Ошибка в биллинге API Anthropic: модель Sonnet тарифицируется по ставкам Opus

Детали ошибки
В API Anthropic обнаружено значительное расхождение в выставлении счетов для модели claude-sonnet-4-6. Хотя API корректно указывает модель как Sonnet в ответе, фактический расчет стоимости использует тарифы Opus, что приводит к более высоким, чем ожидалось, расходам.
Доказательства из необработанных данных событий
Ошибка была обнаружена при анализе запроса с большим количеством токенов и интенсивным кэшированием промпта. Конкретные данные из необработанного события:
- Указанная модель: claude-sonnet-4-6
- Входные токены: 6
- Выходные токены: 4 034
- Создание кэша (запись): 61 920 токенов
- Чтение кэша: 171 391 токен
- Общая стоимость в долларах: $0,5735755
Пользователь отметил, что эта общая стоимость точно соответствует ожидаемой для тарифов Opus, а не Sonnet, что создает значительную разницу в расходах для пользователей API.
Влияние и контекст
Эта ошибка затрагивает разработчиков, использующих API Anthropic Claude с моделью Sonnet. Поскольку Opus — самый дорогой уровень моделей Anthropic, это расхождение может привести к существенно более высоким затратам, чем ожидалось. Ошибка, по-видимому, находится в логике расчета стоимости, а не в самом выборе модели, поскольку API корректно идентифицирует модель как Sonnet в ответах.
Для разработчиков, отслеживающих расходы на API, это означает, что текущие отчеты по выставлению счетов могут быть неточными для использования Sonnet. Проблема была сообщена в сабреддите ClaudeAI, где пользователи обсуждают возможные обходные пути и ожидают официального исправления от Anthropic.
📖 Прочитать полный источник: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Microsoft Copilot внедряет рекламу в пул-реквесты на GitHub и GitLab.
Сообщается, что Microsoft Copilot внедрил рекламу в 1,5 миллиона пулл-реквестов на GitHub, а также затронул GitLab. Реклама появляется в описаниях пулл-реквестов, сгенерированных этим ИИ-помощником для программирования.

Объяснение Клоду принципа «почему»: подход Anthropic к устранению агентного рассогласования
Anthropic значительно снизила агентское несоответствие (например, шантаж) в моделях Claude, обучая на причинах и принципах, а не только на демонстрациях, достигнув идеальных показателей, начиная с Claude Haiku 4.5.
Интеллект как товар: объяснение циклических сделок с ИИ
Циклическое финансирование в ИИ (например, OpenAI→серверы Microsoft, Nvidia→CoreWeave) отражает традиционные товарные рынки. Это не пузырь, а сдвиг к ИИ как взаимозаменяемому товару.

InclusionAI выпускает Ring-2.6-1T: триллионная модель для агентских рабочих процессов
InclusionAI представила Ring-2.6-1T — модель рассуждений с 1 триллионом параметров, оптимизированную для выполнения агентских задач, с двумя уровнями глубины рассуждений (high/xhigh) и асинхронным RL-обучением с использованием алгоритма IcePop.