出品 | 网易智能

作者 | 辰辰

(资料图)

编辑 | 王凤枝

Claude新模型来了，调用价格直接打一折！

美国时间10月7日，Anthropic发布Claude Haiku 5.5。在不超过10万token的请求中，新模型的输入、输出单价均比上一代降低90%。它能整理文档、查询数据库、操作浏览器，也能给更强的Opus和Sonnet当助手。

在Anthropic公布的客户案例中，金融AI公司Rogo已经用上了这种分工：大模型负责制作演示文稿，Haiku则去翻公司的年度报告，找出需要的收入数字。

一份工作拆开来做，不必从头到尾都调用昂贵的大模型。

一、单价降了，实际能省多少

Haiku 5.5按输入提示词的长度分两档计费。提示词不超过10万token时，每百万输入token收费0.10美元，输出0.50美元；超过这一长度，输入、输出单价分别为0.50美元和2.50美元。

上一代Haiku 4.5的输入、输出单价分别是1美元和5美元。因此，短提示词请求的单价降了90%，长提示词请求也降了50%。Anthropic所说的“我们发布过的最便宜的小模型”，比较的是自家历代产品。

至于用户平均能省多少，Anthropic给出的估算是运行成本降低约75%。

公司称，上一代Haiku约90%的请求不超过10万token；计算平均降幅时，已经考虑了不同长度请求的价格，以及新分词器带来的token用量变化。

分词器决定一段文字会被拆成多少个token。开发者西蒙·威利森(Simon Willison)用同一段长提示词测试，发现Haiku 5.5的计数比4.5多了约25%。

接近10万token分界的请求，迁移后尤其需要重新计数：原本按低价计费的输入，可能进入另一档。

降价后，Haiku 5.5在10万token以内的输入、输出单价，已经与GPT-6 Luna持平。按威利森列出的价格，Luna要到27.2万token以上才进入长上下文收费档，届时输入、输出分别为0.20美元和0.75美元，仍低于Haiku 5.5长提示词档的单价。

不过，价目表上的差距，未必会原样出现在账单上。同一项任务，两款模型生成多少内容、需要调用几轮，也会影响最后的花费。

二、给大模型当助手，连缓存费也降了

除了查找指定数据，Haiku还可以把长对话整理成摘要，供后续任务继续使用，也能承担文本分类、数据库查询。在编程流程中，Anthropic将它定位为Opus和Sonnet的子智能体，处理已经拆分好的任务。

智能体连续工作时，会反复读取相同的指令、文档和对话背景。缓存可以让这些已处理过的内容复用，不必每次都重新计算。

与Haiku发布同时，Anthropic把Sonnet 5.5每百万token的缓存读取价格从0.20美元降至0.10美元。按公司的估算，这会让大多数智能体任务的运行成本再降低约20%。

想自己搭应用或智能体的订阅用户，还能领取每月API额度：Max 5x为100美元，Max 20x为200美元；Team按席位汇总，整个团队每月最多共享500美元。

这些额度用于Claude平台上的API调用，可以选择不同的Claude模型；它们不会提高Claude或Claude Code的订阅使用上限，未用完的部分也不结转到下个月。

三、七秒画一只鹈鹕，复杂编程还有差距

Haiku 5.5接下这些工作，靠的也不只是低价。

在Anthropic公布的OSWorld 2.1离线子集评测中，它的得分从上一代的15.7%提高至72.4%，高于同表中GPT-6 Luna的48.9%。这项测试考察模型操作电脑的能力，允许对部分完成的任务计分。

其他测试也有进步：知识工作评测GDPval-AA的Elo评分从735升至1620；“人类最后的考试”在不使用工具时，得分从10.2%升至45.9%。这些成绩来自Anthropic的发布材料。

这代Haiku还首次支持调整推理强度，从low到max共五档。

同一个模型可以少想一会儿、尽快回答，也可以投入更多计算。Anthropic称，按各款模型的标准速度模式比较，Haiku 5.5是公司目前最快的模型，适用于在线客服等需要快速响应的场景。

威利森用他惯常的“鹈鹕骑自行车”题目试了五个档位。这次要求生成的是SVG绘图代码：由代码描述鸟、自行车和各个图形的位置，再显示成图像。

低档只用了7秒，费用为0.0936美分；中档及以上就能画出像样的自行车架。最高档则花了5分9秒，费用升至3.3826美分。

同一道题，调高推理强度，等待时间和花费都明显增加。

威利森还注意到，新模型默认使用中档，推理环节不能完全关闭。

一年前，他让Haiku 4.5画同样的东西，得到的是一只圆乎乎、粉嘴橙腿的鸟。他当时的评价是：“它画鹈鹕画得很糟。”

画出一幅SVG，与在终端里连续完成复杂工作，对模型的要求不同。在Terminal-Bench 4.0中，Haiku 5.5得分39.2%，Sonnet 5.5为70.6%。

对于复杂智能体编程，Anthropic仍建议优先选择Sonnet或Opus。

开发者也开始把它放进已有流程。Kacper Kapuściak把一套智能体端到端测试从GPT-6 Luna换到Haiku 5.5，观察到的结果是：运行更快，但用了更多token，错误也更多。

另一位开发者James在自己的内部测试中累计跑了五轮，认为Haiku 5.5的表现仍不及Luna。

对Kapuściak来说，速度的提升没有让这次换模型留下来。他最后又把那套测试切回了Luna。