Anthropic Claude Code Security能用哪些模型？

先搞清楚它到底是什么

Anthropic 在 2025 年把安全扫描能力正式嵌进了 Claude Code（它的命令行编程代理）里，官方叫法是 Claude Code Security，也有人直接叫它”Claude 代码安全审查”。它的定位不是传统 SAST（静态应用安全测试）那种纯规则引擎，而是用大模型去理解代码语义、数据流和上下文，找出规则引擎容易漏掉的逻辑漏洞、权限绕过、注入路径等问题。

核心特点可以概括成几条：

语义级理解：能读懂跨文件、跨函数的调用链，而不是只匹配正则。
可解释的发现：每条告警会给出推理过程和建议修复方案，而不是只丢一个 CVE 编号。
与开发流程融合：可以在 Claude Code 里直接对当前仓库、当前 diff 或指定目录发起扫描。
修复闭环：发现问题后能直接让 Claude 生成 patch，人审后合并。

它属于 Anthropic 公司，和 Claude 模型同源。入口就在 Claude Code 里，官方文档和下载入口是 https://claude.com/product/claude-code，产品主页是 https://claude.com。

到底能用哪些模型

这是问题的核心。Claude Code Security 不是”随便接一个模型就能跑”，它依赖 Claude 模型的原生工具调用和长上下文能力，所以实际可选范围就是 Anthropic 当前开放的 Claude 模型档位。按能力和成本大致分三档：

模型	定位	在安全扫描里的表现
Claude Opus 4.1	最强推理档	适合复杂逻辑漏洞、跨模块数据流分析，误报率最低，但贵、慢
Claude Sonnet 4.5	主力均衡档	日常扫描的默认选择，速度与准确率平衡最好，性价比最高
Claude Haiku 4.5	轻量快速档	适合大仓库初筛、CI 里跑高频轻量检查，深度分析能力弱一些

实际使用时，你可以在 Claude Code 的配置里通过 /model 之类的命令切换底层模型，扫描任务会跟着用你选的那个。默认情况下，Anthropic 会推荐 Sonnet 4.5 作为安全扫描的主力，因为它在”够聪明”和”够便宜”之间平衡得最好。

几个容易踩的误区

不是所有 Claude 模型都支持：更老的 Claude 3 系列（如 Claude 3 Opus）虽然还能调用，但 Anthropic 的安全扫描工作流是针对 Claude 4 世代优化的，老模型在工具调用稳定性和长上下文上会拖后腿。
不能用第三方模型：Claude Code Security 是 Anthropic 闭环能力，不能换成 GPT、Gemini 或开源模型来跑，这点和某些”模型无关”的扫描框架不一样。
模型选择影响的是深度，不是有没有：换模型不会让功能消失，但会明显影响漏报率和误报率，安全敏感场景建议直接上 Opus。

收费情况

Claude Code Security 没有单独的定价，它跟着 Claude 的订阅或 API 计费走：

Claude Pro / Max 订阅：在订阅额度内使用 Claude Code，包含安全扫描能力。
Claude Team / Enterprise：面向团队，有管理后台和更高额度。
API 按量计费：如果你是通过 Anthropic API 自己集成，就按 token 用量付费，扫描大仓库时 token 消耗会比较高，建议先用 Haiku 初筛再用 Sonnet/Opus 深挖。

具体价格以官网为准：https://claude.com/pricing。

和同类工具的关系

如果你在选型，可以把它和这些放在一起看：

GitHub Copilot（https://github.com/features/copilot）：偏补全和 Code Review，安全扫描不是强项。
Snyk（https://snyk.io）：传统依赖与代码扫描，规则库强，但语义理解不如 LLM 方案。
Semgrep（https://semgrep.dev）：规则可定制，适合嵌入 CI，和 Claude Code Security 是互补关系。

我的建议是：把 Claude Code Security 当成”会推理的安全审查员”，而不是替代 SAST 的规则引擎，两者叠加用效果最好。

Anthropic Claude Code Security能用哪些模型？

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