# Claude Haiku 5.5 和 Sonnet 5.5 区别：标价差 20 倍，同分只差 4 倍

> Haiku 5.5 单价约为 Sonnet 5.5 的二十分之一，但同等综合分下任务成本只低 4 倍、耗时更长。分类、摘要、子代理交给 Haiku，复杂编码留给 Sonnet。

- URL: https://blog.laozhang.ai/zh/posts/claude-haiku-5-5-vs-sonnet-5-5
- Published: 2026-10-08
- Updated: 2026-10-08
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/zh/about)
- Topic: 模型对比
- Tags: Claude, Haiku 5.5, Sonnet 5.5, 模型选型, Claude Code

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Claude Haiku 5.5 在 2026 年 10 月 7 日发布，模型 ID 是 `claude-haiku-5-5`，Claude API、Claude Code 和 Claude 应用里都已经可以选用。它和 9 月 28 日发布的 Claude Sonnet 5.5 规格基本相同：都是 1M token 上下文、128K 最大输出、文本和图片输入。两者真正的区别在能力和价格上：

- **能力**：Anthropic 在 [Claude Haiku 5.5 发布页](https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5) 列出的 8 项基准里，Sonnet 5.5 每一项都领先，差距最大的是代理式编程测试 Terminal-Bench 4.0，39.2% 对 70.6%。
- **标价**：prompt 不超过 100K token 时，Haiku 5.5 的输入和输出单价都是 Sonnet 5.5 的二十分之一（每百万 token $0.10/$0.50 对 $2/$10）；prompt 超过 100K 后 Haiku 涨价，差距缩到 4 倍。
- **按任务算**：在 [Artificial Analysis 的 Haiku 5.5 与 Sonnet 5.5 对比页](https://artificialanalysis.ai/models/releases/comparisons/claude-haiku-5-5-vs-claude-sonnet-5-5) 上，两者开同一档 effort（思考强度）时，Haiku 每道题便宜约 10 到 26 倍；如果要拿到同样的综合分（智能指数 41），Haiku 要开到 `xhigh`，每题 $0.12，Sonnet 开 `medium` 就够，每题 $0.48，Haiku **只便宜 4 倍**，而每题耗时是 Sonnet 的 2.3 倍（291 秒对 126 秒）。

所以分工可以这样定：分类、抽取、摘要、上下文压缩、Claude Code 子代理这类范围窄、结果能自动检查的大批量请求交给 Haiku 5.5；复杂的代理式编程、跨系统的业务自动化、不给资料就要答准事实的场景留给 Sonnet 5.5；介于两者之间的任务，先让 Haiku 做，检查不通过再交给 Sonnet。下文的价格、规格和测试数据均截至 2026 年 10 月 8 日。

## Haiku 5.5 和 Sonnet 5.5 的区别一览：规格相同，价格和默认设置不同

下表的规格和价格来自 [Claude 模型总览](https://platform.claude.com/docs/en/models/overview) 与 [Claude API 价格页](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing)，价格单位都是美元每百万 token。

| 项目 | Claude Haiku 5.5 | Claude Sonnet 5.5 |
| --- | --- | --- |
| 发布日期 | 2026 年 10 月 7 日 | 2026 年 9 月 28 日 |
| 模型 ID | `claude-haiku-5-5` | `claude-sonnet-5-5` |
| 官方定位 | 分类、抽取、路由等大批量、对延迟敏感的任务 | 速度与智能兼顾 |
| 官方标注的相对延迟 | 最快 | 快 |
| 上下文 / 最大输出 | 1M / 128K | 1M / 128K |
| 输入 / 输出 | $0.10 / $0.50（prompt ≤100K）；$0.50 / $2.50（prompt >100K） | $2 / $10，整个 1M 同一价格 |
| 缓存读取 | $0.01（≤100K）/ $0.05（>100K） | $0.10（10 月 7 日起，此前 $0.20） |
| 5 分钟缓存写入 | $0.125（≤100K）/ $0.625（>100K） | $2.50 |
| Batch 输入 / 输出 | $0.05 / $0.25（≤100K）；$0.25 / $1.25（>100K） | $1 / $5 |
| API 默认 effort | `medium` | `high` |
| Claude Code 默认 effort | `medium` | `medium` |
| 关闭思考的写法 | `thinking: {"type": "disabled"}` | `thinking: {"type": "between_tools"}` |
| 可靠知识截止 | 2026 年 6 月 | 2026 年 6 月 |

有两点容易看错。第一，Haiku 5.5 是按 prompt 长度分两档计价的，超过 100K token 的请求整单按高一档算，输出和缓存也一起涨；Sonnet 5.5 没有这种分档。第二，“最快”指的是生成速度：Artificial Analysis 测到 Haiku 5.5 在 `max` 档每秒输出 243 个 token，Sonnet 5.5 是 136 个。但 Haiku 在回答前会先思考，同一批测试题上它的首个 token 延迟在 `medium` 档是 12.63 秒，Sonnet 是 2.05 秒。对首字延迟敏感的实时对话，要用你自己的请求在 `low` 档或关闭思考后实测。

## Haiku 5.5 比 Sonnet 5.5 更好吗？官方 8 项基准 Sonnet 全部领先

不是。Anthropic 发布页把 Sonnet 5.5 作为参照列在 Haiku 5.5 旁边，每一项都是 Sonnet 更高：

| 基准（Anthropic 公布） | Haiku 5.5 | Sonnet 5.5 |
| --- | --- | --- |
| GDPval-AA v2.1（知识工作，Elo） | 1620 | 1840 |
| AA-Briefcase v1.1（知识工作） | 1578 | 1824 |
| OSWorld 2.1 离线子集（电脑操作） | 72.4% | 83.9% |
| Humanity's Last Exam，不用工具 | 45.9% | 56.9% |
| Humanity's Last Exam，使用工具 | 57.4% | 64.5% |
| Terminal-Bench 4.0（代理式编程） | 39.2% | 70.6% |
| FrontierCode 1.1 Main（代理式编程） | 46.4% | 52.1%（`xhigh`） |
| Chartography，不用工具（图表推理） | 46.4% | 61.6% |

发布页只注明了 Sonnet 在 FrontierCode 上用的是 `xhigh`，其余各列的 effort 没有写。作为对照，上一代 Haiku 4.5 在 Terminal-Bench 4.0 上是 0.0%。Anthropic 自己的结论也很直接：Terminal-Bench 这类复杂代理式编程，Sonnet 5.5 和 Opus 5.5 仍是更好的选择；Haiku 5.5 适合范围更窄的任务，例如上下文压缩、摘要和子代理工作。

总分领先不代表每类任务都差得一样多。Artificial Analysis 给两个模型各跑了 5 档 effort，分项成绩显示差距随任务类型变化很大（下表取两者都开 `max` 时的成绩）：

| 分项（Artificial Analysis，`max` 档） | Haiku 5.5 | Sonnet 5.5 | 怎么理解 |
| --- | --- | --- | --- |
| AA-LCR v1.1（长上下文阅读） | 82.7% | 82.7% | 读长文档再作答，两者持平 |
| SciCode（科学计算代码） | 55.0% | 61.0% | 差距小；`low` 档 Haiku 49.2%，Sonnet 49.1% |
| Terminal-Bench 4.0 | 32.8% | 63.6% | 多步终端任务，差近一倍 |
| AutomationBench-AA（业务流程自动化） | 35.4% | 71.8% | 差距最大的一项 |
| AA-Omniscience（知识可靠性，答错会扣分） | 11 | 32 | 凭记忆答事实，Haiku 更容易编 |

这张表的实际含义是：把资料交给 Haiku 5.5，让它基于资料阅读、摘录、作答，表现接近 Sonnet；让它在多个系统之间连续操作，或者不给资料直接回答事实问题，差距就很明显。后一种情况如果还要用 Haiku，至少给它检索或搜索工具。

## Haiku 5.5 比 Sonnet 5.5 便宜多少：标价 20 倍，同分约 4 倍

标价只说明每个 token 多少钱，任务成本还取决于完成一个任务用了多少 token，而这又随 effort 变化。Artificial Analysis 按自己的智能指数（10 项测试的综合分）统计了两个模型各 5 档 effort 的每题成本和耗时。页面列出的计价是 Haiku 100K 以内那一档、Sonnet 的新缓存读取价 $0.10，所以长上下文任务上 Haiku 的实际成本可能偏高于表中数字：

| effort | Sonnet 5.5 指数 / 每题成本 / 每题耗时 | Haiku 5.5 指数 / 每题成本 / 每题耗时 | 同档成本倍数 |
| --- | --- | --- | --- |
| `max` | 56 / $5.46 / 921 秒 | 43 / $0.21 / 423 秒 | 26 倍 |
| `xhigh` | 52 / $2.01 / 431 秒 | 41 / $0.12 / 291 秒 | 16.8 倍 |
| `high` | 47 / $0.88 / 217 秒 | 38 / $0.08 / 194 秒 | 11 倍 |
| `medium` | 41 / $0.48 / 126 秒 | 34 / $0.05 / 134 秒 | 9.6 倍 |
| `low` | 36 / $0.35 / 90 秒 | 29 / $0.02 / 62 秒 | 17.5 倍 |

倍数是用表中成本相除得出的，例如 `medium` 档 0.48 ÷ 0.05 = 9.6。从这张表能读出三件事：

1. **同一档 effort，Haiku 便宜约 10 到 26 倍，但分数也低 7 到 13 分**。两者在 `max` 档都很啰嗦：跑完整套指数，Haiku 生成了 4.4 亿 token，Sonnet 生成了 4.2 亿 token，所以单价差不会原样变成任务成本差。
2. **要拿到同样的分数，差距只剩 4 倍左右**。指数 41 分时，Haiku `xhigh` 每题 $0.12，Sonnet `medium` 每题 $0.48，Haiku 便宜 4 倍，但耗时 291 秒对 126 秒。Haiku 开到 `max` 能拿 43 分，比 Sonnet `medium` 高 2 分，成本 $0.21 不到一半，耗时却是 3.4 倍。
3. **只换模型 ID 不设 effort，比的是 Sonnet `high` 和 Haiku `medium`**。API 默认值不同，这时 Haiku 每题 $0.05 对 $0.88，便宜约 17.6 倍，指数则是 34 对 47。

![Haiku 5.5 与 Sonnet 5.5 各 5 档 effort 的智能指数和每题成本散点图，同为 41 分时 Haiku xhigh 每题 $0.12，Sonnet medium 每题 $0.48](https://blog.laozhang.ai/posts/zh/claude-haiku-5-5-vs-sonnet-5-5/img/cost-vs-score-by-effort.webp)

这些是 Artificial Analysis 在自己的测试框架下的测量，会随重测更新；页面上 Sonnet 各档标有 “with fallback”，含义页面没有说明。综合指数是 10 项测试的平均，会掩盖上一节那种分项差距。要决定自己的任务，还得用自己的请求量和通过率来算。

## 按自己的请求估算：100K 分档和提示缓存会改变差距

单次请求的成本可以这样算，所有 token 数除以 1,000,000 再乘对应单价：

```text
成本 = 未缓存输入 × 输入价 + 缓存读取 × 缓存读取价 + 缓存写入 × 写入价 + 输出（含思考）× 输出价
```

两者用的是同一代分词器（Haiku 5.5 文档写明它与 Claude 4.7 及之后的模型相同，Sonnet 5.5 属于这一代），同一段文本在两边算出的 token 数可以视为相同，单价可以直接对比。下面按标准价、不打 Batch 折扣计算：

| 请求 | Haiku 5.5 | Sonnet 5.5 | Sonnet ÷ Haiku |
| --- | --- | --- | --- |
| 10K 输入 + 1K 输出 | $0.0015 | $0.030 | 20 倍 |
| 99K 输入 + 2K 输出 | $0.0109 | $0.218 | 20 倍 |
| 150K 输入 + 2K 输出 | $0.080 | $0.32 | 4 倍 |
| 代理回合：90K 缓存读取 + 5K 新输入 + 2K 输出 | $0.0024 | $0.039 | 16.25 倍 |
| 代理回合：150K 缓存读取 + 5K 新输入 + 2K 输出 | $0.015 | $0.045 | 3 倍 |
| 100 万次分类，每次 2K 输入 + 300 输出 | $350 | $7,000 | 20 倍 |

以第四行为例：Haiku 是 90,000 × $0.01 + 5,000 × $0.10 + 2,000 × $0.50，除以一百万得 $0.0024；Sonnet 是 90,000 × $0.10 + 5,000 × $2 + 2,000 × $10，得 $0.039。代理回合的两行没有计入第一次写入缓存的费用。

**100K 是 Haiku 成本的分水岭**。99K 输入的请求花 $0.0109，150K 就到 $0.080，因为超过 100K 后整单的输入、缓存和输出都按高一档计价，此时 Haiku 对 Sonnet 的优势只剩 3 到 4 倍。价格页没有说明这 100K 是否包含缓存读取、缓存写入和工具定义，做预算时把所有输入 token 加在一起算更稳妥。想让 Haiku 保持在低档，就要控制上下文：只检索需要的段落，长对话及时压缩。

**Sonnet 的缓存降价缩小了代理场景的差距**。10 月 7 日起 Sonnet 5.5 的缓存读取从 $0.20 降到 $0.10。按旧价格，第四行的 Sonnet 回合是 $0.048，降价后 $0.039，便宜 18.75%，和 Anthropic 所说“多数代理任务便宜约 20%”一致。缓存读取在两者之间只差 10 倍（$0.01 对 $0.10），所以代理回合里缓存读取占比越高，两者的差距就越接近 10 倍，而不是 20 倍。

**输出 token 包含思考 token**。表中假设两边输出一样多，实际上同一任务在不同 effort 下的输出量可能差好几倍。把你自己在目标 effort 下实测的输入、缓存和输出 token 填进公式，才是自己的任务成本。用 Message Batches API 处理不急的任务，两者的输入和输出价格都减半。

## 哪些任务交给 Haiku 5.5，哪些留给 Sonnet 5.5

判断的关键不是任务难不难，而是范围是否明确、出错能否被发现。按上面的价格和测试结果，可以这样分：

| 任务 | 交给谁 | 依据 |
| --- | --- | --- |
| 分类、打标签、信息抽取、请求路由 | Haiku 5.5，`low` 或 `medium` | 官方定位就是这类任务；输出可以用 schema 校验 |
| 摘要、上下文压缩 | Haiku 5.5 | Anthropic 点名适合 Haiku |
| 基于给定长文档问答 | Haiku 5.5，prompt 尽量控制在 100K 内 | 长上下文阅读两者持平；超过 100K 价差缩到 4 倍左右 |
| Claude Code 或代理里的子代理：搜代码、读文件、查资料 | Haiku 5.5 | Anthropic 推荐它给 Sonnet、Opus 当子代理 |
| 实时客服、浏览器操作 | 先试 Haiku 5.5 | 生成快、价格低；但要实测首字延迟 |
| 小范围改代码，有测试可跑 | Haiku 5.5 `medium`，要求改完跑检查 | 结果可以自动验证，失败再升级 |
| 复杂代理式编程、跨文件排查 bug | Sonnet 5.5 | Terminal-Bench 4.0 是 39.2% 对 70.6% |
| 多系统、多步骤的业务流程自动化 | Sonnet 5.5 | AutomationBench-AA 是 35.4% 对 71.8% |
| 不给资料、凭模型知识回答事实问题 | Sonnet 5.5 | AA-Omniscience 是 11 对 32 |

还有两个边界。Anthropic 的 [Haiku 产品页](https://www.anthropic.com/claude/haiku) 把 Opus 5.5 称为复杂编码和知识工作的日常主力，Sonnet 5.5 适合范围明确的任务；如果 Sonnet 5.5 也做不好，往上看 Opus 5.5 和 Fable 5.1，可以参考 [Claude Fable 5.1 和 Opus 5.5 怎么选](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/claude-fable-5-1-vs-opus-5-5)。安全方面，Haiku 5.5 的网络安全防护比 Sonnet 5.5 允许更多防御类任务，但两者都会拦截渗透测试，需要更宽权限的组织可以申请 Anthropic 的 Cyber Verification Program。

在一个模型内部，调 effort 往往比换模型更有效，这也是 [Anthropic 的 Claude 模型选型文档](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/choosing-a-model) 的建议，该文档同样建议很多应用先从 Haiku 5.5 起步、不够再升级。按 [Claude API 的 effort 文档](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/effort)，Haiku 5.5 从 `medium` 开始，包括代理式编程；`low` 用于闲聊、短工具任务和简单的大批量请求；`high` 用于知识工作、较长的代理任务和需要严格遵守指令的场景；`xhigh` 和 `max` 只在评测显示有提升时才用，并且要和 Sonnet 5.5 比较性能、成本和速度。上一节的数据说明了原因：Haiku 开到 `max` 每题成本 $0.21，Sonnet `medium` 是 $0.48，Haiku 只便宜一半多一点，耗时却是 3.4 倍。

## 先 Haiku、失败再交给 Sonnet：Haiku 做对一成以上就更省

对介于两者之间的任务，可以让 Haiku 先做，检查不通过的再交给 Sonnet 重做。设 Haiku 做对的比例为 p，每个任务的期望成本是：

```text
期望成本 = Haiku 每题成本 + (1 − p) × Sonnet 每题成本
```

用 Artificial Analysis 的 `medium` 档每题成本代入（Haiku $0.05，Sonnet $0.48），只要 p 超过 0.05 ÷ 0.48 ≈ 10.4%，这种做法就比全部交给 Sonnet 便宜。每 1,000 个任务：

| Haiku 做对的比例 | 先 Haiku 再升级 | 全部用 Sonnet |
| --- | --- | --- |
| 50% | $290 | $480 |
| 70% | $194 | $480 |
| 90% | $98 | $480 |

以 70% 为例：0.05 + 0.3 × 0.48 = 0.194，乘以 1,000 得 $194。这个算式成立有几个前提，缺一个结论就可能反过来：

![先用 Haiku 5.5、失败再交给 Sonnet 5.5 时每 1,000 个任务的成本随 Haiku 做对比例下降，约 10.4% 起低于全部用 Sonnet 的 $480，右侧列出四个前提](https://blog.laozhang.ai/posts/zh/claude-haiku-5-5-vs-sonnet-5-5/img/haiku-first-escalation-cost.webp)

- **失败必须能自动发现**。测试、类型检查、构建、JSON schema 校验、规则校验器都可以。开放式写作或事实问答如果没有可靠的检查，Haiku 的错误答案会直接流到用户那里，这部分代价算式里没有，这类任务不适合这么做。
- **升级的任务要等两次**。按同一组数据，`medium` 档 Haiku 每题 134 秒，再交给 Sonnet 又是 126 秒。对延迟敏感的场景，要把失败率乘进等待时间里一起看。
- **升级时把原始任务重新发给 Sonnet**。Sonnet 5.5 的文档把“思考块与产生它的模型绑定”列为破坏性变更，把 Haiku 那一轮带思考块的对话原样接过去容易出问题。
- **两边的工具调用写法要分开**。Haiku 5.5 接受强制 `tool_choice`，Sonnet 5.5 上强制工具调用会返回错误，升级路径要改成 `auto`。

算式里的成本和通过率都要换成你自己的。拿一批真实任务分别在 Haiku 和 Sonnet 上跑，记下每题成本和 Haiku 的通过率，再代入公式。

## 从 Sonnet 5.5 改用 Haiku 5.5：API 参数和提示词要改什么

直接把模型 ID 换掉，部分请求会报错或表现变差。按 [Haiku 5.5 新变化文档](https://platform.claude.com/docs/en/models/haiku-5-5/whats-new-haiku-5-5) 和 [Haiku 5.5 提示词指南](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/prompting-claude-haiku-5-5)，逐项检查：

1. **模型 ID**。Claude API、Google Cloud、Microsoft Foundry 和 Claude Platform on AWS 用 `claude-haiku-5-5`，Amazon Bedrock 用 `anthropic.claude-haiku-5-5`。
2. **显式写上 effort**。不写时 Haiku 跑 `medium`，Sonnet 跑 `high`。对比两个模型时要固定 effort，否则比的不是同一件事。在对话中途改顶层 effort 会让这段对话的提示缓存失效；在 Claude API 和 Google Cloud 上可以按消息改 effort 并保留缓存，需要 beta header `mid-conversation-output-config-2026-07-01`，且要开着自适应思考。
3. **关闭思考的写法**。Sonnet 5.5 用 `between_tools`，Haiku 5.5 用 `disabled`，两者都只能在 `high` 及以下使用，`xhigh` 和 `max` 会返回 400 错误。
4. **关闭思考 + JSON 输出 + 自己的工具**。这个组合下 Haiku 可能跳过必须的工具调用。解决办法是对这类请求开自适应思考，或者去掉 `output_config.format`，或者用 `tool_choice` 强制调用。
5. **Haiku 上会报错的参数**。手动思考预算 `budget_tokens`、非默认的 `temperature`/`top_p`/`top_k`、assistant 消息预填充都会报错；电脑操作要改用 `computer_toolset_20260801`。
6. **响应结构**。回复可能以思考块开头，取内容时按 `type` 字段选，不要按位置取第一个块。思考 token 计入 `max_tokens`（上限 128,000），给小了会在思考后、正文前被截断。
7. **安全拒绝**。Haiku 5.5 的安全分类器可能返回 `stop_reason: "refusal"`，没有服务端兜底，原样重发通常还是被拒，客户端要单独处理。
8. **Haiku 特有的提示词问题**。`low` 档配长代理提示词时，它有时会提前停下、把任务交还给用户，Anthropic 测试中从 `low` 升到 `medium` 让提前停止大约减半，但每次输出 token 多了一倍以上；`low` 和 `medium` 档有时改完代码不跑检查就报告完成；配搜索工具时要在提示词里给出当天日期。提示词指南为这几种情况都给了可以直接放进 system prompt 的原文。

第 8 条会影响成本估算：为了减少提前停止而升 effort，输出 token 会成倍增加，按上一节的公式重算一次。

## Claude Code 里用 Haiku 5.5：切换模型和设置子代理

按 [Claude Code 模型配置文档](https://code.claude.com/docs/en/model-config)，Haiku 5.5 需要 Claude Code v2.1.293 或更高版本，旧版本先运行 `claude update`。在会话里输入 `/model claude-haiku-5-5`，或者用 `claude --model claude-haiku-5-5` 启动。

几处和 API 不同的地方：

- **别名 `haiku` 只在 Anthropic API 上指向 Haiku 5.5**。在 Amazon Bedrock、Google Cloud、Microsoft Foundry 和 Claude Platform on AWS 上，`haiku` 仍指向 Haiku 4.5，`sonnet` 也指向更早的 Sonnet 版本，要用 5.5 就写完整模型 ID。
- **默认 effort 都是 `medium`**。Claude Code 里 Sonnet 5.5 和 Haiku 5.5 默认都是 `medium`，和 API 上 Sonnet 默认 `high` 不同。
- **思考关不掉**。Claude Code 里这两个模型都无法关闭思考，由模型按 effort 决定每一步想多少。
- **plan mode 下会升级**。文档提到，Haiku 会话进入 plan mode 时通常会改用 Sonnet 做规划。

更常见的用法是 Sonnet 当主模型、Haiku 当子代理。环境变量 `CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL` 设定没有单独指定模型的子代理用哪个模型，接受 `haiku` 这样的别名：

```bash
export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL=haiku
claude --model claude-sonnet-5-5
```

子代理定义文件里的 `model` 字段（包括 `inherit`）优先于这个变量；`ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL` 则同时决定 `haiku` 别名和后台功能用哪个模型。

如果 Claude Code 按 API 计费，Haiku 5.5 的 100K 分档同样适用。Claude Code 的长会话上下文很容易累积到 100K 以上，这时 Haiku 的单价优势会从 20 倍降到 4 倍左右，及时压缩上下文或开新会话更划算。按 API 付费还是用订阅，以及 Max 和 Team 新增的每月 API 额度怎么用，见 [Claude API 和 Claude Code 区别：该用哪个，Max 的 API 额度管什么](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/claude-api-vs-claude-code)。

## Claude 应用里选 Haiku 5.5 能省额度吗？官方没给换算比例

可以选，但省多少没有官方数字。按 Anthropic 的 Haiku 产品页，Free、Pro、Max、Team 和 Enterprise 用户都能在 Claude.ai 网页版、iOS 和 Android 上选择 Haiku 5.5；Sonnet 5.5 则对所有人开放。

[Claude 帮助中心关于用量和长度限制的说明](https://support.claude.com/en/articles/11647753-understanding-usage-and-length-limits) 只说用量受对话长度和复杂度、使用的功能、所选模型和 effort 档位影响，没有给出各模型之间的消耗比例，也不公布条数。可以推断简单对话换成 Haiku 会消耗得更慢，但具体能多聊多少，现在没有可引用的数字。调低 effort、关掉不需要的工具和联网搜索，同样能减少消耗。各套餐的 5 小时和每周限制怎么算，见 [Claude 用量限制总表：Free、Pro、Max 额度与重置，官方不公布条数](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/claude-usage-limits-by-plan)。

## Haiku 5.5 与 Sonnet 5.5 的其他问题

### Claude Haiku 5.5 已经发布了吗？

已经发布。Anthropic 在 2026 年 10 月 7 日上线 Claude Haiku 5.5，模型 ID `claude-haiku-5-5`，Claude API、Amazon Bedrock、Google Cloud、Microsoft Foundry 都已提供，Claude 应用和 Claude Code 也能选。

### Haiku 5.5 “便宜 90%”“省 75%”是跟 Sonnet 比吗？

不是，是跟 Haiku 4.5 比。Anthropic 的说法是：100K 以内的请求比 Haiku 4.5 便宜 90%，超过 100K 便宜 50%，按 Haiku 4.5 的请求分布平均下来约低 75%，并且已经算上新分词器多出的 token。跟 Sonnet 5.5 比，标价是二十分之一（100K 以内），任务成本见上文的 Artificial Analysis 数据。

### Haiku 5.5 写代码够用吗？

范围明确、能跑测试的小改动够用，复杂的代理式编程不够。Terminal-Bench 4.0 上 Haiku 5.5 是 39.2%，Sonnet 5.5 是 70.6%。在 Claude Code 里，Haiku 更适合当子代理去搜代码、读文件；让它改代码时，在提示词里要求改完必须跑测试或构建，检查不通过的交给 Sonnet。

### 需要比 Sonnet 5.5 更强的模型，选 Opus 5.5 还是 Fable 5.1？

多数复杂编码和知识工作先用 Opus 5.5，它在 Anthropic 的定位里是日常主力；提高 effort 后仍做不好的长任务再考虑 Fable 5.1。两者的比较见 [Claude Fable 5.1 和 Opus 5.5 怎么选？性能、价格与切换建议](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/claude-fable-5-1-vs-opus-5-5)，Opus 5.5 的账单算法见 [Claude Opus 5.5 价格与用量重置：API 账单怎么算，重置卡怎么用](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/claude-opus-5-5-pricing-limit-reset)。

### 中国大陆能直接用 Claude Haiku 5.5 吗？

截至 2026 年 10 月 8 日，Anthropic 的 [支持国家和地区列表](https://www.anthropic.com/supported-countries) 不包含中国大陆和香港。这份列表同时适用于商用 API 和 Claude.ai。

## 参考来源

本文引用的外部页面，按正文出现顺序排列。最后更新于 2026-10-08。

- [Claude Haiku 5.5 发布页](https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5) (anthropic.com)
- [Artificial Analysis 的 Haiku 5.5 与 Sonnet 5.5 对比页](https://artificialanalysis.ai/models/releases/comparisons/claude-haiku-5-5-vs-claude-sonnet-5-5) (artificialanalysis.ai)
- [Claude 模型总览](https://platform.claude.com/docs/en/models/overview) (platform.claude.com)
- [Claude API 价格页](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing) (platform.claude.com)
- [Haiku 产品页](https://www.anthropic.com/claude/haiku) (anthropic.com)
- [Anthropic 的 Claude 模型选型文档](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/choosing-a-model) (platform.claude.com)
- [Claude API 的 effort 文档](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/effort) (platform.claude.com)
- [Haiku 5.5 新变化文档](https://platform.claude.com/docs/en/models/haiku-5-5/whats-new-haiku-5-5) (platform.claude.com)
- [Haiku 5.5 提示词指南](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/prompting-claude-haiku-5-5) (platform.claude.com)
- [Claude Code 模型配置文档](https://code.claude.com/docs/en/model-config) (code.claude.com)
- [Claude 帮助中心关于用量和长度限制的说明](https://support.claude.com/en/articles/11647753-understanding-usage-and-length-limits) (support.claude.com)
- [支持国家和地区列表](https://www.anthropic.com/supported-countries) (anthropic.com)