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Claude Sonnet 4.5 正式發佈!核心能力、方案價格、模型比較一次看

2025-09-30 經理人用戶成長中心 支琬清
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編按:Claude 2025 年 9 月 30 日發布最新模型 Sonnet 4.5,號稱世界上最佳編碼模型。Claude 是什麼?可以怎麼使用?

Claude 是由美國新創公司 Anthropic 所推出的 AI 語言模型。Anthropic 的核心理念圍繞 3 大原則:有幫助(Helpful)、誠實(Honest)、無害(Harmless),並將「AI 安全性」視為發展的最高優先順序。根據官方文件,Claude 被設計為「最值得信賴與可靠的 AI」,具備極低的幻覺率與強大的安全防護能力,並符合企業級的安全標準。

《經理人》將解析 Claude 的核心能力、免費與付費版本的功能差異,並透過多種使用情境,幫助讀者了解如何快速上手 Claude。

Claude 要付費嗎?一次看懂 Claude Free、Pro 與 Max 三大方案

對使用者而言,Claude 最突出的長項是它的「上下文視窗(Context Window)」,可視為 AI 的工作記憶,也就是一次能處理的文字上限。Claude 的標準版本支援 20 萬 tokens 的上下文,約等於數百頁文稿。這意味著 Claude 能一次處理厚重的法律文件或大型程式碼庫,並在長對話中保持高度連貫性。

Anthropic 針對個人用戶規畫了 3 種不同等級的方案:Free、Pro 與 Max,以滿足從日常使用到高強度專業工作的多元需求。所有方案的用戶,都可以在網頁、iOS、Android 以及桌面端上使用 Claude,執行撰寫、編輯、內容創作,甚至是生成程式碼與視覺化資料等任務。

至於付費方案,Pro 方案的月費為 20 美元,除了包含免費版的所有功能外,更提供顯著升級。Pro 用戶不僅能獲得更多的使用量,還能在系統流量高峰時段享有優先處理權。此外,Pro 方案還解鎖了更多進階功能,例如能夠使用包括頂級模型 Claude Opus 4.1 在內的更多模型、直接在終端機(terminal)中使用 Claude Code,以及搶先體驗最新的進階功能 。

而 Max 方案則是在 Pro 的基礎上,為有最高需求的用戶提供極致效能。Max 用戶可以選擇比 Pro 多 5 倍或 20 倍的單次會話(per session)使用量,並享有更高的輸出限制,適合處理極度複雜或長篇的任務 。Max 方案還能連接 Google Workspace,包含電子郵件、日曆與文件,並透過「延伸思考(Extended thinking)」能力來處理更複雜的工作 。

方案 Free 方案 Pro 方案 Max 方案
費用 免費 20 美元 / 月 每人 100 美元 / 月起跳(依團隊規模或功能不同)
跨平台使用 ✓(網頁、iOS、Android、桌面)
基本內容生成(寫作、編碼、視覺化等)
使用量 標準用量 更多用量 單次會話上限是 Pro 的 5~20 倍,可自選設定
尖峰時段優先權 ✓(高等級優先)
進階模型使用權 ✘(僅提供基礎 Sonnet 模型) ✓(包含 Claude Sonnet 4.5) ✓(包含最新 Claude Sonnet 4.5、Opus 4.1、Haiku 全系列)
新功能搶先體驗 ✓(含「Imagine with Claude」、Claude for Chrome 等搶先測試功能)
Claude Code 終端機 ✓(基本使用) ✓(完整功能 + VS Code 插件 + Checkpoint 檢查點 + 子代理 SDK)
連接 Google Workspace ✓(如連結 Google Drive、Gmail、Sheets、Docs 等)
延伸思考與上下文記憶 ✓(支援長時任務記憶、最大可用上下文達 200K~1M tokens)
外掛與瀏覽器整合 ✓(支援 Claude for Chrome,直接在瀏覽器中操作、建檔、寫程式等)

Claude 最新模型 Sonnet 4.5 發布!全系列模型比較與應用場景解析

Anthropic 於 2025 年 9 月 30 日正式發布頂級模型 Claude Opus 4.1,此模型是對 Sonnet 4 的一次重大升級。根據官方資料,Sonnet 4.5 被譽為是「全球最佳程式編碼模型」和「最強大的複雜代理建構模型」,並對程式編寫與電腦應用能力上顯著提升。

使用者應該如何選擇模型?以下為目前 Claude 提供模型的適用任務一覽:

模型 Claude Opus 4.1 Claude Sonnet 4.5(更新版)
專業程式開發與除錯 ★★★★☆ (優秀)
SWE-bench 表現穩定、能力均衡。
★★★★★ (世界最佳)
SWE-bench Verified 表現全球第一,達 82% 高分,適合長時間、複雜程式任務。
深度研究與報告撰寫 ★★★★☆ (頂尖)
GPQA 數據優異,適合分析與推理。
★★★★☆ (顯著進步)
在金融、法律、醫學與 STEM 領域展現更強邏輯與專業知識。
數理分析與金融建模 ★★★★☆ (優秀)
AIME 表現亮眼。
★★★★☆ (優秀)
於 AIME、Finance Agent 等測試中展現穩定高分。

如果追求的是行業頂尖的性能,需要處理最前沿、最複雜的任務,例如大型軟體專案的開發、高難度的學術研究或金融建模,那麼旗艦級的 Claude Sonnet 4.5 是您的不二之選。

如果是日常工作需要一個強大而可靠的 AI 夥伴來處理專業級的任務,如多數的程式編寫、商業報告撰寫與資料分析,那麼專業級的 Claude Sonnet 4 則是兼具高效能與經濟效益的絕佳選項。

延伸閱讀:GPT-5 來了!ChatGPT 各系列模型差在哪?GPT、o、mini 差異一次看

不只是聊天!革命性功能「Artifacts」讓你一邊對話、一邊打造互動工具

Artifacts 是 Claude 在 2024 年全新推出的互動式功能。根據官方文件,當 Claude 的產出符合以下特徵時,便會自動觸發 Artifacts 的生成:內容獨立且完整,通常超過 15 行;使用者很可能需要編輯或重複使用;內容本身無需額外對話即可獨立存在;且具有後續參考價值。常見的產出類型包括:程式碼片段、單頁 HTML 網站、SVG 向量圖檔,甚至是可互動的 React UI 組件。

當一個 Artifacts 視窗生成後,你可以直接透過對話指令對其進行修改,例如要求 Claude「把這個 logo 換成藍色」或「為表格增加一個排序功能」。所有變更都會即時反應在視窗中,且系統會保存每一次的修改歷史,讓使用者可以隨時透過版本選擇器在不同版本間切換。完成後的作品,使用者可以輕鬆地將內容複製到剪貼簿,或直接下載為獨立檔案,如 HTML 或 SVG 檔,以便在其他地方使用 。

Claude 怎麼用?官方使用情境整理一次看

除了技術升級,Anthropic 也特別提供了一系列範例提示(prompt templates),幫助使用者快速上手,獲得更準確、更符合需求的回覆。這些提示強調「清楚、具體、情境化」的撰寫方式,避免模糊或過於籠統的問題。換言之,好的 prompt 是提升 AI 生產力的關鍵。

以下使用情境根據 Anthropic 官方網頁內容整理而成。

備忘錄大師(Memo Masrto)

適用對象:需要撰寫公告或內部溝通文件的上班族。

功能:只要提供重點,Claude 就能自動生成一份完整、條理分明的公司備忘錄。

範例應用:人資部門宣布新的員工健康計畫,輸入重點(目標、組成、獎勵方式、日期),Claude 便能快速生成專業正式的備忘錄,節省大量文字編修時間。

面試問題設計師(Interview Question Crafter)

適用對象:主管、人資或需要招募人才的團隊。

功能:根據職缺條件,自動產生一系列深度面試題目,避免落入是非題或過於表面的問題。

範例應用:招募行銷經理時,Claude 能生成「請舉例分享一個你設計的多渠道行銷專案」這類開放式問題,幫助面試官挖掘候選人的真實能力。

多語言超能力(Polyglot Superpowers)

適用對象:經常需要處理國際郵件或跨語言文件的職場人士。

功能:自動辨識輸入語言並翻譯成指定目標語言,同時保留語氣與文法正確性。

範例應用:收到德國同事寄來的訊息,可以快速翻譯成英文或中文,保持專業溝通效率。

職涯教練(Career Coach)

適用對象:正在思考轉職、升遷或職涯規劃的上班族。

功能:模擬一位 AI 職涯教練,透過對話提供職場發展建議,並引導使用者釐清方向。

範例應用:若想轉職 AI 領域,卻沒有相關背景,Claude 可以一步步建議學習資源與實際切入方法。

資料萃取助手(Email Extractor)

適用對象:需要從文件或通訊錄快速整理資訊的人員。

功能:從文字中精準擷取電子郵件位址,並輸出為乾淨的清單。

範例應用:整理內部電話簿,Claude 會直接輸出所有 email,不必再人工逐條複製貼上。

延伸閱讀:想讓 AI 創作更貼合需求?寫 prompt 時必留意這個「微小但強大的變數」

Claude Q & A 常見問題

Q1: Claude 與其他 AI 模型最大的差異是什麼?

A: Claude 的獨特之處在於安全性與長上下文能力。它遵循 HHH 原則,標準上下文支援 200K tokens,可以處理一次性處理大量文件內容。

Q2: Claude 一個月多少錢?

A: Pro 方案的月費為 20 美元,Max 方案每人每月 100 美元起。

Q3: Claude Artifacts 是什麼?

A: Artifacts 是 Claude 生成的獨立作品,支援格式包含 Markdown、程式碼、SVG、React 元件,可即時修改、版本管理與匯出,並能作為互動工具共享給團隊使用。

資料來源:claude1claude2claude3claude4claude5claude6claude7claude8claude9;本文初稿由 AI 協助整理,編輯:支琬清

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不必比快,但要比AI更懂「價值」:臺大 EiMBA 給管理者的三堂領導力修練

2025-12-09 台大EiMBA
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當生成式 AI 以驚人的速度席捲各行各業,管理者面臨的挑戰,不再只是技術導入,而是組織內部真實的人心震盪:員工擔心被取代、團隊在轉型中無所適從、流程因缺乏共識而屢屢卡關。臺大EiMBA執行長李家岩指出,這些問題的核心在於企業的跨域管理思維尚未跟上時代的技術變化。

「過去商管教育的任務,是培養能掌握資訊、做精準判斷的決策者;但在 AI 時代已經不夠了。」他提出一個破框的觀點,未來領導者必須轉型為智慧協奏(SymphonicIntelligence) 的設計者。這與EiMBA強調的 E(Entrepreneurship,創業精神)與 i(Innovation,創新)不謀而合,而在AI潮流下,「i」更進一步指向Intelligence(智慧)。在這裡學員不只是學管理,而是在實驗如何設計一個讓「人腦」與「電腦」互補共生的系統。EiMBA也從實戰課程與學員經驗中,提煉出 AI 時代管理者必備的三大核心能力:擴增智慧、系統設計力與科技人文反思。

臺大EiMBA執行長李家岩
臺大EiMBA執行長李家岩
經理人

能力一:擴增智慧讓 AI 成為決策的鏡子

許多管理者誤以為導入 AI 就是為了自動化、為了取代人力以節省成本。但在李家岩眼中,重點應該是「擴增」而非「取代」。他強調,AI 應該是延伸人類洞察力的一面鏡子,幫助管理者看見過去看不見的盲點,這就是「擴增智慧」。

這並非抽象的理論,而是許多創業者正在面臨的真實挑戰。EiMBA 一年級學員、赤赤子設計師林宏諭就是一個典型的例子。設計背景出身的他,過去經營品牌多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,覺得這個會賣就做了,因為自己做比較快。」但在公司規模擴大後,這種依賴個人直覺的決策方式反而成為瓶頸。

但在臺大EiMBA的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,林宏諭被迫面對冰冷的數據與流程,這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」概念實戰。林宏諭回憶,為了將腦中模糊的「感覺」轉化為 AI讀得懂的SOP,他經歷了一段「像被架著刀子往前走」的陣痛期。「AI 就像一面鏡子,它毫不修飾地反映出流程中的邏輯漏洞。你無法含糊帶過,必須把每一個步驟定義清楚。」

然而,這些痛苦也正是轉型的起點。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。AI協助他拆解了供應鏈的每一個環節,建立起可複製的制度。他深刻體悟到,真正的管理不是「自己做」,而是學會把事情交出去。對管理者而言,這就是擴增智慧的真諦,利用 AI 的理性補足人類的感性,建立更穩健的決策邏輯。

能力二:跨域系統設計定義AI的「自主邊界」

第二項關鍵能力,是「跨域系統設計」與「人機協作管理」。李家岩指出,未來的領導者不需要是最會寫程式的人,但必須是最懂得定義「自主邊界(Autonomous Boundary)」的人。這意味著管理者要能精準判斷:哪些流程該放手讓AI執行?哪些關鍵時刻必須保留人類的價值判斷?這項能力在導入AI的過程中特別重要,因為最大的阻力往往不是技術,而是人心。

寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
經理人

臺大EiMBA二年級的寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕,分享了她推動 AI 的經驗。她所帶領的團隊橫跨企劃、行銷、數據等不同職能,在一個超過兩百人的組織中,很多一線員工對 AI 既陌生又害怕,甚至第一次使用工具時手足無措。她認為這時候不是要求大家「一定要用 AI」,而是必須重新設計工作流程,讓 AI 真正融入日常。

她把 AI 定位為替團隊處理繁瑣雜事的助理,同時推動內部資料的結構化與標準化,為未來的 AI 查詢介面打下基礎,讓員工能透過 AI 更快找到資訊或生成初步分析。

不再只是把數字貼進報告,而是要求同事利用 AI 找出趨勢、比較同期差異、提出洞察。當員工開始感受到 AI 能讓自己更準時下班,而不是更加焦慮時,協作才真正展開。她強調,即使 AI 能處理掉大部分繁瑣的工作,真正體現人類價值的,仍然是那些需要判斷、同理與溝通的關鍵時刻。領導者的職責,就是設計出一個讓人與 AI 各司其職、互不踩線的協作系統。

赤赤子設計師林宏諭
赤赤子設計師林宏諭
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能力三:科技人文反思問出「為什麼」的能力

在AI能瞬間生成無限選項的世界裡,稀缺的不是答案,而是「問題」。李家岩強調第三項能力:價值遠見領導(Value-based Leadership)。「AI 可以告訴你如何(How)優化流程,但它無法告訴你為什麼(Why)這件事對人類社會有價值。」為培養這種能力,臺大EiMBA將課程進行大幅度革新。例如在「創業專題」課程中引入Vibe Coding技術,讓沒有程式背景的學生也能透過自然語言,快速生成商業模式的原型。但技術只是手段,重點是背後的思維。

李家岩舉例,由臺大EiMBA學生與GMBA學生組成的「RiiVERSE」團隊,成員涵蓋時尚、行銷與永續等不同領域。他們在創業專題中利用專利技術將回收舊衣製成塑膠粒子,再製成電腦鍵盤、家具等商品,成功打造出循環經濟生態圈。更重要的是,這項創新在製程中降低了平均 83%的碳足跡 。不僅是商業模式的勝利,更是對全球 ESG 議題的精準回應。他們之所以能從全球知名的霍特獎(Hult Prize,被譽為學生界的諾貝爾獎)脫穎而出,正因領導者在設計商業模式之初,就不只問「技術可不可行」,更堅持反思「這件事能為社會創造多少具體價值」。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(中)/赤赤子設計師林宏諭(右)
經理人

這種反思能力,正是臺大EiMBA強調「行動學習」的核心。在這裡,來自不同領域的同學形成了一個微型的「創業生態系」。過去,跨領域溝通往往成本高昂,猶如鴨子聽雷;但在這裏,AI素養成為了大家的「共創語言」。

從「做中學」到「人機共創」,打造未來的領導格局

「我們不提供標準答案,因為AI時代沒有標準答案。」李家岩總結道。臺大 EiMBA 就像一個容許試錯的「實驗沙盒」,讓學員在這裡用真實的數據、真實的專案,去碰撞AI的可能性。從 創立至今,臺大EiMBA始終堅持「創業創新」的初衷;而在 2025 年,這個初衷被賦予了更深刻的時代任務:培養出不只能駕馭 AI 工具,更能定義 AI 價值、設計人機協作體系的新一代領導者。對於正處於轉型焦慮中的經理人而言,這或許正是最需要的一場思維升級。

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