# Claude Haiku 5.5 上線：價格下探，API 遷移要留意 tokenizer

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> 原作者：Anthropic (@Anthropic) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：其他 · 熱度：🔥 · 日期：2026-10-08

> 原始來源：https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5

## 證據與延伸閱讀

- [# Claude Haiku 5.5 上線：價格下探，API 遷移要留意 tokenizer](https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5) — 官方文件 · 最後核對：2026-10-07 · 支持主張：支援發布日期、價格與平均降幅的廠商說法、基準數據及複雜代理式程式工作仍適合較大型模型等主張。
- [Claude Haiku 5.5 - Claude Platform Docs](https://platform.claude.com/docs/en/models/haiku-5-5/overview) — 官方文件 · 最後核對：2026-10-07 · 支持主張：支援模型規格、定價、tokenizer 約多計 tokens、預設 effort 與可靠知識截止日期等主張。
- [What's new in Claude Haiku 5.5 - Claude Platform Docs](https://platform.claude.com/docs/en/models/haiku-5-5/whats-new-haiku-5-5) — 官方文件 · 最後核對：2026-10-07 · 支持主張：支援 API 遷移項目、拒答處理、thinking blocks 解析方式與跨帳號重用限制。
- [Artificial Analysis：Claude Haiku 5.5 (Max) vs GPT-6 Luna (Max)](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/claude-haiku-5-5-vs-gpt-6-luna) — 一手來源 · 支持主張：支援 AA 分項對照、不同指標單位及各模型表現差異；不支持全榜名次、相同計算量或預設 medium 表現。
- [Artificial Analysis Intelligence Benchmarking Methodology](https://artificialanalysis.ai/methodology/intelligence-benchmarking) — 一手來源 · 支持主張：支援綜合指數的範圍與單位解讀；本次必要方法節錄不宣稱取得完整 DOM、隱藏圖表或每個模型的信賴區間。
- [Claude Haiku 5.5 System Card：評測方法與來源](https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5-system-card) — 官方文件 · 最後核對：2026-10-08 · 支持主張：支援 FrontierCode Main 條件、工具及評分限制；OSWorld 節錄、max 與五次平均 Pass@1、原圖 95% CI、工具環境及其他評測來源區別。

## 證據透明度與公平評估

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## 中文摘要

# Claude Haiku 5.5 上線：價格下探，API 遷移要留意 tokenizer

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![Claude Haiku 5.5 規格資訊圖，整理不同 token 價格級距、1M 上下文、最多 128K 輸出與 tokenizer 約多計 30%。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected-four-source-20261008/claude-haiku-5-5/v4/overview.png)
> Claude Haiku 5.5 的價格級距與主要規格。
<!-- curated-overview:end -->

Anthropic 於 2026 年 10 月 7 日推出 Claude Haiku 5.5，主打大量、講求速度的分類、摘要、資料擷取與子代理工作。這次更新降低了部分價格，也帶來 tokenizer 和 API 行為變更；升級前應用自己的請求重新估算成本，並逐項檢查程式。

## 價格依提示長度分級

費用以每百萬 tokens 計算，提示是否超過 100,000 tokens 會改變輸入與輸出費率；以下先看這兩項主要費用。

![輸入提示依是否超過 100,000 tokens 分為兩級，列出輸入與輸出每百萬 tokens 單價。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected-four-source-20261008/claude-haiku-5-5/v4/inline-haiku-price-tiers.png)

> Claude Haiku 5.5 輸入與輸出費率級距。

提示不超過 100,000 tokens 時，輸入每百萬 tokens 為 $0.10、輸出為 $0.50；提示超過門檻時，分別為 $0.50 和 $2.50。快取寫入與讀取也有分級：5 分鐘寫入為 $0.125／$0.625，1 小時寫入為 $0.20／$1.00，讀取為 $0.01／$0.05（依序對應門檻內／外）。

Anthropic 表示，Haiku 5.5 平均執行成本比 Haiku 4.5 低約 75%；其價格比較中，門檻內低 90%、門檻外低 50%。該公司也指出，Haiku 4.5 約九成請求落在較低價級距。這些是廠商依其請求分布公布的平均說法，不保證個別工作負載會有相同比例的節省。

## 重新估算 token 用量

Haiku 5.5 使用較新的 tokenizer。同一段文字相較 Haiku 4.5 約多計 30% tokens，實際增幅依內容而異；因此比較總成本時，應用自己的提示和輸出重新計數，不能只看每 token 單價。

![Haiku 4.5 與 Haiku 5.5 對照相同文字，標示 Haiku 5.5 約多計 30% tokens，實際增幅依內容而異。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected-four-source-20261008/claude-haiku-5-5/v4/inline-tokenizer-comparison.png)

> 同一段文字在 Haiku 5.5 約多計 30% tokens；增幅依內容而異。

## 能力與適用界線

Anthropic 公布的基準中，Haiku 5.5 在 GDPval-AA v2.1 得分為 1,620，Haiku 4.5 為 735、Sonnet 5.5 為 1,840；在 Terminal-Bench 4.0，三者依序為 39.2%、0.0% 與 70.6%。這是不同任務的測試結果，不能合併成單一能力排名。Anthropic 表示，複雜的代理式程式工作仍較適合 Sonnet 5.5 或 Opus 5.5；Haiku 5.5 則定位在高頻、範圍較窄的工作。

## Haiku 5.5 與 GPT-6 Luna：把評測拆開看

除了 Anthropic 公告，也可以看第三方 Artificial Analysis（AA）的評測對照。以下使用台北時間 2026 年 10 月 9 日捕捉的同一頁資料，比較 **Claude Haiku 5.5（Max）與 GPT-6 Luna（Max）**。這是兩個指定模型的對照；捕捉頁沒有提供可核實的全榜名次。

AA 的 Intelligence Index v4.3.2 彙整十項測試，主要涵蓋英文、文字任務。Haiku 的綜合分數較高，但各項表現仍有差異：Luna 在 SaaS 工作流程自動化與 GDP.pdf 文件任務的分數較高，長上下文測試則相同。選型時應先找接近自己工作的分項；這組綜合指數沒有直接回答繁中、多模態或語音工作是否更好。

這張對照表保留 AA 的綜合指數與十項分項測試，逐列標示單位。Elo 用來表示相互比較的相對評分；百分比則依各項測試的判定方式計算。SciCode 與 CritPt 在捕捉頁面仍標為「審查中」，AA-Omniscience 是可靠性指數，不能讀成答對率。

![AA Max/Max overall plus ten measures; index/Elo/percent/all-pass scales stay distinct; Under review retained](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected-four-source-20261008/claude-haiku-5-5/revision-haiku3423-benchmarks-luna-20261009/inline-haiku-luna-aa-max-benchmarks.png)

> AA Max/Max overall plus ten measures; index/Elo/percent/all-pass scales stay distinct; Under review retained

> Artificial Analysis 的 Max／Max 評測對照，資料擷取於 2026 年 10 月 9 日（台北時間）；各列依原指標解讀。

來源：[AA 模型比較頁](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/claude-haiku-5-5-vs-gpt-6-luna)、[Intelligence Index 方法](https://artificialanalysis.ai/methodology/intelligence-benchmarking)。AA 未在這份捕捉中公開各項測試的確切執行日期或具體 API 模型版本；同為 Max 標籤也不證明兩者投入相同計算量。這些分數不能直接套用到 Haiku 預設的 medium effort。

## 程式任務：FrontierCode 比的是可合併的修改

系統卡也引用 Cognition 的 FrontierCode 1.1 評測：在 Main 子集、max effort 下，Haiku 5.5 得分為 46.4%，GPT-6 Luna 為 42.4%。Main 選用完整 Extended 150 題中最難的 100 題，每題做五次測試再取平均。任務來自開源專案的真實 pull request；模型取得程式庫、問題描述及測試與風格規範，要在可連網的容器中自主交出修改，沒有人類介入，也不提供逾時資訊。

這個分數結合必須通過的功能條件與加權的程式品質評分，涵蓋隱藏測試、修改範圍、效能、測試覆蓋及禁止使用的寫法；超出任務範圍的修改也會受罰。Cognition 評測並回報所有模型，Claude 使用 Claude Code、GPT 使用 Codex，因此工具環境也要一起看。其公開榜單可採各模型最佳 effort，與系統卡的 max 對照可能不同；原結果沒有提供不確定性區間或 Haiku 的任務成本，不能從分數補出成本效益結論。來源：[系統卡第 111–114 頁](https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5-system-card#page=111)。

## 官方系統卡：電腦操作有兩種分數

Anthropic 於 2026 年 10 月 7 日發布的系統卡，另列出 OSWorld 2.1 的電腦操作評測。模型要在 Ubuntu 虛擬機裡透過截圖、滑鼠與鍵盤完成工作；這次採用全部 108 題中的 82 題離線子集，沒有網路存取。Haiku 與 Luna 都用 max effort，每題做五次獨立嘗試，再平均計算 Pass@1，並非從五次裡挑最好的一次。

部分分數看各任務檢查點的平均完成程度；嚴格通過率要求同一次嘗試滿足所有檢查點。圖中的兩組指標因此回答不同問題，不能把部分分數當成完整任務成功率。

![Anthropic OSWorld offline partial and strict, max, five-run Pass@1, API/compaction and point estimate limits](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected-four-source-20261008/claude-haiku-5-5/revision-haiku3423-benchmarks-luna-20261009/inline-haiku-luna-official-evaluation-context.png)

> Anthropic OSWorld offline partial and strict, max, five-run Pass@1, API/compaction and point estimate limits

> Anthropic 系統卡 OSWorld 2.1 離線子集的兩種指標節錄。原圖含 95% 信賴區間；本圖呈現點估計，完整不確定性請看原圖。

這組 Luna 成績由 Anthropic 透過 OpenAI API 在相同的 82 題上重跑，並使用 OpenAI 自己的上下文壓縮。評測採 1080p 畫面、每題最多 500 個操作步驟；需要模型評分的題目使用 Claude Opus 4.8。結果描述的是這套離線測試條件，不能延伸成所有電腦操作工作的成功率。來源：[系統卡第 127–128 頁、圖 8.9.3.A](https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5-system-card#page=127)。

系統卡刊載的其他分數也各有評測來源。GDPval-AA 與 AA-Briefcase 由 AA 獨立評測，系統卡引用的是發布當時的結果，與本次捕捉的 AA 頁面略有差異；前文保留公告數字，上方表格保留較晚捕捉的同頁對照。Terminal-Bench 4.0 的 Haiku 成績由 Anthropic 以 Claude Code `--bare` 評測；Luna 的成績則引用使用 Codex CLI 的公開榜單。兩者不能稱為 Anthropic 在同一套工具環境下的 Luna 重測。來源：[系統卡第 115–116 頁](https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5-system-card#page=115)、[第 131 頁](https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5-system-card#page=131)。

開發者文件列出 **1M-token 上下文、最多 128K 輸出 tokens**，並支援自適應思考；可用 `effort` 調整思考深度與速度、成本的取捨，預設值為 medium。官方列出的可靠知識截止日期是 2026 年 6 月，較長的上下文不代表模型知道截止日期之後的資訊。

## 從 Haiku 4.5 遷移時檢查這些項目

遷移前，先盤點請求參數、訊息格式、工具名稱和回應解析方式；部分舊設定會讓請求報錯，回應處理也可能需要調整。

![遷移檢查清單，涵蓋 budget_tokens、effort、取樣參數、assistant prefill、computer toolset 與 refusal 處理。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected-four-source-20261008/claude-haiku-5-5/v4/inline-migration-checks.png)

> 從 Haiku 4.5 遷移時逐項檢查參數與回應處理。

- 手動 extended thinking 的 `budget_tokens` 不再適用；改用自適應思考與 `effort` 設定。
- 非預設的 `temperature`、`top_p` 或 `top_k` 會造成 400 錯誤，應移除這些參數。
- Assistant message prefill 不再接受；對話訊息應以 user turn 結尾。
- 若使用 API 或 Google Cloud 的 computer use，將舊工具名稱 `computer_20250124` 換成 `computer_toolset_20260801`。
- 自適應思考可能讓回應先出現 thinking blocks；程式應依內容區塊的 `type` 找文字，不要假設第一個區塊就是答案。客戶端也要處理安全分類器可能回傳的 `stop_reason: "refusal"`。
- 若要在不同帳號間重放儲存的 thinking blocks，只有產生它們的帳號或與之連結的帳號可重用。

模型是否合適，仍要看實際工作負載。大量短請求、分類與擷取可能受惠於較低單價；遷移時則應用真實請求核對 token 預算、提示長度、工具呼叫與拒答處理。Anthropic 公布的成本與基準是選型參考，不是對個別產品效果的保證。

![Anthropic 的 Claude Haiku 5.5 公告主視覺，以產品名稱和幾何色塊呈現新模型的品牌識別。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected-four-source-20261008/claude-haiku-5-5/v1/media-0-r2Url.jpg)

> Anthropic 的 Claude Haiku 5.5 公告主視覺，以產品名稱和幾何色塊呈現新模型的品牌識別。

## 標籤

新產品, Claude Haiku 5.5, Anthropic