Tekniske spesifikasjoner for Claude Haiku 5.5
| Spesifikasjon | Claude Haiku 5.5 |
|---|---|
| Modell-ID | claude-haiku-5-5 |
| Leverandør | Anthropic |
| Modelltype | Tekstgenerering / multimodal forståelse |
| Inndata | Tekst, bilder |
| Utdata | Tekst |
| Kontekstvindu | 1M tokens |
| Maksimal utdata | 128K tokens |
| Maksimal batch-utdata | 300K tokens med den dokumenterte betakonfigurasjonen |
| Tenkning | Adaptiv |
| Innsatsnivåer | low, medium, high, xhigh, max |
| Standardinnsats | medium |
| Kunnskapsavgrensning | juni 2026 |
| Lansert | 7. oktober 2026 |
| Latensprofil | Raskest i Anthropics nåværende sammenligning |
Hva er Claude Haiku 5.5?
Claude Haiku 5.5 er Anthropics modell for høyt volum og latenssensitivitet til klassifisering, ekstraksjon, ruting, kundestøtte, sammendrag, databasespørringer og subagent-arbeidslaster. Den kan også håndtere koding, verktøybruk, nettleser-/datamaskin-arbeidsflyter og lengre resonneringsoppgaver.
Sammenlignet med Claude Haiku 4.5 utvider den kontekstvinduet fra 200K til 1M tokens, øker maksimal utdata fra 64K til 128K og introduserer adaptiv tenkning med konfigurerbar innsats.
Hovedfunksjoner i Claude Haiku 5.5
- 1M-token-kontekst: Egnet for store dokumenter, lange samtaler, kodebaser og arbeidsflyter med tung gjenfinning.
- Adaptiv tenkning: Modellen avgjør dynamisk hvor mye resonnering som skal brukes; utviklere styrer avveiningen med
effort. - Fem innsatsnivåer:
low,medium,high,xhighogmax, medmediumsom standard. - Svært lav latens: Anthropic posisjonerer Haiku 5.5 som sin raskeste modell, noe som gjør den egnet for arbeidslaster med høyt volum og i sanntid.
- Multimodal inndata: Støtter tekst- og bildeinndata med tekst som utdata.
- Agent-/verktøy-arbeidsflyter: Egnet for subagenter og støttede arbeidsflyter for nettleser-/datamaskinbruk.
- Stor utdata-kapasitet: Opptil 128K utdata-tokens på standard-API-et og opptil 300K i den dokumenterte Batch API beta-konfigurasjonen.
Benchmark-ytelse for Claude Haiku 5.5
Anthropics evalueringer fra oktober 2026 rapporterer følgende resultater:
| Benchmark | Haiku 5.5 | Haiku 4.5 | Sonnet 5.5 |
|---|---|---|---|
| GDPval-AA v2.1 | 1620 | 735 | 1840 |
| AA-Briefcase v1.1 | 1578 | 614 | 1824 |
| OSWorld 2.1, offline | 72.4% | 15.7% | 83.9% |
| Humanity's Last Exam, no tools | 45.9% | 10.2% | 56.9% |
| Humanity's Last Exam, with tools | 57.4% | 18.7% | 64.5% |
| Terminal-Bench 4.0 | 39.2% | 0.0% | 70.6% |
| FrontierCode 1.1 Main | 46.4% | — | 52.1% |
Resultatene viser en betydelig forbedring sammenlignet med Haiku 4.5, mens Sonnet 5.5 fortsatt er det sterkere valget for arbeidslaster der maksimal resonnering og kodeevne veier tyngre enn latens og kostnad.
Claude Haiku 5.5 vs Haiku 4.5 vs Sonnet 5.5
| Modell | Kontekst | Maks utdata | Latens | Best egnet |
|---|---|---|---|---|
| Claude Haiku 5.5 | 1M | 128K | Raskest | Automatisering med høyt volum og latenssensitive agenter |
| Claude Haiku 4.5 | 200K | 64K | Svært rask | Eksisterende eldre integrasjoner |
| Claude Sonnet 5.5 | 1M | 128K | Rask | Avansert koding og kunnskapsarbeid |
Haiku 5.5 er et bedre utgangspunkt for nye applikasjoner med høyt volum. Sonnet 5.5 er å foretrekke når applikasjonen krever sterkere ytelse på krevende kode-, resonnerings- eller kunnskapsarbeidsoppgaver.
Begrensninger og hensyn ved migrering
Utviklere som migrerer fra Haiku 4.5 bør ta høyde for flere inkompatible endringer. Manuell utvidet tenkning med thinking: {"type":"enabled","budget_tokens":...} støttes ikke lenger; bruk adaptiv tenkning og output_config.effort i stedet.
Ikke-standardverdier for temperature, top_p og top_k gir en 400-feil. Fordi adaptiv tenkning er aktivert som standard, kan svar starte med thinking-blokker, så klienter bør velge innhold etter type i stedet for å anta at den første blokken er det endelige svaret.
Haiku 5.5 bruker også den nyere tokenizer-en som brukes av Claude 4.7 og nyere. Ifølge Anthropic gir samme tekst omtrent 30% flere tokens enn med Haiku 4.5, så eksisterende token-budsjetter og kostnadsestimater bør beregnes på nytt.
Representative bruksområder
- Klassifisering og ruting: Høyvolums intensjonsdeteksjon, ticket-ruting og arbeidsflytdistribusjon.
- Informasjonsuttrekk: Uttrekking av entiteter, felt, sammendrag og strukturert informasjon fra store dokumentmengder.
- Kundestøtte: Raske samtalesvar og verktøyassistert støttearbeidsflyt.
- Agentbasert automatisering: Lav-latens subagent-kall for repetitiv research, verifisering og gjennomføring.
- Kodeassistanse: Kodegenerering, gjennomgang, feilsøking og agentisk utvikling; Terminal-Bench-resultatene viser en stor forbedring over Haiku 4.5.
- Langkontekst-analyse: Store dokumenter, lange historikker og repository-skala kontekst uten gjentatt komprimering av inndata.
Slik får du tilgang til Claude Haiku 5.5-API via CometAPI
Trinn 1: Registrer deg for en CometAPI-konto
Opprett eller logg inn på CometAPI-kontoen din. CometAPI tilbyr en samlet API-plattform for modeller fra Anthropic, OpenAI, Google og andre leverandører, som lar utviklere administrere modelltilgang via ett API-grensesnitt og én API-nøkkel.
Claude Haiku 5.5 er for øyeblikket oppført i CometAPIs modellkatalog som en Anthropic tekstgenereringsmodell, men tilgjengeligheten via CometAPI er per nå merket Kommer snart.
Trinn 2: Velg Claude Haiku 5.5
Den offisielle modell-ID-en fra Anthropic er:
claude-haiku-5-5
Claude Haiku 5.5 er designet for arbeidslaster med høyt volum og kostnadsfølsomhet der hastighet og effektivitet er viktig. Anthropic beskriver den som sin raskeste modell til dags dato og posisjonerer den for oppgaver som oppsummering, klassifisering, ruting, sanntidsstøtte, nettleserbruk og subagent-arbeidslaster.
Når CometAPI aktiverer modellen for API-tilgang, kan utviklere bruke claude-haiku-5-5 via CometAPI-modellgrensesnittet.
Trinn 3: Send en forespørsel via CometAPI-API-et
CometAPI tilbyr et samlet API-lag for tilgang til modeller fra ulike leverandører. Hvor du kaller det: [Anthropic Messages] format og [Chat] format.
Sett spørsmålet eller forespørselen din inn i content-feltet — det er dette modellen vil svare på. Behandle API-responsen for å hente det genererte svaret.