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3. März 2025
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Claude 3.7 Sonnet für Startups: Kostengünstige Skalierung der KI-gestützten Entwicklung
Georgi Miloradowitsch
Forscher, Texter und Usecase-Interviewer
Claude 3.7 Sonett ist AnthropischDas neueste KI-Modell von wurde entwickelt, um Startups dabei zu helfen, mithilfe fortschrittlicher Argumentation und kosteneffizienter Preisgestaltung effizient zu skalieren. Hier ist, was Sie wissen müssen:
Für Startups, die ihre Entwicklungsgeschwindigkeit steigern und Kosten senken möchten, bietet Claude 3.7 eine leistungsstarke, skalierbare Lösung.
Claude 3.7 Sonnet wurde speziell für Start-ups entwickelt und bietet ein hybrides Argumentationssystem, das schnelle Reaktionen mit gründlichen Analysen kombiniert – alles auf einer Plattform.
Das Modell erreicht 93.2% Genauigkeit in den folgenden Anweisungen und 70.3% Erfolgsquote bei SWE-Bench-Codierungsherausforderungen und trägt so zur Rationalisierung der Entwicklungsprozesse bei.
„Claude 3.7 Sonnet stellt als erstes hybrides Denkmodell einen aufregenden Durchbruch dar, da es schnelle Reaktionen und logisches Denken in einem einzigen Modell kombiniert.“ – Kate Jensen, Head of Revenue bei Anthropic
Die wichtigsten Merkmale sind:
Claude 3.7 Sonnet ist für Start-ups konzipiert und bietet eine ausgewogene Mischung aus fortschrittlicher Funktionalität und Erschwinglichkeit. Hier ist ein Vergleich der Token-Kosten verschiedener Modelle:
| Modell | Kosten für Eingabetoken | Ausgabetokenkosten |
|---|---|---|
| Claude 3.7 Sonett | $3.00 | $15.00 |
| Claude 3.5 Haiku | $0.80 | $4.00 |
| Claude 3 Opus | $15.00 | $75.00 |
Die Abonnementoptionen sind auf Startups in verschiedenen Phasen zugeschnitten:
Claude 3.7 baut auf früheren Versionen auf und bietet deutliche Verbesserungen bei Leistung und Zuverlässigkeit. Es reduziert unnötige Ablehnungen um 45% im Vergleich zu Claude 3.5.
Zu den spezifischen Upgrades gehören:
Darüber hinaus unterstützt der erweiterte Denkmodus des Modells jetzt Ausgaben bis zu 15 mal länger als zuvor und eignet sich daher gut für detaillierte Analysen und Dokumentationen.
Der visuelle Workflow-Builder von Latenode erleichtert die Integration von Claude 3.7 in Ihre Systeme, ohne dass Sie sich mit komplexer Codierung befassen müssen.
Überprüfen Sie nach Abschluss dieser Schritte noch einmal, ob Ihr System die technischen Mindestanforderungen erfüllt.
Das Setup von Claude 3.7 konzentriert sich eher auf die API-Konfiguration als auf die Hardwareanforderungen. Folgendes benötigen Sie:
Sobald alles konfiguriert ist, sollten Sie der Sicherung Ihrer Arbeitsabläufe durch strenge Datenschutzmaßnahmen Priorität einräumen.
Claude 3.7 umfasst mehrere Sicherheitsebenen zum Schutz sensibler Daten und zur Gewährleistung der Einhaltung von Vorschriften:
Führen Sie regelmäßig Red-Teaming-Übungen mit VirtueRed durch, um potenzielle Schwachstellen zu identifizieren und zu beheben.
Claude 3.7 hilft Startups, ihre Entwicklungsprozesse zu vereinfachen, indem es sich wiederholende Aufgaben automatisiert und gleichzeitig die Codequalität beibehält. Ein Startup hat beispielsweise durch die Automatisierung der API-Analyse und Skriptgenerierung viel Zeit gespart.
Ein Einzelentwickler, der einen riesigen Java-Legacy-Monolithen mit 150,000 Zeilen verwaltete, nutzte Claude 3.7 für eine gründliche Codeüberprüfung. Durch die Analyse der gesamten Codebasis und der Jira-Tickets aus 15 Jahren identifizierte die KI zwölf Schlüsselklassen, die für 12 % der Produktionsprobleme verantwortlich waren. Dies ermöglichte dem Entwickler die Erstellung eines gezielten Plans zur Beseitigung technischer Schulden.
Diese Art der Automatisierung funktioniert auch nahtlos mit Low-Code-Plattformen und erleichtert so ein umfassenderes Workflow-Management erheblich.
Low-Code-Plattformen wie Latenode ergänzen die Automatisierungsfunktionen von Claude 3.7, indem sie einen visuellen Builder zum Entwerfen von Workflows bieten. So kann er helfen:
| Aufgabentyp | Automatisierungsfähigkeit | Auswirkungen auf das Geschäft |
|---|---|---|
| Codegenerierung | KI-gestützte Erstellung von benutzerdefiniertem Code | Beschleunigt Entwicklungszyklen |
| Prozessautomatisierung | Headless-Browser-Automatisierung | Vereinfacht das Testen und Bereitstellen |
| Datenbankoperationen | Integrierte Datenbankverwaltung | Erleichtert die Datenverarbeitung und -speicherung |
| API-Integration | Unterstützt über 1,000 Apps | Ermöglicht eine schnelle Servicekonnektivität |
Weitere Einzelheiten zu den Preisen finden Sie im Abschnitt „Einrichtungshandbuch“.
Claude 3.7 steigert die Effizienz außerdem mit leistungsstarken API-Management-Tools, die auf automatisierten Aufgaben und Low-Code-Integrationen basieren. Im Februar 2025 Palo Alto Networks berichteten von einer 20- bis 30-prozentigen Steigerung der Geschwindigkeit bei der Funktionsentwicklung und -implementierung nach der Verwendung von Claude-Modellen auf Vertex AI. Gunjan Patel, Director of Engineering bei Palo Alto Networks, geteilt:
„Die Ausführung von Claude auf Vertex AI von Google Cloud beschleunigt Entwicklungsprojekte und ermöglicht es, Sicherheit vor der Auslieferung in den Code einzubinden.“
Um APIs optimal zu nutzen, sollten Startups die folgenden Best Practices befolgen:
Durch die Kombination von Claude 3.7 mit intelligentem API-Management können Startups skalierbare und sichere Entwicklungsabläufe erstellen. Wie Pietro Schirano (@skirano) sagte:
„Claude 3.7 Sonnet mit Claude Code erstellt auf einen Schlag ein komplettes ‚glasartiges‘ Designsystem mit ALLEN Komponenten. Wie verrückt ist das denn?“
Die Verfolgung der richtigen Kennzahlen kann Ihnen helfen, die Auswirkungen von Claude 3.7 zu verstehen. Das Modell erreicht beispielsweise 62.3% Genauigkeit in SWE-bench Verified-Aufgaben, was sich auf 70.3% bei Verwendung eines benutzerdefinierten Scaffolds. Diese Benchmarks bieten eine zuverlässige Möglichkeit, die Softwareentwicklungsfähigkeiten zu bewerten.
Hier sind einige wichtige Leistungskennzahlen:
| Metrisch | Was es misst | Ergebnisse |
|---|---|---|
| Code Quality | Unit-Tests, Fehlerreduzierung | 10–30 % schneller |
| Entwicklungsgeschwindigkeit | Bereitstellung von Features | 20–30 % schneller |
| Ressourceneffizienz | Entwicklungsstunden, Code-Churn | 3-fache Reduzierung |
| Aufgabengenauigkeit | Anweisung folgt | 93.2 % Ausgangswert |
Beispielsweise berichtete Factory über Einsparungen 550,000 Stunden und Verkürzung der Entwicklungszyklen durch 20%. Diese Kennzahlen können bei strategischen Entscheidungen helfen.
Diese Kennzahlen können auch Ihre Wachstumsstrategie prägen. PayPalnutzten beispielsweise KI, um Verluste zu reduzieren, indem sie 11% und gleichzeitig das Zahlungsvolumen deutlich steigern.
Um Wachstum effektiv zu planen, berücksichtigen Sie diese Bereiche:
Beispiele aus der Praxis unterstreichen diese Vorteile. Gunjan Patel, Director of Engineering bei Palo Alto Networks, erklärte:
„Da Claude auf Vertex AI läuft, konnten wir eine Steigerung der Code-Entwicklungsgeschwindigkeit um 20 bis 30 % feststellen.“
Zu ihren Ergebnissen gehörten:
Ähnlich äußerte sich Vatsal Kaushik vom Kundensupportteam von Gumroad:
„Claude hat uns bei Gumroad effektiv zu Kundenbetreuern gemacht. Noch vor wenigen Monaten haben wir hauptsächlich die Fragen der Entwickler beantwortet, nachdem sie sich gemeldet hatten. Jetzt lösen wir Anfragen nicht nur schneller, sondern verbessern die Plattform auch aktiv, indem wir neue Funktionen bereitstellen und Fehler beheben.“
Diese Beispiele zeigen, wie durch sorgfältige Planung und Implementierung der Nutzen von Claude 3.7 maximiert werden kann.
Unsere Analyse zeigt, wie Claude 3.7 Arbeitsabläufe verbessert, die Entwicklung beschleunigt und die Kosten im Griff behält. Kurz gesagt: Startups erhalten leistungsstarke Entwicklungstools zu einem budgetgerechten Preis.
Die Zahlen sprechen für sich: Teams haben berichtet 70 % schnellere Behebung kritischer Fehler und eine 3.2-fache Steigerung der Geschwindigkeit der FunktionsbereitstellungSeine hybriden Denkfähigkeiten, kombiniert mit höchster Genauigkeit bei Codierungsaufgaben und wissenschaftlichen Abfragen, machen die höheren Token-Kosten im Vergleich zu Optionen wie OpenAI o3 Mini lohnenswert, das 0.50 $ pro Million Eingabe-Token berechnet.
Für Startups, die Wachstum planen, bietet Claude 3.7 mehr als nur kurzfristige Gewinne. Ein Healthtech-Startup sparte beispielsweise 50,000 US-Dollar Cloud-Kosten Durch die Nutzung des Modells zur Optimierung der Architektur vor der Skalierung. Es trägt außerdem dazu bei, technische Schulden zu reduzieren und ermöglicht Junior-Entwicklern, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise von erfahrenen Ingenieuren erledigt werden. Dies schafft eine solide Basis für zukünftige Erweiterungen.
Mit seiner Fähigkeit, komplexe Codebasen zu verarbeiten und sich reibungslos in Plattformen wie Amazon Bedrock und Google Cloud Vertex AI zu integrieren, erweist sich Claude 3.7 als intelligente Wahl für Startups, die ihre Entwicklungsprozesse verbessern und gleichzeitig die Kosten effektiv verwalten möchten.
