Claude Haiku 4.5 è il livello per la velocità dell'attuale lineup di Claude; Anthropic lo descrive come "il modello più veloce con intelligenza quasi di frontiera".
- Input
- testo immagine $1/M
- Output
- testo $5/M
- Lettura cache
- $0.1/M
- Contesto
- 200K
- vs GPT-4o
- ~80% più economico
- Knowledge cutoff
- 2025-02
Benchmark
Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Il prezzo a confronto
Dove si colloca il prezzo tra 68 modelli confrontabili
La barra mostra dove si colloca il prezzo di questo modello tra tutti i modelli dello stesso tipo su Synthorai. Alle due estremità sono indicati il più economico e il più caro. Sono tariffe base; gli sconti per batch, regione e scrittura in cache sono nella pagina dei prezzi.
Specifiche e limiti
Token
| Finestra di contesto (specifica del provider) | 200.000 |
|---|---|
| Output massimo (specifica del provider) | 64.000 |
| Knowledge cutoff | 2025-02 |
| Dati di addestramento fino a | 2025-07 conoscenza fino a 2025-02 |
Prompt caching
| Modalità | esplicito (opt-in) |
|---|---|
| Prefisso min. | 4.096 default del provider: 1.024 |
| Durata | 5 min predefinito, 1 ora opzionale |
| Costo di scrittura | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
Ragionamento
| Parametro del provider | thinking.type "enabled" + budget_tokens |
|---|---|
| Valori accettati | budget_tokens at least 1,024 and below max_tokens; "adaptive" returns 400 |
| Valore di default | disattivato, senza thinking a meno che non sia la richiesta a impostarlo applicato se la richiesta non specifica nulla |
| Disattivabile | Sì |
| Comportamento del ragionamento | Solo extended thinking, senza parametro di effort; i blocchi di thinking dei turni precedenti vengono rimossi mantenendo solo l'ultimo; l'interleaved thinking non è supportato e l'header beta viene accettato ma ignorato. |
| Parametro | reasoning_effort |
| Valori | minimal · low · medium · high parametri esposti dal gateway: vale la mappatura del provider indicata sopra |
Modello
| Modalità | testo + immagine → testo |
|---|
- Il Claude più veloce con intelligenza quasi di frontiera
- extended thinking supportato (non adattivo)
- 200k di contesto / 64k di output massimo
Un solo prompt, misurato attraverso il gateway
Claude Haiku 4.5 superato · 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.
out 106 tok latenza 2.8 s
Rispetto delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.
Claude Haiku 4.5 superato · 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. […]
out 310 tok latenza 4.0 s
Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.
Claude Haiku 4.5 superato · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ```
out 63 tok latenza 1.6 s
Aderenza allo schema (nessun campo inventato), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi di output strutturato.
Claude Haiku 4.5 superato · 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. […]
out 165 tok latenza 3.0 s
Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica e controllo della lunghezza.
Usa Claude Haiku 4.5 in 30 secondi
Compatibile con OpenAI: cambi base_url e tieni il tuo 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(""));Informazioni su Claude Haiku 4.5
- Offre la latenza più bassa e il prezzo più basso di qualsiasi modello Claude attuale, con una finestra di contesto da 200K token, fino a 64K token di output, supporto per l'extended thinking, input visivo, uso di strumenti e caching dei prompt.
- La guida alla scelta di Anthropic indica come suoi carichi di lavoro le applicazioni in tempo reale, l'elaborazione intelligente ad alto volume, i deployment sensibili ai costi che richiedono comunque un ragionamento solido e i compiti da sub-agent, e il modello ancora un percorso di adozione esplicitamente orientato all'efficienza: si parte da qui e si sale di livello solo dove una specifica lacuna di capacità lo impone.
- Il suo modello di thinking è quello più vecchio e questo conta quando si portano avanti i prompt.
- Supporta solo l'extended thinking, con un budget di token esplicito che deve stare sopra 1.024 e sotto il limite della risposta; il tipo di thinking adattivo restituisce un errore e non esiste un parametro di effort.
- Nemmeno il thinking interleaved è supportato.
- L'header beta viene accettato e ignorato.
- Il caching dei prompt richiede un prefisso minimo di 4.096 token, il più restrittivo della famiglia, e i blocchi di thinking dei turni precedenti vengono rimossi anziché conservati.
- Gli output strutturati sono in disponibilità generale e la finestra di contesto è fissata a 200K senza varianti a contesto lungo.
- Questo profilo si adatta a chat ad alto volume, classificazione e assistenti di coding dove la reattività conta di più.
- Synthorai serve Claude Haiku 4.5 tramite il suo endpoint chat compatibile OpenAI, quindi cambiare è solo una modifica al nome del modello.
FAQ
L'API di Claude Haiku 4.5 si può provare gratis?
Sì: i nuovi account ricevono 10 chiamate di prova e fino a $1 di credito gratuito, senza bisogno di carta. A $1/M per i token di input, quel credito basta da solo per circa 125 richieste da ~8K token a Claude Haiku 4.5.
In cosa eccelle Claude Haiku 4.5?
Il più veloce con intelligenza quasi di frontiera; latenza e prezzo più bassi dell'attuale lineup; extended thinking, input visivo e caching dei prompt. Il quadro completo è nella sezione «Informazioni», ripreso dalle note di rilascio ufficiali del provider.
Quanto costa Claude Haiku 4.5?
Su Synthorai Claude Haiku 4.5 costa $1 per milione di token di input e $5 per milione di token di output: è il prezzo di listino del provider, senza sovrapprezzo di piattaforma. I token di input letti dalla cache costano $0.1/M.
Qual è la finestra di contesto di Claude Haiku 4.5?
Claude Haiku 4.5 ha una finestra di contesto di 200K token su Synthorai. Una singola risposta può arrivare a 64,000 token.
Claude Haiku 4.5 supporta il prompt caching?
Sì, con opt-in: contrassegna i prefissi stabili con i breakpoint cache_control. I token di input letti dalla cache costano $0.1/M, contro $1/M senza cache; per andare in cache un prompt deve avere un prefisso stabile di 4,096 token (TTL 5 min predefinito, 1 ora opzionale). Guida al prompt caching →
Come ottengo l'accesso a Claude Haiku 4.5?
Fai puntare l'SDK OpenAI che usi già a base_url="https://synthorai.io/v1", imposta model="claude-haiku-4-5" e hai finito: una sola chiave API vale per tutti i modelli del gateway.
Qual è il knowledge cutoff di Claude Haiku 4.5?
Il knowledge cutoff di Claude Haiku 4.5 è 2025-02, secondo la documentazione ufficiale del provider (dato aggiornato al 2026-07-09).
Modelli correlati
Confronta
Ogni valore di questa pagina è ripreso dalla documentazione del provider (il link è qui sopra) e riporta la data dell'ultima verifica. I prezzi sono confrontati sull'intero catalogo; per le specifiche che ogni provider definisce a modo suo indichiamo la differenza invece di metterle in un grafico. Qui non c'è nulla di misurato da noi e non assegniamo punteggi.