni

di agenti IA eseguiti nei flussi di lavoro aziendali dei clienti ogni mese

10x

più veloce nella creazione di agenti di produzione

BETA

Potenzia i tuoi carichi di lavoro più ambiziosi con Claude Agenti gestiti

Crea e distribuisci agenti a lunga esecuzione su larga scala.

Scopri di più
Scopri le funzionalità
Play video

Sicurezza fin dalla progettazione

Le credenziali rimangono fuori dalla sandbox, la crittografia è integrata e lo stato persiste automaticamente.

Osservabile dall'inizio alla fine

Il tracciamento delle sessioni registra cosa ha fatto ogni agente e perché, con analisi integrate per migliorare le prestazioni degli agenti.

Progettato per Claude

La struttura sottostante è ottimizzata per Claude. Man mano che il modello migliora, i tuoi agenti migliorano di conseguenza.

Collegati ai tuoi sistemi e alle tue conoscenze

Estendi e personalizza ciò che Claude può fare.

Model Context Protocol (MCP)

Collega Claude ai tuoi strumenti e dati tramite lo standard aperto per le integrazioni dell'IA.

Esplora MCP

Skills

Insegna a Claude le tue competenze, le procedure e le migliori pratiche tramite le Skills predefinite o personalizzabili.

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Archivi di memoria

Gli agenti ricordano le varie sessioni, mantenendo i file di memoria nella tua infrastruttura.

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Claude Marketplace

Utilizza il tuo impegno di spesa Anthropic esistente per pagare le soluzioni basate su Claude dei nostri partner.

Esplora i partner

Progettato per carichi di lavoro aziendali

Controlli e misure di sicurezza per i tuoi dati.

Protezioni Enterprise Frontier

Offre ai clienti idonei la privacy della conservazione zero dei dati (ZDR) insieme a protezioni all'avanguardia per il rilevamento di usi impropri.

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Residenza

Sul tuo provider di cloud, scegli dove archiviare i tuoi dati e dove elaborare le richieste, con regioni in Asia-Pacifico, Canada, Europa e Stati Uniti.

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I tuoi dati rimangono tuoi

Per impostazione predefinita, Anthropic non utilizza i dati dei clienti provenienti dalle distribuzioni commerciali per l'addestramento di Claude.

Visita il trust center
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Disponibile su tutti i principali provider di cloud

Sviluppa direttamente sulla Claude Platform, con sicurezza aziendale e supporto integrati. In alternativa, utilizza Claude nel cloud che già utilizzi, inclusi Amazon Web Services, Google Cloud o Microsoft Foundry.

Controllo dei costi e delle prestazioni

Consulta la documentazione

Elaborazione in batch

Elabora grandi volumi di richieste in modo asincrono e risparmia il 50% sui costi.

Caching dei prompt

Fornisci a Claude conoscenze di base ed esempi per ridurre i costi fino al 90%.

Impegno

Scegli quanto Claude si impegna in un'attività.

Strategia Advisor (beta)

Modelli più veloci e convenienti chiamano modelli più intelligenti per valutare i piani o migliorare le prestazioni.

Elaborazione in batch

Per Quora, l'elaborazione batch consente di risparmiare sui costi, riducendo al contempo la complessità legata all'esecuzione di un gran numero di query che non richiedono un'elaborazione in tempo reale.

Scopri di più

Osserva e gestisci i tuoi agenti con la Claude Console

Il tuo centro di comando, con analisi e controlli integrati.

Sei un assistente IA specializzato nella classificazione dei ticket di assistenza clienti. Il tuo compito è analizzare il contenuto di un determinato ticket e assegnarlo alla categoria corretta scegliendola da un elenco predefinito. Dovrai inoltre fornire una motivazione per la classificazione che hai scelto.

Innanzitutto, esaminiamo le categorie disponibili:

<category_list>
{{CATEGORY_LIST}}
</category_list>

Ecco di seguito il contenuto del ticket di supporto che dovrai classificare:

<ticket_content>
{{TICKET_CONTENT}}
</ticket_content>

Segui questi passaggi per completare l'attività:
– Leggi attentamente e analizza il contenuto del ticket.
– Considera come il contenuto si relaziona a ciascuna delle categorie disponibili.
– Scegli la categoria corretta per il ticket.
– Fornisci una spiegazione dettagliata del tuo ragionamento.

Utilizza la seguente struttura per rispondere:
<classification_analysis>

In questa sezione, analizza il tuo processo di pensiero:
– Cita le parti più pertinenti del contenuto del ticket.
– Elenca ciascuna categoria e prendi nota di come si relaziona al contenuto del ticket.
– Per ciascuna categoria, fornisci argomenti a favore e contro la classificazione del ticket in quella categoria specifica.
– Classifica le tre categorie più probabili.
</classification_analysis>

<classification>
<category>Inserisci la categoria selezionata</category>
<reasoning>Un breve riassunto del tuo ragionamento che ha portato alla scelta di questa categoria</reasoning>
</classification>

Ricorda di fornire un'analisi accurata e una spiegazione chiara. Il tuo obiettivo è fornire una classificazione accurata con un ragionamento ben argomentato.

Sviluppa

Crea prototipi di prompt e carica Skills e file, configura i tuoi agenti.

Distribuisci

Esegui agenti su ambienti ospitati con vault e memoria.

Monitora

Monitora utilizzo, costi, caching e limiti di richieste per modello e per chiave API.

Gestisci

Controlla chiavi API, membri, limiti dei token e sicurezza per spazio di lavoro.

Scopri perché le aziende sviluppano sulla Claude Platform

“Claude Fable 5.1 è un modello di riferimento per le nostre valutazioni sull'analisi degli incidenti, che utilizzano incidenti di produzione reali per misurare l'efficacia del nostro agente, Bits Investigation, nel produrre analisi delle cause profonde. Confrontiamo i risultati del nostro agente con le cause individuate dai nostri ingegneri. In queste valutazioni ha dimostrato una capacità di ragionamento superiore a Opus 5 e ha diagnosticato con successo gli incidenti di produzione più complessi che abbiamo testato.”

Daniel Shan, staff engineer

“Il giorno del lancio sposteremo su Claude Fable 5.1 il traffico di Opus 5 in Devin. Nei nostri test ha eguagliato o leggermente superato Fable 5 con un costo per attività inferiore e, grazie alla nuova tariffazione delle letture dalla cache, un modello di classe Fable diventa finalmente sostenibile per i carichi di lavoro che avevamo mantenuto su Opus, a partire dalla revisione del codice.”

Walden Yan, cofondatore e CPO

“Abbiamo chiesto a Claude Fable 5.1 di esaminare un progetto di ricerca clinica per Rakuten Medical che altri tre modelli di frontiera avevano approvato. Ha individuato una lacuna che nessuno di loro aveva rilevato e ha insistito per approfondirla. Ha poi proposto un'ipotesi completamente nuova, trasformando in un pomeriggio un set di dati che avevamo accantonato in una nuova direzione di ricerca. È la prima volta che un modello di frontiera come Claude ci consente di esplorare nuove ricerche in questo modo.”

Felix Giovanni Virgo, principal AI engineer

“L'aspetto che spicca in Claude Fable 5.1 è la scrittura: più comprensibile, più significativa, e rispetta meglio le nostre linee guida redazionali. Nei test in cieco contro Fable 5 ho preferito i suoi testi e i suoi risultati. E in Canva Code ha realizzato un gioco ritmico con musica reale e un gameplay a tempo, calibrato sul livello che aveva generato: qualcosa che nessun altro modello testato è riuscito a produrre.”

Danny Wu, responsabile dell'IA

“Sulla nostra suite di ricerca, Claude Fable 5.1 ha stabilito nuovi punteggi record. In un'attività ha elaborato una soluzione originale lungo una direttrice completamente diversa da quelle osservate in altri modelli o, in passato, in ricercatori umani, portando i risultati ben oltre il precedente plateau. È più efficace nella risoluzione creativa dei problemi e nel cogliere l'intuizione necessaria per affrontare una questione complessa.”

Marquis Wong, principal AI engineer

"La decisione di scegliere Claude è stata interamente guidata dai dati. Abbiamo testato più fornitori di modelli affiancandoli, e Claude ha costantemente offerto i migliori risultati in termini di tassi di risoluzione dei casi e punteggi di soddisfazione dei clienti."

Leggi la storia
Timothy Addison, responsabile operativo divisione engineering

"La partnership con Anthropic è stata eccezionale: la guida e il supporto offerti hanno aiutato i nostri team di ingegneri a sfruttare al massimo i modelli".

Leggi la storia
Joel Hron, CTO

“Claude Opus 5 ha conquistato la vetta della classifica AutomationBench di Zapier senza consumare più token dei modelli Claude precedenti. Ha preso un foglio di lavoro grezzo sullo stato di salute degli account e ha eseguito dall’inizio alla fine un’intera sequenza di prevenzione del churn: segnalando gli account a rischio, avvisando il responsabile giusto e preparando una sintesi per il team operativo di retention. I modelli precedenti non superavano la prova; Opus 5 ha raggiunto il 100%.”

Wade Foster, CEO

“Claude Opus 5 rappresenta un netto passo avanti nelle prestazioni sul lavoro degli agenti in ambito legale rispetto ai precedenti modelli Opus, e abbiamo osservato i miglioramenti maggiori in aree di specializzazione come la corporate governance e l’arbitrato. Ci ha colpito anche la capacità di Opus 5 di mantenere la qualità a livelli di ragionamento inferiori, raggiungendo prestazioni simili e generando in media il 26% di token in meno rispetto a Opus 4.8 al massimo livello di ragionamento.”

Niko Grupen, responsabile della ricerca applicata
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