AI & computing › Generatieve AI & synthetische media

Anthropic's nieuwe Sonnet 5.5 evenaart topmodel Opus voor veel minder geld

· Bijgewerkt 29 september 2026, 01:01 · 2 min leestijd

Generatieve AI & synthetische media
Beeld: The Decoder

Anthropic heeft Claude Sonnet 5.5 gelanceerd, een AI-model dat volgens het bedrijf bijna even goed scoort als het duurdere topmodel Opus 5.5. Het nieuwe model is ruim 30 procent sneller en tot 30 procent goedkoper per taak, vooral dankzij efficiënter gebruik van rekenkracht.

Sonnet 5.5 is het tweede model in de nieuwe Claude 5.5-lijn van AI-bedrijf Anthropic. Waar het duurdere Opus-model is gemaakt voor complexe taken die veel nuance vereisen, richt Sonnet zich op alledaags werk: bugs opsporen in code, documenten schrijven, presentaties maken en spreadsheets opstellen. Anthropic kondigde ook een derde, nog goedkoper model aan, Claude Haiku 5.5, dat de komende weken verschijnt.

Het grootste verschil met de vorige versie zit in programmeertaken. Op de zogeheten benchmark Terminal-Bench 4.0, die meet hoe goed een AI zelfstandig in een computeromgeving kan werken, steeg de score van 10,3 naar 70,6 procent. Op CursorBench, dat echte programmeersessies nabouwt, ging de score van 34,1 naar 55,5 procent. Daarmee blijft Sonnet 5.5 maar nipt achter bij topmodel Opus 5.5, dat 57,8 procent haalt.

Minder tokens, lagere rekening

De prijs per token - de kleine tekstbrokjes waarin AI-modellen taal verwerken - blijft voor Sonnet 5.5 gelijk aan die van zijn voorganger: 2 dollar per miljoen invoertokens en 10 dollar per miljoen uitvoertokens. De besparing van tot 30 procent komt doordat het model simpelweg minder tokens nodig heeft om een taak af te ronden. Het bundelt bijvoorbeeld vaker meerdere acties in één stap, waardoor er minder rekenwerk nodig is.

Opvallend is dat het model niet altijd beter presteert als het meer tijd en rekenkracht krijgt. Bij de hoogste inspanningsstand, genaamd 'Max', schakelt Sonnet 5.5 vaker een interne controlefunctie in die het werk verdeelt over meerdere hulp-programma's. Dat leidt soms tot vertragingen of werk dat buiten de opdracht valt, waardoor het model op sommige tests juist lager scoort dan op de iets lagere stand 'Xhigh'.

Bijna op niveau van het topmodel

Ook op kantoortaken zoals rapporten schrijven en data analyseren, gemeten met de test GDPval-AA, scoort Sonnet 5.5 met 1.844 punten nauwelijks lager dan Opus 5.5 (1.846 punten). Dat is een sprong van ruim 400 punten ten opzichte van de vorige Sonnet-versie. Ter vergelijking: concurrent OpenAI haalt met zijn model GPT-6 Sol 1.487 punten op dezelfde test. Ook bij het herkennen van grafieken en diagrammen verviervoudigde de score bijna, van 15,6 naar 61,6 procent.

Omdat Sonnet 5.5 aanzienlijk beter is geworden in cybersecurity-taken, voert Anthropic voor het eerst extra controles in voor een Sonnet-model. Verzoeken die op een aanval kunnen wijzen, worden automatisch doorgestuurd naar het oudere en minder capabele Sonnet 5. Daarnaast test het bedrijf nieuwe filters tegen zogeheten distillatie-aanvallen, waarbij buitenstaanders in het geheim een eigen, goedkoper AI-model trainen op de antwoorden van Sonnet. Anthropic vermoedt dat Chinese AI-bedrijven deze truc eerder hebben toegepast bij concurrerende Amerikaanse modellen.

Sonnet 5.5 is direct beschikbaar via de grote cloudplatforms van Amazon, Google en Microsoft. Bedrijven die het model inzetten voor agentic AI - AI die zelfstandig meerdere stappen uitvoert zonder voortdurend menselijke sturing - profiteren volgens Anthropic het meest van de snelheids- en kostenwinst, omdat dit type toepassingen doorgaans veel tokens verbruikt.

Achtergrond & begrippen

Wat betekent dit voor de toekomst? Doordat AI-modellen als Sonnet 5.5 goedkoper en sneller worden zonder in te leveren op kwaliteit, verschuift de concurrentie in de AI-markt steeds meer naar prijs in plaats van pure prestaties. Dat kan agentic AI - waarbij software zelfstandig complexe taken uitvoert - betaalbaar genoeg maken voor grootschalige toepassing in bedrijven. Tegelijk groeit de noodzaak voor veiligheidsmaatregelen, nu modellen krachtiger worden op gevoelige terreinen als cybersecurity.

Benchmark
Een gestandaardiseerde test waarmee de prestaties van AI-modellen onderling vergelijkbaar worden gemaakt.
Token
Een klein stukje tekst, vaak een woorddeel, waarin AI-taalmodellen taal verwerken en waarop de rekenkosten worden gebaseerd.
Agentic AI
AI die zelfstandig meerdere stappen achter elkaar uitvoert om een taak te voltooien, zonder dat een mens elke stap goedkeurt.
Distillatie-aanval
Een methode waarbij iemand een eigen, goedkoper AI-model bouwt door het te laten leren van de antwoorden van een bestaand, duurder model.
Inspanningsniveau (effort-niveau)
Een instelling waarmee gebruikers bepalen hoeveel rekentijd en kosten een AI-model mag besteden aan een taak, in ruil voor een mogelijk beter antwoord.
Zero data retention
Een optie waarbij een AI-aanbieder de gegevens van een gebruiker na verwerking niet bewaart.
Sub-agent
Een hulp-AI die door een hoofdmodel wordt ingezet om een deeltaak, zoals een codecontrole, apart uit te voeren.

Bronnen

Dit artikel is met behulp van AI geschreven op basis van bovenstaande bronnen en is geen letterlijke vertaling. Zo werkt onze redactie.

Meer over Generatieve AI & synthetische media