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全球領先的大型語言模型供應商 Anthropic 在 2025 年 9 月 29 日推出了最新模型 Claude Sonnet 4.5。這款模型被定位為目前最強的 AI Agent 與編碼模型，不只是能寫程式，也能處理金融、資安、研究、內容生成等跨領域的任務。
對企業來說，它像是一個可以長時間工作的「數位同事」，比過去的 AI 更穩、更能應付複雜場景。
突破性亮點：長時間、多步驟推理
過去的 AI 模型，就像一個善於快速回答的小幫手，你丟一個問題，它立刻給你答案。但 Sonnet 4.5 的「混合式推理模型」，更像是一個既能快速處理小事，又能耐心做大專案的員工。 Sonnet 4.5 最亮眼的能力之一，就是其擁有 200K context window，這個名詞聽起來專業，但其實可以把它想像成 AI 的「工作記憶體」：
- 一般模型一次大概只能處理幾十頁的文件，
- Sonnet 4.5 則能一次吸收整本書，還能把附錄、表格和腳註一起讀完，再幫你整理出重點。
這代表什麼？假設一間公司有數十頁的財務報告，過去需要分析師花幾天逐頁整理，現在 Sonnet 4.5 可以一次「吞下去」，並產生關鍵摘要，甚至做橫向比對、分析，產出洞察。
不只考高分，Sonnet 4.5 已在真實場景發揮作用
在官方公布的比較圖中，可以看到 Claude Sonnet 4.5 在多個標準測試上的表現都有明顯提升。這些測試涵蓋了寫程式（SWE-bench、HumanEval）、數學推理（GSM8K、MATH），以及模擬真實工作場景的任務（OSWorld、AgentBench）。白話來說，這些測試就像是 AI 模型的「期末考」，用來檢驗它能否在不同領域保持穩定和精確。與前一代 Sonnet 4 相比，Sonnet 4.5 在 OSWorld 電腦操作測試中的得分從 42.2% 提升到 61.4%，意味其模擬人類處理真實電腦任務時的成功率大幅提升。
對企業應用而言，這些數據並不只是學術性的「分數」，而是代表它在程式開發、複雜金融分析、文件比對與多系統操作等實務場景中，能展現更高的可靠度與實用價值，例如：
- 客戶服務：整理常見問題，快速提供解答。
- 競爭分析：自動比對對手的公開資料。
- 文件管理：從大批資料中找出最重要的部分。
根據 Anthropic 的說法，Sonnet 4.5 已經在多個產業的實務應用上展現優秀的表現：
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軟體開發（GitHub Copilot）
開發團隊指出 Sonnet 4.5 在跨程式庫的理解與多步推理上有明顯提升。它不只處理單一檔案的程式碼，還能在不同程式庫間追蹤邏輯，協助完成大型重構或複雜維護工作。例如當工程師調整一個 API 介面時，它會同時檢查相關模組，降低隱藏錯誤的風險。
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金融產業
金融機構用它來分析龐大的風險資料與市場數據。過去這類工作需要分析師花上數天甚至數週，現在 Sonnet 4.5 能在幾小時內完成初步整理，並生成具備投資價值的建議。它讓決策團隊能更快聚焦重點，把專業判斷放在最關鍵的地方。
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法律與設計產業
在法律服務中 Sonnet 4.5 能比對大量合約條款並找出潛在風險點。在設計公司它能協助處理產品文件或提案編修，減少人員投入重複性工作，釋放更多時間專注於策略與創意。
總結來說 Sonnet 4.5 已經不只是實驗室裡的技術展示，而是能在真實場景中發揮作用的工具。
成本更低、安全更高
對企業來說，導入 AI 的兩大顧慮往往是「花多少錢」和「能不能安心使用」。Claude Sonnet 4.5 在這兩方面都更具吸引力：
- API Token 收費更合理：Sonnet 4.5 採用與前一代相同的 API token 定價模式，輸入每百萬 tokens 約 3 美元，輸出每百萬 tokens 約 15 美元。這表示性能提升並沒有帶來額外成本，企業能以同樣的支出，獲得更高的效能與更強的處理能力，從大批量的財務分析到跨語系文件處理，都能更經濟地完成。
- 安全與合規更透明：Anthropic 強調 Sonnet 4.5 不會將企業在 API 中輸入的資料自動用於模型訓練，除非用戶明確授權。同時，它也通過了多項安全與一致性測試，並在公開的 model card 中揭露結果。這對金融、法律、製造業等需要嚴格數據保護的產業而言，是一項重要保障。
換句話說，Sonnet 4.5 不僅在效能上進步，企業在導入時也能同時掌握「成本可控」與「安全可信」兩大核心條件，這才是推動大規模採用的關鍵。
從模型到落地：企業的AI SOP才是決勝關鍵
不過，光有模型並不代表企業就能立即受益。就像買了一台超跑，如果沒有道路、油料和駕駛員，它只會停在車庫。Sonnet 4.5 也是如此：它有強大的潛力，但要真正變成「數位同事」，仍需要被妥善整合到企業的 SOP 與日常系統中。
這正是 EgentHub 可以提供的價值。
- 將推理能力轉化為 SOP 流程：再強大的推理，如果無法與企業日常作業結合，依然是技術展示。EgentHub 讓 Sonnet 4.5 的能力直接落入採購、財務、研發、製造等任務環節，生成可執行的 AI Agent。
- 上下文與提示工程管理：200K context 是突破，但不代表上下文越長越好。EgentHub 透過 RAG 知識庫、上下文壓縮與提示工程優化，確保模型輸出穩定可靠。
- 流程整合與治理：Sonnet 4.5 提供高效能，EgentHub 補上治理與監控，讓企業清楚掌握 Token 使用量、輸出品質與合規性，避免「黑箱式 AI」。
- 跨場景應用落地：從金融報表、ERP 庫存核對，到多語系文件翻譯，EgentHub 把 Sonnet 4.5 的能力包裝成可持續的工作流。
結論
Claude Sonnet 4.5 為 AI Agent 帶來了強大的推理與效能突破，讓複雜任務處理成為可能。
對 企業 而言，它代表 AI 可以承擔更多過去需要人工投入的大量任務，像是財務數據比對、合約檢查或市場研究。這不只是「加快速度」，而是讓組織能用更低的成本、更高的精度完成決策準備，並把有限的人力集中在策略和創新上。
對 白領工作者 而言，Sonnet 4.5 的價值在於讓 AI 成為真正的協作者。過去 AI 常常只能回答簡單問題或提供參考，現在它能處理長篇文件、跨系統的複雜操作，甚至能把任務做到七八成完成度。這讓專業人員能省下繁瑣的資料蒐集和重複比對，把時間用在判斷、溝通與創造性工作上。
但要讓這些能力真正成為企業的生產力工具，仍需要企業、工作者來教導、訓練這些AI模型「讀懂企業的作業流程」，同理，Claude Sonnet 4.5 的確讓 AI Agent 能做的事情更多、更強大，但真正的挑戰不在於模型本身，而在於如何把它融入日常運作。AI 能力如果沒有被轉化為標準化流程，就容易停留在「火力展示」的層次。對企業來說，下一步不只是「會用 AI」，而是要逐步建立能讓 AI 穩定執行的 SOP，讓它能在真實場景中持續發揮價值。