Claude Haiku 5.5vsClaude Opus 5.5

Haiku 5.5 n’a pas un seul prix catalogue de l’éditeur pour toutes les tailles de prompt. Anthropic publie 0,10 $ par million de tokens d’entrée et 0,50 $ par million de tokens de sortie jusqu’à 100 000 tokens, puis 0,50 $ et 2,50 $ au-delà. Le prix catalogue publié d’Opus 5.5 est de 4 $ et 20 $ par million de tokens d’entrée et de sortie. Le cache et le tarif batch ont leurs propres règles ; les chiffres ci-dessus décrivent l’entrée et la sortie standard, pas la facture totale d’une application.

Par exemple, aux prix catalogue de l’éditeur, une requête de 10 000 tokens d’entrée et 1 000 tokens de sortie coûte environ 0,0015 $ sur Haiku 5.5 et 0,06 $ sur Opus 5.5, avant cache ou tarif propre à la plateforme. C’est une illustration de prix, pas une comparaison de performance. Si un appel Opus évite des reprises ou termine une tâche plus dure que Haiku ne sait pas faire, le coût par tâche réussie peut raconter autre chose.

GPTProto publie des pages modèles Haiku 5.5 et Opus 5.5 en direct, chacune avec son tarif. La disponibilité sur GPTProto peut varier selon le modèle. Consultez le catalogue Claude de GPTProto. Il montre les modèles Claude et les tarifs en direct actuellement accessibles via GPTProto.

Selon les spécifications d’Anthropic, les deux modèles acceptent texte et images, produisent du texte, prennent en charge une fenêtre d’un million de tokens et ont un maximum standard de 128 000 tokens en sortie. Une limite de contexte identique ne veut pas dire des résultats identiques sur un long document. Vérifiez que le modèle trouve la bonne preuve, suit les consignes et reste fiable quand les prompts s’allongent. Le maximum de sortie est une limite, pas une invitation à demander une réponse de 128 000 tokens.

Les deux prennent en charge la réflexion adaptative. Le réglage d’effort de Haiku permet d’échanger plus de raisonnement contre plus de temps et de coût. La réflexion adaptative d’Opus 5.5 ne peut pas être désactivée, même si l’effort se règle. Si vous migrez un agent existant, validez le raisonnement et les appels d’outils au lieu de supposer qu’un changement d’ID de modèle conserve chaque comportement.

Prenez un petit jeu d’évaluation tiré de votre charge réelle : cas courants, cas à long contexte, et échecs qui comptent pour les utilisateurs. Envoyez la même entrée, les mêmes consignes, outils et critères de notation aux deux modèles. Suivez le succès de la tâche, le taux de reprise, le total des tokens d’entrée et de sortie, et la latence de bout en bout. Comparez ensuite le coût par tâche réussie, pas seulement le coût par million de tokens. Anthropic a publié des benchmarks pour chaque sortie, mais ces documents ne donnent pas un seul résultat contrôlé, face à face, pour chaque tâche que votre application peut lancer. N’annoncez pas un vainqueur général à partir de graphiques de benchmarks sans lien entre eux.