Anthropic 本周发布了Claude Haiku 4.5，这是 Claude 4 系列中一款延迟优化的“小型”成员。官方称其在推理与编码方面提供接近前沿的性能，同时相比中端与高端同系模型，运行速度显著更快、成本更低。根据 Anthropic 的介绍，Haiku 4.5 在真实的软件工程任务上与 Sonnet 系列的实用开发性能相当，而其每词元成本约为 Sonnet 4 的三分之一、输出速度超过 Sonnet 4 的两倍。公司将该版本定位为面向希望在高并发、低延迟场景（如聊天助手、结对编程、实时智能体）获得前沿级结果的团队的解决方案。
Claude Haiku 4.5 是什么？它的核心特性是什么？
什么是 Haiku 4.5？
Claude Haiku 4.5 是 Anthropic 最新发布的 Claude 4.5 系列中的“小型”版本：在大幅降低延迟与成本的同时，尽可能保留面向编码、计算机操作与智能体任务的接近前沿能力。Anthropic 将 Haiku 4.5定位为在需要快速、高吞吐响应且具备合理推理能力的场景中的即插即用选项——例如面向用户的聊天、内嵌编码助手，以及多智能体系统中的子智能体。
有哪些显著能力与限制？
- 低延迟、高吞吐：Haiku 4.5 的目标是显著快于更大的 Sonnet/Opus 变体，适用于交互式应用与高体量工作负载。
- 接近前沿的编码与“计算机操作”：在许多编码与工具使用任务上，它与 Sonnet 的表现相当或接近，同时成本仅为其一小部分。
- 大上下文窗口：Haiku 4.5 支持 Anthropic 标准的长上下文（Claude 4.5 级模型常见为 200k 词元）。
- 多模态/工具支持：Haiku 4.5 可参与 Claude 的工具、代码执行与智能体框架（如 Agent Skills、Claude Code）。在启用 Agent SDK 时，嵌入能调用工具、运行沙盒代码、读取文件或使用网络抓取功能的 Haiku 智能体具有实践可行性。
基准测试——Haiku 4.5 的表现对比
Anthropic 发布的基准测试结果旨在展示 Haiku 4.5 在编码与工具使用评测中的竞争力。两个重点指标：
- SWE-bench Verified：Haiku 4.5 在 SWE-bench Verified（衡量解决真实软件工程问题能力的经人工筛选编码基准）上得分约为 73.3%。Anthropic 将该结果置于与 Sonnet 4 相同的表现区间，并接近其他领先的编码模型。独立科技媒体与分析人士的报道也给出了相同数据。
- 终端/命令行任务：在以终端/命令行为中心的基准（Terminal-Bench）上，Anthropic 的测试显示 Haiku 4.5 在某些命令行任务上落后于最前沿的 Sonnet 4.5。
多方对比报道显示，Haiku 4.5 在最高端的前沿指标（Sonnet 4.5、Opus）上常常与 Sonnet 4 持平或略有落后，同时明显优于 Haiku 3.5 与更早的小型模型。对于更看重速度与成本、而不是在最困难基准上追求最后几个百分点准确率的工作负载，Haiku 4.5 处于“甜蜜点”。
Haiku 在 SWE-bench 上的高分意味着：
- 针对常见的编码助手工作（自动补全、脚手架、代码评审），Haiku 4.5 经常能产出语法正确、功能可用的代码。
- 对于非常复杂的算法推理或深度架构设计，更大的 Sonnet/Opus（上位模型）在端到端推理上可能仍优于 Haiku，但成本与延迟更高。
如何使用 Claude haiku 4.5 API
Anthropic Claude API / Claude.ai：该模型可直接通过 Claude 开发者 API（模型名称为claude-haiku-4-5）访问，也可在 Anthropic 的托管 Claude 应用中调用，包括 Claude Code 以及公司选择开放的消费者聊天界面。Anthropic 表示，开发者可以将 Haiku 4.5 作为先前 Haiku 模型的即插即用替代，或与 Sonnet 组合为混合模型管线的不同层级。
第三方平台：CometAPI 以官方价格的 8 折提供Claude Haiku 4.5 API。你只需切换 URL 即可通过 cometapi 使用Claude Haiku 4.5 API，其他参数与官方一致。开发者可使用模型名称**claude-haiku-4-5-20251001**（CometAPI 的 MODEL 明确列出该名称）。并为 Cursor 用户特别准备了版本 cometapi-haiku-4-5-20251001。
我如何调用 Claude Haiku 4.5 API（快速上手与最佳实践）？
下面是基于 CometAPI 已文档化的开发者 API 模式的紧凑、实用的快速上手示例。可直接复制粘贴后调整参数（temperature、max_tokens、tools），并应用 Anthropic 的最佳实践（prompt caching、流式输出与工具使用）。在访问之前，请确保你已登录 CometAPI 并获取 API key。CometAPI提供远低于官方价格的支持，帮助你集成。
快速 cURL 示例
这是适配 Haiku 4.5 的最小 cURL 模式（基于 Anthropic 的 Messages API）：
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-xxxx"
curl https://api.cometapi.com/v1/messages \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-d '{
"model":"claude-haiku-4-5-20251001",
"max_tokens":800,
"messages":[
{"role":"user","content":"Write a short Python function to convert a CSV into JSON and explain the steps."}
]
}'
这将返回一个包含助手响应与使用计数（输入/输出词元）的 JSON 消息对象。使用max_tokens限定输出长度，并监控响应中的usage。
使用 Python（requests）的示例
如果你偏好不使用特定客户端库的纯 Python，最简单的模式如下：
import os, requests, json
API_KEY = os.environ.get("CometAPI_API_KEY")
url = "https://api.cometapi.com/v1/messages"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"x-api-key": API_KEY,
"anthropic-version": "2023-06-01"
}
payload = {
"model": "claude-haiku-4-5-20251001",
"max_tokens": 1200,
"messages": [
{"role": "user", "content": "Summarize the last 50 lines of this log file and highlight errors."}
]
}
resp = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
print(json.dumps(resp.json(), indent=2))
提示与参数建议
- 对确定性技术任务使用低温度（≤0.2）；对创意输出可适当提高。
- 最大化提示缓存：如果你反复发送相同的 system 提示或共享上下文，使用 Anthropic 的提示缓存与消息批处理机制以降低成本。Anthropic 对提示缓存的 TTL 与价格优惠有文档说明。
- 工具与计算机操作：在需要模型运行代码、调用系统工具（Code Execution Tool、Computer Use Tool）的环境中，请通过 API 调用工具，而非在提示中嵌入沉重状态，这能减少词元并提升安全性。
- 提示工程：使用清晰的系统指令、角色框架与示例（few-shot），获得简明可靠的输出。当依赖大量历史对话时，明确期望的输出格式（JSON、代码块、步骤列表）并预先填充助手的预期结构。
Claude haiku 4.5 API 的费用是多少？
Claude Haiku 4.5 的一项核心主张是成本：Anthropic 在公告中列出 Claude Haiku 4.5 的价格为每百万输入词元 1 美元、每百万输出词元 5 美元——约为 Sonnet 4 每词元输入/输出价格的三分之一（Sonnet 的标价约为每百万输入 3 美元 / 每百万输出 15 美元）。公司表示，这一价差使“此前在中高端模型下因成本受限的高体量使用场景”成为可能。
CometAPI以官方价格的 8 折提供Claude Haiku 4.5 API：
| 输入词元 | $0.80 |
| 输出词元 | $4.00 |
定价机制与优化建议
- 在面向用户的高 QPS 端点（聊天机器人、自动补全）优先使用 Haiku：单次响应规模适中且延迟重要时，低词元成本在千万级请求中会形成显著复利。
- 使用提示缓存：当你服务重复（相同或相似）提示时可降低成本。Anthropic 提供提示缓存与其他成本控制；结合请求批处理与较短的
max_tokens来控制支出。 - 监控输入与输出词元比例——Haiku 的计费区分输入/输出：上传大量上下文（许多输入词元）比产出大量输出更便宜，因此在何时发送上下文与何时请求简洁输出上做架构设计。
- 架构：微调用 vs 宏调用——常见模式是“planner（Sonnet/Opus）→ 多个 executors（Haiku）→ verifier（Sonnet/Opus）”。这允许用更大的模型进行高价值推理、用 Haiku 做低成本执行，并在规模上提升成本效率。
需要注意的是，CometAPI 不一定提供批量 API 与缓存功能
何时应选择 Haiku 4.5 而非 Sonnet/Opus 或其他厂商？
当你的应用需要在成本、速度与可观的推理/编码能力之间取得紧密平衡——尤其是在高并发调用、要求低延迟，或计划让 Haiku 作为多智能体系统中的工作智能体时，选择 Haiku 4.5。真实案例：IDE 助手、CI 测试生成器、批量内容转换、高吞吐工单分类，以及面向微任务的智能体式执行。
以下情况请选择 Haiku 4.5：
- 你预期会有“许多短调用”（工作/执行器模式），且单次调用延迟重要。
- 你需要低执行成本，并准备将顶层规划或校验交给更强的模型。
- 你的工作负载以工具为中心（程序化智能体调用代码编辑器、linter 或 API），且能从 Haiku 的高速、频繁交互中获益。
以下情况优先选择 Sonnet/Opus 或其他模型：
- 你的工作负载单次产生海量输出，导致 Haiku 的输出词元计费占主导，此时换用不同定价模型更有利。独立对比显示，这些权衡在输出极重任务上尤为重要。
- 你的用例需要长时域推理、超大上下文长度，或单次调用的最高可能准确率（使用 Sonnet/Opus）。
- 你需要更强的多模态融合或专项视觉能力，而更大的模型能提供更好支持。
最后——为什么 Haiku 4.5 在当下重要
Claude Haiku 4.5 的意义在于，它降低了以规模化运行“智能体化、并行化 AI”的运营与财务门槛。通过在强调速度与经济性的同时提供强大的编码与工具使用性能，Haiku 使得既高效又具成本优势的架构成为可能——尤其是多智能体模式中，众多廉价“工作智能体”在吞吐与鲁棒性上往往优于单一昂贵“大脑”。
开发者可通过 CometAPI 访问Claude Haiku 4.5 API，最新模型版本会与官网保持同步。开始上手前，可在Playground探索模型能力，并查阅API 指南获取详细说明。在访问之前，请确保你已登录 CometAPI 并获取 API key。CometAPI提供远低于官方价格的支持，帮助你集成。
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CometAPI 是一个统一的 API 平台，将来自领先提供商的 500+ AI 模型（如 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude、Midjourney、Suno 等）聚合到一个面向开发者的统一接口中。通过提供一致的认证、请求格式与响应处理，CometAPI 大幅简化了将 AI 能力集成到你的应用中的过程。无论你在构建聊天机器人、图像生成器、音乐生成器，还是数据驱动的分析管线，CometAPI 都能帮助你更快迭代、控制成本，并保持对厂商的独立性，同时接入 AI 生态中的最新突破。