Claude Haiku 4.5 vs Claude Sonnet 5
Qual usar, quando — veredito curado, não uma tabela de benchmark
O Sonnet 5 dobra a tabela do Haiku ($2/$10 vs $1/$5) e quintuplica o contexto (1M vs 200K). O Haiku continua sendo o piso de latência e preço da linha Claude; no momento em que os prompts ultrapassarem 200K ou precisarem de raciocínio mais profundo, o Sonnet é o destino natural.
Preços
| Claude Haiku 4.5 | Claude Sonnet 5 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $1 | $2 | 0.5× |
| Saída / 1M tokens | $5 | $10 | 0.5× |
| Leitura de cache / 1M tokens | $0.1 | $0.2 | 0.5× |
| Escrita de cache | 1.25x (5m) / 2x (1h) | 1.25x (5m) / 2x (1h) | — |
Tarifas do catálogo em tempo real no momento do build; a página de cada modelo contém o cartão atual.
Onde eles se posicionam — preço de entrada por 1M tokens entre todos os 63 modelos de chat nesta unidade de cobrança (escala logarítmica)
Capacidades
| Claude Haiku 4.5 | Claude Sonnet 5 | |
|---|---|---|
| Uso de ferramentas | sim | sim |
| Controle de raciocínio | configurável | configurável |
| Saída estruturada | sim | sim |
| Cache de prompt | explícito (você marca o prefixo) | explícito (você marca o prefixo) |
| Tempo de vida do cache | 5m default, 1h option | 5m default, 1h option |
| Prefixo mínimo em cache | 1024 tokens | 1024 tokens |
Especificações
| Claude Haiku 4.5 | Claude Sonnet 5 | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagem | texto imagem |
| Modalidades de saída | texto | texto |
| Lançamento | 2025-10-15 | 2026-06-30 |
| Corte de conhecimento | 2025-02 | 2026-01 |
| Janela de contexto | 200K | 1M |
| Saída máxima | 64K | 128K |
| Parâmetro de raciocínio |
|
|
| Valores aceitos | budget_tokens
"adaptive" returns 400 | thinking.type
effort
"enabled" returns 400 |
| Padrão | off, with no thinking unless the request sets it | thinking on (adaptive) effort
|
As especificações são transcritas da documentação de cada fornecedor; uma linha que um fornecedor não publica é omitida em vez de ser inferida. Fontes completas: Claude Haiku 4.5 · Claude Sonnet 5
Um prompt, ambos os modelos — medidos pelo gateway
Claude Haiku 4.5 passou · 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.
saída 106 tok latência 2.8 s
Claude Sonnet 5 passou · 3 sentences
Reasoning mode works by having the model generate extended internal "thinking" steps before producing its final answer, and since we're billed on total tokens, that hidden reasoning text adds significantly to what we pay for—even though you never see it in the output. This is different from simply getting longer visible responses; the model is essentially "showing its work" behind the scenes, and complex prompts can trigger thousands of extra reasoning tokens per request. The upside is improved accuracy on complex tasks, but if we want to control costs, we should selectively enable reasoning only for queries that truly need it, rather than applying it universally.
saída 194 tok latência 4.3 s
Cumprimento da instrução (exatamente três frases — contáveis), ajuste ao público (registro de CFO), e a lacuna de cobrança do pensamento oculto que os medidores de tokens abaixo expõem.
Claude Haiku 4.5 passou · 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. […]
saída 310 tok latência 4.0 s
Claude Sonnet 5 passou · 8/8 cases
## The Bug The function has two related off-by-one issues rooted in the same cause: `cur` and `best` are initialized to `0` instead of `1`, treating run lengths as the number of *matches* between adjacent elements rather than the number of *elements* in the run. This means a single-element input never enters the loop (since `range(1, 1)` is empty) and returns `0` instead of the correct answer of `1`. It also means that for any input, the run length is undercounted by exactly one — a run of 3 equal elements only produces 2 "match" increments, so `best` ends up as 2 instead of 3. The claim that it "misses runs that end at the last index" is actually a symptom of this same undercount: the logic does update `best` correctly on every iteration (including the last), but because it's counting matches instead of elements, the final reported value is always one less than the true longest run. […]
saída 536 tok latência 7.1 s
Se a correção é de fato certa (executável), a densidade da explicação, e a eficiência em tokens numa tarefa delimitada.
Claude Haiku 4.5 passou · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ```
saída 63 tok latência 1.6 s
Claude Sonnet 5 passou · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11.5, "guidance": null } ```
saída 348 tok latência 5.3 s
Obediência ao esquema (sem campos inventados), pressão de alucinação (guidance é explicitamente retida), e diferenças no caminho de saída estruturada.
Claude Haiku 4.5 passou · 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. […]
saída 165 tok latência 3.0 s
Claude Sonnet 5 passou · 123 words, 0 banned, 1 question
## Introducing Cross-Provider Prompt Caching We're rolling out a new caching layer for our API gateway that works across every major LLM provider you connect through it. Instead of resending identical prompts and paying full price each time, the gateway recognizes repeated requests and serves cached responses in milliseconds—regardless of whether you're routing to OpenAI, Anthropic, or Google. What does this mean for your bill and your latency? Both drop, often significantly, especially for teams running high-volume, repetitive workloads like customer support bots or batch content generation. The cache is configurable per route, with adjustable TTLs and invalidation rules, so you stay in control of freshness versus cost. Available now for all Pro and Enterprise plans. Check your dashboard to enable it today.
saída 259 tok latência 4.8 s
Obediência às restrições (orçamento de palavras, lista de palavras proibidas, a única pergunta), impressão digital de estilo, e controle de comprimento.
Alterne entre eles com uma linha
Ambos os IDs estão em todas as abas abaixo — o par de linhas destacado é a única edição. Mesmo endpoint, mesma chave, mesmo formato de requisição.
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-sonnet-5", # descomente esta linha, comente a linha acima
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-sonnet-5", // descomente esta linha, comente a linha acima
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-sonnet-5", # descomente esta linha, comente a linha acima
"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-sonnet-5", // descomente esta linha, comente a linha acima
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-sonnet-5") // descomente esta linha, comente a linha acima
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Qual é mais barato, Claude Haiku 4.5 ou Claude Sonnet 5?
Claude Haiku 4.5 é mais barato em entrada / 1m tokens ($1 vs $2, com 2.0× de diferença). Outras linhas podem apontar para o outro lado — a tabela acima traz o quadro completo, e o custo real depende do seu mix.
Posso fazer um teste A/B de Claude Haiku 4.5 contra Claude Sonnet 5 sem duas integrações?
Sim. Ambos são servidos pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI com uma única chave de API — a troca é uma alteração de uma linha na string do modelo, de modo que você pode rotear uma fração do tráfego para cada um e comparar as faturas diretamente.
Claude Haiku 4.5 e Claude Sonnet 5 suportam prompt caching?
Sim — ambos cobram leituras em cache abaixo da sua taxa de entrada, então cargas de trabalho com warm-prefix custam menos do que as taxas listadas sugerem. As linhas exatas de leitura em cache estão na tabela de preços acima.