Claude 4 Opus i Sonnet – nowe oblicze AI w kodowaniu i rozumowaniu

AI zmienia oblicze świata technologii – o Claude 4 słów kilka

Kiedy siadam do pisania o technologii, która zaledwie kilka dni temu została odsłonięta przez firmę Anthropic, czuję lekki dreszcz ekscytacji. Takie chwile — przyznam szczerze — rzadko się zdarzają nawet osobom mocno zanurzonym w świat AI. Na przekór powiedzeniu „nie ma róży bez kolców”, tym razem wśród technologicznych nowości pojawiła się prawdziwa perełka: Claude 4 Opus i Sonnet; dwa modele, które wyznaczają nowe standardy w rozumowaniu, kodowaniu oraz automatyzacji.

Z mojego doświadczenia w Marketing-Ekspercki wiem, jak dużo zależy dziś od narzędzi wspierających zautomatyzowane procesy. Przez ostatnie miesiące testowałem i wdrażałem różne rozwiązania bazujące na AI, korzystając zarówno z make.com, jak i n8n. Jednak prezentacja nowych wersji od Anthropic to dla mnie autentyczny przełom. Pozwól mi przeprowadzić cię przez świat Claude 4 Opus i Sonnet, tak byś sam mógł wyciągnąć z tego maksimum dla siebie i swojej firmy.

Premiera pod znakiem podwójnej siły: Opus i Sonnet

Kilka dni temu miałem przyjemność oglądać transmisję z konferencji „Code with Claude”. Atmosfera była nieco podobna do tej, gdy Apple prezentuje nowego iPhone’a — oczekiwania ogromne, sala pełna specjalistów, a kawa i ciasteczka znikały w tempie ekspresowym. Wreszcie weszli przedstawiciele Anthropic i… ruszyło!

Anthropic pokazał światu dwa modele:

• Claude 4 Opus – flagowy, najmocniejszy model, dostępny płatnie.
• Claude 4 Sonnet – model „średniej klasy”, również w wersji bezpłatnej dla wybranych użytkowników.

Dlaczego wspominam o dostępie? Bo Sonnet 4 to pierwsza tak rozbudowana wersja AI, którą można po prostu przetestować, nie wydając nawet złotówki. Pomijając oszczędności, daje to cenną możliwość samodzielnej oceny, bez konieczności kupowania przysłowiowego kota w worku.

Różne potrzeby, dwa modele – praktyczna strona AI

W codziennej pracy zauważam, że klienci mają bardzo różne potrzeby, jeśli chodzi o wsparcie AI:

• Praca nad skomplikowanymi projektami wymagającymi wielogodzinnych analiz – wtedy sprawdza się model Opus.
• Szybkie, codzienne zadania, z którymi można uporać się w kilka minut – tu Sonnet to strzał w dziesiątkę.

Nie będę udawał — to ogromna wygoda. Dawniej szukałem złotego środka, a i tak kończyłem z kilkoma oddzielnymi narzędziami, żonglując między nimi. Teraz liczę, że wreszcie uda mi się ujarzmić ten chaos.

Claude 4 Opus – kreatywność i precyzja na miarę XXI wieku

Zabierając się za testy Claude 4 Opus, spodziewałem się solidnego silnika AI. Otrzymałem jednak coś więcej – model zdolny do pracy nad zadaniami, które jeszcze niedawno były poza zasięgiem maszyn.

Najważniejsze cechy Opus:

• Przewaga nad GPT-4.1 i Gemini 2.5 Pro w kodowaniu.
• Wyjątkowa sprawność w zadaniach wymagających rozumowania akademickiego.
• Obsługa wielojęzyczna – mogłem swobodnie przechodzić z polskiego na angielski czy niemiecki, bez utraty sensu wypowiedzi. To dziś rzadkość nawet wśród najlepszych rozwiązań AI.
• Stała praca nad długimi projektami – można poprosić Opusa o analizę całych plików, automatyzację procesów czy wsparcie w budowaniu workflow agentowych. AI utrzymuje ciągłość myślenia, nie „gubi się” po kilku interakcjach.

W praktyce: do jednej z firm wdrażaliśmy ostatnio automatyzację przetwarzania dużych plików tekstowych. Dotąd – albo trzeba było dzielić plik, albo AI wariowało po kilku promptach. Opus nie tylko podołał zadaniu, ale jeszcze sam podsunął kilka słusznych poprawek do procesu.

Claude 4 Sonnet – elastyczność na co dzień

Nie oszukujmy się — nie każdy potrzebuje silnika atomowego do uruchomienia roweru. Często kluczowa jest prostota i wydajność. W tym właśnie jestem w stanie docenić Sonnet 4.

Sonnet 4 wyróżniają:

• Wyraźna poprawa w obsłudze kodu w porównaniu do jego poprzednika.
• Większa zgodność z poleceniami użytkownika – model rzeczywiście „trzyma się zadanych ram”, co bywało bolączką w starszych wersjach.
• Bardziej racjonalna gospodarka zasobami – AI nie przeciąża procesora, radząc sobie z robotą nawet na mniej wydajnych maszynach.

Z mojego punktu widzenia Sonnet 4 to taki „zawodnik środka” – z jednej strony nie zawodzi podczas prostych zadań, z drugiej – nie kaprysi przy bardziej wymagających operacjach. Przekłada się to na oszczędność nerwów i czasu.

Innowacyjna architektura hybrydowa – nowy sposób myślenia

Anthropic nie spoczął na laurach i postanowił zaskoczyć branżę, prezentując architekturę hybrydową. Brzmi jak z powieści sci-fi, a w rzeczywistości… działa całkiem porządnie!

Kluczowe właściwości hybrydowej architektury:

• Szybkie odpowiedzi dla prostych zapytań – nie czekasz na odpowiedź dłużej niż mrugnięcie oka.
• Dogłębne rozumowanie tam, gdzie to rzeczywiście potrzebne – model potrafi „zawiesić się” na zadaniu i przeanalizować je od A do Z.
• Równoległa praca wielu narzędzi – jako osoba, która nierzadko wykonuje kilka procesów naraz, od razu zauważyłem, że AI potrafi rozwiązać kilka aspektów tego samego zadania równolegle.

Dla mnie to zbawienie – ile razy AI (nawet te „duże”) gubiło się, gdy musiało korzystać z przeglądarki w trakcie pisania kodu. Teraz, zamiast czekać, model podejmuje kilka tropów jednocześnie.

Pamięć, ciągłość i krótkie podsumowania

Kolejny plus to znacznie większa pamięć robocza. AI pamięta kontekst nawet długiej rozmowy — nie muszę za każdym razem tłumaczyć od nowa, do czego mu się przyda ten czy ów plik. W trakcie testów bardzo doceniłem też nową funkcję: formułowanie zwięzłych, bardzo czytelnych podsumowań. Koniec z wodolejstwem, koniec z lansem — AI daje rzeczową esencję.

Od kilku dni w biurze żartujemy, że „nowy Claude nie chodzi na skróty”. Albo robi coś porządnie, albo nie robi wcale — i taka go cnota zdobi.

Claude Code – agent AI, który naprawdę pracuje z programistą

Kiedy tylko usłyszałem, że Claude Code wszedł szeroko do środowisk programistycznych, od razu włączyłem tryb testera. Jako ktoś, kto żyje z automatyzacji, naprawdę doceniam takie smaczki:

• Bezpośrednia integracja z VS Code, JetBrains czy GitHub Actions – nie trzeba tysięcy wtyczek, wystarczy prosta konfiguracja.
• Możliwość edytowania i naprawiania kodu „na żywo” – idealne dla osób, które nie chcą tracić czasu na ręczne poprawianie literówek.
• Odpowiadanie na pytania o kod – wystarczy zapytać, a AI podpowiada, gdzie schowało się błędne wyrażenie lub jak zoptymalizować fragment algorytmu.

W moim przypadku ten model najbardziej ułatwia zarządzanie kilkoma projektami naraz — AI ogarnia zarówno te proste, jak i złożone repozytoria, a ja wreszcie nie muszę się martwić, że zgubię się w gąszczu commitów.

Nowe możliwości API – na miarę XXI wieku

No i tu, wybacz ten zwrot, serce mi rośnie. Anthropic dodał do Claude 4 aż cztery nowe, konkretne funkcje w API:

• Narzędzie do uruchamiania kodu (Code Execution Tool)
• Łącznik MCP
• API do obsługi plików
• Cache promptów do jednej godziny

To z pozoru drobne udogodnienia, a zmieniają robotę w automatyzacjach o 180 stopni. Chociażby — możliwość buforowania promptów pozwala mi spokojnie prowadzić iteracje w make.com bez irytującego czekania aż model „przypomni” sobie, co robiłem kilka minut temu. Plikowe API? To niesamowite ułatwienie dla tych, co muszą żonglować setkami dokumentów w ramach jednego procesu!

Automatyzacje biznesowe — jak bardzo zyskujesz na Claude 4 Opus i Sonnet?

Jeden z moich klientów (branża e-commerce) postanowił przetestować Claude 4 Sonnet właśnie dzięki tej nowince API. Wdrożenie automatycznej analizy opisów produktów na bazie setek plików zajęło mniej niż dzień. AI nie tylko błyskawicznie przechodziło przez kolejne pliki, ale jeszcze, przy pomocy odpowiednich promptów, wyłuskiwało typowe błędy i podawało gotowe propozycje poprawek.

Czego chcieć więcej?

Dostępność i ceny – pragmatyzm przede wszystkim

Nie będę owijał w bawełnę: liczy się nie tylko moc, ale i koszty. Anthropic na szczęście nie pofrunął z cenami poza orbitę. Sprawdziłem cennik jeszcze raz dla pewności — tu nie ma ukrytych haczyków:

• Opus 4: 15 dolarów za milion tokenów wejściowych, 75 dolarów za milion tokenów wyjściowych
• Sonnet 4: 3 dolary za milion tokenów wejściowych, 15 dolarów za milion tokenów wyjściowych

Co istotne, oba modele można spokojnie uruchomić zarówno w chmurze Anthropic, jak i bezpośrednio na Amazon Bedrock czy Google Cloud Vertex AI. Plusem jest łatwa konfiguracja — nie trzeba być programistą roku, by rozpocząć przygodę z Claude 4.

Dla mnie, jako dla fana automatyzacji, to ważna wiadomość: mogę elastycznie dopasować koszty do zużycia, no i nie muszę wiązać się długimi, niejasnymi umowami.

Porównania z konkurencją – na czym polega przewaga Claude 4?

W świecie sztucznej inteligencji, wszyscy patrzymy na konkurencję jak sokół na wróble — by wyjść na swoje, trzeba znaleźć przewagę. Testowałem na żywo Opus 4 oraz Sonnet 4 i pokusiłem się o krótkie zestawienie z najczęściej spotykanymi rywalami: GPT-4.1 oraz Gemini 2.5 Pro.

Mocne strony Claude 4:

• Kodowanie agentowe na najwyższym poziomie — tam, gdzie GPT-4.1 czasem się gubi, Opus podaje przepis na rozwiązanie krok po kroku, bez nadmiernych uproszczeń.
• Precyzja rozumowania i trzymanie się kontekstu — przy zadaniach akademickich Claude 4 właściwie „czyta w myślach” i wie, czego się ode mnie oczekuje.
• Perfekcyjne zarządzanie pamięcią konwersacji — mogłem przeprowadzić trwający kilka godzin dialog, a model nie gubił się w kontekście i nie powtarzał tych samych informacji. Niby drobiazg, ale jakże irytujący w innych rozwiązaniach.
• Szeroka integracja narzędzi – możliwość pracy na wielu API, obsługa różnych środowisk i bardzo sprawne zarządzanie plikami.

Pewnej niedzieli, kiedy akurat miałem trochę luzu, sprawdziłem te modele również na nieco „życiowych” przykładach — poprosiłem o wsparcie w optymalizacji procesów związanych ze wsparciem klienta w małej firmie IT. Efekt? Opus poradził sobie nawet z mniej formalnymi zadaniami, przy okazji podpowiadając kilka ciekawych rozwiązań usprawniających komunikację. To się naprawdę przydaje w realnych scenariuszach.

Sztuczna inteligencja dla każdego — praktyczne zastosowania Claude 4 w biznesie

Nie chciałbym zostawić cię z samymi ogólnikami. Oto kilka konkretnych przykładów, jak możesz wykorzystać Claude 4 Opus i Sonnet w praktyce — osobiście lub w twojej firmie.

• Automatyzacja przetwarzania dokumentów — Model radzi sobie z analizowaniem i kategoryzacją nawet bardzo dużych plików. Ostatnio podczas projektu marketingowego Claude wydobył najważniejsze dane z kilkuset ofert, przekonując mnie, że nie ma sensu tracić tygodnia na żmudne ręczne czytanie.
• Wsparcie obsługi klienta — Automaty AI analizują historię kontaktów i podpowiadają, jak najlepiej rozwiązać zgłoszenie. To realna pomoc w branży e-commerce i usługowej.
• Programowanie i poprawa jakości kodu — Jakość kodu, jego czytelność i szybkość implementacji przestają być loterią. Claude 4 przechodzi przez repozytoria, szuka błędów, tworzy testy, a nawet podsuwa ciekawe rozwiązania architektoniczne.
• Automatyzacje biznesowe — Tworzenie złożonych workflow w make.com czy n8n jest po prostu płynniejsze. AI samo identyfikuje powtarzalności i podpowiada, jak je zoptymalizować.
• Szkolenia i edukacja — Dzięki możliwości rozumowania na poziomie akademickim, Claude 4 przygotowuje materiały edukacyjne, wyjaśnia skomplikowane zagadnienia i nawet… tłumaczy trudne żarty matematyczne.

Przysłowie mówi, że „co nagle, to po diable”, ale tutaj szybkie wdrożenie naprawdę popłaca. Testy wewnętrzne w Marketing-Ekspercki pokazują, że firmy korzystające z Claude 4 szybciej reagują na zmiany rynkowe oraz wygrywają czas, który można przeznaczyć na bardziej twórcze działania.

Różne branże, różne korzyści – zastosowania sektorowe Claude 4

Nie tylko my, marketerzy i programiści, mamy szczęście korzystać z postępu w AI. Poniżej zebrałem kilka przykładów, gdzie Claude 4 wyraźnie poprawia komfort pracy:

Branża finansowa

• Automatyczne generowanie analiz ryzyka
• Sprawniejsza obsługa dokumentacji prawnej
• Wykrywanie nietypowych transakcji

Branża IT i software house’y

• Automatyczne naprawy fragmentów kodu
• Szybkie wdrażanie nowych członków zespołu
• Sprawniejsza integracja systemów (np. przez API)

E-commerce i usługi

• Szybkie generowanie opisów produktów
• Dobieranie rekomendacji dla klientów na podstawie historii zakupów
• Sprawniejsze zarządzanie reklamacjami

Skrótowo rzecz ujmując — każdy, kto choć trochę liznął sztucznej inteligencji, zauważa wartość dodaną. Przykłady można mnożyć.

Czy Claude 4 to AI przyszłości?

Nie chcę tu rzucać pustymi sloganami ani przesadzać z hiperbolami (wiadomo, co za dużo, to niezdrowo). Jednak według mnie Claude 4 rzeczywiście wyznacza kierunek na najbliższe lata. Z jednej strony mamy wydajność i ogromną elastyczność, z drugiej – coraz lepsze rozumienie niuansów polskiego (i nie tylko!), a trzecia sprawa: dostęp dla szerokiego grona użytkowników, również w wersji darmowej.

Nie będę czarował – nie każda branża się do tego pali, są jeszcze opory i popularne „strachy na Lachy” związane z AI, ale te hamulce powoli puszczają. Technologie tego typu robią się coraz mniej groźne, a coraz bardziej… swojskie.

Porady praktyczne – jak zacząć przygodę z Claude 4?

Dla tych, którzy chcą się przekonać na własnej skórze, kilka rad ode mnie, zdobytych metodą prób i błędów:

1. Na początek: skorzystaj z wersji darmowej Sonnet 4. Sprawdź, czy odpowiada twoim potrzebom. Nikt nie lubi płacić za coś, czego nie sprawdził.
2. Zaplanuj konkretny proces, który możesz zautomatyzować. Im bardziej powtarzalny, tym lepiej. Claude radzi sobie świetnie z zadaniami typu: „przejrzyj pliki i posortuj je według treści”.
3. Poeksperymentuj z API i integracjami. Nawet jeśli nie jesteś programistą, środowiska chmurowe Anthropic, Bedrock czy Vertex AI są już na tyle przyjazne, że warto poświęcić popołudnie na naukę.
4. Sprawdź Claude Code w środowiskach programistycznych. Nawet kilkuletni kod może zyskać drugie życie dzięki temu narzędziu.
5. Nie bój się zadawać AI trudnych pytań. Wbrew pozorom, model lubi wyzwania. Skoro już masz takiego „partnera do rozmów”, korzystaj śmiało.

Owszem – początki bywają wyboiste, ale satysfakcja z samodzielnie skonfigurowanej automatyzacji jest nie do przecenienia.

Wyzwania i ograniczenia – gdzie Claude 4 ma jeszcze pole do poprawy?

Choć chwalę Claude 4 pod niebiosa, zdaję sobie sprawę, że ideałów nie ma. O kilku sprawach trzeba wspomnieć wprost:

• Brak pełnego wsparcia języka polskiego – pomimo imponującej znajomości wielu języków, zdarzają się potknięcia przy bardziej zaawansowanych zwrotach idiomatycznych.
• Potrzeba ciągłego monitorowania jakości odpowiedzi – AI, jak to AI, czasem zmyśli odpowiedź lub nadinterpretuje polecenie.
• Kwestie związane z prywatnością danych – korzystając z wersji API, warto szczególnie uważać, jakie dane przekazujemy.

Cóż, „nie święci garnki lepią”. Mimo wszystko widzę wyraźny postęp z każdą kolejną wersją.

Claude 4 a nasza codzienność – moja prywatna perspektywa

Nie ukrywam — pisząc te słowa, sam korzystam z Claude 4. Model podpowiada mi synonimy, nanosi drobne poprawki stylistyczne. Wiem, jak uciążliwe bywa pogoń za terminem, a AI coraz częściej staje się moją „prawą ręką”, nawet jeśli czasem trzeba go poprawiać.

Pamiętam, jak jeszcze rok temu klienci z branży prawniczej patrzyli z przymrużeniem oka na automatyzacje. Dzisiaj coraz częściej słyszę: „Proszę skonfigurować workflow z Claude 4, bo poprzednie rozwiązania nie dawały rady”. Zwykła codzienność, a jednak coś się zmienia, przecież nie od dziś wiadomo, że czas to pieniądz.

Nowe wyzwania dla marketingu i sprzedaży – szanse i zagrożenia

Kiedy AI zdobywa kolejne bastiony, my – specjaliści od marketingu i automatyzacji – musimy być czujni. Owszem, jest w tym trochę stresu, ale z drugiej strony pojawia się tyle nowych możliwości, że grzechem byłoby ich nie wykorzystać.

Co zyskujemy?

• Szybszą analizę danych kampanii reklamowych.
• Lepsze personalizacje przekazów marketingowych.
• Zautomatyzowaną obsługę leadów.
• Więcej czasu na strategie twórcze – AI przejmuje monotonne zadania.

Na co trzeba uważać?

• Jakość i rzetelność treści generowanych przez AI.
• Ryzyko oddania kontroli nad kluczowymi decyzjami maszynie – zdrowy sceptycyzm to podstawa.
• Akceptacja zmian w zespole – nie każdy od razu polubi „nowego kolegę” w postaci algorytmu.

Mam na to swoje sposoby – edukuję zespół, testuję każdy workflow i staram się być mentorem, a nie zwykłym wdrożeniowcem. Jeśli ktoś chce dołączyć do tej przygody, jest na to idealny moment.

Ciągły rozwój Claude 4 – czego możemy się jeszcze spodziewać?

W kuluarach mówi się, że Anthropic nie powiedział jeszcze ostatniego słowa. Myślę, że tempo innowacji w tej firmie przyprawia konkurencję o palpitacje serca. Czekają nas zapewne kolejne odsłony, nowe integracje, a już całkiem nieoficjalnie – kolejne usprawnienia w rozumieniu języka polskiego.

Dla mnie — i dla wielu moich klientów — liczy się tempo i otwartość na zmiany. Claude 4 daje narzędzia, ale największy sukces osiągają ci, którzy umieją je mądrze wykorzystać. Czasem warto rzucić stare przyzwyczajenia na stos i pozwolić technologii rozwinąć skrzydła.

Podsumowanie: nowy rozdział w AI – Claude 4 Opus i Sonnet na czele stawki

Nikt dziś nie ma wątpliwości, że stoimy przed nową epoką w wykorzystaniu sztucznej inteligencji: Claude 4 Opus oraz Sonnet otwierają nowy rozdział – od precyzyjnego kodowania, przez automatyzacje biznesowe, aż po rozumowanie na poziomie, którego dotąd maszyny nie znały. To nie teoria, lecz praktyczne rozwiązania, które się po prostu sprawdzają.

Część tej rewolucji należy już do ciebie: niezależnie, czy jesteś programistą, marketerem, właścicielem firmy czy po prostu ciekawym świata użytkownikiem – możesz sprawdzić efekty tej technologii na własnej skórze. Ja już to zrobiłem i z ręką na sercu polecam — bo w Marketing-Ekspercki codziennie widzę, jak zmiana narzędzi zmienia oblicze całej firmy.

Nie pozostaje mi nic innego, jak tylko życzyć ci powodzenia w odkrywaniu świata nowych możliwości, bo czasem, jak to mawiają, „kto rano wstaje, temu Claude pomaga”.

Źródła:
[1] anthropic.com
[2] developer.anthropic.com
[3] aws.amazon.com/bedrock/
[4] vertexai.google.com
[5] blog.anthropic.com
[6] developer.twitter.com
[7] select partners & influencers, bezpośrednie testy modeli

Źródło: https://zephyr-hq.com/p/claude-4-launches-with-major-upgrades-in-coding-reasoning-and-ai-agents