Claude Haiku 5.5 与 Sonnet 5.5 API 对比（2026）

只要提示词不超过 100,000 token，Haiku 5.5 的价格就是 Sonnet 5.5 的二十分之一。但跨过这条线后，价差会缩小至 4 倍，而 Agent 循环往往比团队预想得更快触及这个门槛。短小、可重复的 API 任务交给 Haiku 5.5 已经足够；调试和多步骤编程这类任务，Sonnet 5.5 依然值得它的溢价。

100K token 前差 20 倍，越线后价格逻辑就变了

Claude Haiku 5.5 和 Claude Sonnet 5.5 的纸面能力规格相同，账单却完全不同。两者都提供 1M token 上下文窗口和 128K token 最大输出，模型 ID 分别为 claude-haiku-5-5 与 claude-sonnet-5-5。根据 Anthropic 的 Haiku 5.5 公告和 Anthropic 的 Sonnet 5.5 公告，Sonnet 5.5 于 2026 年 9 月 28 日发布，Haiku 5.5 于 2026 年 10 月 7 日发布。Claude 平台的 Sonnet 5.5 文档也列出了同样的 1M 上下文和 128K 输出上限。

以上均为 Anthropic 标价。根据 APIKO 对 Anthropic 定价的汇总，当提示词 token 超过 100,000 后，Haiku 5.5 会对整次请求适用更高价档，缓存读写也包括在内。

以 1,000 份完全相同的文档为例：每份 99K token 输入、1K token 输出，按标价计算，这一批约需 $10.40（APIKO 按其费率计算为 $4.54）；若每份文档变为 101K token，则按标价约为 $53.00。每份仅多出 2,000 token，总成本却增至 5 倍。相比之下，同样的 101K 批次交给 Sonnet 5.5 约需 $212.00。这些计算基于 APIKO 的 Haiku 5.5 与 Sonnet 5.5 测试所列标价。根据 Sim 对 Sonnet 5.5 与 Haiku 5.5 的价格比较，若模拟 1,000 次调用、每次 10K 输入加 1K 输出，Sonnet 5.5 总价为 $30.00，Haiku 5.5 则为 $1.50，降低 95%。

真实的 Agent 循环很容易在无意间越过这条线。在一个讨论 Haiku 5.5 token 用量的 r/ClaudeAI 帖子中，有用户发现运行到约第 20 次模型调用时就跨过了 100K；之后的 164 次调用中，有 145 次按高价档计费，原因是对话历史和工具输出不断累积。该帖建议的做法包括：把工单拆小、限定文件范围、减少测试输出，并使用全新的子 Agent，而不是维持一条不断膨胀的长对话。短任务用 Haiku 依然很便宜；长上下文流水线则要把 Sonnet 的成本纳入预算。

“Haiku 5.5 的低价只在上下文低于 100K 时成立。输入超过 100K 后，价格会涨 5 倍；翻译和摘要等小任务能省钱，长上下文任务应该使用 Sonnet。”—— @zookmas1314

如需深入了解各模型，可继续阅读 Claude Haiku 5.5 API 定价与 Claude Sonnet 5.5 API 评测与定价。

基准测试拉开的差距，主要在 Agent 编程

Anthropic 公布的所有正面对比结果中，Sonnet 5.5 都领先；当 Agent 需要编写和执行代码时，差距尤其明显。Agent 编程测试 Terminal-Bench 4.0 中，Haiku 5.5 得分为 39.2%，Sonnet 5.5 为 70.6%。在 OSWorld 2.1 计算机使用测试中，两者距离相对较小，为 72.4% 对 83.9%。根据 APIKO 的对比表，不使用工具时，Humanity's Last Exam 得分为 45.9% 对 56.9%；使用工具后则为 57.4% 对 64.5%。

努力等级会缩小或拉大这些差距。同一篇对比文章引用的 Artificial Analysis 结果显示，Haiku xhigh 和 Sonnet medium 在 Intelligence Index 上都得到 41 分，Terminal-Bench 成绩也几乎一致，分别为 29.3% 和 29.8%。但 Haiku xhigh 每项任务成本为 $0.12，Sonnet medium 为 $0.48；前者耗时 295 秒，后者为 122 秒。在该数据集中，没有任何 Haiku 配置达到 Sonnet 默认 high 的 47 分。这些成本数字未计入 Haiku 超过 100K 的价档，因此长上下文任务应将其视为成本下限。

狭窄的抽取和分类任务，并不需要 Sonnet 的编程优势。但主导 Agent 编程、长工具循环和视觉推理需要它：Chartography 的成绩为 46.4% 对 61.6%。不要把单一 Elo 或指数得分当成通用质量排名。一项 Reddit 测试发现，在混合 Rust 与遗留代码库中，Haiku-medium 的表现可与 Sonnet 持平，成本为 $0.08 对 $1.68；而在同一工作流中，Haiku-high 发起了 385 次请求，却没有带来质量提升。详情见 r/ClaudeCode 的受控 Haiku 5.5 编程测试。

别只看模型名：Haiku low 和 Sonnet low 才是更公平的比较

不少“Haiku 太啰嗦”的抱怨，本质上是默认努力等级造成的。Haiku 5.5 默认使用 medium，Sonnet 5.5 默认使用 high，两者的思考配置也不一样。Haiku 可通过 {"type": "disabled"} 关闭思考；Sonnet 在 high 及以下努力等级使用 {"type": "between_tools"}，在 xhigh/max 下则使用 adaptive 或省略思考设置。相关说明见 Claude 平台文档及 APIKO 的行为说明。

APIKO 于 2026 年 10 月 10 日通过 Messages 端点进行了一项评估，涵盖 22 个任务、528 次请求。结果显示，Haiku 在 low 下 66 次运行通过 65 次；Sonnet 视配置不同通过 64 到 66 次。对于这些短任务，Haiku 的网关成本约为 Sonnet 的十八分之一。完全关闭思考后，Haiku 仅通过 56 次，失误集中在推理和严格格式任务，例如 CSV 求和和代码追踪。Haiku 使用默认 medium 时 66 次全部通过，但输出 token 数是 low 的 4.4 倍，主要增加的是思考 token。

结合这些数据和用户反馈，可以采用以下实用规则：

• 受限任务先用 Haiku low。分类、路由、抽取和短 JSON 等任务，不要一上来就用 Haiku 默认的 medium。
• 目标是更高质量但仍保持 Haiku 价位时，先试 Haiku high 或 xhigh，再考虑 Sonnet low。根据 APIKO 对比引用的 Artificial Analysis 数据，Haiku max 得分为 43，Sonnet low 为 36，成本约为后者的 60%。
• 调试、多步骤实现和长工具序列使用 Sonnet medium 及以上。在这些场景中，Haiku-high 增加的延迟未必能换来进一步的质量提升。
• 共享代码中要针对不同模型显式配置 thinking。根据 APIKO 的网关测试，若用同一模板向 Haiku 发送 between_tools，或向 Sonnet 发送 disabled，上游会返回 400 错误。

“让 Opus/Sonnet 担任主协调者和审阅者，Haiku 作为执行苦力；每项功能都新建一个 Haiku 实例。”—— r/ClaudeAI 用户 u/ohrajaaa

别按任务难度路由，要看漏错的代价

真正该问的不是“这个任务难不难”，而是“如果 Haiku 看起来合理地答错了，又没人复核，会发生什么”。多项用户测试得出了相同的分工：Haiku 在需要判断的任务上可能悄悄出错；当验证成本很高时，Sonnet 的价值就体现出来了。

根据 r/ClaudeAI 的“Haiku 5.5 最适合做什么？”讨论，用户在单轮、高吞吐的 Haiku 工作流中报告了 3 倍速度和显著的用量下降；其中一个案例仅花几美元就处理了数 MB 的文档。

一项涵盖六项任务的子 Agent 对比发现，Haiku 虽然便宜，但在研究和事实判断上可靠性明显较低，会漏掉文件，却“看起来像是干净利落的结果”。详见 r/ClaudeCode 的 Haiku、Sonnet 与 Opus 子 Agent 测试。该帖给出的防线很直接：

“如果输出会触发一个动作……那它要么交给更大的模型，要么由更大的模型检查。”—— r/ClaudeCode 用户 u/vladgladi

还有一个生产环境注意事项：Haiku 的结构化输出合规性并不是零成本获得的。APIKO 的评估记录了一个 low 下的严格格式失败案例：标签内容正确，却被包在 JSON 对象中，而非直接输出数组。根据 同一项受控编程测试，r/ClaudeCode 用户还报告了低努力等级下跳过验证、忽略约束的情况。

一套能扛住生产环境的 Haiku 优先方案

根据 APIKO 于 10 月 10 日对文档化模式进行的网关测试，接入代码必须处理模型特定的思考配置、工具选择和历史记录。Haiku 接受强制 tool_choice，而 Sonnet 会在上游拒绝它，应改用 auto 或结构化输出。Haiku 无法读取 Sonnet 的 thinking block；若历史记录保持只追加，Sonnet 则能读取 Haiku 的内容。重放经过编辑的 Sonnet block 可能返回 400。

用户独立摸索后反复趋同的一种 Haiku 优先模式如下：

1. 第一轮使用 Haiku 5.5 的 low 努力等级。用于分类、抽取和起草；如果要完全关闭思考，使用 thinking: {"type": "disabled"}。
2. 仅接受白名单标签或通过 Schema 验证的 JSON。任何不确定、不合法或会产生后果的结果，都升级到 Sonnet 5.5 的 medium。
3. 让子 Agent 保持全新且一次性。每个文件或功能使用一个 Haiku 实例，不要把单个对话不断累积到超过 100K。
4. 凡是会触发操作、发送消息或修改生产代码的输出，都交由 Sonnet 或 Opus 审阅。

“只要你知道该怎么做，也知道如何审查它的质量，Haiku 就非常好用。”—— r/ClaudeCode 用户 u/Awric

根据 @ClaudeDevs，Anthropic 将 Haiku 5.5 定位为与 Sonnet 或 Opus 配合、处理摘要等高吞吐任务的子 Agent。一套共享方案则让 Haiku 集群负责代码仓库搜索，由 Sonnet 负责处理 diff 和测试，见 @mirku21。

Haiku 5.5 与 Sonnet 5.5 常见问题

Haiku 5.5 比 Sonnet 5.5 便宜多少？

按标价计算，提示词低于 100K token 时便宜 20 倍：每 1M token 的输入/输出分别为 $0.10/$0.50 和 $2/$10。超过 100K 后则便宜 4 倍：$0.50/$2.50 对 $2/$10。缓存读取价格为每 1M $0.01 对 $0.10。

Haiku 5.5 和 Sonnet 5.5 的上下文窗口一样吗？

一样。根据 Anthropic 和平台文档，两者均提供 1M token 上下文窗口和 128K 最大输出。

Haiku 5.5 是否足以用于生产 API？

对于范围明确、高吞吐且便于检查的任务，通常可以，建议使用 low 努力等级并做 Schema 验证。对于主导 Agent 编程和高度依赖判断的研究，用户报告的漏检和误报率高于 Sonnet 5.5。

哪个模型更适合编程 Agent？

主 Agent 和调试选 Sonnet 5.5，Terminal-Bench 得分为 70.6%，而 Haiku 5.5 为 39.2%。搜索、代码录入和单文件子 Agent 工作可使用 Haiku 5.5，但应由 Sonnet 或 Opus 审阅。

怎样避免超过 Haiku 的 100K 定价门槛？

在接近门槛前拆分文档；将子 Agent 限定在目标文件范围；关闭冗长的测试输出；每项任务启动新的子 Agent。Agent 历史记录大约会在 20 次调用后跨过 100K。

能否在对话进行到一半时从 Sonnet 5.5 切换到 Haiku 5.5？

无法顺畅切换。Haiku 无法读取 Sonnet 的 thinking block，因此要么继续使用 Sonnet，要么在 Haiku 上重新开始。若历史记录保持只追加，从 Haiku 升级到 Sonnet 可以保留推理过程。

有一种取舍，路由策略绕不过去

Haiku 5.5 胜在单次尝试的价格。可一旦审阅和重试开始主导 token 成本，Sonnet 的总成本反而可能更低。围绕这个区别设计路由器，这两个模型都不再是赌注。