Anthropic 發佈 Claude Haiku 5.5，定價與 GPT-6 Luna 相同

距離 Anthropic 推出 Haiku 4.5大約已經一年。隨着 Sonnet、Opus 和 Fable 相繼推出至 5.5 版本，Haiku 似乎有點被遺忘，尤其 OpenAI 已推出 Luna 6，並同時推出 Astra 和 Sol 6。

不過，它終於來了，而且是一次值得歡迎的更新。詳情請看下方摘要。

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AI Twitter 摘要

頭條：Anthropic 推出 Claude Haiku 5.5

發生了甚麼事

Anthropic 推出 Claude Haiku 5.5，這是 Haiku 系列大約一年來首次更新。其定價與 OpenAI 的 GPT-6 Luna 看齊，而 Anthropic 同日下調 Sonnet 5.5 和訂閲方案的價格。

• 推出前的跡象。 @scaling01在公告前發文説「Haiku 5.5 日快樂」。@kimmonismus表示，該模型已出現在 Claude Code 更新中，並預測會採用「Luna 式定價」。他其後在官方貼文發布前公佈價格（@kimmonismus），並在正式上線時確認（@kimmonismus）。

• 正式推出。 @claudeai和@AnthropicAI稱它是「我們迄今推出過最便宜、最快、能力最強的小型模型」，平均執行成本較 Haiku 4.5 低約 75%。

• 供應情況和目標用途。 它現已在 Claude Platform 和 Claude Code 上線（@ClaudeDevs）。Anthropic 將它定位為與 Opus 5.5 或 Sonnet 5.5 配合使用的子代理，適用於大量且講求成本效益的工作，例如摘要、壓縮處理和資料庫查詢。@mikeyk形容兩者分工為：「Opus 負責繁重的思考工作，Haiku 負責大量工作。」

• 分級定價（@ClaudeDevs）：

  提示詞長度　每 1M 個 token 的輸入／輸出　每 1M 個 token 的快取讀取費用　少於 100K 個 token　$0.10 / $0.50　$0.01　超過 100K 個 token　$0.50 / $2.50　$0.05

• Sonnet 5.5 減價。 快取讀取費用減半，由每 1M 個 token $0.20 降至 $0.10。Anthropic 表示，對大部分長時間執行或代理式工作而言，Sonnet 5.5 的成本因此降低約 20%（@claudeai）。

• 訂閲用戶可獲 API 額度。 每月 Claude Platform API 額度現已包含於 Max 5x（$100）、Max 20x（$200）和 Team（最高 $500，可共用）方案中。額度適用於任何模型，包括 Haiku 5.5，也可在第三方執行框架中使用（@ClaudeDevs）。

• 同日 SDK 更新。 電腦操作和瀏覽器操作工具組現已內置於 Python 和 TypeScript 版 Claude SDK。SDK 會執行動作循環，並將點擊和按鍵輸入傳送至 browser_use、Browserbase、E2B 或 Daytona 的驅動程式，因此開發者毋須再自行編寫該循環（@ClaudeDevs、快速入門）。

• 合作夥伴首日推出：

  • Cursor：@cursor_ai聲稱，處理較短請求時「成本比 Haiku 4.5 低 10 倍」，並公佈了 CursorBench 比較結果（@cursor_ai）。

  • VS Code 的 GitHub Copilot：@code表示，該模型在許多編碼任務上的表現媲美 Claude Sonnet 5，同時使用較少 token 和步驟。

  • Devin：@cognition 表示，Devin 在 FrontierCode 1.1 的得分為 58.4%，表現領先 Sonnet 5，而每項任務的成本約為 Sonnet 5 的八分之一；並建議在 Fusion 中以 Opus 5.5 為主導，將 Devin 作為「副手」。

  • Arena：已加入 Agent Arena、Code Arena WebDev、Text、Document 及 Vision，評分尚待公佈（@arena）。

  • OpenDocRouter：同日加入（詳情如下）。

獨立評測：Artificial Analysis

@ArtificialAnlys 發布了目前最詳盡的第三方數據（各項評測細分數據、比較頁面）。

• 智能指數：43（max effort），較上一代 Haiku 高 26 分。

  • 略高於 GLM-5.3 Flash（42）、Gemini 3.8 Flash（41）及 GPT-6 Luna（38）。

  • 表現與 Kimi K3（44）相若；後者是具 2.8T 參數的開放權重模型。

  • 在 max effort 下，落後 Claude Sonnet 5.5（56）13 分。

• 新增控制選項。這是首款支援 Anthropic 的 effort 設定及自適應思考功能的 Haiku。

• Token 用量是主要注意事項。

  • 在 max effort 下，每項 Index 任務約會用上 162k 個輸出 tokens，約為 GPT-6 Luna 在 max 設定下（約 50k）的 3 倍。

  • 由 xhigh 調至 max，分數增加 2 分，但 token 用量約增至 1.8 倍。

  • 即使得分相同，Haiku 的輸出仍較冗長：Haiku 5.5 在 high effort 下以約 55k 個 tokens 得 38 分；Luna 則在 max 設定下以約 50k 個 tokens 得 38 分。降低 effort 設定時，差距會擴大。

• 成本數字仍屬暫定。Artificial Analysis 尚未把超過 100K tokens 後價格跳升 5 倍的情況納入模型。每項任務的成本數字將於稍後公佈。

• AA-Briefcase（私有代理式知識工作評測）：1578 Elo。得分高於 Kimi K3 及 GLM-5.3，與 Muse Spark 1.3 在 max 設定下的表現相若。

• Terminal-Bench 4.0：33%，高於 Haiku 4.5 的 0%。

  • 與 GLM-5.3 Flash 持平。

  • 高於 Gemini 3.8 Flash（20%）及 GPT-6 Luna（13%）。

• 知識與幻覺（AA-Omniscience）：

  模型 準確率 幻覺率 Haiku 5.5 36% 40% Gemini 3.8 Flash 55% 55% GPT-6 Luna 44% 77%

  Haiku 準確率較低，部分原因是它較願意表示自己不知道。

• AutomationBench-AA：35%，而 Luna、Gemini 3.8 Flash 及 GLM-5.3 Flash 的得分為 53–60%。發布前的一個安全漏洞令模型過度拒答。Anthropic 正在修正問題，Artificial Analysis 將重新進行評測，並預期得分會上升。

• 規格：

  • 上下文長度為 1M tokens，高於 Haiku 4.5 的 200k。

  • 輸入支援文字及圖像，輸出為文字。

  • 每 1M tokens 的 5 分鐘快取寫入費用為 $0.125（超過 100K tokens 時為 $0.625）。

其他基準測試説法（大多來自供應商或二手資料）

• @ShayneRedford 概述了 Anthropic 報告的提升幅度：

  • OSWorld（電腦操作）：15% → 72%。

  • TerminalBench：0% → 39%。這與 Artificial Analysis 在 Terminal-Bench 4.0 上獨立測得的 33% 不同。

  • 知識工作及推理能力提升 10–50%。

  • 在上述大部分項目中勝過 Luna。

  • 1M 上下文，最高輸出 token 數約為 12k。

• @alexalbert__（Anthropic）指出，Haiku 4.5 於 Oct 15, 2025 推出，因此比較涵蓋的時間不足一年。

• @TheRundownAI 表示，它「在多項基準測試中」勝過 GPT-6 Luna。

• 文件解析（基於 ParseBench 的獨立評測）：

  • @LoganMarkewich：整體表現與 Luna 接近，處理表格稍好，理解圖表則較差。

  • @jerryliu0：每 1,000 頁約 $1.2。以這個價格而言，處理表格及判讀閲讀順序的表現不錯；處理圖表、語義格式及邊界框則較弱。

• 個別用戶回報：

  • @simonw 寫了定價筆記，並進行了他的「鵜鶘騎單車」測試。他表示，Haiku 5.5「好得多」，而 Haiku 4.5 的價格貴 10 倍（比較）。

  • @AI_Screening 表示，Haiku 5.5 在 Three.js 斑馬模擬中「完勝」Luna（使用單一提示詞，並非系統性測試）。

意見與反應

看好

• @kimmonismus：「比 GPT-6-Luna 好得多，與 Sonnet 5.5 更接近……便宜又聰明。」

• @theo 欣賞階梯式定價：低於 100K tokens 時，收費只有五分之一，「讓人很清楚這個模型的用途」。他也表示，Anthropic 的模型竟然在「成本／智能圖表上遠遠位於左側」，令人印象深刻（@theo），並在直播中談及這次發布（@theo）。

• @draecomino：「Haiku 在最高努力程度下的表現媲美前沿模型。」

• @kipperrii 認為，既然小型、低價模型現在能做好「大量實用的事情」，它們就更重要了。

• @scaling01（「便宜得不得了」）之後又表示（@scaling01）：「5.5 系列模型表現不俗。」

• @NotTomBrown（「小而強大」）和 @edwinarbus 均來自 Anthropic 陣營，並發布了慶祝留言。

競爭格局

• 這次發布普遍被視為針對 OpenAI 的 GPT-6 Luna：「GPT-6 Luna 完了」（@dejavucoder）、「是時候擊敗 Luna 了」（@scaling01）。

• @kimmonismus 將 Sonnet 下調快取讀取價格解讀為 Anthropic 向 OpenAI 施壓。他談到 API 額度時補充説：「OpenAI：輪到你了」（@kimmonismus）。

• @teortaxesTex 表示，Anthropic 現在擁有「所有實驗室中最完整的產品陣容」（Haiku／Sonnet／Opus／Fable 加上 Mythos），相較之下，OpenAI 的陣容是 Luna／Sol／Astra。他仍認為 Anthropic「較不重視產品」，並將此視為 Anthropic 在 2026 年一直擁有很大迴旋空間的表現。

• ThursdAI 的 @altryne 質疑中階產品的定位：「Opus 昂貴時，Sonnet 才有意義。」節目計劃談論 Haiku 5.5（@thursdai_pod）。

注意事項（主要來自數據，而非聲量大的批評者）

• 標題所示價格可能誇大實際節省幅度。

  • 大量使用 tokens（最高努力程度下約為 Luna 的 3 倍）會抵銷部分每 token 折扣。

  • 超過 100K tokens 的提示詞，收費為 5 倍；這對長上下文 Agent 循環尤為重要。

  • 這兩項因素或可解釋為何 Cursor 所稱「短請求便宜 10 倍」，與 Anthropic 所稱「平均便宜 75%」有所不同。

• 事實回憶能力弱於 Gemini 3.8 Flash 和 Luna。

• 過度拒絕問題目前拉低了自動化評分。

• 尚未完成基準測試：Arena 評分仍待公佈，獨立的每項任務成本數據則有待支援階梯式定價後才能提供。

背景

• 自 2025 年 10 月起，Haiku 4.5 一直是 Anthropic 的小型模型。此後，OpenAI 的 GPT-6 Luna、Gemini 3.8 Flash、GLM-5.3 Flash 和 DeepSeek V4.1 Flash 一直在低成本市場競爭。

• Haiku 5.5 的標價與 Luna 完全相同，並新增努力程度控制及 1M context window。

• 它明確定位為多模型 Agent 執行框架中的低成本工作模型，適用於 Claude Code 子代理、Devin Fusion、Copilot 子代理，以及上下文壓縮或摘要步驟。

• Anthropic 同時下調 Sonnet 的快取讀取價格，並提供訂閲方案 API 額度，協同推動 Agent 經濟效益。這項推動正值 token 費用引發更廣泛討論之際（見下文 @theo）。

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