Claude 模型对比 · 更新于 2026年10月8日
Haiku 5.5 vs Opus 5.5
Claude Opus 5.5 是 Anthropic 面向长时间 Agent 任务的旗舰模型,Claude Haiku 5.5 则是它最快、最便宜的模型。两者都能读取 100 万 token、输出最多 12.8 万 token,真正的差别在质量、速度和价格。下面看看两者到底差多少,以及该选哪一个。
选 Haiku 5.5
如果你要的是速度和规模:聊天、信息提取、分类、路由和子 Agent 任务。按 token 计价,它只要 Opus 5.5 的 1/40。
选 Opus 5.5
如果任务长、难或者事关重大:Agent 编程、深度研究和复杂的知识工作。两次发布共有的跑分项目里,它全部领先。
也可以两者搭配:让 Opus 5.5 负责规划和把关,把大量重复的步骤交给 Haiku 5.5。
- Haiku 5.5 每 token 便宜的倍数(提示词 ≤ 10 万 token)
- 40×
- Opus 5.5 在 Terminal-Bench 4.0 上领先的分数,也是差距最大的一项
- +27.2
- 两者相同的上下文窗口(token)
- 1M
- Anthropic 给 Haiku 5.5 的延迟评级;Opus 5.5 为“中等”
- 最快
参数逐项对比
上下文窗口、输出上限、分词器和五档思考强度都一样,区别在价格、速度和思考方式。
| 参数 | Claude Haiku 5.5 | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|
| API 模型 ID | claude-haiku-5-5 | claude-opus-5-5 |
| 发布时间 | 2026 年 10 月 7 日 | 2026 年 9 月 22 日 |
| 上下文窗口 | 100 万 token | 100 万 token |
| 最大输出 | 12.8 万 token(Batch API 测试版可达 30 万) | 12.8 万 token(Batch API 测试版可达 30 万) |
| 每百万 token 价格(输入 / 输出) | 提示词 ≤ 10 万 token 时 $0.10 / $0.50;超过后 $0.50 / $2.50 | $4 / $20,与提示词长度无关 |
| 每百万 token 缓存读取 | $0.01(提示词 ≤ 10 万 token) | $0.20 |
| 每百万 token Batch API | $0.05 / $0.25 | $2 / $10 |
| 思考方式 | 自适应思考,默认开启,可关闭 | 自适应思考,始终开启 |
| 思考强度档位 | low · medium · high · xhigh · max(默认 medium) | low · medium · high · xhigh · max(默认 medium) |
| 延迟(Anthropic 评级) | 最快 | 中等 |
| Fast 模式 | 不支持 | 每百万 token $8 / $40,输出速度最高提升 2.5 倍(Claude API) |
| 输入 → 输出 | 文本和图片 → 文本 | 文本和图片 → 文本 |
| 知识截止 | 2026 年 6 月 | 2026 年 6 月 |
| 定位 | 高并发、对延迟敏感的工作:分类、路由、信息提取、子 Agent | 长时间运行的 Agent 编程和知识工作 |
价格为 Claude API 官方标价(美元)。两款模型使用同一个新版分词器,同一段提示词在两者上的 token 数相同。
跑分:Opus 5.5 领先,但领先多少?
两款模型的发布文章里有四项相同的跑分,Opus 5.5 全部胜出。差距最小的是专家级推理和代码补丁评审,最大的是长链路的命令行多步骤任务。
按“每分成绩的价格”算,Haiku 5.5 才是划算的那个:在 Humanity's Last Exam 和 FrontierCode 上,它能拿到 Opus 5.5 约 85% 的分数,每 token 价格却只有 1/40。但在 Terminal-Bench 4.0 这种要在命令行里完成多步骤任务的测试上,Opus 5.5 完全是另一个级别。
不同模型、不同思考强度消耗的 token 数不一样,所以每 token 更便宜,不代表完成每个任务也更便宜。对于又长又难的任务,最好先用自己的实际工作把两个都测一遍。
成绩来自 Anthropic 为 Haiku 5.5(2026 年 10 月 7 日)和 Opus 5.5(2026 年 9 月 22 日)发布的文章。Opus 5.5 使用 max 强度,Terminal-Bench 4.0 为 xhigh。两篇文章也都公布了 OSWorld 2.1 和 Chartography,但测试设置不同(离线子集 vs 部分得分;不用工具 vs 使用工具),所以这里没有放进对比。
价格:每 token 相差 40 倍
两款模型分词器相同,所以每 token 的价差就是实际价差。只有两处差距会缩小:提示词超过 10 万 token 时,Haiku 5.5 切换到更高的价目;以及缓存读取,Opus 5.5 只收输入价的 5%。
| 每百万 token | Haiku 5.5 · 提示词 ≤ 10 万 | Haiku 5.5 · 提示词 > 10 万 | Opus 5.5 | Opus ÷ Haiku |
|---|---|---|---|---|
| 输入 | $0.10 | $0.50 | $4 | 40× |
| 输出 | $0.50 | $2.50 | $20 | 40× |
| 缓存写入(5 分钟) | $0.125 | $0.625 | $5 | 40× |
| 缓存读取 | $0.01 | $0.05 | $0.20 | 20× |
| Batch 输入 | $0.05 | $0.25 | $2 | 40× |
| Batch 输出 | $0.25 | $1.25 | $10 | 40× |
常见任务要花多少钱
1,000 条聊天回复
每条 2,000 输入 + 500 输出 token
- Haiku 5.5
- $0.45
- Opus 5.5
- $18.00
Haiku 5.5 便宜 40 倍
一次长文档问答
15 万 token 提示词 + 2,000 token 回答
- Haiku 5.5
- $0.08
- Opus 5.5
- $0.64
Haiku 5.5 便宜 8 倍
10,000 次批量分类
每次 1,000 输入 + 200 输出 token,使用 Batch API
- Haiku 5.5
- $1.00
- Opus 5.5
- $40.00
Haiku 5.5 便宜 40 倍
按官方标价计算,未使用缓存。输出 token 包含思考内容,所以你选择的思考强度会直接影响两款模型的实际费用。
速度与思考
Anthropic 把 Haiku 5.5 评为自家阵容中最快的模型,Opus 5.5 则为“中等”。根据 Artificial Analysis 2026 年 10 月的实测,Haiku 5.5 在 Anthropic API 上的输出速度约为每秒 244 个 token,远高于其对比模型每秒 111 个 token 的中位数。
只有一种情况 Opus 5.5 会更快:Fast 模式。这是 Claude API 上的研究预览功能,输出速度最高提升 2.5 倍,价格为每百万 token $8 / $40。Anthropic 表示,开启 Fast 模式的 Opus 比标准速度下的 Haiku 5.5 还快,但每 token 价格是 Haiku 的 80 倍。
两款模型都采用自适应思考,默认强度都是 medium,也都有从 low 到 max 的五个档位。区别在于:Haiku 5.5 可以关闭思考(强度为 high 及以下时),换取最快的响应;Opus 5.5 的思考始终开启,只能靠调节强度来控制。强度越低,思考 token 越少,两款模型都会更快、更省钱。
到底该用哪个?
这些情况选 Haiku 5.5
- 请求量大、内容短且相似:分类、路由、信息提取、打标签、摘要。
- 对延迟敏感:实时聊天、客服、产品内的智能助手。
- 作为子 Agent:在更大的 Opus 5.5 或 Sonnet 5.5 工作流里做快速查询、读取文件、压缩上下文。
- 大规模自动操作浏览器或电脑。Haiku 5.5 在 OSWorld 2.1(离线子集)上得分 72.4%,Haiku 4.5 只有 15.7%。
- 提示词在 10 万 token 以内,这时它的价格最低。
这些情况选 Opus 5.5
- 任务长且需要自主完成:多步骤 Agent 编程、代码迁移、跨整个代码库排查问题。
- 出错代价高:法律、金融或研究类工作,最好的答案值得多花钱。
- 需要深度推理或专家级知识工作。Opus 5.5 在 Humanity's Last Exam 和 GDPval-AA 上都领先。
- 每次请求都要发 10 万 token 以上的提示词。Opus 5.5 在 100 万 token 内统一价格,此时价差缩小到 8 倍。
- 你想用 Claude Fable 5.1 之外最强的模型,而 Fable 5.1 还要再贵 2.5 倍。
两者搭配使用
Anthropic 把 Haiku 5.5 定位为 Opus 5.5 和 Sonnet 5.5 工作流里的子 Agent:大模型负责规划和审核,Haiku 5.5 承担大量小步骤。Devin 公布的一组配置让 Opus 5.5 搭配 Haiku 5.5 作为辅助模型,在 FrontierCode 上拿到 66.2 分,同时降低了成本和延迟。在 API 里,Opus 5.5 还能读取 Haiku 5.5 的思考块,所以对话可以中途从 Haiku 升级给 Opus,而不丢失之前的推理过程。
折中选择:Sonnet 5.5
如果 Haiku 5.5 不够用、Opus 5.5 又显得大材小用,可以看看 Claude Sonnet 5.5:每百万 token $2 / $10,是 Opus 5.5 的一半,在上面好几项跑分上都和它相差不远。
在 API 中切换时要注意什么
大部分情况下改个模型 ID 就行,但有几个请求参数的行为不一样。
| 请求参数 | Claude Haiku 5.5 | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|
| 关闭思考 | 强度为 high 及以下时可以关闭 | 不支持(返回 400),请改为降低强度 |
| 强制调用工具(tool_choice 为 any 或 tool) | 支持,但调用前不会先思考 | 不支持(返回 400),请用 auto 配合 strict 工具 |
| 拒答时的服务端回退 | 不支持 | 支持(测试版) |
| Fast 模式 | 不支持 | 研究预览,仅限 Claude API |
| 提示词超过 10 万 token | 按更高的价目计费 | 100 万 token 内同一价格 |
两者相同的地方:非默认的 temperature、top_p、top_k 都会报错,不支持 assistant 预填充,电脑操作都要用新的 computer toolset,输入上限都是 100 万 token、输出上限都是 12.8 万 token。
Haiku 5.5 vs Opus 5.5 常见问题
Haiku 5.5 比 Opus 5.5 更强吗?
不是。两篇发布文章共有的跑分项目里,Opus 5.5 全部更高:百分制测试领先 8 到 27 分,GDPval-AA 领先 226 Elo。Haiku 5.5 赢在速度和价格:Anthropic 将它评为自家最快的模型,每 token 价格便宜 40 倍。
Haiku 5.5 比 Opus 5.5 便宜多少?
提示词 ≤ 10 万 token 时,每 token 便宜 40 倍:每百万输入 / 输出 token 分别是 $0.10 / $0.50 和 $4 / $20。提示词超过 10 万 token 后,Haiku 5.5 涨到 $0.50 / $2.50,差距缩小到 8 倍。缓存读取便宜 20 倍($0.01 对 $0.20)。
Haiku 5.5 和 Opus 5.5 的上下文窗口一样吗?
一样。两者都能读取最多 100 万 token,单次回复最多输出 12.8 万 token(Batch API 加测试版请求头可达 30 万)。区别是 Haiku 5.5 对超过 10 万 token 的提示词收更高的价格,Opus 5.5 则不论长短都是同一价格。
Haiku 5.5 和 Opus 5.5 哪个更快?
Haiku 5.5。Anthropic 把它评为自家阵容中最快的模型,Opus 5.5 为“中等”。Opus 5.5 付费的 Fast 模式还要更快,但价格是每百万 token $8 / $40。
写代码能用 Haiku 5.5 代替 Opus 5.5 吗?
快速修改、查资料和子 Agent 工作,通常可以。长时间自主完成的编程任务就不行了:Opus 5.5 在 Terminal-Bench 4.0 上得分 66.4%,Haiku 5.5 只有 39.2%;Anthropic 也建议复杂的 Agent 编程用 Opus 5.5 或 Sonnet 5.5。
在哪里可以免费试用 Haiku 5.5?
就在这里。Haiku55 无需注册即可免费和 Claude Haiku 5.5 对话,内置联网搜索和网页读取。Opus 5.5 则可以通过 Anthropic 的 Claude 应用和 Claude API 使用。
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- Anthropic — Introducing Claude Haiku 5.5
- Anthropic — Introducing Claude Opus 5.5
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- Claude Docs — Claude Opus 5.5 overview
- Anthropic — Claude Haiku (availability, customer results)
- Artificial Analysis — Claude Haiku 5.5
Haiku55 是独立服务,与 Anthropic 不存在隶属关系。本页价格与成绩均为 Anthropic 及上文提到的测试方公开发布的数据,核对日期为 2026年10月8日;之后如有变动,请以资料来源为准。