Anthropic 在 2026 年 10 月 7 日发布 Claude Haiku 5.5,称它是”我们发布过的最便宜、最快、能力最强的 小模型”。输入从 $1.00 降到 $0.10 每百万 token,输出从 $5.00 降到 $0.50——标价上是 90% 的降幅。原厂 自己的句子更谨慎:“平均而言,现在运行它便宜大约 75%。”
差别在定价表里,不在标题里。Haiku 5.5 是当前 Claude 系列里唯一按 prompt 长度计价的模型:prompt 不 超过 100,000 token 时 $0.10 进 / $0.50 出;越过这条线,每一行都按五倍计费。对分类、抽取、subagent 这些 Haiku 被卖给的负载,问题是你有多少请求已经越线。
五行价格全部乘 5
取自 Haiku 5.5 规格表与定价页,单位均为每百万 token:
| prompt ≤ 100,000 token | prompt > 100,000 token | |
|---|---|---|
| 输入 | $0.10 | $0.50 |
| 输出 | $0.50 | $2.50 |
| 缓存读取 | $0.01 | $0.05 |
| 5 分钟缓存写入 | $0.125 | $0.625 |
| 1 小时缓存写入 | $0.20 | $1.00 |
两档都另享 Batch 五折;仅限美国推理的 1.1 倍加价同样作用在高价那一列。同一次发布还把 Sonnet 5.5 的缓存读取价从 $0.20 砍到 $0.10——Anthropic 说这让 Sonnet 5.5 在多数 agentic 任务上便宜约 20%。原厂说: 不超过 100,000 token 的 prompt “占我们上一个 Haiku 模型请求量的约 90%“。那说的是 Haiku 4.5 的流量, 而 4.5 的窗口是 200,000 token——不是对你的保证。
缓存命中不能把你留在门槛之下
定价页写明 Claude 4.6 及之后的模型”(Claude Haiku 5.5 除外)……在标准价格下包含完整的 1M token 上下文 窗口”。Haiku 5.5 是被点名的例外:
“一次请求的 prompt 长度计入它全部输入 token,包括缓存读取与缓存写入。每个请求单独计价:越过门槛的 请求按更高价格计费,即使它的 prompt 有一部分是缓存命中;更早的请求保持它们当时被计费的价格。”
别处让长上下文 agent 循环负担得起的办法——缓存一大块稳定内容、每轮都发——并不能把 Haiku 5.5 请求拉回 门槛以下:缓存的 token 一样被计数,每一轮单独计价,上下文长起来的会话在后续每一轮都付高价那一列, 包括只读缓存的轮。
同一段文字现在算更多 token
Haiku 5.5 用的是随 Claude Opus 4.7 引入的 tokenizer。原厂原话:“同样的输入文本在 Claude Haiku 5.5 上产生 约多 30% 的 token……具体增幅取决于内容。“90% 之所以变成 75%,正是因为降价是拿一个已经变大的 token 计数去量的。Simon Willison 在自家 prompt 上量到约 1.25 倍,方向一致、数字略大。
文档里还有两条推论。窗口名义上更大、实际更小:“在当前 tokenizer 下 1M token 约等于 55.5 万词”,而”此前
的模型在 1M token 里装得下约 75 万词”。为 Haiku 4.5 调好的 max_tokens 上限”可能截断等效输出”,因为
thinking token 现在计入其中。图片同理:5.5 走高分辨率档,Anthropic 举的例子是 2,000 × 1,500 像素的图比在
4.5 上多花约 2.5 倍 visual token。
迁移不是换个 model ID
Anthropic 的更新说明毫不含糊:“为 Claude Haiku 4.5 写的代码可能在 Claude Haiku 5.5 上失效。“手动 extended
thinking(budget_tokens)、temperature、top_p、top_k、assistant prefill “各自可能返回 400 错误”,
旧的 computer_20250124 也一样:Claude API 与 Google Cloud 上换成 computer_toolset_20260801,Bedrock 上
换成 computer_20251124。改动 system、tools 或更早轮次之后再回送 thinking blocks 也可能 400;thinking
blocks “只在产生它的账号、或与之关联的账号里有效”——如果你用另一个 key 回放存下的对话,这条最要紧。
Bedrock 上,这个模型没有 structured outputs。
Haiku 4.5 有一个日期,和两个状态标签
弃用表把 claude-haiku-4-5-20251001 列为 Active,退役承诺是”不早于 2026 年 10 月 15 日”——距 5.5
发布八天。Haiku 5.5 自己的承诺到 2027 年 10 月 7 日。同一页写明 Anthropic 对公开发布的模型提供”至少 60 天
的退役前通知”,所以今天宣布的关停会在 12 月生效。
Haiku 4.5 的概览页开头写的是 Legacy 并让你迁移,弃用表却把同一个模型叫 Active——按 Anthropic 自己给的 生命周期定义,这是两个状态。
同一件事在 OpenAI 的价目表上
OpenAI 的定价页把 gpt-6-luna 列为短上下文 $0.10 / $0.50,长上下文那一列 $0.20 / $0.75。门槛之下两者每
token 同价,而 Haiku 5.5 报出更高基准分(Terminal-Bench 4.0:39.2% 对 16.4%;OSWorld 2.1:72.4% 对 48.9%)。
越过门槛后 Haiku 5.5 是 Luna 长上下文输入价的 2.5 倍、输出的 3.3 倍。Willison 把 Luna 的台阶写在
272,000 token;OpenAI 在同一张表里为相邻的模型印着这个门槛。
我们按公开价格算的账:一个 120,000 token 的 prompt 配 2,000 token 输出,在 Haiku 5.5 上是 $0.065;同样 的请求在 60,000 token 上是 $0.007——prompt 翻倍,账单变成 9.3 倍。同一段文字在 Haiku 4.5 上(按它的 tokenizer 约 92,000 token,平价 $1 / $5)约 $0.102。5.5 在那里仍然更便宜,便宜 36%,而不是 90%。
我们没能核实的
- 90% 与 75% 都是 Anthropic 的数字。 90% 是上一个 Haiku 的流量分布;75% 是没有公布加权方式的平均。 两句我们都在公告页读到,但 75% 后面那条脚注被我们的抓取工具截断。
- 1.25 倍是一个人自己的 prompt 上的测量。 Anthropic 公布的是”约多 30%“并说明增幅取决于内容。我们没有 自己数 token。
- OpenAI 的定价页对我们返回 HTTP 403,Luna 那两行是经检索抓取通道到达的;Luna 的 272,000 token 门槛是 Willison 的说法,不是我们从 OpenAI 读到的数字。
- 我们没有跑任何测试:没有 API 调用、没有成本测量、没有复现那些 400 错误。
- 价格一律是 Claude Platform 的。 Bedrock 与 Google Cloud “自行设定退役时间表”。
如果你是掏钱的那个
- 用你将被计费的那个 tokenizer 去数 prompt。 一段在 4.5 计数下装得下的文字,在 5.5 的计数下大约大 30%,而门槛是按新计数画的。
- 默认 agent 会话会越线,然后决定你要哪种修法。 上下文会累积、缓存读取也计数。可选项是压缩、缩小 稳定块,或者换一个 1M 平价计价的模型——而不是更用力地缓存。
- 重算成本估算,别复用旧的。 Anthropic 的迁移清单就是这么写的:重新检视
max_tokens上限与成本估算。 - 把悬崖读成”折扣变小”,不是”涨价”。 在 $0.50 / $2.50 这一档,Haiku 5.5 仍然低于 4.5 的 $1 / $5。被检验 的是那个 90%,不是它比上一代贵不贵。
- 如果你还在 Haiku 4.5 上,把 10 月 15 日当规划日期,不是关停日期。 那句承诺是”不早于”,而真正会把宣布 变成截止日期的是那 60 天通知规则。
同一个形状也出现在云市场上:Kimi K3 上架 Amazon Bedrock,一个模型按路由 与缓存条件落在四个费率上。
其他来源
- Anthropic Claude 文档 — 定价页(含 Long context pricing 一节)
- Anthropic Claude 文档 — Claude Haiku 5.5 概览与规格
- Anthropic Claude 文档 — What's new in Claude Haiku 5.5
- Anthropic Claude 文档 — Claude Haiku 5.5 迁移指南
- Anthropic Claude 文档 — 模型弃用表
- OpenAI API — 定价页(gpt-6-luna 的长上下文列)
- Simon Willison — Claude Haiku 5.5(2026-10-07,tokenizer 实测)