“價格打骨折”
距離上一代Haiku發佈快一年，Anthropic終於更新了這條最小號的產品線。
美國當地時間10月7日，Claude Haiku 5.5正式上線。最引人注意的是價格：輸入每百萬token僅0.1美元，輸出0.5美元，直接降至上一代Haiku 4.5的十分之一，也與OpenAI上個月發佈的GPT-6 Luna持平。
但Anthropic這次顯然不只是來打價格戰的。
作為一款定位更輕量、速度更快的模型，Haiku 5.5這次重點補上了Haiku 4.5在程式設計、電腦操作和知識工作上的短板。
與此同時，它還加入了可調模式，支援100萬token上下文窗口，並帶來了Sonnet快取價格下調和訂閱使用者API積分，這次發佈更像是Anthropic的一次全線調價。
小模型的戰爭，從比誰更便宜，進入了比誰又便宜又好用的階段。
01. 小模型不再“湊合用”
Haiku 4.5發佈於將近一年前。當時，它已經是Anthropic面向速度和成本最佳化的小模型，但放到今天的新一代模型競爭中，短板已經越來越明顯。GDPval-AA知識工作測試只有735分，OSWorld電腦操作15.7%，Terminal-Bench程式設計乾脆是0分。
Haiku 5.5則把這些短板幾乎全補上了。
在知識工作、電腦操作和程式設計等測試中，Haiku 5.5相比上一代都有明顯提升。其中，GDPval-AA v2.1拿到1620分，是Haiku 4.5的兩倍多，也超過了GPT-6 Luna的1437分。
AA-Briefcase知識工作測試中，Haiku 5.5達到1578分，同樣高於Luna的1336分。OSWorld 2.1離線子集得分72.4%，Luna為48.9%，Haiku 4.5則只有15.7%。
程式設計能力的提升尤其明顯。Terminal-Bench 4.0中，Haiku 4.5此前得分為0%，Haiku 5.5已經提升至39.2%。
第三方測評機構Artificial Analysis給出的智能指數為43分，比Haiku 4.5提升26分，略高於GLM-5.3 Flash的42分和Gemini 3.8 Flash的41分，與Kimi K3的44分相當，低於自家Sonnet 5.5的56分。
在智能知識工作上，Haiku 5.5（Max模式）在AA-Briefcase上達到1578 Elo，領先於Kimi K3和GLM-5.3等模型，與Muse Spark 1.3（Max模式）相當。
不過小模型畢竟是小模型，事實知識方面還有差距。AA-Omniscience精準率只有36%，而Gemini 3.8 Flash是55%，GPT-6 Luna是44%。
還有一項測試Haiku 5.5表現不太好：AutomationBench-AA只拿了35%，而Luna、Gemini 3.8 Flash和GLM-5.3 Flash都在53%到60%之間。Artificial Analysis指出，這可能是因為安全策略導致模型過度拒絕，Anthropic正在修復，修復後分數預計會上升。
另外，Haiku 5.5是首款支援可調模式設定的Haiku模型，默認採用Medium模式，共提供Low、Medium、High、xhigh和Max五檔。模式越高，模型會投入更多計算資源，通常也能獲得更好的表現，但token消耗也會隨之增加。
02. 便宜到可以隨便用
參數和跑分是一回事，實際用起來是另一回事。Haiku 5.5發佈當天，不少開發者就上手試了，留下了各種有意思的測試。
獨立開發者西蒙·威廉姆森（Simon Willison）拿它試了生成鵜鶘騎自行車的SVG圖。在Low模式下，Haiku 5.5 7秒鐘花了0.0936美分，鵜鶘的自行車車架還算完整。Max模式下，耗時5分9秒，但也只花了3.3826美分。
生成的描述裡，白鵜鶘戴著紅帽子，長橙腿踩在橙色踏板上，一隻灰翅膀伸出去握車把，大喙指向前方，身後有白色速度線，頭頂是太陽和雲彩。作為對比，一年前Haiku 4.5畫的鵜鶘“身體是圓的黃褐色，喙是粉色的”，基本不對。
AI分析師@NFT_Chen做了斑馬草原SVG的對比測試。
Haiku生成的斑馬，條紋順著身體走向，奔跑時前後腿錯開，近草有層次、遠樹壓在山脊上，斑馬踩進草裡有塵土和影子。而Luna的斑馬“亂線穿腹，肚子鼓成橢圓，腿像木棍亂戳”，背景的樹像貼上去的剪影，斑馬浮在畫面中間和草地對不齊。
@NFT_Chen總結稱： “同一張草原，一個在跑，一個在漂。競爭讓世界更美好，前提是先畫對！”
但也不是所有測試Haiku都贏。
AI基準測評帳號@bridgemindai做了熔岩燈測試，Haiku 5.5“完全無法通過”，生成的東西“沒有玻璃，沒有熔岩，只是一個黃色圓柱體”，耗時4分34秒，成本0.03美元。而GPT-6 Luna在42.8秒內做出了一個真正的熔岩燈，成本不到一美分，速度快6倍以上。
@bridgemindai的火箭發射測試也是類似的結果。Haiku花了0.05美元、6分58秒建構了一個乾淨的場景，而Luna用不到一分錢、1分5秒就完成了，速度快了6倍。
企業客戶的反饋更偏向實際場景。Asana的高級軟體工程師亞倫·文（Aaron Vinh）說，他們把Haiku 5.5用在AI Teammates產品上，處理bug分類、項目搭建、搜尋大型項目組合等任務，任務完成延遲降低了30%以上，每個代理輪次的推理速度最快提升2.5倍。
Box的AI產品副總裁亞紹達·巴夫納尼（Yashodha Bhavnani）表示，Haiku 5.5比Haiku 4.5得分高11分，延遲只有大約一半，適合大規模運行的分析工作，比如成本報告、財務摘要和每周定期回顧。
03. 90%降價背後的算盤
Haiku 5.5最引人注目的還是價格。10萬token以內的請求，輸入每百萬0.1美元，輸出0.5美元，快取讀取只要0.01美元，快取寫入0.125美元。相比Haiku 4.5的1美元輸入、5美元輸出，降價幅度達到90%。
不過這裡有個門檻：超過10萬token之後，Haiku 5.5價格漲到5倍：輸入0.5美元、輸出2.5美元、快取讀取0.05美元、快取寫入0.625美元。即便如此，也比上代模型便宜了50%。
Anthropic對此解釋稱，大約90%的Haiku 4.5請求都在10萬token以下，所以對大多數使用者來說，相當於直接打了一折。考慮到新的分詞器會多用大約25%的token，整體平均節省大約75%。
除了Haiku本身的降價，Anthropic還順帶調了Sonnet 5.5的價格。Sonnet的快取讀取從每百萬token 0.2美元砍到0.1美元，正好是原來的一半。因為快取讀取在智能體工作中佔了很大比例，Anthropic估算大多數智能體任務的成本能降約20%。
還有一項新福利是給訂閱使用者的API積分。Max 5x使用者每月100美元，Max 20x使用者每月200美元，Team訂閱使用者最多500美元（團隊共享）。積分可以用在平台上任何模型上，而且正好等於訂閱費本身，相當於訂閱費全額返還成API額度。威廉姆森評價這“真的很慷慨”，讓訂閱使用者用API的門檻低了很多。積分當月有效，不滾存。
04. 小模型大戰開打
Haiku 5.5的發佈，把小模型賽道的競爭推向了白熱化。
在此之前，OpenAI的GPT-6 Luna憑藉0.1美元的低價和不錯的性能，在小模型領域幾乎沒有對手。現在Anthropic直接把價格拉平，性能上還略佔優勢。
但如果把視野放寬到全球，情況更複雜。中國的幾個小模型價格更低。Qwen3.7 Flash在阿里國際站上，3.2萬token以內輸入只要0.03美元、輸出0.13美元；3.2萬到25.6萬token之間是0.1美元輸入、0.4美元輸出，比Haiku還便宜。智譜的GLM-5.3-Flash在GDPval-AA v2.1上拿了1647分，比Haiku 5.5的1620還略高一點。
威廉姆森提到，Haiku 4.5剛出來的時候還不算貴，但一年過去，競品已經把價格打到了它的十分之一。這次Haiku 5.5追平Luna的價格，更像是被動應戰，而不是主動引領。
從定位上看，Anthropic給Haiku 5.5安排的角色很明確——干雜活的。文件摘要、資訊分類、資料庫查詢、給大模型當子智能體、即時客服、瀏覽器操作，這些量大、對速度敏感、對極致精度要求不那麼高的任務，是Haiku的主戰場。複雜的編碼工作還是交給Sonnet和Opus。
TechCrunch記者弗雷德里克·拉迪努瓦（Frédéric Lardinois）指出，決策模型（比如Jev）現在也在這個價格帶裡攪局，而且價格更低。小模型的用途正在從傳統的摘要分類，擴展到智能體工作流裡的各種輕量任務。
對開發者來說，真正的考驗，是Haiku 5.5能不能穩定、可靠地完成那些目標明確、邊界清晰的任務，並且經得起反覆呼叫。價格降了這麼多，使用門檻確實低了不少，但跑分和實際體驗之間仍有距離，最終能不能成為開發者願意長期使用的工具，還需要更多項目和實際應用來驗證。 (騰訊科技)