Claude Haiku 4.5 的定位是「快速、廉價，同時仍然非常聰明」：Anthropic 將其定位為以更低的成本和更低的延遲提供 Sonnet 級別的編碼和代理性能，使其成為子代理和高吞吐量任務的理想選擇。這使得 Claude Haiku 4.5 成為理想之選，尤其適合那些希望模型充當 代理編碼器 — 即將使用者文字轉換為緊湊、機器友好的表示形式（結構化 JSON、短語義代碼、意圖向量、標籤），以便下游組件（檢索器、工具運行器、向量存儲）可以快速且廉價地對其進行操作。
如何使用 Claude Haiku 4.5 建立代理程式編碼？
代理編碼 = 轉換自由格式語言 → 適合機器的緊湊結構化表示。範例：JSON 操作模式 ({"intent":"create_issue","priority":"high","tags":})、用於檢索的規範簡短描述，或下游服務可以解析的 ADT（動作描述符令牌）。使用輕量級的 LLM 而不是重量級的規劃器來執行此操作可以顯著加快編排速度並降低成本。
A 代理編碼 是輸入資料的輕量級中間表示，您可以低成本且確定性地產生它，以提供給下游系統（搜尋、檢索、路由或更複雜的推理模型）。透過 Claude Haiku 4.5（一個新發布的小型、延遲和成本優化的 Claude 系列模型），您可以透過兩種實際方式實現代理程式編碼器：
- 透過確定性提示進行結構化文字編碼 — 要求 Haiku 4.5 產生一個緊湊的、固定格式的 JSON 或 token 字串，用於捕獲顯著屬性、類別和簡短的語義摘要，以供下游使用。當您希望以低成本實現人類可讀、可調試的編碼和確定性行為時，此功能非常有用。
- 向量嵌入（混合） — 使用專用的嵌入端點（或嵌入模型）作為數字向量，並使用 Claude Haiku 4.5 作為編排/路由代理，決定如何以及何時調用嵌入模型，或對嵌入調用的文本進行分塊和預處理。
兩種方法在可解釋性、成本和速度方面都有不同的組合；Claude Haiku 4.5 明確設計為一種非常快速、經濟高效的編碼和代理用例模型，使低延遲代理編碼模式在生產中實用。
為什麼使用 Claude Haiku 4.5 作為代理編碼器？
Anthropic 推出了 Haiku 4.5，作為 體積小、速度快、成本低 Claude 4.5 變體保留了強大的編碼/電腦使用能力，同時運行延遲和成本遠低於前緣模型。這使得它非常適合高吞吐量、低延遲的角色，例如：
- 邊緣預處理與規範化： 清理使用者提示，提取結構化字段，執行意圖分類。
- 子代理執行： 並行運行許多工作程序來完成小任務（例如，搜尋摘要、片段產生、測試鷹架）。
- 路由/代理： 決定哪些輸入需要十四行詩（前沿）關注還是完全由克勞德俳句處理。
Anthropic 的公告強調了 Claude Haiku 4.5 的速度和成本優勢，並將其定位於子代理程式編排和即時任務。
主要營運原因：
- 成本和速度： Anthropic 設計了 Haiku 4.5，以保持近乎 Sonnet 的編碼和代理功能，同時每次調用的速度更快、成本更低——這對於高扇出場景（許多子代理都需要頻繁的編碼調用）至關重要。
- Agentic 改良： Claude Haiku 4.5 展示了「代理編碼」的具體改進——能夠可靠地輸出結構化行動計劃，並可用作編排模式中的子代理。 Anthropic 的系統卡重點介紹了代理任務和電腦使用方面的改進，這正是您在代理程式編碼器中想要的：一致、可解析的輸出。使用 Haiku 可以產生經過驗證的 JSON 編碼或簡短的規格摘要，下游元件無需額外的機器學習步驟即可解析。
- 生態係可用性： Claude Haiku 4.5 適用於 API 表面（Anthropic 和 彗星API) 以及雲端整合（例如 Amazon Bedrock、Vertex AI），使企業能夠靈活部署。
使用 Claude Haiku 4.5 進行「代理程式編碼」的實用方法
以下是兩種安全實用的方法： 結構化代理編碼 使用 Haiku 4.5 提示工程，以及 混合嵌入 Haiku 協調嵌入呼叫的方法。
A — 透過確定性提示進行結構化代理編碼
目標： 產生緊湊、可重複、人類可讀的編碼（例如，6 字段 JSON），以捕獲意圖、實體、簡短摘要、類別標籤和置信度標誌。
何時使用： 當可解釋性、調試和微小輸出大小比數字向量相似性更重要時。
運作方式：
- 將每個文字區塊發送到 Claude Haiku 4.5，並 嚴格的系統提示 它定義了您想要的精確的 JSON 模式。
- 將溫度設為 0（或低）並限制令牌長度。
- 該模型傳回一個 JSON 字串，您的微服務可以對其進行解析和規範化。
優點： 易於檢查、穩定、成本低、速度快。
權衡： 不能直接用作最近鄰搜尋的數字向量；可能需要散列/編碼進行比較。
B — 混合嵌入管路（Haiku 作為預處理器/路由器）
目標： 取得用於語意搜尋的數字向量，同時使用 Haiku 進行預處理、分塊和標記應嵌入的內容。
運作方式：
- Haiku 接收原始輸入並產生區塊邊界、規範化文字和元資料欄位。
- 對於 Haiku 標記為「embed = true」的每個區塊，呼叫專用嵌入 API（可以是 Anthropic 的嵌入或向量模型）。
- 將嵌入 + Haiku 的元資料儲存在您的向量資料庫中。
優點： 將 Claude Haiku 的速度/成本效率與高品質嵌入（必要時）結合，用於確定性任務；編排器可以批次處理多個嵌入呼叫以控制開銷。嵌入 API 通常與 Haiku 分開；設計您的編排器時，請選擇合適的嵌入模型。
最小工作範例（Python）
以下是一個簡潔、實用的 Python 範例，展示了這兩種模式：
- 結構化代理編碼 運用
claude-haiku-4-5透過 Anthropic 的 Python SDK。 - 混合型 展示在 Claude Haiku 決定嵌入哪些區塊之後如何呼叫假設的嵌入端點。
注意：更換
ANTHROPIC_API_KEY並將模型 ID 與你的帳戶和提供者的值嵌入在一起。此範例遵循 Anthropic SDK 呼叫模式client.messages.create(...)在官方 SDK 和範例中有記錄。
# proxy_encoder.py
import os
import json
from typing import List, Dict
from anthropic import Anthropic # pip install anthropic
ANTHROPIC_API_KEY = os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
client = Anthropic(api_key=ANTHROPIC_API_KEY)
HAIKU_MODEL = "claude-haiku-4-5" # official model id — verify in your console
SYSTEM_PROMPT = """You are a strict encoder agent. For each input text, output EXACTLY one JSON object
with the schema:
{
"id": "<document id>",
"summary": "<one-sentence summary, <= 20 words>",
"entities": ,
"categories": ,
"needs_escalation": true|false,
"notes": "<optional short note>"
}
Return ONLY the JSON object (no explanation). Use truthful concise values. If unknown, use empty strings or empty lists.
"""
def structured_encode(doc_id: str, text: str) -> Dict:
prompt = SYSTEM_PROMPT + "\n\nInputText:\n\"\"\"\n" + text + "\n\"\"\"\n\nRespond with JSON for id: " + doc_id
resp = client.messages.create(
model=HAIKU_MODEL,
messages=[{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
{"role": "user", "content": "Encode document id=" + doc_id + "\n\n" + text}],
max_tokens=300,
temperature=0.0 # deterministic outputs
)
# the SDK returns a field like resp (consult your SDK version)
raw = resp.get("content") or resp.get("message") or resp.get("completion") or ""
# try to find JSON in response (robust parsing)
try:
return json.loads(raw.strip())
except Exception:
# simple recovery: extract first { ... } block
import re
m = re.search(r"\{.*\}", raw, flags=re.DOTALL)
if m:
return json.loads(m.group(0))
raise
# Example: hybrid pipeline that optionally calls an embeddings service
def process_and_maybe_embed(doc_id: str, text: str, embed_callback):
encoding = structured_encode(doc_id, text)
print("Haiku encoding:", encoding)
if encoding.get("needs_escalation"):
# escalate logic - send to a high-quality reasoning model or human
print("Escalation requested for", doc_id)
return {"encoding": encoding, "embedded": False}
# Decide whether to embed (simple rule)
if "important" in encoding.get("categories", []):
# prepare canonical text (could be a field from encoding)
canonical = encoding.get("summary", "") + "\n\n" + text
# call the embedding callback (user provides function to call embeddings model)
vector = embed_callback(canonical)
# store vector and metadata in DB...
return {"encoding": encoding, "embedded": True, "vector_length": len(vector)}
return {"encoding": encoding, "embedded": False}
# Example placeholder embedding callback (replace with your provider)
def dummy_embed_callback(text: str):
# Replace with: call your embeddings API and return list
# Eg: client.embeddings.create(...), or call to other provider
import hashlib, struct
h = hashlib.sha256(text.encode("utf-8")).digest()
# turn into pseudo-float vector for demo — DO NOT use in production
vec = ]
return vec
if __name__ == "__main__":
doc = "Acme Corp acquired Cyclone AB for $300M. The deal expands..."
out = process_and_maybe_embed("doc-001", doc, dummy_embed_callback)
print(out)
注意事項和生產考慮
- 使用
temperature=0.0強制確定性、結構化的輸出。 - 積極驗證 JSON 模式；在解析和驗證之前，將模型輸出視為不受信任。
- 使用快速快取和重複資料刪除（公共區塊）來降低成本。 Anthropic 文件建議使用快速快取來降低成本。
- 對於嵌入，使用專用嵌入模型（Anthropic 或其他提供者）或向量化服務；Haiku 主要不是嵌入端點 - 當您需要相似性搜尋時，請使用專用數位嵌入 API。
何時 不會 使用 Haiku 進行編碼
如果您需要最高品質的嵌入以實現大規模語義相似性，請使用生產級嵌入模型。 Haiku 非常適合用作廉價的預處理器和結構化編碼，但數值向量品質通常最好透過專門的嵌入端點來實現。
如何存取 Claude Haiku 4.5 API
CometAPI 是一個統一的 API 平台，它將來自領先供應商（例如 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude、Midjourney、Suno 等）的 500 多個 AI 模型聚合到一個開發者友好的介面中。透過提供一致的身份驗證、請求格式和回應處理，CometAPI 顯著簡化了將 AI 功能整合到您的應用程式中的過程。無論您是建立聊天機器人、影像產生器、音樂作曲家，還是資料驅動的分析流程，CometAPI 都能讓您更快地迭代、控製成本，並保持與供應商的兼容性——同時也能充分利用整個 AI 生態系統的最新突破。
開發人員可以訪問 克勞德俳句 4.5 API 透過 CometAPI， 最新型號版本 始終與官方網站同步更新。首先，探索該模型的功能 游乐场 並諮詢 API指南 以獲得詳細說明。造訪前請確保您已經登入CometAPI並取得API金鑰。 彗星API 提供遠低於官方價格的價格，幫助您整合。
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結論
Claude Haiku 4.5 為建立代理程式編碼服務提供了實用且低成本的基礎——尤其是在速度、確定性和成本至關重要的多代理系統中，將其用作子代理。使用 Haiku 可以產生結構化、可審計的編碼，並協調哪些內容應該嵌入或升級到更強大的模型。將 Haiku 的低延遲與編排器（或更高效能的 Sonnet 模型）結合，可以實現上述強大的 map-reduce、升級和平行工作模式。對於生產環境，請遵循防禦性程式設計實踐：模式驗證、即時快取、速率控制和明確的升級路徑。
