Claude Haiku 4.5 est le palier de vitesse de la gamme Claude actuelle ; Anthropic le décrit comme « le modèle le plus rapide doté d'une intelligence quasi frontière ».
- Entrée
- texte image $1/M
- Sortie
- texte $5/M
- Lecture de cache
- $0.1/M
- Contexte
- 200K
- vs GPT-4o
- ~80% moins cher
- Coupure des connaissances
- 2025-02
Benchmarks
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Le prix en contexte
Position du prix parmi 60 modèles comparables
La barre montre où se situe le prix de ce modèle parmi tous les modèles du même type sur Synthorai. Le moins cher et le plus cher sont nommés à chaque extrémité. Ce sont des tarifs de base ; les remises lot, région et écriture en cache figurent sur la page des tarifs.
Spécifications et limites
Tokens
| Fenêtre de contexte (spécification du fournisseur) | 200 000 |
|---|---|
| Sortie max (spéc. fournisseur) | 64 000 |
| Coupure des connaissances | 2025-02 |
| Données d'entraînement jusqu'à | 2025-07 connaissances jusqu'à 2025-02 |
Mise en cache
| Mode | explicite (sur activation) |
|---|---|
| Préfixe min. | 4 096 défaut du fournisseur : 1 024 |
| Durée de vie | 5 min par défaut, 1 heure en option |
| Coût d'écriture | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
Raisonnement
| Paramètre du fournisseur | thinking.type "enabled" + budget_tokens |
|---|---|
| Valeurs acceptées | budget_tokens at least 1,024 and below max_tokens; "adaptive" returns 400 |
| Valeur par défaut | désactivée: aucune réflexion tant que la requête ne l'active pas appliquée si la requête ne précise rien |
| Désactivable | Oui |
| Comportement du raisonnement | Réflexion étendue uniquement, sans paramètre d'effort ; les blocs de réflexion des tours précédents sont supprimés, seul le dernier est conservé ; la réflexion entrelacée n'est pas prise en charge, et l'en-tête bêta est accepté mais ignoré. |
| Paramètre | reasoning_effort |
| Valeurs | minimal · low · medium · high la surface de paramètres de la passerelle - le mappage fournisseur ci-dessus s'applique |
Modèle
| Modalités | texte + image → texte |
|---|
- Le Claude le plus rapide doté d'une intelligence quasi frontière
- réflexion étendue prise en charge (non adaptative)
- contexte de 200k / 64k de sortie maximale
Un prompt, mesuré via la passerelle
Claude Haiku 4.5 réussi · 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.
sortie 106 tok latence 2.8 s
Suivi de l'instruction (exactement trois phrases - comptables), adaptation à l'audience (registre CFO), et l'écart de facturation lié à la réflexion cachée que les compteurs de tokens ci-dessous révèlent.
Claude Haiku 4.5 réussi · 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. […]
sortie 310 tok latence 4.0 s
Si le correctif est réellement juste (exécutable), la densité de l'explication, et l'efficacité en tokens sur une tâche bornée.
Claude Haiku 4.5 réussi · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ```
sortie 63 tok latence 1.6 s
Respect du schéma (aucun champ inventé), pression d'hallucination (guidance est explicitement retenue), et différences de chemin pour la sortie structurée.
Claude Haiku 4.5 réussi · 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. […]
sortie 165 tok latence 3.0 s
Respect des contraintes (budget de mots, liste de mots interdits, l'unique question), empreinte stylistique, et contrôle de la longueur.
Utilisez Claude Haiku 4.5 en 30 secondes
Compatible OpenAI : changez la base_url, gardez votre SDK. POST /v1/chat/completions
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",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "claude-haiku-4-5",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-haiku-4-5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "claude-haiku-4-5",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("claude-haiku-4-5")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));À propos de Claude Haiku 4.5
- Il offre la latence la plus faible et le prix le plus bas de tous les modèles Claude actuels, avec une fenêtre de contexte de 200K tokens, jusqu'à 64K tokens de sortie, la prise en charge de la réflexion étendue, l'entrée visuelle, l'utilisation d'outils et la mise en cache des prompts.
- Le guide de sélection d'Anthropic désigne comme charges de travail les applications temps réel, le traitement intelligent à fort volume, les déploiements sensibles aux coûts qui exigent malgré tout un raisonnement solide, et les tâches de sous-agents, et il ancre un parcours d'adoption explicitement axé sur l'efficacité : commencer ici, puis ne monter en gamme que là où un manque de capacité précis l'impose.
- Son modèle de réflexion est l'ancien, ce qui compte lors du portage de prompts.
- Il ne prend en charge que la réflexion étendue, avec un budget de tokens explicite qui doit se situer au-dessus de 1 024 et en dessous de la limite de réponse ; le type de réflexion adaptative renvoie une erreur, et il n'existe pas de paramètre d'effort.
- La réflexion entrelacée n'est pas prise en charge non plus.
- L'en-tête bêta est accepté puis ignoré.
- La mise en cache des prompts exige un préfixe minimum de 4 096 tokens, le plus restrictif de la famille, et les blocs de réflexion des tours précédents sont supprimés plutôt que conservés.
- Les sorties structurées sont généralement disponibles, et la fenêtre de contexte est fixée à 200K sans variante à contexte long.
- Ce profil convient au chat à fort volume, à la classification et aux assistants de codage où la réactivité prime.
- Synthorai sert Claude Haiku 4.5 via son endpoint de chat compatible OpenAI ; changer de modèle ne demande qu'un changement de nom de modèle.
FAQ
Peut-on essayer l'API Claude Haiku 4.5 gratuitement ?
Oui : les nouveaux comptes reçoivent 10 appels d'essai et jusqu'à $1 de crédit gratuit, sans carte bancaire. À $1/M de tokens en entrée, ce crédit couvre à lui seul environ 125 requêtes de ~8K tokens sur Claude Haiku 4.5.
Quels sont les points forts de Claude Haiku 4.5 ?
Le plus rapide avec une intelligence quasi frontière ; latence et prix les plus bas de la gamme actuelle ; réflexion étendue, entrée visuelle et mise en cache des prompts. Voir la section À propos pour le tableau complet, tiré des notes de version officielles du fournisseur.
Combien coûte Claude Haiku 4.5 ?
Sur Synthorai, Claude Haiku 4.5 coûte $1 par million de tokens en entrée et $5 par million de tokens en sortie, soit le prix catalogue du fournisseur, sans majoration de plateforme. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.1/M.
Claude Haiku 4.5 prend-il en charge la mise en cache des prompts ?
Oui, sur activation : marquez les préfixes stables avec des points d'arrêt cache_control. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.1/M contre $1/M hors cache ; les prompts doivent avoir un préfixe stable de 4,096 tokens pour être mis en cache (TTL 5 min par défaut, 1 heure en option). Guide de mise en cache des prompts →
Comment obtenir l'accès à Claude Haiku 4.5 ?
Pointez votre SDK OpenAI existant vers base_url="https://synthorai.io/v1", définissez model="claude-haiku-4-5", et c'est tout. Une seule clé API couvre tous les modèles de la passerelle.
Quelle est la date de coupure des connaissances de Claude Haiku 4.5 ?
La date de coupure des connaissances de Claude Haiku 4.5 est 2025-02, selon la documentation officielle du fournisseur (au 2026-07-09).
Modèles associés
Comparer
Chaque valeur de cette page est transcrite de la documentation du fournisseur, liée ci-dessus, et porte la date de sa vérification. Les prix sont comparés à l'échelle du catalogue ; les valeurs de spécification que les fournisseurs définissent différemment sont présentées avec la différence indiquée plutôt que mises en graphique. Rien ici n'est mesuré par nous, et rien n'est noté.