Claude Haiku 5.5vsClaude Opus 5.5

Haiku 5.5 hat nicht einen flachen Listenpreis des Herausgebers für jede Prompt-Länge. Anthropic veröffentlicht 0,10 $ pro Million Eingabetokens und 0,50 $ pro Million Ausgabetokens bis 100.000 Tokens, danach 0,50 $ und 2,50 $. Der veröffentlichte Listenpreis von Opus 5.5 liegt bei 4 $ und 20 $ pro Million Eingabe- und Ausgabetokens. Caching und Batch haben eigene Regeln. Die Zahlen oben beschreiben Standard-Eingabe und -Ausgabe, nicht die gesamte Rechnung einer Anwendung.

Zum Beispiel kostet eine Anfrage mit 10.000 Eingabetokens und 1.000 Ausgabetokens zum Listenpreis des Herausgebers etwa 0,0015 $ auf Haiku 5.5 und 0,06 $ auf Opus 5.5, vor Caching oder plattformeigenen Preisen. Das ist ein Preisbeispiel, kein Leistungsvergleich. Wenn ein Opus-Aufruf Wiederholungen spart oder eine härtere Aufgabe abschließt, die Haiku nicht schafft, kann der Preis pro erfolgreicher Aufgabe anders aussehen.

GPTProto veröffentlicht live Haiku-5.5- und Opus-5.5-Modellseiten, jede mit eigenem Preis. Die Verfügbarkeit auf GPTProto kann je Modell unterschiedlich sein. Sieh in den Claude-Katalog von GPTProto. Er zeigt die Claude-Modelle und Live-Preise, die gerade über GPTProto verfügbar sind.

Nach Anthropics Modellspezifikationen nehmen beide Modelle Text und Bilder an, erzeugen Text, unterstützen ein Kontextfenster von 1 Million Tokens und haben ein Standardmaximum von 128.000 Ausgabetokens. Dieselbe Kontextgrenze heißt nicht dieselben Ergebnisse bei einem langen Dokument. Prüfe, ob das Modell den richtigen Beleg findet, Anweisungen folgt und zuverlässig bleibt, wenn Prompts wachsen. Das Ausgabemaximum ist eine Grenze, keine Empfehlung, eine Antwort von 128.000 Tokens anzufordern.

Beide unterstützen adaptives Denken. Haikus Aufwandseinstellung tauscht mehr Reasoning gegen mehr Zeit und Kosten. Das adaptive Denken von Opus 5.5 lässt sich nicht abschalten, der Aufwand aber schon anpassen. Wenn du einen bestehenden Agenten umziehst, prüfe Reasoning und Werkzeugaufrufe, statt anzunehmen, dass ein anderer Modellname jedes Verhalten erhält.

Nimm ein kleines Evaluationsset aus deiner echten Last: Routinefälle, Fälle mit langem Kontext und Fehler, die Nutzern wichtig sind. Schick beiden Modellen dieselbe Eingabe, dieselben Anweisungen, Werkzeuge und Bewertungskriterien. Verfolge Aufgabenerfolg, Wiederholungsrate, Eingabe- und Ausgabetokens insgesamt und die Latenz von Ende zu Ende. Vergleiche dann die Kosten pro erfolgreicher Aufgabe, nicht nur die Kosten pro Million Tokens. Anthropic hat zu jedem Release Benchmarks veröffentlicht, aber die Materialien liefern nicht ein einziges kontrolliertes Kopf-an-Kopf-Ergebnis für jede Aufgabe, die deine Anwendung laufen lassen kann. Erklär keinen Gesamtsieger aus Benchmark-Charts, die nichts miteinander zu tun haben.