Claude Haiku 4.5 完整指南 - 三分之一成本实现快速 AI 编码

你需要 AI 来辅助快速编码、客户支持或实时工作流,但像 Claude Sonnet 或 GPT-5 这样的前沿模型会耗尽你的预算还带来延迟。小型模型便宜且快速,但性能不行。这种能力与成本之间的被迫妥协从 AI 诞生之初就一直困扰着开发者。

Claude Haiku 4.5 彻底消除了这种权衡。Anthropic 的最新模型以三分之一的成本和 4-5 倍的速度提供了 Sonnet 4 级别的编码性能。更令人印象深刻的是,它在 computer use 任务上超越了 Sonnet 4,同时成为首个支持 extended thinking 和推理能力的 Haiku 模型。

本指南详细介绍了开发者和企业需要了解的关于 Claude Haiku 4.5 的一切,从基准测试性能到编码、智能体工作流和生产部署的实际实施策略。关于将 AI 工作流部署到生产环境,可以参考我们的 ComfyUI workflow 转生产 API 指南。

Claude Haiku 4.5 是什么以及为什么重要

Anthropic 于 2025 年 10 月 15 日发布了 Claude Haiku 4.5,作为旗舰模型的更小、更快替代方案,同时保持接近前沿的性能。该模型以三分之一的成本和两倍多的速度实现了与 Claude Sonnet 4 类似的编码性能 - 这是 AI 应用成本-性能方程的根本性转变。

技术规格说明了一切。Haiku 4.5 包含 200,000 token 的上下文窗口用于处理大量文档和对话,64,000 最大输出 token(从 Haiku 3.5 的 8,192 提升),可靠的 2025 年 2 月知识截止日期以获取当前信息,以及对 extended thinking 和推理的原生支持。它是首个支持 extended thinking 模式用于复杂问题解决、computer use 能力用于直接界面交互以及上下文感知响应用于复杂应用的 Haiku 模型。

这对开发者很重要,因为它消除了之前在昂贵的前沿模型(性能优秀)或便宜模型(结果平庸)之间的被迫选择。Haiku 4.5 提供了第三种选择 - 以预算友好的价格提供专业级性能。一个每天运行 100 万次 API 调用的开发团队可以从 Sonnet 4 切换到 Haiku 4.5,节省约 66% 的成本,同时实际上还获得了速度提升。这使得以前成本高昂的 AI 应用突然变得可行。

性能基准和能力

Claude Haiku 4.5 在行业标准基准测试中表现出色,直接与更大的模型竞争。最引人注目的结果是在 SWE-bench Verified 上的 73.3% 分数,该测试使用真实开源项目的实际 GitHub issue 来测试模型。这不是什么合成基准测试 - 而是实际开发者遇到的真实代码问题。73.3% 的成功率意味着 Haiku 4.5 解决了近四分之三的真实世界编码问题,使其跻身世界顶级编码模型之列。

Computer use 能力更加令人惊讶。Claude Haiku 4.5 在 OSWorld 基准测试中获得 50.7% 的分数,而 Sonnet 4 为 42.2%。OSWorld 通过点击按钮、填写表单和导航界面来衡量 AI 实际使用软件应用程序的能力。更小、更便宜的 Haiku 模型在计算机交互任务上击败了更昂贵的兄弟模型。这对于需要 AI 与没有 API 的现有应用程序协作的自动化工作流具有巨大意义。

速度是 Haiku 真正闪光的地方。它的运行速度是 Sonnet 4.5 的 4-5 倍,同时保持相当的质量。之前的 Haiku 3 已经能以每秒 21,000 token 的速度处理提示,并以每秒 123 token 的速度生成输出。Haiku 4.5 在这个速度优势的基础上全面提升了能力。

对于多智能体系统,Haiku 4.5 完全改变了经济学。你可以使用 Sonnet 4.5 作为编排器来分解复杂问题,然后部署多个 Haiku 4.5 实例作为工作者并行执行子任务。成本差异是巨大的 - 你只需为编排器支付高价,而工作者以三分之一的成本运行,而不是为每个智能体都支付 Sonnet 价格。

Extended Thinking 和推理能力

Claude Haiku 4.5 是首个支持 extended thinking 的 Haiku 模型,为预算友好的 Haiku 系列带来了高级推理能力。Extended thinking 模式允许模型在提供答案之前明确地逐步推理问题,类似于人类处理困难任务的方式。模型生成中间推理 token,帮助它避免常见陷阱并产生更准确的结果。

该功能默认禁用以优先考虑速度,但你应该为复杂的问题解决、多步骤编码任务和战略规划启用它。对于调试复杂代码,extended thinking 帮助 Haiku 系统地追踪逻辑而不是跳到结论。对于架构决策,它在推荐解决方案之前会考虑多种方法及其权衡。对于测试生成,它能识别简单模式匹配会遗漏的边界情况。

权衡是真实存在的。Extended thinking 会使 token 使用量增加 20-50%,因为模型除了最终响应外还会生成推理 token。延迟也会增加,因为模型需要完成推理过程。但对于非实时应用,质量提升证明了成本的合理性。你通常更好地为一个高质量响应支付 30% 的额外 token,而不是进行三次便宜的尝试都无法解决问题。

你可以将 extended thinking 与 Haiku 的其他能力结合起来,实现强大的工作流。将其与 computer use 一起启用以实现与应用程序的深思熟虑的交互,或者在多智能体编排中使用它,让工作智能体能够独立推理复杂的子任务。

Computer Use 和智能体工作流

Claude Haiku 4.5 为 Haiku 系列带来了 computer use 能力,实现与软件界面的直接交互和强大的智能体工作流。Computer use 意味着 Claude 实际上可以点击按钮、导航菜单、填写表单、读取屏幕内容、执行命令并可视化验证结果。它不限于 API 调用 - 它可以与任何软件应用程序协作。

令人惊讶的是,Haiku 4.5 在 computer use 任务上实际上击败了 Sonnet 4。50.7% 的 OSWorld 分数对比 Sonnet 4 的 42.2% 显示,更小、更便宜的模型在计算机交互方面比其昂贵的兄弟模型处理得更好。这对于自动化没有 API 的遗留应用程序、自动测试 UI 应用程序以及创建跨多个工具的全面工作流自动化具有巨大意义。

对于智能体编码,Haiku 4.5 代表了子智能体编排的重大飞跃。该模型可靠地处理复杂工作流,实时自我纠正无需手动干预,并保持动力而没有使更大模型对智能体群不切实际的延迟开销。一个强大的模式正在出现:Sonnet 4.5 作为编排器分解复杂问题,而多个 Haiku 4.5 实例并行执行子任务。与所有工作都使用 Sonnet 相比,成本节省是巨大的。

终端自动化是另一个亮点。Haiku 4.5 在 Terminal-Bench 上得分 41%,使其在 Git 工作流管理、构建和部署自动化以及系统管理任务方面表现出色。它在频繁的小修复、测试存根生成、文档字符串创建和轻量级重构方面表现出色,这些场景速度比深度架构思考更重要。

最佳工作流是将 Claude Code 与 Haiku 4.5 配对作为默认快速路径,仅在任务需要更深入的推理或复杂的多文件重构时升级到 Sonnet 4.5。Claude 的检查点功能通过在 AI 编辑后实现即时回滚来增加安全网,让你在保持控制的同时积极自动化。

在 Anthropic 的内部测试中,Haiku 4.5 展示了可靠执行多步骤终端工作流、有效的错误恢复和自我纠正,以及跨不同任务的一致质量。这些不仅仅是基准数字 - 该模型已为真实智能体应用的生产环境做好准备。

定价和成本分析

Claude Haiku 4.5 的定价代表了从之前 Haiku 模型的战略转变,在能力提升和成本效率之间取得平衡。以每百万输入 token 1 美元、每百万输出 token 5 美元的价格,它比 Haiku 3.5 贵 4 倍。但性能提升证明了增加的合理性 - 你获得了 extended thinking 能力、computer use 功能、8 倍更大的输出窗口(64K 对比 8K token),以及以 Sonnet 三分之一价格获得 Sonnet 4 级别的编码性能。

真正的节省来自优化功能。Prompt caching 通过在服务器端存储常见上下文,为重复的 API 调用提供高达 90% 的成本节省。当使用类似上下文进行多次调用时(如稳定的系统提示或参考文档),后续请求只支付新 token,而不是缓存内容。对于具有 2K token 系统提示、每天进行 10K 次调用的聊天机器人,缓存每天可节省约 100 美元。

Message Batches API 通过异步处理请求为非实时工作负载提供 50% 的成本降低。这非常适合批量处理文档、分析大型数据集、隔夜生成报告以及其他不需要即时响应的非交互式工作流。

真实世界的成本场景展示了节省。一个每月处理 100 万次请求的客户支持聊天机器人使用 Haiku 4.5 和 prompt caching 的成本约为 200 美元(假设 1K 缓存上下文、每次请求 500 输入 token、300 输出 token),而使用 Sonnet 4 为 900 美元。这是 78% 的成本节省,同时保持质量。一个每月处理 10 万次代码审查的代码审查智能体使用 Haiku 4.5 的成本约为 600 美元,而使用 Sonnet 4.5 为 3,000 美元,代表 80% 的节省,同时具有可比的编码性能。

需要成千上万甚至数百万次 API 调用的应用从 Haiku 4.5 的定价结构中获益最多。成本差异在规模上呈指数级复合。需要最大能力的复杂推理任务、质量胜过成本的关键应用以及需要细致理解的创意工作可能仍然证明 Sonnet 定价的合理性 - 但许多开发者高估了他们真正需要前沿模型的频率。

与竞争对手相比,GPT-4o Mini 的成本为每百万 token 0.15 美元输入和 0.60 美元输出(明显更便宜),Gemini 1.5 Flash 的成本为 0.075 美元输入和 0.30 美元输出(最便宜的选择)。Claude Haiku 4.5 在 1 美元/5 美元的价格上比两者都贵,但对于开发工作负载提供了卓越的编码和智能体性能,证明了溢价的合理性。

与竞争模型的比较

Claude Haiku 4.5 在拥挤的小型模型市场与 GPT-4o Mini 和 Gemini Flash 竞争。定价讲述了一个有趣的故事 - 以每百万 token 1 美元/5 美元的价格,Haiku 4.5 的成本明显高于 GPT-4o Mini(0.15 美元/0.60 美元)和 Gemini 1.5 Flash(0.075 美元/0.30 美元)。但对于开发工作负载,性能证明了溢价的合理性。

在编码基准测试中,GPT-4o Mini 在 HumanEval 上得分 87.2%,领先于 Claude 3 Haiku 的 75.9% 和 Gemini Flash 的 71.5%。但 Haiku 4.5 在更具挑战性的 SWE-bench Verified 上得分 73.3%,该测试测试真实世界的 GitHub issue 而不是孤立的编码问题。基准选择很重要 - 合成测试与实际生产场景产生不同的赢家。

对于推理,Claude 3.5 Haiku 在 GPQA 基准测试中得分 41.6%,超过了 GPT-4o Mini 的 40.2%。Haiku 4.5 通过竞争模型中没有的 extended thinking 能力在这一优势上继续发展。速度是另一个差异化因素 - Claude 3 Haiku 以每秒 165 token 的吞吐量领先,而 Gemini 1.5 Flash 的首 token 时间令人难以置信地低于 0.2 秒。Haiku 4.5 延续了家族速度传统,生成速度比 Sonnet 模型快 4-5 倍。

上下文窗口揭示了不同的设计优先级。Gemini 1.5 Flash 以巨大的 1,000,000 token 窗口脱颖而出,GPT-4o Mini 的 128,000 token 和 Haiku 4.5 的 200,000 token 无法匹敌。对于分析整个代码库或处理书籍,Gemini 提供了独特的优势。但 Haiku 4.5 以其他小型模型都没有的独特能力进行反击 - 用于直接 UI 交互的 computer use、用于复杂推理的 extended thinking 模式,以及 64,000 token 输出窗口(而竞争对手为 4K-16K)。

模型选择取决于你的具体需求。选择 Haiku 4.5 用于编码和软件开发任务、智能体工作流和多智能体系统、computer use 和终端自动化、需要 extended thinking 的任务以及长篇内容生成。选择 GPT-4o Mini 用于预算敏感的通用应用、实时客户交互、跨领域的平衡性能以及 OpenAI 生态系统集成。选择 Gemini Flash 用于分析整个代码库或文档、超低延迟要求、绝对最低成本优先级以及需要 200K+ 上下文的任务。选择 Claude 3.5 Haiku 用于最大预算约束和不需要高级功能的简单任务。

Haiku 4.5 的真正竞争对手不是其他小型模型,而是像 Sonnet 4 和 GPT-5 这样的更大模型。Haiku 4.5 挑战了你需要昂贵的前沿模型才能进行专业工作的假设,证明了设计良好的高效模型可以在大多数任务上匹配前沿性能。

实际用例和应用

Claude Haiku 4.5 的性能、速度和成本效率的结合使其能够跨行业实现多样化的应用。以下是它提供最大价值的领域。

软件开发

代码审查自动化是一个完美的契合点。Haiku 4.5 分析拉取请求中的 bug、样式问题和潜在改进,其 73.3% 的 SWE-bench 分数证明它可以识别生产代码中的真实问题。将配对编程集成到 IDE 或 Claude Code 中可提供快速的编码辅助 - extended thinking 模式处理架构决策,而默认模式快速完成和重构。

测试生成是另一个强大的应用。该模型自动生成单元测试、集成测试和边界情况覆盖,其推理能力识别开发者经常遗漏的边界情况。文档创建受益于 64,000 token 输出窗口,允许在单个请求中生成全面的 README 文件和技术文档,而不是拼凑多个输出。

客户支持和运营

由 Haiku 4.5 驱动的聊天机器人后端以可管理的成本提供智能响应。Prompt caching 大大减少了大多数对话中出现的常见知识库内容的费用。电子邮件响应自动化高效处理大量支持,速度和质量的平衡使其适用于真实的面向客户的应用。

基于内容分析的工单分类和路由受益于快速推理,可实现实时处理。无需等待慢速模型响应,而客户排队等待。

多智能体系统

复杂的重构项目展示了编排模型 - Sonnet 4.5 处理整体策略,而多个 Haiku 4.5 实例并行修改单个文件。这大大加快了大规模代码更改,如果按顺序处理将需要数小时。

数据处理管道部署多个 Haiku 4.5 智能体用于分析和转换任务的并行工作。成本效益使得智能体数量在以前使用昂贵的前沿模型时不切实际。研究和分析工作流编排智能体进行文献综述、数据收集和综合,extended thinking 确保质量,而速度实现广度。

DevOps 和基础设施

通过终端自动化进行 CI/CD 管道管理利用了 41% 的 Terminal-Bench 分数获得可靠的命令行能力。基础设施管理自动化服务器配置、配置和监控,computer use 能力使其能够与没有 API 的基于 Web 的管理界面交互。

用于识别问题、模式和优化机会的日志分析受益于速度和批量处理能力。在几秒钟内处理数千个日志条目。

内容和商业智能

长篇写作利用 64,000 token 输出窗口在单个请求中生成完整的文章、报告和文档。这比大多数竞争对手的 4K-16K 限制要大得多。代码生成产生完整的应用程序和实用程序,extended thinking 提供可靠的架构。

商业智能应用使用 Batch API 分析数据并生成全面的报告以降低计划报告的成本。通过自然语言查询进行数据分析从 extended thinking 获得质量提升,而市场研究工作流高效地从多个来源收集和综合信息。

如何访问和开始使用

Claude Haiku 4.5 可通过多个渠道获得。任何人都可以在 Claude.ai(Web、iOS 和 Android)上免费与它聊天 - 它现在是免费层用户的默认模型。对于生产应用,开发者在 API 密钥注册后通过 Anthropic 开发者平台上的 Claude API 访问 Haiku 4.5。

云平台可用性包括用于 AWS 集成的 Amazon Bedrock 和用于 GCP 的 Google Vertex AI。预计很快将支持 Azure 以实现 Microsoft 生态系统集成。

开始使用很简单。在 console.anthropic.com 注册 Anthropic API 访问,生成用于身份验证的 API 密钥,并在 docs.anthropic.com 查看文档。在将其实现到你的应用程序并进行适当的错误处理之前,进行测试 API 调用以熟悉请求格式。

API 请求发送到 Messages API 端点,将模型指定为 "claude-haiku-4-5",消息包含用户输入和用于 extended thinking 或 computer use 功能的可选参数。Extended thinking 默认禁用 - 包含特定参数以为需要更深推理的任务启用它。Computer use 需要额外的设置,包括屏幕捕获能力、输入模拟权限和正确的 API 请求格式(查看 Anthropic 的 computer use 文档了解详情)。

对于开发,从免费的 Claude.ai 访问开始实验并了解模型行为,然后转移到生产 API。对于生产部署,为重复上下文实现 prompt caching,对非实时工作负载使用 Message Batches API,通过控制台仪表板监控使用情况,并为速率限制和错误实现回退逻辑。

IDE 集成选项包括通过 Anthropic 集成的 GitHub Copilot(截至 2025 年 10 月处于公开预览版),Claude Code 终端工具以 Haiku 4.5 作为默认快速模型,以及通过 API 提供 Claude 访问的各种 IDE 插件。

多智能体部署应使用 Sonnet 4.5 作为复杂规划的编排器,Haiku 4.5 作为并行执行的工作智能体,通过消息传递或共享状态进行协调。监控所有智能体的总成本以避免意外。

对于想要 AI 编码能力而不直接管理 API 集成的开发者,像 Apatero.com 这样的平台提供对包括 Claude 在内的尖端 AI 模型的简化访问,用于各种开发和创意工作流。

优化策略和高级技术

最大化 Claude Haiku 4.5 性能同时最小化成本需要跨多个维度的战略优化。最有影响力的优化是 prompt caching,通过在服务器端存储常见上下文,为缓存的 token 提供高达 90% 的成本节省。识别提示中的静态上下文,包括系统指令、文档引用和代码样式指南,然后将 API 请求结构化为先静态内容后可变内容。对于具有 2K token 系统提示、每天进行 10K 次调用的聊天机器人,缓存每天可节省约 100 美元。没有缓存,每次 API 调用都支付完整的提示 token。使用缓存,第一次调用支付全部成本,然后后续调用只支付新 token。

Message Batches API 通过异步处理请求为非实时工作负载提供 50% 的成本降低。这非常适合隔夜报告生成、批量数据处理、计划内容创建以及不需要即时响应的回顾性分析任务。

实施智能模型路由以自动平衡成本、速度和质量。简单查询使用 Haiku 4.5 快速模式,复杂任务启用 Haiku 4.5 extended thinking,真正困难的问题升级到 Sonnet 4.5。这种动态选择确保你不会为简单任务过度支付或为复杂任务服务不足。

监控和分析推动持续优化。按任务类型跟踪 API 使用情况,监控不同模型配置的成功率,分析每次成功结果的成本(而不仅仅是每次请求),并识别在质量保持可接受的情况下降低复杂性的机会。这种数据驱动的方法揭示了你否则不会发现的优化机会。

并行处理利用 Haiku 4.5 的速度优势。将大任务分解为独立的子任务,使用多个 Haiku 实例并行处理,并以编程方式聚合结果。这对于分析多个文档或处理批量数据集等任务来说,可以比使用更大模型的顺序处理更快、更便宜。

上下文窗口管理很重要,尽管 Haiku 4.5 有慷慨的 200K 限制。不必要的上下文增加成本和延迟。每次请求只包含相关上下文,总结或截断较旧的对话历史,并在可能的情况下压缩参考材料而不丢失基本信息。同样的原则适用于输出 - 为每个用例设置适当的最大 token 限制(当 1K 足够时不要请求 64K),实施流式传输以逐步显示结果,并考虑将非常长的输出分解为多个集中的请求。

错误处理和重试需要智能设计。为速率限制错误实施指数退避,在将请求视为成功之前验证响应,并使用调整后的参数重试失败的请求,而不是立即升级到更昂贵的模型。运行 A/B 测试,将 Haiku 4.5 与你的特定用例的替代方案进行比较,测量质量、成本和速度差异。不要假设基准测试完全预测你的应用程序的需求。

限制和注意事项

了解 Claude Haiku 4.5 的限制有助于设定适当的期望并为每个任务选择正确的工具。2025 年 2 月的知识截止日期意味着该日期之后没有当前事件 - 在需要时补充 Web 搜索。该模型还不是多模态的,因此图像或视频分析需要具有视觉能力的 Sonnet 模型。Extended thinking 增加延迟导致响应更慢,使其不适合实时应用。与 Haiku 3.5 相比,4 倍的价格增长需要利用缓存和批处理来保持成本效率。

需要绝对最大能力的任务可能仍然需要 Sonnet 4.5 或 GPT-5。需要细致风格的创意写作可能受益于更大模型的更深语言理解。涉及图像或视频的多模态任务需要支持视觉的模型。需要 2025 年 2 月之后的当前信息的任务需要连接 Web 的替代方案或具有更新训练数据的模型。

Computer use 功能强大,但有真正的限制。它需要重要的设置,包括屏幕捕获能力和输入模拟权限。当 AI 控制界面时存在安全隐患 - 你给模型直接访问你的系统。对于具有后果的关键操作,可靠性问题很重要。屏幕捕获和输入模拟的性能开销增加了延迟,使某些实时应用不切实际。

Extended thinking 的开销很大。虽然它提高了质量,但它使 token 消耗增加 20-50% 并增加延迟,因为模型完成推理步骤。对于高容量实时应用(如聊天界面),即使有质量优势,这种开销也可能是令人望而却步的。API 速率限制根据帐户层应用,这意味着高容量应用可能需要企业协议或 Anthropic 的速率限制增加。

像所有 AI 模型一样,Haiku 4.5 在响应中显示出一些可变性。相同的提示不会总是产生相同的输出。对于需要绝对一致性的应用,实施验证逻辑和重试机制。明确定义每个用例的成功标准,在 Haiku 4.5 不足时实施回退策略,监控性能指标以检测降级,并保持对更有能力的模型何时证明更高成本合理的认识。

未来发展和行业影响

Claude Haiku 4.5 代表了先进 AI 能力民主化的一个重要里程碑。以三分之一成本提供 Sonnet 级别的编码性能从根本上改变了 AI 应用的经济学。以前成本高昂的用例变得可行 - 为所有开发者提供实时编码辅助,为小企业和个人提供 AI 智能体,为所有拉取请求提供全面的代码审查,以及跨行业的智能自动化,这些行业无法证明前沿模型成本的合理性。

Haiku 4.5 的能力和成本效率结合使大规模的实用多智能体系统成为可能。预计在编排器指导下成本效益的工作智能体并行执行任务的复杂智能体编排框架将快速发展。将出现专业的智能体市场和生态系统,多智能体 AI 集成到标准开发工作流中将成为常态而不是例外。

竞争压力是真实的。Anthropic 的 Haiku 4.5 的激进定价和能力迫使竞争对手改进他们的小型模型产品。Google 和 OpenAI 将需要分别增强 Gemini Flash 和 GPT-4o Mini 以保持竞争地位。这种在保持能力的同时降低价格的竞赛使所有开发者受益。

未来版本可能会添加多模态能力(视觉、音频)以匹配 Sonnet 模型的完整功能集。通过训练或搜索集成的知识截止扩展将解决 2025 年 2 月的限制。Extended thinking 效率改进将减少 20-50% 的开销,使其适用于更多应用。Computer use 的可靠性和能力将得到增强,因为 Anthropic 根据生产使用数据完善功能。

民主化影响是深远的。通过以合理的成本使强大的 AI 可访问,Haiku 4.5 使个人开发者和小团队能够构建以前需要大量预算的复杂 AI 应用。这加速了整个行业的创新,因为更多人可以试验和部署先进的 AI,而不用担心不可持续的成本。

预计集成 Haiku 4.5 的工具和平台将快速增长。增强的 IDE 插件和编码助手将使其成为 AI 辅助开发的默认快速路径。专业的智能体框架将标准化多智能体编排模式。低代码平台将利用 Haiku 进行后端智能,抽象 API 复杂性。医疗保健、法律、金融和其他行业的垂直特定应用将出现,因为领域专家意识到他们可以负担得起用 AI 构建。

Haiku 4.5 体现了更高效的 AI 模型的更广泛趋势,以降低的成本提供不断增加的能力。这一趋势使 AI 更可持续(每个任务的计算量更少)、更可访问(个人负担得起)以及对真实世界应用更实用。AI 的未来不仅仅是关于前沿能力 - 而是关于让每个人都能使用这些能力。

结论 - 以实用成本实现快速 AI 智能

Claude Haiku 4.5 消除了 AI 性能和可负担性之间的被迫选择。它以三分之一的成本和 4-5 倍的速度提供 Sonnet 4 级别的编码性能(73.3% SWE-bench)。Extended thinking 能力在需要时实现复杂推理,computer use 功能超越更大的模型,64,000 token 输出窗口实现竞争对手无法匹配的全面响应。

该模型最适合软件开发和编码应用、客户支持自动化、多智能体系统部署、终端和 DevOps 自动化,以及需要成千上万甚至数百万次 API 调用的任何应用,在这些应用中成本会显著复合。在 Claude.ai 免费试用以了解能力,然后通过 API 访问生产环境,并使用 prompt caching 和批处理进行成本优化。

这代表了真正的成本-性能革命。单个开发者现在可以部署以前需要企业预算的复杂 AI 智能体。小企业可以实施与大公司能力相匹配的智能自动化。开源项目可以集成 AI 辅助而无需不可持续的成本。

实际情况是,大多数应用不需要为每个任务提供最大的 AI 能力。Haiku 4.5 证明,80-90% 的 AI 工作可以由快速、高效的模型处理,为真正要求高的任务保留昂贵的前沿模型。默认使用 Haiku 4.5 进行 AI 辅助编码和智能体工作流,为需要更深推理的复杂任务启用 extended thinking,并仅在 Haiku 明显不足时升级到 Sonnet。

对于想要访问 Claude 和其他尖端 AI 模型而无需管理 API 集成的用户,像 Apatero.com 这样的平台提供简化的界面,用于 AI 驱动的开发、图像生成和具有专业结果的创意工作流。

可访问、强大的 AI 辅助时代已经到来。Claude Haiku 4.5 以实用成本提供专业级智能,使开发者和企业能够构建他们想象中的 AI 驱动应用。停止在 AI 能力和可负担性之间妥协,开始使用 Claude Haiku 4.5 构建。