Claude Haiku 4.5 vs Claude Haiku 5.5
언제 어떤 모델을 쓸까
claude-haiku-5-5는 더 새로운 세대이며 비용은 10분의 1입니다. 입력 $0.1, 출력 $0.5이고 claude-haiku-4-5는 $1와 $5이며, 캐시 읽기는 $0.01 대 $0.1입니다. 상한도 올라갔습니다. 컨텍스트는 200000 대신 1000000 토큰, 출력은 64000 대신 128000 토큰, 지식 컷오프는 2025-02 대신 2026-06이고, 캐싱은 claude-haiku-4-5가 4096 토큰을 요구하는 데 비해 512 토큰부터 가능합니다. 전환하기 전에 확인할 점이 두 가지 있습니다. 100000 토큰을 넘는 프롬프트에는 5x 요금이 적용되고, 토크나이저가 같은 텍스트를 약 30% 더 많은 토큰으로 계산합니다. 그래도 대부분의 워크로드에서는 업그레이드하는 쪽이 더 저렴합니다.
벤치마크
Claude Haiku 5.5: 공급자가 벤치마크 점수를 공개하지 않았습니다.
공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격
| Claude Haiku 4.5 | Claude Haiku 5.5 | Δ | |
|---|---|---|---|
| 입력 / 1M 토큰 | $1 | $0.1 | 10× |
| 출력 / 1M 토큰 | $5 | $0.5 | 10× |
| 캐시 읽기 / 1M 토큰 | $0.1 | $0.01 | 10× |
| 캐시 쓰기 | 1.25x (5m) / 2x (1h) | 1.25x (5m) / 2x (1h) | - |
빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.
가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 채팅 모델 78개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)
기능
| Claude Haiku 4.5 | Claude Haiku 5.5 | |
|---|---|---|
| 도구 사용 | 지원 | 지원 |
| 사고 제어 | 설정 가능 | 설정 가능 |
| 구조화된 출력 | 지원 | 지원 |
| 프롬프트 캐싱 | 명시적(접두사 직접 지정) | 명시적(접두사 직접 지정) |
| 캐시 수명 | 5m default, 1h option | 5m default, 1h option |
| 최소 캐시 접두사 | 1024 토큰 | 1024 토큰 |
사양
| Claude Haiku 4.5 | Claude Haiku 5.5 | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 이미지 | 텍스트 이미지 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | 2025-10-15 | 2026-10-07 |
| 지식 컷오프 | 2025-02 | 2026-06 |
| 컨텍스트 윈도우 | 200K | 1M |
| 최대 출력 | 64K | 128K |
| 사고 파라미터 |
| output_config.effort |
| 허용 값 | budget_tokens
"adaptive" returns 400 | output_config.effort
|
| 기본값 | off, with no thinking unless the request sets it | medium |
사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: Claude Haiku 4.5 · Claude Haiku 5.5
같은 프롬프트, 두 모델: 게이트웨이를 거쳐 측정
Claude Haiku 4.5 통과 · 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.
출력 106 tok 지연 시간 2.8 s
Claude Haiku 5.5 통과 · 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.
출력 332 tok (+159 사고) 지연 시간 2.9 s
지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.
Claude Haiku 4.5 통과 · 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. […]
출력 310 tok 지연 시간 4.0 s
Claude Haiku 5.5 통과 · 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 `[]`. […]
출력 1012 tok (+591 사고) 지연 시간 6.0 s
수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.
Claude Haiku 4.5 통과 · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ```
출력 63 tok 지연 시간 1.6 s
Claude Haiku 5.5 통과 · 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.
출력 725 tok (+572 사고) 지연 시간 4.6 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.
Claude Haiku 4.5 통과 · 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. […]
출력 165 tok 지연 시간 3.0 s
Claude Haiku 5.5 통과 · 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.
출력 2164 tok (+1929 사고) 지연 시간 9.9 s
제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.
코드 한 줄로 모델 전환
아래 탭마다 두 모델 id가 모두 들어 있습니다. 바꿀 곳은 강조된 두 줄뿐이고, 엔드포인트, 키, 요청 형식은 그대로입니다.
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", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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",
// model: "claude-haiku-5-5", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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",
# "model": "claude-haiku-5-5", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
"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",
// Model: "claude-haiku-5-5", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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")
// .model("claude-haiku-5-5") // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));자주 묻는 질문
Claude Haiku 4.5 vs Claude Haiku 5.5, 어느 쪽이 더 저렴한가요?
입력 / 1M 토큰 기준으로는 Claude Haiku 5.5 쪽이 더 저렴합니다($0.1 대 $1, 10배 차이). 다른 항목에서는 반대일 수 있습니다. 전체 요금은 위 표에 있으며, 실제 비용은 사용 패턴에 따라 달라집니다.
연동을 두 번 하지 않고도 Claude Haiku 4.5 vs Claude Haiku 5.5 A/B 테스트를 할 수 있나요?
네. 두 모델 모두 API 키 하나로 같은 OpenAI 호환 엔드포인트에서 호출합니다. 모델 문자열 한 줄만 바꾸면 전환되므로, 트래픽 일부를 각 모델로 보내 청구 금액을 직접 비교할 수 있습니다.
Claude Haiku 4.5, Claude Haiku 5.5 모두 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네. 두 모델 모두 캐시 읽기를 입력 요금보다 낮게 과금하므로, 같은 접두사를 반복해 쓰는 워크로드는 정가로 계산한 것보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 요금은 위 가격표에 있습니다.