適合最快的 Claude，適合大量分類、擷取、分流和子代理工作。
每 100 萬 token · ≤10 萬 token 牌價檔
輸入$0.10$0.09/M−10%
輸出$0.50$0.45/M−10%
// Claude 模型比較查看模型頁
Claude Haiku 5.5vsClaude Opus 5.5
Haiku 5.5 和 Opus 5.5 負責 AI 工作流程裡不同的部分。Haiku 是 Anthropic 最快的模型，適合大量請求，例如分類、擷取、分流，以及需要即時回應的客服。Opus 適合長時間的代理式寫程式和知識工作。兩者都支援 100 萬 token 上下文、每次最多 128,000 個輸出 token、文字與圖片輸入，以及自適應思考。正確的選擇不是「較新」或「較大」，而是在你能接受的成本和回應時間內達到品質目標的那一個。
簡單來說：可重複、在意延遲的任務先用 Haiku 5.5。需要在程式庫上持續推理、複雜工具呼叫，或高風險綜合時，用 Opus 5.5。正式環境的代理上線前，用同一組提示、工具和成功標準測試兩者，再分配工作。
查看模型頁
適合長時間代理式寫程式與複雜知識工作，自適應思考一律開啟。
每 100 萬 token · ≤10 萬 token 牌價檔
輸入$4.00$3.60/M−10%
輸出$20.00$18.00/M−10%
// 並排比較
Haiku 5.5 與 Opus 5.5一眼看完。
費率、速度、上限、能力和實際呼叫——會影響選擇的差異都在同一屏。價格和延遲是越低越好。
規格
Claude Haiku 5.5
Claude Opus 5.5
供應商
Anthropic
Anthropic
可用性
97.7%
最近 7 天99.7%
最近 7 天發布日期
2026 年 10 月 7 日
2026 年 9 月 22 日
輸入
$0.09$0.10 官方牌價提示超過 10 萬 token：$0.45（牌價 $0.50）
$3.60$4 官方牌價
輸出
$0.45$0.50 官方牌價提示超過 10 萬 token：$2.25（牌價 $2.50）
$18$20 官方牌價
你省下
−10%相較 Anthropic 牌價
−10%相較 Anthropic 牌價
快取讀取
$0.009$0.01 官方牌價
$0.18$0.20 官方牌價
快取寫入
$0.1125$0.125 官方牌價
$4.50$5 官方牌價
快取
支援
支援
延遲（p50）
1.64 秒
5.15 秒
吞吐量（p50）
189 tok/秒
65 tok/秒
相對延遲
最快
中等
上下文視窗
1M token
1M token
最大輸出 token
128K token
128K token
思考
自適應，可調整努力程度
自適應思考一律開啟，可調整努力程度
接受
TEXTIMAGE
TEXTIMAGE
輸出
TEXT
TEXT
內建能力
網頁搜尋檔案分析
網頁搜尋檔案分析
工具呼叫
支援
支援
串流取消
支援
支援
不用提示訓練
是GPTProto 隱私權政策 §5.2
是GPTProto 隱私權政策 §5.2
它擅長的地方
大量分類、擷取、分流、摘要、客服，以及子代理任務
長時間代理式寫程式、高難度程式碼審查，以及複雜知識工作
上架時間
2026 年 10 月
2026 年 9 月
API 用法
curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-haiku-5-5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-opus-5-5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'價格為每 100 萬 token。官方牌價來自 Anthropic；延遲和吞吐量是 OpenRouter 跨供應商中位數，截至 2026 年 10 月 9 日。
// 價格比較
注意10 萬 token 門檻。
Haiku 5.5 並不是每種提示長度都同一個發行商牌價。Anthropic 公布的價格是：提示在 10 萬 token 以內，每 100 萬輸入 token $0.10、每 100 萬輸出 token $0.50；超過 10 萬 token 則為 $0.50 和 $2.50。Opus 5.5 公布的牌價是每 100 萬輸入和輸出 token $4 和 $20。快取和批次另有規則；上面的數字只描述標準輸入和輸出，不是整份應用帳單。
例如，按發行商牌價，一次 10,000 輸入 token、1,000 輸出 token 的請求，Haiku 5.5 約 $0.0015，Opus 5.5 約 $0.06，尚未計入快取或各平台自己的定價。這是價格示例，不是效能比較。如果一次 Opus 呼叫少了重試，或完成了 Haiku 做不到的更難任務，每次成功任務的成本可能是另一個故事。
GPTProto 提供即時的 Haiku 5.5 和 Opus 5.5 模型頁，各自有自己的費率。GPTProto 上的可用性可能因模型而異。請查看 GPTProto 的 Claude 模型目錄。目錄列出目前可透過 GPTProto 使用的 Claude 模型和即時費率。
// 節省計算機
用你自己的數字。不是我們的。
輸入你每個月實際送出去的量。從上面的比較裡選一個模型——我們用 Anthropic 官方牌價和我們的價格並排計算。
計價模型
百萬 token
百萬 token
一年你留下
$2,160
每月運行成本官方GPTProto省下
輸入$800$720$80
輸出$1,000$900$100
每年$21,600$19,440$2,160
不含儲值贈送金。Haiku 5.5 以 ≤10 萬 token 提示檔計價。假設用量都落在公布的每 100 萬 token 費率上——實際帳單取決於你真正呼叫的模型組合。
// 速度、可用性與呼叫方式
有多快。有多穩。呼叫它需要什麼。
兩個模型在 OpenRouter 公開端點上的中位數。正式採用前，用你自己的提示量測端到端時間。
規格
Claude Haiku 5.5
Claude Opus 5.5
延遲（p50）
1.64 秒
5.15 秒
吞吐量（p50）
189 tok/秒
65 tok/秒
提供服務的供應商
5
5
用量（最近 30 天）
389B token
6.41T token
推理
可選可按請求關閉
一律開啟無法關閉
努力等級
LOWMEDIUMHIGHXHIGHMAX
LOWMEDIUMHIGHXHIGHMAX
預設努力程度
中
高
支援的參數
reasoningreasoning_effortmax_tokensstoptoolstool_choiceresponse_formatstructured_outputsverbosity
reasoningreasoning_effortmax_tokensstoptoolstool_choiceresponse_formatstructured_outputsverbosity
OpenRouter 數據截至 2026 年 10 月 9 日。不是 GPTProto 的服務等級協議。
// 儲值按 token 計費。
按 token 計費。
沒有訂閱。沒有最低消費。
一個餘額涵蓋目錄裡的每個模型。儲值一次，用在比較結果指向的任何模型上——贈送金還會疊在已經低於官方的價格之上。
$15
原額入帳 · 無贈送
用來開始。適合測試端點和試用新模型。
最多人選擇
$100
+4% 贈送額度
適合個人開發，以及準備上線的小型專案。
省最多 · +6%
$1,000
+6% 贈送額度
適合跑正式工作負載的團隊。贈送金會加在已經打折的模型價格上。
Claude Opus 5.5 每月用 1 億 token？以 GPTProto 的價格，一年大約比官方少 $480 — 尚未計入贈送金。
// 品質與基準
它能做什麼。分數如何。
OpenRouter 列出的第三方分數。越高越好。基準只是起點——請用你自己的任務測試。
規格
Claude Haiku 5.5
Claude Opus 5.5
智力指數
43.4
57.6
Vals 指數
54.3%
67.0%
程式碼遷移
44.6%
66.6%
資訊奧賽 IOI
47.3%
95.1%
ProgramBench 完整程式
2.5%
18.5%
Design Arena · 網站
—
1340 Elo該類別第 3 名
Design Arena · UI 元件
—
1396 Elo
Design Arena · 遊戲開發
—
1464 Elo
Artificial Analysis、Vals AI 和 Design Arena 的數據，依 OpenRouter 所列，2026 年 10 月 9 日。
// 結論
哪個模型適合你的工作負載？
按你在做的事來選，而不是哪個版本比較新。
Claude Haiku 5.5claude-haiku-5-5
大量、在意速度的工作選 Haiku 5.5
- Anthropic 把 Haiku 5.5 放在快速、重複的任務上：分類客服工單、從文件擷取欄位、分流請求、摘要內容，以及作為更大寫程式代理的子代理。
- 同一項操作要跑幾千次、單次成本很重要時，它是合理的第一個候選。Anthropic 也把它描述成自己最快的模型。
- 不要把這個相對定位理解成對你的應用承諾了延遲：請用你自己的提示長度、工具和流量量測端到端時間。
Claude Opus 5.5claude-opus-5-5
持續寫程式和複雜知識工作選 Opus 5.5
- Opus 5.5 是 Anthropic 用來做長時間代理式寫程式和知識工作的模型——檢視大型程式庫、規劃多步驟修改、在多輪裡使用工具，並審查結果。
- GPTProto 的 Opus 5.5 模型頁提供 API，也有 Playground 可以試這種工作負載。
- 代價是成本：按 Anthropic 公布的 API 牌價，Opus 每個輸入和輸出 token 都比 Haiku 貴。用你自己的任務評估來決定它的結果品質值不值得這筆成本。
在代理流程裡兩個一起用
實用的分法是讓 Haiku 做便宜的第一輪——分類請求、擷取相關事實或分流——把需要更深規劃或改程式的工作留給 Opus。Anthropic 明確把 Haiku 5.5 描述成可以和 Opus 5.5 一起做寫程式工作的子代理。路由器應依可觀察的訊號升級，例如資訊不足、評估任務信心低，或測試失敗，而不是只看提示長度。衡量整個流程的成功率、總 token 和得到可用答案的時間，而不只是一次模型呼叫的成本。
// 上下文與多模態
上下文、輸出與多模態支援。
依 Anthropic 的模型規格，兩個模型都接受文字和圖片、產出文字、支援 100 萬 token 上下文，標準最大輸出為 128,000 token。上下文上限相同，不代表長文件上的結果相同。請測試模型能否找到對的證據、遵循指示，並在提示變長時保持可靠。同樣地，最大輸出是上限，不是建議你去要一段 128,000 token 的回應。
兩個模型都支援自適應思考。Haiku 的努力程度設定可以拿更多推理去換時間和成本。Opus 5.5 的自適應思考無法關閉，但努力程度可以調整。如果你在遷移現有代理，請驗證推理和工具呼叫行為，不要假設只改模型 ID 就能保留所有行為。
// 怎麼做決定
如何公平比較Haiku 5.5 與 Opus 5.5。
從你的真實工作負載抽一小組評估：日常案例、長上下文案例，以及使用者在意的失敗。把相同的輸入、指示、工具和評分標準送給兩個模型。記錄任務成功、重試率、輸入與輸出 token 總量，以及端到端延遲。然後比較每次成功任務的成本，而不只是每 100 萬 token 的成本。Anthropic 為每次發布公布了基準結果，但發布材料並沒有為你的應用可能跑的每一項任務提供單一、受控的正面對決。不要用互不相關的基準圖宣布總冠軍。
// 開始使用
在 GPTProto 上查看 Claude Opus 5.5。
GPTProto 列出 Claude Opus 5.5，附模型頁、即時價格面板、API 示例和 Playground。你可以先看即時費率，並用代理或寫程式提示試跑，再把正式工作負載遷過來。GPTProto 的 Claude 目錄顯示目前可透過平台使用的 Claude 模型。
// 常見問題
Haiku 5.5 與 Opus 5.5。直接回答。
01Claude Haiku 5.5 比 Claude Opus 5.5 便宜嗎？
是。按 Anthropic 的標準 API 牌價，Claude Haiku 5.5 比 Claude Opus 5.5 便宜。提示在 10 萬 token 以內時，Haiku 5.5 從每 100 萬輸入 token $0.10、每 100 萬輸出 token $0.50 起。提示超過 10 萬 token 時，費率升到每 100 萬 token $0.50 和 $2.50。Claude Opus 5.5 是每 100 萬輸入 token $4、每 100 萬輸出 token $20。實際費率可能因平台而異。
02Haiku 5.5 和 Opus 5.5 的上下文視窗一樣嗎？
一樣。Claude Haiku 5.5 和 Claude Opus 5.5 都支援 100 萬 token 上下文，標準 API 請求最多 128,000 個輸出 token。上下文更大不代表兩個模型在同一個長上下文任務上表現相同，請用你自己的工作負載評估。
03哪一個更適合 AI 代理？
看任務。Haiku 5.5 適合快速、重複的代理步驟，例如分類、分流、擷取和子代理工作。Opus 5.5 是為需要更持續推理的長時間代理式寫程式和知識工作設計的。正式代理上線前，先比較任務成功率、延遲、token 用量和重試率，再決定預設模型。
04兩個模型都能處理圖片嗎？
可以。兩個模型都接受文字和圖片輸入，並產出文字。接受圖片輸入不代表它們會生成圖片檔；輸出模態是文字。
05我可以在 GPTProto 上試 Claude Opus 5.5 嗎？
可以。GPTProto 提供 Claude Opus 5.5 的 API、Playground 和即時價格。最新價格、可用性和 API 細節請看 Claude Opus 5.5 模型頁。
// 使用者怎麼說
不要只聽我們說。聽聽他們的。
這些是真實公開帳號的貼文。這裡沒有編造的內容。
BL#Routing
Blogstra
Reddit · r/Bloggers
For a team already juggling DeepSeek, Kimi, Qwen, or other providers, a shared routing layer can be reasonable if it removes duplicated work and the fallback behavior is tested. GPTProto is one implementation of this approach.
K
#Cost
K
X (Twitter) · @ChillaiKalan__
I've been testing GPTProto recently, and it's honestly made my creative workflow much simpler. Instead of paying for multiple subscriptions, I can access several leading AI models from one place.
SN
#Video
Sanskriti Naruka
X (Twitter) · @snskritinaruka
I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"
CF
#Video
Caden Flux
X (Twitter) · @Caden_Flux
I challenged myself to create a cinematic AI cooking short in just 15 seconds. I used GPTProto to bring the entire workflow together, from image generation to video, all in one place.
Z
#Creative
Zara
X (Twitter) · @ZaraIrahh
Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.
MO#Integration
Many-Operation2625
Reddit · r/LLMDevs
What worked for me was pointing the cloud connections at GPTProto so the frontend only sees one endpoint and I just change the model name to swap. I am not rebuilding a connection from scratch every time.
OB#Resilience
obxsurfer06
Reddit · r/singularity
I route the calls through GPTProto so a fallback is a config switch instead of a weekend rewrite when a model disappears. It turns "my default model just got export controlled" from an incident into a config change.
AL
#Models
Alice The Ai Expert
X (Twitter) · @AliceInfoAi
I used to switch between different AI tools just to compare results. Now I just use GPTProto. GPT-5, Claude, Gemini, Kimi, and more — all in one workspace.
EB#DevOps
EntireBig7258
Reddit · r/LLMDevs
I route the calls through GPTProto so the model id and latency land in one place regardless of which provider is behind it. The win is having the log schema consistent across providers.
AL
#Video
Alamin
X (Twitter) · @iam_chonchol
I created this 15-second cinematic product video with GPTProto using Seedance 2.0, and I was really impressed by how smooth the workflow was.
F
#Workflow
Fokki
X (Twitter) · @0x_fokki
GPTProto routes the character prompt and shot list to a top model on one API key: 20 minutes … voices it and burns in captions from the same key: 20 minutes.
FA#Apps
FormalAd4696
Reddit · r/SillyTavernAI
Text, images, and voice are configured separately. You can keep OpenRouter for text and use GPTProto for visuals.
AF#Teams
Any-Farm-1033
Reddit · r/EngineeringManagers
The call layer underneath the router is GPTProto, so swapping a model does not require provisioning a new provider integration. Changing models becomes cheap enough that the question stops being "should we change."
// 來自部落格
查看全部文章 →AI 模型指南。實用的 API 教學。
比較模型、了解 API 設定，以及圖像和影片在實際專案裡的做法。
// 開始
你的下一個 1 億 token不必按原價付費。
在瀏覽器裡做圖像和影片，或用一把 API 金鑰把文字、圖像、影片模型接進應用。也可以查看指定模型的折扣。
- ✓相容 OpenAI
- ✓200 多個模型
- ✓比官方低 10–30%
- ✓高可用，自動容錯
✓已複製到剪貼簿