Neu Kostenlos registrieren und 10 Aufrufe gratis nutzen. Bis zu 1 $, ohne Kreditkarte.

Claude Haiku 4.5 vs Claude Haiku 5.5

vs

Welches Modell wofür

claude-haiku-5-5 ist die neuere Generation und kostet ein Zehntel: $0.1 Input und $0.5 Output gegenüber $1 und $5 für claude-haiku-4-5, mit Cache-Reads bei $0.01 gegenüber $0.1. Auch die Limits steigen: ein 1000000-Token-Kontext gegenüber 200000, 128000 Output-Token gegenüber 64000, ein Knowledge-Cutoff von 2026-06 gegenüber 2025-02 und Caching ab 512 Token, wo claude-haiku-4-5 4096 braucht. Zwei Punkte sollten Sie vor dem Wechsel prüfen: Prompts über 100000 Token werden zum 5x-Preis berechnet, und der Tokenizer zählt für denselben Text etwa 30% mehr Token. Für die meisten Workloads ist das Upgrade trotzdem günstiger.

Benchmarks

Claude Haiku 5.5: Der Anbieter hat keine Benchmark-Werte veröffentlicht.

Über dem DurchschnittClaude Haiku 4.50 / 6
Claude Haiku 4.5 Claude Haiku 5.5 weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
SWE-Bench Pro
39.5%
N/A
OSWorld-Verified
50.7%
N/A
GDPval-AA v2 Elo · 642-1171 laut Google · 2026-08-26
907
N/A
GDM-MRCR v2 (8-needle) 128k (average)
35.3%
N/A
CharXiv (RQ) no tools
61.7%
N/A

Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preise

Claude Haiku 4.5 Claude Haiku 5.5 Δ
Eingabe / 1M Tokens $1 $0.1 10×
Ausgabe / 1M Tokens $5 $0.5 10×
Cache-Lesen / 1M Tokens $0.1 $0.01 10×
Cache-Schreiben 1.25x (5m) / 2x (1h) 1.25x (5m) / 2x (1h) -

Preise aus dem Live-Katalog, Stand des letzten Builds. Die aktuellen Preise stehen auf der jeweiligen Modellseite.

Einordnung: Eingabepreis pro 1M Tokens aller 78 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

Fähigkeiten

Claude Haiku 4.5 Claude Haiku 5.5
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Steuerung konfigurierbar konfigurierbar
Strukturierte Ausgabe ja ja
Prompt-Caching explizit (Sie markieren das Präfix) explizit (Sie markieren das Präfix)
Cache-Lebensdauer 5m default, 1h option 5m default, 1h option
Mindestlänge des gecachten Präfixes 1024 Tokens 1024 Tokens

Spezifikationen

Claude Haiku 4.5 Claude Haiku 5.5
Eingabemodalitäten Text Bild Text Bild
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2025-10-15 2026-10-07
Knowledge-Cutoff 2025-02 2026-06
Kontextfenster 200K 1M
Maximale Ausgabe 64K 128K
Thinking-Parameter
  • thinking.type "enabled"
  • budget_tokens
output_config.effort
Zulässige Werte
budget_tokens
  • at least 1,024 and below max_tokens

"adaptive" returns 400

output_config.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Standardwert off, with no thinking unless the request sets it medium

Die Spezifikationen stammen aus der Dokumentation des jeweiligen Anbieters. Veröffentlicht ein Anbieter eine Angabe nicht, lassen wir die Zeile weg, statt sie zu schätzen. Vollständige Quellen: Claude Haiku 4.5 · Claude Haiku 5.5

Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. KRITERIUM genau 3 Sätze

Claude Haiku 4.5 bestanden · 3 sentences

# Why Your LLM Bill Doubled Reasoning models like o1 and o3 process queries through extended chains of thought before responding, consuming 5-10x more tokens internally than standard models while also charging higher per-token rates. This means both your input token usage and per-unit costs increased simultaneously—a compounding effect that easily doubles overall spend. Unless you've significantly reduced queries to other models or have very selective reasoning deployment, the math makes a doubling entirely predictable.

Ausgabe 106 tok Latenz 2.8 s

Claude Haiku 5.5 bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model generate a long internal chain of thought before its answer, and those thinking tokens are billed as output tokens, which cost several times more than input tokens. The model often produces many times more output per request than it did without reasoning, so the per-call cost rises even when the visible answer looks about the same length. Because that extra spend scales with every request, the bill roughly doubled, and we can control it by setting reasoning budgets, using reasoning only for tasks that need it, or routing simpler requests to a non-reasoning model.

Ausgabe 332 tok (+159 Thinking) Latenz 2.9 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. KRITERIUM Fix besteht die Tests

Claude Haiku 4.5 bestanden · 8/8 cases

# Fixed Function ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` # Bug Explanation The original function has two related bugs stemming from incorrect initialization and loop logic. First, `best` and `cur` start at 0, which causes single-element lists to incorrectly return 0 instead of 1—a run of one identical element should have length 1. Second, `cur` is reset to 0 (not 1) when a mismatch occurs, causing the next matching pair to be undercounted. More critically, if the longest run ends at the last index, `best` is only updated *during* the loop when a mismatch is encountered; if no mismatch follows the final run, `best` never captures it. […]

Ausgabe 310 tok Latenz 4.0 s

Claude Haiku 5.5 bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` counts adjacent equal *pairs*, not run *elements*. A run of k equal items produces k−1 matching pairs, so the function returns one less than the true length, and a single-element input produces no pairs at all, so it returns 0 instead of 1. Resetting `cur` to 0 on a mismatch compounds this by starting every run one step behind. The fix starts both `cur` and `best` at 1 (a non-empty list always has a run of at least one element), resets `cur` to 1 on a mismatch, and updates `best` after every element rather than only inside the equal-branch. The empty-list guard keeps the function from returning 1 for `[]`. […]

Ausgabe 1012 tok (+591 Thinking) Latenz 6.0 s

Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. KRITERIUM gültiges JSON, Schema exakt

Claude Haiku 4.5 bestanden · 5/5 fields, guidance null

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ```

Ausgabe 63 tok Latenz 1.6 s

Claude Haiku 5.5 bestanden · 5/5 fields, guidance "Formal guidance withheld pending the Q4 "

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": 11, "guidance": "Formal guidance withheld pending the Q4 close" } ``` Notes: The text gives revenue as 412 but doesn't state the currency, so I left `revenue_usd_m` as null. Growth is "eleven and change," so 11 is an approximation.

Ausgabe 725 tok (+572 Thinking) Latenz 4.6 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. KRITERIUM 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

Claude Haiku 4.5 bestanden · 123 words, 0 banned, 1 question

# Introducing Prompt Cache Across Providers We're excited to announce our latest API gateway feature: intelligent prompt caching that works across multiple AI providers. This powerful capability stores frequently used prompts and their contexts, dramatically reducing latency and API costs for your applications. By intelligently managing cached prompts across providers like OpenAI, Anthropic, and others, you can optimize your infrastructure without changing your code. Why wait for responses when cached results can be delivered instantly? The system automatically handles cache invalidation and updates, ensuring your applications always access current information while maintaining performance gains. With support for complex multi-turn conversations and dynamic content, this feature scales seamlessly with your business needs. […]

Ausgabe 165 tok Latenz 3.0 s

Claude Haiku 5.5 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Prompt Cache Sync, the newest feature in GatewayOne.** Teams routing requests across OpenAI, Anthropic, and Google have often paid to process the same long system prompts again and again. Now the gateway stores those prompts once and reuses them wherever they appear, regardless of provider. Repeated context is matched by content hash, so cached prefixes return faster and cost less, with no changes to your application code. How much could this save your team? Enable Prompt Cache Sync from the dashboard, and your next billing report will show the difference. Cache entries follow your existing retention settings and can be purged per project at any time. Availability begins this week for all Scale and Enterprise plans worldwide. Start today.

Ausgabe 2164 tok (+1929 Thinking) Latenz 9.9 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.

Eine Zeile genügt für den Wechsel

Beide IDs stehen in jedem Tab unten. Die beiden hervorgehobenen Zeilen sind die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiches Anfrageformat.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-haiku-4-5",
    # model="claude-haiku-5-5",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel erstellen →

FAQ

Welches Modell ist günstiger: Claude Haiku 4.5 oder Claude Haiku 5.5?

Claude Haiku 5.5 ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.1 vs. $1, Faktor 10). Bei anderen Zeilen kann es umgekehrt sein. Die Tabelle oben zeigt alle Preise, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.

Kann ich Claude Haiku 4.5 gegen Claude Haiku 5.5 A/B-testen, ohne zweimal zu integrieren?

Ja. Beide laufen über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel. Für den Wechsel ändern Sie nur eine Zeile, den Modellnamen. So können Sie einen Teil des Traffics an jedes Modell schicken und die Kosten direkt vergleichen.

Unterstützen Claude Haiku 4.5 und Claude Haiku 5.5 Prompt-Caching?

Ja. Beide berechnen Cache-Lesezugriffe günstiger als die normale Eingabe. Workloads mit einem wiederkehrenden, bereits gecachten Präfix kosten deshalb weniger, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Preise stehen in den Cache-Zeilen der Preistabelle oben.

Verwandte Vergleiche

Aus unseren Studien mit eigenen Messungen