Claude Haiku 4.5: самая дешёвая модель Anthropic
Самая дешёвая и быстрая модель линейки — в пять раз дешевле Sonnet 5.
Что это за версия
Haiku 4.5 занимает нижний уровень линейки: $1 за миллион входящих токенов и $5 за исходящие. Это в пять раз дешевле Sonnet 5 и в пять раз дешевле по выводу — на массовых однотипных запросах разница в счёте получается кратной.
Два ограничения, о которых надо знать заранее. Первое: контекст 200K токенов, а не 1M, как у старших версий. Большой проект целиком в неё не поместится. Второе: рассуждения задаются старым способом — через фиксированный бюджет токенов, а не адаптивно. Код, написанный под новые версии, придётся править.
Разумное применение — там, где качество старших моделей избыточно: автодополнение по ходу набора, короткие правки, классификация, вспомогательные запросы внутри более крупного процесса. Держать её основной моделью для агентной работы с проектом не стоит.
Характеристики
| Разработчик | Anthropic |
|---|---|
| Вышла | 2025 год |
| Контекстное окно | 200 000 токенов |
| Цена ввода | $1 за 1 млн токенов |
| Цена вывода | $5 за 1 млн токенов |
| Рассуждения | через фиксированный бюджет токенов |
| Открытые веса | нет |
| Доступ из России | обходной |
Особенности
- Цена $1 / $5 — в пять раз дешевле Sonnet 5
- Самая быстрая модель линейки
- Контекст 200K — заметно меньше, чем 1M у старших версий
- Рассуждения задаются старым способом, через бюджет токенов
Что изменилось
Осталась на прежнем поколении интерфейса запросов: адаптивные рассуждения и уровни усилия здесь не работают.
Сравнение
Набор реальных задач из открытых репозиториев: модель чинит настоящий баг, правку проверяют тестами. Здесь только модели из одного среза лидерборда за август 2026 года — замеры из прогонов с разной методикой несопоставимы.
Меньше — дешевле. Цена вывода обычно в несколько раз выше цены ввода, но соотношение версий между собой сохраняется.
Сколько текста модель удерживает в одном запросе. Больше не всегда лучше: большой контекст дороже и не гарантирует аккуратности.
Когда брать эту версию
Автодополнение, мелкие правки, массовые однотипные запросы, вспомогательные шаги внутри большого процесса.