適合最適合先拿來測分類、結構化擷取、客服、分流、摘要，以及範圍窄的子代理步驟。
每 1M token · 基礎牌價檔
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 Sonnet 5.5
Claude Haiku 5.5 和 Claude Sonnet 5.5 都提供 100 萬 token 上下文視窗、最多 128,000 個輸出 token、文字與圖片輸入，以及自適應思考。兩者角色不同。Anthropic 把 Haiku 放在大量、在意延遲的工作上，例如分類、擷取和分流。Sonnet 是寫程式、分析和需要更持續判斷的代理流程更合適的起點。你可以透過 GPTProto API 或 Playground 測試兩者。
簡單來說：經常發生、可以核對的請求先用 Haiku 5.5。寫程式或多步驟工作需要更高成功率時，再試 Sonnet 5.5。特別注意提示長度：Anthropic 對超過 100,000 個輸入 token 的直接 API 套用更高的價格檔。長請求請確認 GPTProto 計費，不要假設畫面上的基礎費率適用於每一種提示長度。
查看模型頁
適合最適合先拿來測範圍明確的寫程式任務、程式碼審查、文件分析，以及需要更多推理的代理步驟。
每 1M token · 基礎牌價檔
輸入$2.00$1.80/M−10%
輸出$10.00$9.00/M−10%
// 並排比較
Haiku 5.5 與 Sonnet 5.5一眼看完。
下面的費率是 GPTProto 目錄顯示的基礎輸入與輸出價格，於 2026 年 10 月 13 日核對。Anthropic 為 Haiku 公布了另一個提示長度檔：輸入超過 100,000 token。長請求請確認適用的 GPTProto 計費；畫面上的基礎價格本身不足以涵蓋每一檔。
規格
Claude Haiku 5.5
Claude Sonnet 5.5
供應商
Anthropic
Anthropic
模型 ID
claude-haiku-5-5
claude-sonnet-5-5
可用性
97.7%
最近 7 天97.7%
最近 7 天發布日期
2026 年 10 月 7 日
2026 年 9 月 28 日
輸入
$0.09$0.10 官方牌價提示超過 10 萬 token：$0.45（牌價 $0.50）
$1.80$2.00 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）
$9.00$10.00 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
$2.25$2.50 官方牌價
快取
支援
支援
提示超過 100K 個輸入 token
更高的上游檔；請確認 GPTProto 計費
Anthropic 列出的 Sonnet 價格裡沒有對等的 100K 檔
延遲（p50）
1.49 秒
1.91 秒
吞吐量（p50）
130 tok/秒
100 tok/秒
相對延遲
最快
快
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，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
範圍明確的寫程式任務、程式碼審查、文件分析，以及需要更持續判斷的代理步驟
最佳首次測試
大量、有界限的任務
寫程式、分析與代理流程
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-sonnet-5-5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'價格為每 1M token。官方牌價來自 Anthropic，經 GPTProto 目錄換算（原始價格 / 740）。GPTProto 費率套用 price_multiplication 0.9。延遲和基準是 OpenRouter 截至 2026 年 10 月 14 日的數據。
// 價格比較
注意10 萬 token 門檻。
GPTProto 目錄列出 Haiku 5.5 為每 100 萬 token 輸入 $0.09、輸出 $0.45，Sonnet 5.5 為輸入 $1.80、輸出 $9.00。這些是顯示中的基礎費率；請依你打算送出的提示大小確認適用檔。以這些顯示費率計算，Sonnet 每個輸入或輸出 token 是 20 倍。一次 10,000 輸入 token、1,000 輸出 token 的請求，按這些費率、在快取和其他費用之前，Haiku 約 $0.00135，Sonnet 約 $0.027。
長提示需要另外核對成本。Anthropic 的直接 API 在請求超過 100,000 個輸入 token 時，把 Haiku 的輸入／輸出費率從每 100 萬 token $0.10/$0.50 改為 $0.50/$2.50；較高的檔套用在整次請求。GPTProto 目錄存了這個官方檔和 0.9 乘數，換算後是輸入 $0.45、輸出 $2.25。這些目錄數字並不是對每一張長提示帳單的承諾。門檻看的是每次請求的提示長度，不是每月 token 總量。
查看目前的 Haiku 5.5 模型價格、Sonnet 5.5 模型價格，以及 GPTProto 的 Haiku 長提示比較。
// 節省計算機
用你自己的數字。不是我們的。
用你預期的輸入和輸出 token 估算成本，把 100K 個輸入 token 以內和超過的請求分開，並確認每一組適用的 GPTProto 費率。再加上快取使用、重試、工具呼叫，以及每個模型通過驗收測試所需的嘗試次數。
計價模型
百萬 token
百萬 token
一年你留下
$54.00
每月運行成本官方GPTProto省下
輸入$20.00$18.00$2.00
輸出$25.00$22.50$2.50
每年$540.00$486.00$54.00
不含儲值贈送金。這裡的 Haiku 5.5 以 ≤100K token 提示檔計價。假設用量都落在公布的每 1M token 費率上。
// 速度、可用性與呼叫方式
有多快。有多穩。呼叫它需要什麼。
Anthropic 在自家模型陣容裡把 Haiku 5.5 標成最快、Sonnet 5.5 標成快。兩個標籤都沒有承諾特定的 GPTProto 延遲。提示長度、思考努力程度、工具呼叫和輸出大小都會改變端到端時間。請用相同的請求和設定，在即時模型頁上測試兩者。
規格
Claude Haiku 5.5
Claude Sonnet 5.5
延遲（p50）
1.49 秒
1.91 秒
吞吐量（p50）
130 tok/秒
100 tok/秒
提供服務的供應商
5
5
用量（最近 30 天）
—
—
推理
可選可按請求關閉
一律開啟努力程度可調整；OpenRouter 將推理列為必要
努力等級
LOWMEDIUMHIGHXHIGHMAX
LOWMEDIUMHIGHXHIGHMAX
預設努力程度
中
高
支援的參數
max_tokenstop_ptemperaturestopreasoningtoolstool_choicetop_k
reasoningmax_tokensstoptool_choicetoolsresponse_format
OpenRouter 數據截至 2026 年 10 月 14 日。「最快」和「快」是 Anthropic 的相對分級。不是 GPTProto 的服務等級協議。
// 儲值按 token 計費。
按 token 計費。
兩個模型，一個餘額。
用同一個 GPTProto 帳戶和餘額，按顯示費率測試 Haiku 和 Sonnet。實際應用可以把可重複的請求放在 Haiku，把驗證失敗或需要更多推理的任務留給 Sonnet。讓分流規則在用量資料裡看得見，避免較便宜的第一次呼叫蓋住反覆升級的成本。
$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 Sonnet 5.5 每月用 1 億 token？以 GPTProto 的價格，一年大約比官方少 $240 — 尚未計入贈送金。
// 品質與基準
它們能做什麼。如何判斷結果。
Haiku 5.5 適合標註工單、擷取欄位、分流請求、精簡摘要，以及範圍集中的寫程式子代理工作。Sonnet 5.5 更適合程式庫變更、程式碼審查、較長的文件分析，以及多步驟代理工作。公布的分數不代表某個模型每則提示都贏。
規格
Claude Haiku 5.5
Claude Sonnet 5.5
智力指數
43.4
56
Vals 指數
54.4%
67.0%
程式碼遷移
44.6%
69.8%
資訊奧賽 IOI
47.3%
83.1%
ProgramBench 完整程式
2.5%
6.5%
Design Arena · 網站
1267 Elo該類別第 32 名
1332 Elo該類別第 5 名
Design Arena · UI 元件
1308 Elo該類別第 15 名
1379 Elo該類別第 3 名
Design Arena · 遊戲開發
1310 Elo該類別第 15 名
1456 Elo該類別第 2 名
Artificial Analysis、Vals AI 和 Design Arena 的數據，依 OpenRouter 所列，2026 年 10 月 14 日。
// 結論
哪個模型適合你的工作負載？
按你跑得了的檢查來選 — 而不是哪個版本比較新。
Claude Haiku 5.5claude-haiku-5-5
大量、可核對的步驟選 Haiku 5.5
- 用 Haiku 做客服分診、擷取到定義好的結構、有檢索依據的短回答，以及可以直接檢查的小子代理工作。
- 它列出的較低檔價格，加上相對延遲為最快，讓它在同一請求要重複很多次時成為很強的第一候選。
- 追蹤工作被重試或升級的頻率，並留意提示是否跨過 100K 個輸入 token。
Claude Sonnet 5.5claude-sonnet-5-5
範圍明確但更難的工作選 Sonnet 5.5
- 用 Sonnet 做集中的程式修改、修正錯誤、程式碼審查，以及需要在多份證據之間做更多判斷的文件分析。
- 如果它用更少的重試或更少的審查時間得到正確結果，列出的較高 token 費率就比較容易說得通。
- 請在你自己的任務上量測這個優勢，不要直接假設。
在代理流程裡兩個一起用
把範圍窄、可驗證的子任務交給 Haiku，把含糊或失敗的步驟升級給 Sonnet。交接時保留指示、證據和驗收測試。兩次呼叫都算進每次完成任務的最終成本；分流策略只有在改善結果或帳單時才有幫助。
// 上下文與多模態
上下文、輸出與多模態支援。
Anthropic 規定兩個模型都接受文字和圖片輸入、輸出文字、支援 1M token 上下文視窗，標準輸出上限為 128K token。思考 token 計入輸出預算，你選的 GPTProto 路由也可能有自己的請求上限。Haiku 上游的 100K 價格門檻表示：上下文容量相同，不代表每一種提示長度都是同一費率。只有在拆開文件仍保留回答所需事實時才拆成有用證據；不要只為了塞進便宜的檔而截斷任務。
文件流程方面，GPTProto 有 Haiku 檔案分析 和 Sonnet 檔案分析 頁面，也有各模型的 Haiku 網頁搜尋 和 Sonnet 網頁搜尋 路由；部署前請查看即時請求結構。
// 怎麼做決定
如何公平比較Haiku 5.5 與 Sonnet 5.5。
用你的實際工作負載做一組評估：日常案例、難解的失敗，以及 100K 門檻兩側的長提示。用相當的指示、工具和推理設定跑兩個模型。為被接受的結果、重試、延遲和 token 總量評分。報告需要升級的請求比例，以及每次完成任務的成本。單一平均值會同時藏住 Haiku 的大量優勢，和 Sonnet 在較難工作上的價值。
// 開始使用
測試 Haiku 5.5 與 Sonnet 5.5在 GPTProto 上。
兩個模型頁都有 Playground、API 示例和目前價格。查看你的提示長度對應的費率，跑有代表性的請求，再選擇符合品質、速度和預算的預設—或升級規則—。在 GPTProto 上瀏覽 Claude 模型。
// 常見問題
Haiku 5.5 與 Sonnet 5.5。直接回答。
01在 GPTProto 上，Haiku 5.5 比 Sonnet 5.5 便宜嗎？
以 2026 年 10 月 13 日核對的顯示基礎費率來說，是：Haiku 為輸入 $0.09／輸出 $0.45，Sonnet 為每 100 萬 token $1.80／$9.00。Anthropic 對超過 100K 個輸入 token 的 Haiku 有更高的直接 API 檔。目錄用同一個 0.9 乘數換算該官方檔，但編預算前請確認適用的 GPTProto 費率和提示長度。
02Haiku 5.5 比 Sonnet 5.5 快嗎？
Anthropic 把 Haiku 相對自家其他模型歸為最快，Sonnet 歸為快。這不是 GPTProto 的延遲量測。在 2026 年 10 月 14 日核對的 OpenRouter 供應商中位數上，Haiku 的 p50 延遲是 1.49 秒，Sonnet 是 1.91 秒。請用你自己的提示長度、思考設定和輸出大小對兩者做基準測試。
03哪一個模型更適合寫程式？
範圍窄、可核對的寫程式子步驟先試 Haiku。範圍明確的修正錯誤、程式碼審查，以及需要跨檔案更多推理的變更，試 Sonnet。用測試、重試次數和每個被接受修改的成本來決定。
04Haiku 和 Sonnet 的上下文或輸出上限不同嗎？
沒有。Anthropic 為兩者列出 1M token 上下文視窗，以及標準最大輸出 128K token。Haiku 的提示長度價格門檻是計費區別，不是更小的上下文上限。
05兩者都支援自適應思考和圖片輸入嗎？
是。Anthropic 為兩者列出自適應思考，以及文字與圖片輸入、文字輸出。OpenRouter 把 Haiku 的推理列為可選，Sonnet 的推理列為必要，兩者的努力程度都可調整。圖片輸入是用來理解圖片，不是用來生成圖片。
06我可以透過 GPTProto 使用兩者嗎？
可以。目錄包含 Claude Haiku 5.5 和 Claude Sonnet 5.5 模型頁，附價格、API 示例和 Playground。Claude 目錄 顯示目前的陣容。
// 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