Anthropic выпустила Claude Haiku 5.5 — новая нейросеть обходится на 75% дешевле предшественницы

Anthropic представила Claude Haiku 5.5 — новую версию своей самой компактной и дешёвой нейросети. Это третья модель линейки Claude 5.5 за месяц после Opus и Sonnet, а предыдущая Haiku 4.5 выходила почти год назад. По оценке компании, в среднем новинка обходится примерно на 75% дешевле предшественницы.

Для запросов до 100 тысяч токенов миллион входных токенов стоит $0,10 (около 8 рублей), а миллион выходных — $0,50 (около 40 рублей), что в десять раз дешевле, чем у Haiku 4.5. Длинные запросы обойдутся в $0,50 и $2,50 (около 40 и 200 рублей), но, по данным Anthropic, около 90% обращений к прошлой Haiku укладывались в короткий лимит. Средняя экономия всё же ниже 90%, потому что новый токенизатор тратит на ту же задачу чуть больше токенов. По цене Haiku 5.5 теперь вровень с самой младшей моделью OpenAI, GPT-6 Luna.

Самый заметный рост — в агентных задачах. В тесте работы с командной строкой Terminal-Bench 4.0 Haiku 5.5 набрала 39,2%, тогда как у Haiku 4.5 — 0%, у GPT-6 Luna — 16,4%, а у старшей Sonnet 5.5 — 70,6%. В тесте управления компьютером OSWorld 2.1 результат вырос с 15,7% до 72,4% против 48,9% у GPT-6 Luna. Правда, все эти цифры приводит сама Anthropic, а независимых проверок пока нет.

Впервые в линейке Haiku можно настраивать уровень усилий: по умолчанию стоит средний, а разработчики сами выбирают, экономить токены или выжать из модели больше. Anthropic называет Haiku 5.5 самой быстрой своей моделью в стандартном режиме — быстрее только Opus в режиме Fast Mode — и советует её для пересказа документов, классификации, запросов к базам данных, поддержки клиентов и работы в браузере.

Вместе с релизом Anthropic вдвое снизила цену чтения кэша для Sonnet 5.5, вышедшей в сентябре: по оценке компании, большинство агентных задач на ней теперь обойдутся примерно на 20% дешевле. Подписчики тарифов Max и Team также начнут получать ежемесячные кредиты на API — от 100 до 500 долларов (около 8–41 тысячи рублей).

Пользуетесь нейросетями Anthropic в работе или учёбе? Пишите в комментариях.