Claude Haiku 4.5 est un modèle de langage de classe plus petite, optimisé pour un usage ciblé, développé par Anthropic et publié à la mi-octobre 2025. Il est positionné comme une option rapide et à faible coût dans la gamme Claude, qui préserve de fortes capacités pour des tâches comme le codage, l’orchestration d’agents et les workflows interactifs “computer-use” tout en permettant un débit bien plus élevé et un coût unitaire inférieur pour les déploiements en entreprise.
Caractéristiques clés
- Rapidité et rentabilité : Haiku 4.5 est décrit comme plus de deux fois plus rapide que Sonnet 4 et environ un tiers du coût de Sonnet 4 (et bien moins cher qu’Opus), ce qui le rend attrayant pour une utilisation à grande échelle.
- Pensée étendue : premier modèle Haiku à prendre en charge la pensée étendue (pensée résumée / entremêlée, budgets de réflexion configurables) pour un raisonnement multi-étapes plus profond tout en équilibrant la latence.
- Outils et utilisation de l’ordinateur : prise en charge complète des outils Claude (bash, exécution de code, éditeur de texte, recherche web et automatisation de l’utilisation de l’ordinateur). Conçu pour des workflows agentiques et des architectures de sous-agents.
- Grande fenêtre de contexte : 200k token de fenêtre de contexte (avec des options de contexte 1M disponibles sur des modèles plus grands en bêta pour d’autres classes de modèles).
Détails techniques
- Données d’entraînement et date de coupure : Haiku 4.5 a été entraîné sur un mélange propriétaire de données publiques et sous licence avec une coupure d’entraînement autour de février 2025.
- La pensée étendue (un mode de raisonnement hybride) est prise en charge afin que le modèle puisse échanger de la latence contre un raisonnement plus profond lorsqu’on le demande.
- La fenêtre de contexte au lancement est de 200,000 tokens, et le modèle est explicitement conscient du contexte (il suit la part de fenêtre déjà utilisée).
- Performances / débit : les premiers retours de la communauté et les tests d’Anthropic citent une OTPS très élevée (jetons de sortie/s) et des vitesses anecdotiques autour de ~200+ tokens/sec dans certains tests internes/préliminaires — bien plus rapide que de nombreux modèles de milieu de gamme comparables.
Performances sur benchmarks
SWE-Bench (codage) : Haiku 4.5 a obtenu ~73.3% sur SWE-Bench Verified — un résultat que Anthropic met en avant comme plaçant Haiku 4.5 parmi les meilleurs modèles de codage au monde pour sa catégorie.
Terminal / ligne de commande / tests d’outils : Anthropic a rapporté ~41% sur Terminal-Bench (axé ligne de commande) et des résultats comparables à Sonnet 4 et à plusieurs modèles de milieu de gamme concurrents sur de nombreux benchmarks d’utilisation d’outils.
Suivi des instructions et texte de diapositive : des exemples internes d’Anthropic indiquent que Haiku 4.5 a surpassé les modèles précédents sur certaines tâches de suivi d’instructions (par ex., génération de texte pour diapositives : 65% vs 44% pour un modèle premium antérieur dans leur benchmark).
Automatisation réelle / tâches d’agent : des évaluations tierces et des premiers adopteurs rapportent des taux de réussite compétitifs sur des tâches UI/agent automatisées (par exemple, des benchmarks de type OSWorld ou d’agent rapportant ≈50% de réussite sur des automatisations complexes dans certains tests), montrant une utilité pour des workflows à grande échelle tout en présentant des modes d’échec non négligeables.
Limites et notes de sécurité
- Pas un modèle de pointe : Anthropic classe explicitement Haiku 4.5 comme n’étant pas à l’avant-garde ; il est optimisé pour l’efficacité plutôt que pour pousser l’état de l’art absolu. (Anthropic)
- Comportement occasionnel sur sujets sensibles : sur certaines requêtes scientifiques / liées à la biosécurité, Haiku 4.5 renvoie parfois des informations de haut niveau assorties de mises en garde plutôt que des refus stricts ; Anthropic signale que c’est un point en amélioration continue.
- La pensée étendue peut modifier le comportement (elle augmente parfois l’asymétrie des réponses).
Cas d’usage recommandés
- Codage agentique et orchestration multi-agents : sous-agents rapides, refactorisation itérative du code, autotests et génération de correctifs. (Bon choix.)
- Workflows client en temps réel et à fort volume : assistants de chat, automatisation interne où le coût par requête est déterminant. (Bon choix.)
- Workflows outillés et contrôle de l’ordinateur : automatisation des tâches GUI/CLI, workflows documentaires et chaînes d’outils où la faible latence aide. (Bon choix.)
- Non recommandé (sans contrôles) : rôles autonomes requérant une conception de séquences scientifiques de niveau frontière ou des tâches de biosécurité à forte assurance. (Faites preuve de prudence.)
Comment accéder à l’API Claude Haiku 4.5
Étape 1 : Inscrivez-vous pour obtenir une clé API
Connectez-vous à cometapi.com. Si vous n’êtes pas encore utilisateur, veuillez d’abord vous inscrire. Connectez-vous à votre CometAPI console. Obtenez la clé API d’identification d’accès de l’interface. Cliquez sur “Add Token” au niveau du jeton API dans le centre personnel, obtenez la clé de jeton : sk-xxxxx et soumettez.
Étape 2 : Envoyez des requêtes à l’API Claude Haiku 4.5
Sélectionnez le point de terminaison “claude-haiku-4-5-20251001” pour envoyer la requête API et définissez le corps de la requête. La méthode et le corps de la requête sont obtenus depuis la documentation API de notre site web. Notre site propose également Apifox pour votre commodité. Remplacez <YOUR_API_KEY> par votre clé CometAPI réelle depuis votre compte. base url is Anthropic Messages and Chat.
Insérez votre question ou votre demande dans le champ de contenu — c’est à cela que le modèle répondra . Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée.
Étape 3 : Récupérer et vérifier les résultats
Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée. Après traitement, l’API répond avec le statut de la tâche et les données de sortie.