Claude Haiku 和 Sonnet 区别在哪？按任务选模型，算清实际成本

Claude Haiku 和 Sonnet 区别在哪？关键在于任务分工：分类、信息提取这类边界明确的工作，可以交给 Anthropic 的小模型 Claude Haiku 5.5；统筹编程，以及需要综合判断的决策，则留给规模更大的通用模型 Claude Sonnet 5.5。按本文的工单分类假设，Haiku 每月的 token 费用为 $16，Sonnet 为 $320。提示词超过 100,000 token 后，Haiku 的价格优势会从 20 倍缩小到四倍。

价格与规格已于 2026 年 10 月 8 日核验，依据为 Anthropic 定价文档、模型总览及 claude.com/pricing。文中的预算根据明确列出的 token 用量假设计算得出，并非性能测试结果。价格均以美元（USD）计。

Claude Haiku 和 Sonnet 区别在哪，应该选哪个？

答案范围小、结果容易核验，选 Haiku；需要理解任务、协调工作并处理失败，选 Sonnet 统筹。 真正影响选择的，是结果能否通过验收、提示词长度、上下文能否复用，以及出错后的修正成本。

• **给客服工单分流的创业者：**先从 Haiku 开始。让模型输出固定的队列标签，生成成本低，也容易用已标注的样本评分。遇到无法判定的工单再升级处理，无须让每张工单都承担大模型的费用。
• **需要总结长文档的中型企业 CTO：**如果任务是忠实提取信息、在明确范围内生成摘要，而且能保留用户需要的事实，Haiku 的 token 预算更低。遇到需要化解段落间的矛盾、解释影响的任务，再把 Sonnet 作为下一步评估对象。两个模型都能容纳长输入，单看容量已不足以决定选谁。
• **使用编程智能体的独立开发者或工程负责人：**让 Sonnet 负责统筹整个改动。查找相关文件、提取报错信息、总结范围明确的 diff 等小任务，可以分配给 Haiku。省钱主要靠这些执行任务，统筹模型仍需复核它们提交的证据。

对于经验丰富的业务负责人，最后要问的是：便宜的处理路径，会不会增加返工？单张工单省下不到一美分，在大规模业务中也有价值。但多增加一次人工交接，就可能立刻吃掉这笔节省。

下面的 API 对比采用 Claude Haiku 5.5 和 Claude Sonnet 5.5。MTok 指一百万个 token，即模型处理的文本单元。输入是发送给模型的内容，输出是模型生成的内容。

来源：现行价格表与模型规格。缓存写入属于另行计费的输入类别，下文会详细说明。

Haiku 与 Sonnet 的价格：账单是怎么算出来的？

两个提示词档位下，Haiku 的非缓存 token 价格都更低。 Sonnet 要证明更高的费用值得，就得靠可验收的结果、更少的返工，或更好的整体工作流程。

统一换算为 1,000 个非缓存 token，Haiku 在短提示词档的费用为输入 $0.00010、输出 $0.00050；长提示词档为输入 $0.00050、输出 $0.00250。Sonnet 为输入 $0.002、输出 $0.010。这些数字是把公布的每 MTok 费率除以 1,000 得到的，并不是完成一次任务的价格。

这个区别很关键，因为输出费用可能占账单的大头。只返回标签的分类器，与生成长篇解释的智能体，输入输出用量结构并不相同。同样，编程会话积累的历史记录和工具结果，也可能让后续请求比最初的指令大得多。

下图计算了后文三类任务的费用。每组对比都假定两个方案的 token 数相同。编程方案中，两种流程都保留 Sonnet 统筹，因此较低的那根柱子代表混合方案，而非全部使用 Haiku 的智能体。

三组基础预算都采用厂商直供 API 的标准价格，假定输入不使用缓存，也没有重试或单独收费的服务端工具。税费与应用基础设施成本均不计入。输出数量指预算中假设的计费输出总量，并非根据用户看到的简短答案倒推。制定生产预算前，应把这些假设替换为各模型的实际用量。

要了解更多模型及其他计费项目，可参阅 Claude API 定价指南。

容量与思考：上限相同，默认设置不同

两者容量相同；Anthropic 给 Haiku 更快的相对速度标签；默认推理设置则不同。 规格表无法证明哪一个模型一定能保留文档中的关键细节，或完成代码仓库的改动。

Claude Haiku 5.5 适合做什么？

Claude Haiku 5.5 是处理高频、要求明确的任务时，可以优先评估的小模型。Anthropic 对它的定位是**“面向分类、提取、路由等处理量大、对延迟敏感的任务。”** 短提示词档的价格为每 MTok 输入 $0.10 / 输出 $0.50，较长提示词则升至 $0.50 / $2.50。参见官方定位与费率。

客服分类器的目标队列固定、信息提取器需要返回指定字段及其依据，或执行模型只负责为另一个模型收集证据时，都可以考虑 Haiku。真正的门槛是结果验收：答案看起来格式正确，却把工单送进错误队列，仍然是错的。如果评估已经表明，修正 Haiku 错误的成本超过了价格节省，就应跳过它。

Claude Haiku 5.5 指南讨论的是采用该模型的具体决策。本文则把 Haiku 与 Sonnet 放在相同任务下比较费用。

Claude Sonnet 5.5 适合做什么？

任务既需要速度，也需要更全面的判断时，Claude Sonnet 5.5 是值得评估的通用模型。Anthropic 对它的描述是**“速度与智能的最佳组合。”** 价格为每 MTok 输入 $2 / 输出 $10；符合条件的复用输入，缓存命中费率为 $0.10。参见官方定位与费率。

编程统筹需要决定改什么、整合证据，并处理某一步失败的情况。在这两个候选模型中，这类角色适合先评估 Sonnet。它的缺点也很直接：费用高。每个容易核验的标签都交给 Sonnet，无论额外能力有没有用上，都要支付更高费率。只有可验收的成果能证明溢价值得时，才应保留它。

相同的规格上限，实际能带来什么？

两个模型都支持 1M 上下文、128K 最大输出及自适应思考。上下文是一次请求可用的工作空间；最大输出限定生成长度；自适应思考让模型自行调整推理。Haiku 的 API 默认 effort 为 medium，Sonnet 为 high。两者都支持图像输入与工具调用。参见模型总览。

对于评估大量制度文档的 CTO，相同的上下文上限意味着容量不再是两者的差异。但遗漏、矛盾，以及结论有没有原文依据，仍需检查。默认 effort 不同也意味着：只比较模型名称，却不记录设置和计费用量，预算中就留下了一个未控制的变量。

这里给出的是厂商规格与编辑建议，并未声称哪个模型在实测基准中获胜。排行榜分数也无法证明模型在你的工单类别中会有怎样的错误率，或最终代码改动是否合格。

场景 1：客服工单分类

对于能核验的队列标签，本场景下 Haiku 更划算：每月 $16，Sonnet 为 $320。 给模型限定选项，验证返回结果；会产生重要后果的操作，仍由应用规则把关。

假设一家 SaaS 企业每月处理 100,000 张工单。每次分类使用 1,200 个非缓存输入 token 和 80 个计费输出 token，其中包含指令与工单文本。每条提示词都低于 100,000 token。两个模型分别按相同的计费用量估算。

每月合计为输入 120 MTok，输出 8 MTok：

• **Haiku：**120 × $0.10 + 8 × $0.50 = $12 + $4 = $16。
• **Sonnet：**120 × $2 + 8 × $10 = $240 + $80 = $320。

按现行费率计算，每 1,000 次分类，Haiku 为 $0.16，Sonnet 为 $3.20。每月可节省 $304 的 token 费用。

有效的分类约定，应列明允许的目标队列，并设置一个“无法判定”的去向。先验证返回值是否属于允许的标签，再用答案已知的样本检查分类是否正确。前一项能拦住格式错误，后一项能发现看似合理却选错的结果。两项检查都不需要把模型自报的置信度当作证明。

假设 10% 的工单需要额外调用一次 Sonnet，token 数仍按上述假设计算。首次 Haiku 调用照样付费：每月 $16 + $32 = $48，相比每张工单都用 Sonnet，可节省 $272。这个升级比例是预算假设，并非本次工作观察到的结果。

只算 token 费用，也有一个升级临界点。若所有任务都先用 Haiku，其中比例为 e 的任务再以相同 token 数调用 Sonnet，费用就是 H + e × S。当 e = 1 - H/S 时，它与全部使用 Sonnet 的费用相等：短提示词档对应 95% 的升级比例；在 Haiku 长提示词档、两者用量匹配时，则为 75%。如果升级时的提示词更长，或还需重试与人工审核，便宜的路径可能更早失去成本优势。

场景 2：超过 100K 的长文档摘要

只要摘要忠实且通过检查，Haiku 的 token 成本更低；本场景的差距为四倍。 如果交付物需要解释矛盾、作出综合判断，而不只是复述文档中有依据的事实，就值得评估 Sonnet。

假设每月处理 1,000 份文档，每次请求消耗 150,000 个非缓存输入 token 和 6,000 个计费输出 token。输入包含文档与指令。每次请求都超过 Haiku 的提示词阈值，因此输入和输出均采用较高费率。

每份文档的费用：

• **Haiku：**0.15 × $0.50 + 0.006 × $2.50 = $0.075 + $0.015 = $0.09。
• **Sonnet：**0.15 × $2 + 0.006 × $10 = $0.30 + $0.06 = $0.36。

按长上下文计费规则计算，每月总额分别为 $90 和 $360，可节省 $270。Haiku 价格只有 Sonnet 二十分之一的说法，不适用于这项任务。

阈值针对的是每条提示词，并非账户每月可用的额度。提示词恰好为 100,000 token 时，仍适用 Haiku 的较低费率；超过这个长度，该次请求就采用较高费率。不能只对超出部分按较高输入价格计费，也不能让输出继续沿用短提示词档的价格。

如果业务负责人要准备内部项目简报，应先定义摘要必须保留哪些事实：决策、负责人、截止时间、例外情况及其原文依据。逐项对照文档检查。若 CTO 需要比较多份文档中不一致的要求，则应先把这些冲突案例加入评估，再决定是否采用低价模型。

如果必要证据仍能完整保留，缩短输入可以让请求留在低价档。但随意切分文档，可能丢掉摘要必须解释的关联。最终还是要按通过验收的摘要算账，并把修补或综合整理所需的后续调用计入费用。

缓存何时能让 Sonnet 比不使用缓存的 Haiku 更便宜？

当复用上下文占主要部分时，Sonnet 的预算可能低于不使用缓存的 Haiku；但按相同缓存方式比较，Haiku 仍更便宜。 缓存命中复用的是已处理过的输入，不会给新生成的答案打折；存入可复用内容，也有写入费用。

Sonnet 的缓存命中费率为每 MTok $0.10，与 Haiku 短提示词档的非缓存输入费率相同。Haiku 自身的命中费率为短提示词档 $0.01、长提示词档 $0.05。五分钟缓存写入的费率，Sonnet 为 $2.50，Haiku 的短 / 长提示词档则为 $0.125 / $0.625。参见缓存定价。

比较时必须对齐计费类别。Sonnet 的缓存输入按 $0.10 计，Haiku 的非缓存长输入按 $0.50 计，Sonnet 的输入费用就可能更低，但输出仍更贵。两者都从缓存读取时，Haiku 又有更低的输入费率。

下面沿用长文摘要的 token 用量结构，计算包含写入成本的费用交叉点。假设每次请求包括 149,000 个可复用的前缀 token、1,000 个新增输入 token，以及 6,000 个计费输出 token。前缀指提示词开头保持不变的内容，例如文档与通用指令，可在不同请求中重复使用。

假设先写入一次五分钟缓存，随后在同一个有效缓存期内成功命中 27 次：

• Sonnet 首次请求：0.149 × $2.50 + 0.001 × $2 + 0.006 × $10 = $0.4345。
• 后续每次命中：0.149 × $0.10 + 0.001 × $2 + 0.006 × $10 = $0.0769。
• 28 次请求的平均费用为约 $0.08967，略低于不使用缓存的 Haiku 每次 $0.09。

这是满足特定条件时的算术交叉点：共享内容必须符合缓存条件，确实被重复使用，且没有后续写入。如果每份文档都是新的、请求间隔过长，或共享指令不断变化，这个预算就不适用。

给 Haiku 采用相同的缓存方式，其长提示词档首次请求为 $0.108625，后续每次命中为 $0.02295。公平比较，token 费用仍然是 Haiku 更低。缓存能让 Sonnet 在其判断能力值得溢价时变得更容易负担，但不会让大模型在所有情况下都成为更便宜的选择。

对于反复处理文档的助手，应分别统计缓存写入和命中。把所有输入都按命中价预测，会漏掉首次写入成本，以及提示词中会变化的部分。即便文档已经缓存，生成输出也必须计入。

Haiku 与 Sonnet 用于编程：让 Sonnet 负责统筹

编程统筹推荐 Sonnet；范围明确、结果可核验的执行任务，则考虑 Haiku。 子智能体是在较大任务中，被分配一项较小工作的模型。适合委派的，是统筹模型能复核证据的具体环节，而不是把范围开放的整个代码仓库改动都交给执行模型。

假设每月完成 1,000 项编程任务。每项任务包括：

• 一个 Sonnet 统筹模型，合计使用 30,000 个非缓存输入 token 和 6,000 个计费输出 token。
• 八个执行模型，每个合计使用 12,000 个非缓存输入 token 和 1,500 个计费输出 token。

这些是各角色在全部请求中的总用量假设，组成任务的每条提示词都低于 100,000 token。工具描述、历史记录、执行模型提交的证据，以及统筹模型的最终复核，都包含在上述总量内。假设全 Sonnet 方案与混合方案的统筹用量相同；额外的交接 token 或重试会改变对比结果。

按现行 API 费率，统筹模型每项任务的费用为 $0.12。一个 Haiku 执行模型为 $0.00195，八个合计 $0.01560。一个 Sonnet 执行模型为 $0.039，八个合计 $0.312。

混合方案：$0.12 + $0.01560 = 每项任务 $0.13560，即每月 $135.60。
全程使用 Sonnet：$0.12 + $0.312 = 每项任务 $0.432，即每月 $432。

计算所得节省为每月 $296.40，或 68.6%。整体账单不会降到原来的 20 分之一，因为 Sonnet 统筹模型仍然需要付费。这个场景不能证明两个方案的代码质量相同，也没有实测提速结果。

合适的执行任务约定，可以是：找出引用某个指定函数的文件，返回文件路径与相关片段，并标注不确定之处。也可以要求总结某项指定检查失败时的报错输出。统筹模型依据这些证据决定改什么。这是应用架构建议，并非声称本次工作测试了 Claude Code 的子智能体实现。

交接最容易出问题。过度压缩的摘要可能删掉统筹模型需要的例外条件；未经核验的说法，则可能让低价执行模型引发一次代价高昂的错误修改。保留来源引用，并向统筹模型提供足够的原始材料，以便验证执行模型的答案。所有重复工作都应计入混合方案预算。

如果所谓的小任务需要几乎与统筹模型相同的仓库上下文，或审核交接内容比直接完成任务更费力，就应避免委派。对于关联紧密的改动，即使 token 账单较高，全程留在 Sonnet 上，也可能以更低总成本得到可验收的结果。

从 Sonnet 换到 Haiku，或从 Haiku 换到 Sonnet，怎么做？

先迁移一项范围明确的任务，再比较完整工作流程。 继续使用 Claude API，通常能保留大部分集成；但改个模型名称，并不能证明输出行为等价。

模型 ID 为 claude-haiku-5-5 和 claude-sonnet-5-5，可在模型总览中查到。保留可复现的提示词、验证规则、代表性输入与通过验收的答案。每项完成的任务，都应记录模型、effort、token 用量、提示词长度、缓存情况及尝试次数。

从 Sonnet 换到 Haiku，适合要求清晰的分类器或执行模型。扩大流量前，先检查格式、事实依据，以及代价高的失败案例。保留便捷的方式，让这项任务随时能切回 Sonnet。

从 Haiku 换到 Sonnet，适合修补或协调成本已经超过价格节省的情况。保留同一批样本，才能确认大模型路径是否解决了促使你切换的那些失败。回答更精致，不等于回答更正确。

工程投入也要计入预算。举例来说，迁移耗时四小时，按假设的每小时 $100 计算，总成本为 $400。以工单分类每月节省 $304 的 token 费用计算，回本需约 1.3 个月，还未计入评估与故障处理成本。若每月只有 100 次分类，相同 token 用量结构下，一个月只省 $0.304。为了这点节省重做一条已经可用的处理路径，经济意义很小。

如果当前任务量很少、验收需要综合判断，或替换模型会迫使流程新增一次审核，就不要只因价格表而切换。让提示词、证据与检查规则保持可迁移，未来费率或能力发生变化时，仍能调整选择。

Claude 订阅套餐能用哪些模型？

主流 Claude 套餐都列出了 Haiku 和 Sonnet；订阅中的模型访问权限，与 API 按 token 收费是两回事。 Claude Opus 和 Claude Fable 是 Anthropic 产品线中的其他模型系列。这里提及它们，是为了说明套餐访问权限，不是扩大本文的双模型成本比较。claude.com 套餐对比于 2026 年 10 月 8 日核验，列出的信息如下：

• **Free：**可用 Haiku 和 Sonnet；Opus、Fable 标为不可用。
• Pro：可用 Haiku、Sonnet 和 Opus；Fable 标为使用额度（Usage credits）。
• Max 5x 和 Max 20x：可用 Haiku、Sonnet 和 Opus；Fable 标为每周限额的 50%。
• Team：可用 Haiku、Sonnet 和 Opus；Fable 标为高级席位每周限额的 50%。
• **Enterprise，自助开通及销售协助开通：**Haiku、Sonnet、Opus 和 Fable 均标为可用。

套餐表列出的是模型系列，并不保证每个账户都提供相同的具体 5.5 版本，或完全一致的产品设置。上下文一栏写的是最高 1M，因模型而异。应将这条套餐说明与前面的 API 规格区分开。

开发者为生产功能选型时，应把按量计费的 API 用量及适用额度，与交互式订阅的访问权限分别预算。订阅用户在应用中选模型，则要看任务与套餐额度。API token 算例无法保证一份订阅能完成多少项编程任务。

常见问题

Claude Sonnet 和 Haiku 怎么选？

名称顺序换过来，选择原则也一样。答案范围小、容易核验的任务，可以评估 Haiku；统筹工作或需要综合判断的情况，则评估 Sonnet。应比较通过验收的成果与全部计费尝试，而不只是模型名称。

Claude Haiku、Sonnet 和 Opus 有什么区别？

Haiku 是批量处理范围明确任务时的低成本候选，Sonnet 则是本文两个候选模型中推荐的统筹选择。Anthropic 将 Claude Opus 5.5 定位于长时间运行的智能体编程与知识工作。如果统筹模型仍达不到验收标准，可以评估 Opus；但这种定位不代表它在你的应用中已有实测质量结论。参见模型总览。

编程该选 Claude Sonnet、Opus 还是 Haiku？

统筹与执行应分别选择模型。本文推荐 Sonnet 统筹，Haiku 负责范围明确的证据收集；对于更难、运行时间更长的任务，Opus 也是统筹候选。以最终通过验收的改动评分，并把复核、重试及交接用量计入账单。

Haiku 4.5 和 Sonnet 5 该怎么比？

这是旧版本之间的比较。本文的预算与规格对应 Claude Haiku 5.5 和 Claude Sonnet 5.5。不要用旧版 Haiku 的费率或上下文上限，来判断当前 5.5 版本的取舍。

Claude Haiku 和 Sonnet 的价格差多少？

非缓存输入、输出数量相同时，提示词不超过 100,000 token，Sonnet 5.5 的费用是 Haiku 5.5 的 20 倍；提示词更长时，则为四倍。缓存命中另有费率，付费写入也必须计入。参见现行定价。

Claude Haiku 能胜任业务任务吗？

分类、提取和路由是 Anthropic 明确列出的用途，这些任务可以从 Haiku 开始评估。采用之前，必须检查那些出错代价高的情况。价格差距本身，不能证明某项具体业务已经达到验收要求。参见官方定位。

Claude Haiku 比 Sonnet 更快吗？

Anthropic 在相对延迟一栏，将 Haiku 5.5 标为最快（Fastest），Sonnet 5.5 标为快（Fast）。这些是厂商标签。本次工作没有测量吞吐量、响应时间或完成任务的速度。参见模型总览。

Haiku 和 Sonnet 都能享受 Batch API 折扣吗？

可以。Anthropic 列明，两个模型符合条件的输入与输出 token 均享受 50% 折扣。Batch 是异步处理，适合可以等待的工作。Haiku 仍区分短、长提示词费率档位。参见批处理定价。

本周可以先做哪一步？

先让一项范围明确的任务通过评分对比，再迁移。 创业者可从工单标签开始，CTO 可从限定范围的文档摘要开始，开发者则可保留 Sonnet 统筹，先尝试一个负责查找文件的执行模型。

1. 1

   明确验收约定

   写清要求的答案、支持证据，以及哪些失败需要复核。测试样本应包含难例，而不只是常规成功案例。

2. 2

   计算完整任务的费用

   记录各模型的实际输入、计费输出、缓存写入、命中与重试。检查 Haiku 每条提示词的阈值；涉及委派的任务，还要计入统筹模型的复核。

3. 3

   选定处理路径，保留回退方式

   验收表现与修正成本仍能保住价格优势时，采用 Haiku。大模型路径确实值得溢价时，保留 Sonnet 或升级给它处理。提示词、effort 或任务量变化后，重新核算预算。

获取 Claude Code 和 Codex 配置清单，按选定的角色分工规划智能体配置。