Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，小模型价格降到原来的十分之一

Anthropic 于 10 月 7 日发布 Claude Haiku 5.5。官方称这是其最便宜、最快、也是迄今最强的小模型。它主要面向摘要、压缩、分类、数据库查询等高频且对成本敏感的任务。它也可以作为 Opus 5.5、Sonnet 5.5 的子智能体协同编程。相比上一代 Haiku 4.5，官方给出的整体运行成本平均下降约 75%。

更关键的是价格结构的变化。对 10 万 token 以内的请求，输入价格从 Haiku 4.5 的每百万 token 1 美元降到 0.10 美元，输出从 5 美元降到 0.50 美元，降幅达 90%。超过 10 万 token 的请求则是输入 0.50 美元、输出 2.50 美元，降幅 50%。官方称此前 Haiku 4.5 约 90% 的请求都落在 10 万 token 以内，也就是说绝大多数调用都能吃到最大幅度的降价。完整信息见 Anthropic 官方公告。

Haiku 5.5 保留了 100 万 token 的上下文窗口，单次最多输出 12.8 万 token。输入支持文本与图片，输出为文本，知识截止到 2026 年 6 月。它是 Haiku 系列第一个带可调努力档位（effort setting）的模型，默认开启自适应思考，effort 默认为 medium。用户可以在 low 到 max 之间按省钱还是换智能来取舍。

这些数字对小模型意味着什么？1M 上下文让它能一次吞下整份年报或一整个代码仓库的检索片段。可调 effort 则让它既能在简单分类上压到最低成本，又能在稍复杂的判断上多花一点算力。它并不是什么都比大模型强。官方文档明确，复杂的智能体编程任务仍应交给 Sonnet 5.5 或 Opus 5.5。Haiku 5.5 的定位是那些此前因为太贵而做不了的高频小任务。

Haiku 5.5 采用两段式定价，分界点是单次提示 10 万 token。10 万以内：输入每百万 0.10 美元、输出 0.50 美元、缓存读取 0.01 美元、5 分钟缓存写入 0.125 美元。超过 10 万：输入 0.50 美元、输出 2.50 美元。作为对比，Haiku 4.5 是输入 1 美元、输出 5 美元。

对开发者来说，真正的成本还取决于每次任务用掉多少 token。Haiku 5.5 换了新分词器，与 Sonnet 5.5、Opus 5.5 类似。同样的文本会被算成大约多 30% 的 token。官方承认这一点，并强调即便算上 token 变多，综合下来仍然比 Haiku 4.5 便宜得多。换句话说，比价时不能只看单价，要把 token 数量和缓存命中一起算进去。

如果一次请求真的超过 10 万 token，成本会跳到输入 0.50 美元、输出 2.50 美元。对这类场景，更划算的做法是把长输入拆成多次短调用，或先用大模型压缩再交给 Haiku 5.5 执行。缓存读取低到 0.01 美元，也意味着复用同一段系统提示或知识库可以提高命中率、进一步摊薄成本。算账时要把单价、token 数量和缓存这三项放在一起看。

官方公布了一组横向跑分。知识工作 GDPval-AA v2.1：Haiku 5.5 得 1620，Haiku 4.5 为 735，GPT-6 Luna 为 1437，Sonnet 5.5 为 1840。计算机操作 OSWorld 2.1 离线子集：Haiku 5.5 为 72.4%，Haiku 4.5 仅 15.7%，GPT-6 Luna 48.9%，Sonnet 5.5 83.9%。综合推理 Humanity's Last Exam：Haiku 5.5 无工具 45.9%、带工具 57.4%，Haiku 4.5 分别为 10.2% 与 18.7%。

智能体编程 Terminal-Bench 4.0：Haiku 5.5 为 39.2%，Haiku 4.5 为 0.0%，GPT-6 Luna 16.4%，Sonnet 5.5 达 70.6%。FrontierCode 1.1 主榜：Haiku 5.5 为 46.4%，GPT-6 Luna 42.4%，Sonnet 5.5 52.1%。可以看出 Haiku 5.5 相对上一代是跨越式提升，但在复杂编程这类硬任务上仍明显落后于 Sonnet 5.5。编辑判断是：把它当成便宜很多的合格执行者，而不是小号的旗舰。

官方把适用场景列得很具体：摘要、压缩、数据库查询、分类请求，以及作为编程工作流里的子智能体。因为它是目前最快的模型，也适合实时客服和浏览器操作这类对延迟敏感的任务。已有多家公司在早期测试里给出数据。Asana 称其 AI 队友任务完成延迟降低 30% 以上、每轮推理最快提升 2.5 倍。HubSpot 的 CRM 任务评测平均 92.8%，为目前最好成绩。Box 在早期测试中比 Haiku 4.5 高 11 分、延迟约减半。

对普通用户来说，最直观的感受是以前嫌贵不敢跑的功能可以开了。比如把长文档摘要、批量分类、客服自动回复这类高频调用换成 Haiku 5.5。对开发者而言，让大模型负责规划、Haiku 5.5 负责执行的主从结构能显著压低账单。如果你的任务本身就需要复杂推理，先别急着换，成本省下来但结果变差并不划算。

需要提醒的是，Haiku 5.5 的强项是速度和成本，不是深度推理。它在这类高频任务上的价值，是把很多以前要排队或干脆放弃的调用变成可以随时跑。判断要不要换，关键看你的任务是否容得下少量的质量波动。

验证方法很直接：挑出你线上真实流量里占比最高的那类任务，通常是短提示、高频、可判对错。用同一批 200 到 500 条样本，在 Haiku 4.5 与 Haiku 5.5 上各跑一遍。比较准确率、延迟和实际账单，重点看准确率没掉但成本明显降的区间。官方也说约 90% 的旧请求在 10 万 token 以内，所以你很可能落在最便宜的那一档。

迁移时有两个明确的坑。第一，非默认的 temperature、top_p、top_k 会直接返回 400 错误，旧代码里若有这些参数需要先去掉。第二，新分词器会让同样文本多算约 30% 的 token，做成本预估时要按新口径重算。此外，批次任务在 beta 下最多支持 30 万输出 token，若你依赖超长批量输出，要先确认上限。

这次发布不只是又一个小模型，它把“小模型够用”这条线又往下压了一档。10 万 token 以内 0.10 美元每百万输入，让此前因成本搁置的高频任务重新变得可行。同期 Anthropic 还把 Sonnet 5.5 的缓存读取价格砍半，每百万从 0.20 美元降到 0.10 美元，使多数智能体任务成本再降约 20%。它还向 Max 与 Team 订阅者发放每月 API 额度，Max 5x 为 100 美元、Max 20x 为 200 美元、Team 最多 500 美元。

下一步值得关注三件事。一是竞品是否跟进小模型降价，价格战会不会继续。二是 Haiku 5.5 在真实智能体编程里的表现，能否替掉部分 Sonnet 5.5 的调用。三是 Anthropic 计划中的 IPO 会不会让它的定价策略更激进。对读者来说，行动建议很简单：本周挑一类高频小任务做 A/B 验证，确认质量不掉再切量。

本文由 AI 潮汐编辑部基于官方公告与公开资料整理，补充了行业影响、适用场景和行动建议，帮助你在阅读原文前先理解这条信息为什么重要。

原始来源：https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5

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