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10 月 7 日，Claude Haiku 5.5 发布。它有两组数字最值得看。
第一组是价格：每百万输入 token 收 0.10 美元，输出收 0.50 美元。上一代 Haiku 4.5 是 1 美元和 5 美元。同样是短提示词，价格差了十倍。
第二组是能力：在 OSWorld 2.1 这个测“让模型自己操作电脑”的榜上，Haiku 5.5 拿到 72.4%。同一个测试里，上一代是 15.7%。
一边砍价，一边把能力抬四倍。这件事的分量，得从它到底被用在哪说起。
配图: Claude
一、“小模型”这个词，说的是价格不是脑子Anthropic 的模型分三档，从下到上是 Haiku、Sonnet、Opus。Haiku 一直叫轻量模型，但轻量指的是便宜和快，不是能力弱。
Haiku 5.5 这次的配置单，放在两年前就是旗舰水平：100 万 token 的上下文窗口，最多 12.8 万 token 的输出，能读文字也能看图，知识截止到 2026 年 6 月。它还第一次带上了自适应思考，用 effort 参数控制模型答之前想多久，默认中档。
这些配置指向一个具体场景：做子智能体。
现在的 Agent 架构里，一个任务常常会裂成一堆小任务。查一次数据库、抽一段结构化数据、分类一封邮件、判断一次路由该走哪条路，每一次都要调一次模型。一个完整流程跑完，背后可能是几百次调用。这种活如果全交给最贵的模型，账单会很难看。
Anthropic 的说法是，大约 90% 的 Haiku 4.5 请求，提示词都在 10 万 token 以内。它把这个区间单独拿出来定价，等于对着主力流量打了一次折。
还有两个参数要说清。它支持 100 万 token 的上下文，最多能输出 12.8 万 token。前者决定一次能读进去多少材料，后者决定一次能写多长。这两个数，对做批量文档处理的人来说，比价格更值得看。
当地时间2026年6月9日，Anthropic宣布推出Claude Fable 5与Claude
二、它凭什么能便宜这么多价格下降不是简单降价，背后有两笔账。
一笔是架构账。Haiku 5.5 支持自适应思考，开发方可以给简单查询设低档，给多步任务设高档。以前想兼顾快和准，得在两个模型之间切来切去。现在一个子智能体就能同时接快慢两条路，编排复杂度下来了。
另一笔是算账方式的账，这笔更值得说。Anthropic 换了新的分词器，同样的文本，它算出来的 token 数比上一代多约 30%。也就是说，标价降了 90%，但每段文字收的 token 变多了。按实际消耗折算，平均成本大约降 75%，不是 90%。
75% 依然是很大的数。但要搞清楚降的是哪个 90%，这是读定价表的基本功。
我用一句更直白的话概括这个定价逻辑。它不是把便宜货卖给你，是把便宜货做得能用。过去轻量模型只能干些无关紧要的活，因为稍微复杂一点它就跟不上。分数拉到这个位置之后，能交给它的活变多了，省下来的钱才有意义。
2026年2月10日，上海，Claude Opus 4.6, AI人工智能模型
三、能力那一下跳得有点大回到 OSWorld 那个数字。15.7% 到 72.4%，翻的不只是倍数。
这个测试考的是模型能不能像人一样操作一个桌面系统，点按钮、填表单、在多个窗口之间来回。上一代基本是“干不了”，这一代到了“能干大半”。Terminal-Bench 4.0 的分数更有说服力：Haiku 4.5 是 0%，Haiku 5.5 是 39.2%。
这组数字的意义在于，便宜模型开始能被当成“手”用了。让它去操作浏览器、点开网页、跑一条命令、把结果抓回来，这些原本要么人工做、要么交给大模型做的动作，现在可以批量外包给一个价格低一个量级的模型。
对做自动化的人来说，这比“模型又聪明了一点”实用得多。
图表：两周登顶App Store榜首，Meta Muse智能体应用爆红
四、价值体现第一，10 万 token 是分水岭。超过这个长度，输入涨到 0.50 美元、输出涨到 2.50 美元，是短提示的五倍。要喂整本合同、整段会议记录的话，价格优势就没那么大了。
第二，复杂编程它还是不行。Anthropic 自己的表里，Sonnet 5.5 在 Terminal-Bench 4.0 上是 70.6%，Haiku 5.5 是 39.2%。官方也建议复杂编码任务用 Sonnet 5.5 和 Opus 5.5。Haiku 的定位是打下手，不是挑大梁。
第三，这批分数大多出自 Anthropic 自己的评测。它和 GPT-6 Luna 的对比，用的是对方的挂牌价和自家成绩，没有说明是否亲自跑过对手的模型。跨厂商比分数，看的时候留个心眼。
配图: Anthropic
五、判断这次发布真正的信号，不是“便宜模型变强了”，是“Agent 的脚变便宜了”。
一套 Agent 系统的成本，主要由高频小调用堆出来，不是由那几次关键推理决定的。把高频部分的价格砍到十分之一，同时把操作能力从零抬到接近四成，等于把自动化的单次成本压了一个量级。
接下来值得盯的不是 Haiku 又刷了哪个榜，是哪些原本算不过经济账的场景，现在被ai轻松解决问题。
价格降一个量级，能被自动化的工作变多了一批。