Claude Haiku 5.5发布：10万Token内降价90%，但跑分表里藏着两个星号

Anthropic 在10月7日把 Claude Haiku 5.5 推上线了。这是它 5.5 家族的第三个成员——前面两个是今年秋天发布的 Opus 5.5 与 Sonnet 5.5。Haiku 一直是这家公司最便宜、最快的那一档，这次的新版本把定价直接砍到了上一代的十分之一，官方口径是「平均运行成本降低约75%」。

先说价格：90%和50%是两个档

Haiku 5.5 的计价按「单次请求的提示长度」分档。100,000 Token 以内，输入 $0.10 / 百万 Token、输出 $0.50 / 百万 Token，缓存读取 $0.01、缓存写入 $0.125；跨过 10 万这条线，价格跳到输入 $0.50、输出 $2.50——这一档只比 Haiku 4.5 便宜 50%。对比一下上一代：Haiku 4.5 是输入 $1.00、输出 $5.00。所以「降价 90%」这句话是真的，但它只覆盖 10 万 Token 以下的那一半世界。

Anthropic 自己给的平均数是 75%，理由写在了脚注里：一是约九成的 Haiku 4.5 请求本来就在低价档内，二是 Haiku 5.5 换了新分词器（与 Sonnet 5.5、Opus 5.5 同款），同样一件工作会多切出一些 Token。换句话说，标价降了九成，账单降七成半。做成本预算的时候，按 75% 算，别按 90% 算——检索增强的流水线、长对话历史、文档摘要这类常年把上下文顶到 10 万以上的负载，落在的其实是那 50% 的一档。

跑分表的第一个星号：默认档只拿一半

能力提升是真的。Anthropic 公布的表格里，Haiku 5.5 在 OSWorld 2.1 离线子集上从 15.7% 跳到 72.4%，在 Terminal-Bench 4.0 上从 0.0% 到 39.2%，FrontierCode 1.1 拿 46.4%，Humanity’s Last Exam 无工具 45.9%、带工具 57.4%（Haiku 4.5 分别是 10.2% 与 18.7%）。知识工作向的 GDPval-AA v2.1 得分 1620，上一代 735，作为参照的 GPT-6 Luna 是 1437。

但 Terminal-Bench 那个 39.2% 后面挂了星号：它是在**最高努力档**下测的。中等档——也就是默认设置——只有 20% 左右。Haiku 5.5 是 Haiku 系列第一次引入可调的 effort 档位（low 到 max 五档），好处是同一个模型可以在「省钱」和「聪明」之间拨动，坏处是厂商发布的数字与你在默认配置下看到的结果，本来就是两回事。同批发布的还有 Sonnet 5.5 缓存读取价格下调 50% 到 $0.10/百万 Token，Anthropic 估计这能让多数 Agent 类任务成本再降约 20%。

第二个星号：最快的说法也有条件

官方把 Haiku 5.5 称为「迄今最快」的 Haiku，但脚注里补了一句：这是在各模型标准速度下比较；如果按 Fast Mode 跑 Opus，Opus 反而更快。同时它的上下文窗口从上一代的 20 万扩到了 100 万 Token，模型 ID 是 claude-haiku-5-5，Claude 平台、AWS、Google Cloud、Microsoft Azure/Foundry 与 Claude Code 同步可用。定位也说得很清楚：摘要、压缩、数据库查询、分类这些每天要跑成千上万次的高频活，以及作为 Opus 5.5 / Sonnet 5.5 的子智能体。官方明确建议，复杂的长链路编码任务还是留给大的那两个。

早期客户的数字里，Asana 报的是任务完成延迟下降超过 30%、每轮 Agent 推理快约 2.5 倍。系统卡显示，这一版的知识截止时间是 2026 年 6 月，只输出文本，训练数据是公开网络信息、公私数据集、经许可的用户数据与合成数据的混合。

把底价钉在GPT-6 Luna的位置上

把价格表摊开看，最有意思的不是降幅，而是对齐：Haiku 5.5 与 OpenAI 的 GPT-6 Luna 分毫不差，都是输入 $0.10、输出 $0.50。这不是巧合，是两条产品线在同一档位上互相钉地板。再往下看，Gemini 3.8 Flash 输出 $3.75（促销价到2026年12月31日）、Grok 4.3 输出 $2.50、Sonnet 5.5 输出 $10.00——小模型这一层已经打成了整数价格战，而旗舰那一层还在按能力溢价定价。

时间点也值得记一笔。Anthropic 已在6月1日向 SEC 秘密递交 IPO 文件，传闻选在纳斯达克、目标10月上市，估值预期最高被估到约2万亿美元（今年5月的 H 轮投后是9650亿美元）。一个月内连发 Opus、Sonnet、Haiku 三个档位的模型，并且每一发都带降价，说是常规产品节奏，不如说是在上市前把用量曲线做得好看一点。对开发者来说，这未必是坏事——只是别把促销期的价格当成长协价。

对做AI搜索与GEO的人来说，真正的变化在成本结构

小模型降到这个价位，改变的不是「哪家模型更强」，而是「哪些活儿终于值得上模型」。以前做品牌可见度监测，受预算限制只能抽样：抽几百个问题、每周跑一次、人工盯结果。现在一次问询的成本降到十分之一，同样预算可以做到全量、日频、多引擎交叉核对——而前面几周的行业实测已经说明，AI 引用隔天就会换掉约六成、跨引擎重叠度不足 0.2，抽样监测本身就是在赌运气。想建立基线，可以从 Anthropic 官方模型页和 ChatGPT 这类入口先跑一遍真实问题，把「AI 现在怎么说你」这件事变成一张日更的表。

当然，便宜不等于值得。9月那份复现研究已经证明，内容侧的技巧杠杆基本失效；成本下降只能让你监测得更密，不能替代「在可信的第三方环境里被持续、准确谈论」这件笨功夫。一句话总结这次的发布：标价便宜九成，账单便宜七成半，跑分漂亮但要看档位——该省的省，该看清的星号，一个也别漏。

（文 / AI30媒体部 ｜ 最后更新：2026年10月9日）