Claude Haiku 5.5: в десять раз дешевле, но «минус 90%» не вся правда

7 октября 2026 года Anthropic выпустила Claude Haiku 5.5, младшую модель семейства 5.5. Цена в API упала в десять раз: $0,10 за миллион входных токенов и $0,50 за миллион выходных, как у GPT-6 Luna. Но скидка 90% действует только для запросов до 100 тысяч токенов, а в среднем, по оценке самой Anthropic, работа подешевеет примерно на 75%. По замеру Artificial Analysis на уровне качества Sonnet 5.5 со средними настройками задача на Haiku 5.5 обходится вчетверо дешевле, но на этом уровне первый кусок ответа приходит через 79 секунд против двух у Sonnet.

Данные на 8 октября 2026 года.

Эта новость для тех, кто подключает нейросети к своим процессам через API (способ подключить модель напрямую к вашей программе или сервису) и платит за каждый обработанный кусок текста, а не по подписке: сортировку заявок, ответы на типовые письма, разбор отзывов, выжимки из документов. Младшие модели нужны как раз для такой массовой работы. Ниже разберём, стоит ли переводить её на Haiku 5.5 и сколько это сэкономит на конкретном примере.

Что вышло 7 октября?

Claude Haiku 5.5 это младшая и самая дешёвая модель Anthropic. Она завершает семейство 5.5: Opus 5.5 вышел 22 сентября, Sonnet 5.5 28 сентября. Что заявляет компания на странице модели:

• цена $0,10 и $0,50 за миллион входных и выходных токенов для запросов до 100 тысяч токенов, $0,50 и $2,50 для запросов длиннее;
• это первая модель линейки Haiku, у которой можно выбирать уровень рассуждений (от low до max: чем выше, тем дольше и дороже модель думает над ответом);
• самая быстрая модель Anthropic при стандартной скорости работы;
• доступна в API под именем claude-haiku-5-5, а также в облаках Amazon Web Services, Google Cloud и Microsoft Azure.

Два слова, без которых дальше не обойтись. Токен — это единица, которой модели меряют текст; по нашей грубой оценке, страница русского текста занимает от 700 до 1 500 токенов в зависимости от модели. Рассуждения — это черновик, который модель пишет себе перед ответом. Вы его не видите, но платите за него по цене выходных токенов.

Anthropic прямо называет задачи, для которых делала модель: массовая и чувствительная к цене работа (выжимки, классификация, запросы к базам данных, повторяющиеся операции), роль помощника при старших моделях и задачи, где важна скорость, например живая поддержка клиентов. Для сложного программирования компания советует Sonnet 5.5 и Opus 5.5.

Сколько стоит Haiku 5.5 и откуда «минус 90%»?

Прайс на 8 октября 2026 года по данным Anthropic, в долларах за миллион токенов.

Источник: anthropic.com, страница Claude Haiku 5.5, 07.10.2026.

Кэш позволяет один раз отправить модели длинную постоянную часть запроса (инструкцию, прайс, примеры ответов) и дальше платить за её повторное чтение по сниженной цене.

Из сноски на странице модели следуют три уточнения, которые теряются в заголовках новостей.

90% это максимум, и только для коротких запросов. Для запросов до 100 тысяч токенов Haiku 5.5 дешевле Haiku 4.5 на 90%, для запросов длиннее на 50%. По данным VentureBeat, около 90% запросов к Haiku 4.5 укладывались в короткую категорию, так что для большинства задач скидка близка к максимальной. Дороже выйдут длинные документы.

Новый токенизатор считает текст иначе. Токенизатор это часть модели, которая режет текст на токены. Anthropic пишет, что у Haiku 5.5 на ту же задачу уходит немного больше токенов. С поправкой на это компания оценивает среднюю экономию против Haiku 4.5 примерно в 75%.

Цена совпадает с GPT-6 Luna, но порог у Luna выше. По данным VentureBeat, младшая модель OpenAI стоит те же $0,10 и $0,50, а повышенный тариф у неё начинается после 272 тысяч входных токенов. Для запросов от 100 до 272 тысяч токенов это разница в пять раз по входу.

Одновременно Anthropic вдвое снизила цену чтения кэша у Sonnet 5.5, с $0,20 до $0,10 за миллион токенов. Компания оценивает экономию на типичных задачах с инструментами примерно в 20%. Владельцам тарифов Max и Team добавили ежемесячные кредиты на API: $100 для Max 5x, $200 для Max 20x и до $500 на всю команду в Team. Если у вас уже есть такая подписка, первые эксперименты с API можно провести без отдельного бюджета.

Сколько стоит одна задача, а не токен?

Счёт равен цене токена, умноженной на число токенов, а число у моделей разное. Artificial Analysis, независимая лаборатория, которая гоняет модели по одному набору тестов, считает стоимость одной задачи в долларах. Индекс Intelligence Index сводит её тесты на программирование, рассуждения и знания в одну оценку: чем больше баллов, тем сильнее модель.

Источник: artificialanalysis.ai, таблица моделей, 08.10.2026.

Что из этого следует.

Против Sonnet 5.5 разница большая. Haiku 5.5 на уровне xhigh набирает те же 41 балл, что Sonnet 5.5 на medium, а задача стоит $0,12 против $0,48, вчетверо дешевле по этому индексу. Gemini 3.8 Flash с тем же баллом стоит $1,24 за задачу.

Против GPT-6 Luna почти паритет. При близком качестве Luna чуть дешевле: 35 баллов за $0,04 против 34 за $0,05 у Haiku на medium, 38 баллов за $0,07 против 38 за $0,08 на high. Зато выше 38 баллов Luna не поднимается, а Haiku 5.5 на максимуме доходит до 43.

Haiku многословна. На прохождение всего набора тестов на максимальном уровне Haiku 5.5 выдала 440 миллионов выходных токенов при медиане 100 миллионов по моделям рейтинга (половина моделей выдала меньше, половина больше). Поэтому на максимуме дешёвый прайс съедается объёмом.

По умолчанию стоит средний уровень. По данным VentureBeat, Haiku 5.5 по умолчанию работает на уровне medium. Значит, если вы ничего не настраивали, вы получаете 34 балла за $0,05. 43 балла в индексе Artificial Analysis относятся к максимальному уровню. В тесте на работу в командной строке разница видна сильнее: около 20% на среднем уровне против 39% на максимальном.

Насколько Haiku 5.5 на самом деле быстрая?

Здесь есть нюанс для тех, кто собирается ставить модель в чат с клиентами. «Самая быстрая модель Anthropic», судя по замерам, относится к скорости, с которой модель пишет ответ: 155–244 токена в секунду, это много. Но до первого слова ответа модель сначала рассуждает, и это время по замеру Artificial Analysis выглядит так:

Источник: artificialanalysis.ai, 08.10.2026, замер через API на запросах лаборатории, время включает рассуждения.

Для фоновой работы, где ответ никто не ждёт в реальном времени (разобрать за ночь тысячу заявок, проставить метки отзывам), 13 секунд не важны. Для окна чата на сайте это вечность: человек успеет закрыть вкладку. Anthropic рекомендует модель для живой поддержки, а замер говорит, что для этого её нужно проверить на своих задержках, прежде чем ставить к клиентам. Задержка — это цена режима рассуждений, а не поломка новой модели: у Haiku 4.5 с рассуждениями первый ответ тоже шёл 14 секунд, без них полсекунды. Но режима без рассуждений у Haiku 5.5 в таблице Artificial Analysis на 8 октября нет. При равном балле с Luna Haiku отвечает раньше (38 баллов: 26,7 секунды против 108,6), а Sonnet 5.5 на низком уровне выдаёт первый ответ примерно через секунду.

Сколько это в деньгах на реальной задаче?

Условный расчёт по прайсу. Сортировка 10 000 входящих заявок в месяц: в каждом запросе 2 000 токенов постоянной инструкции из кэша, 500 токенов текста заявки и 300 токенов ответа.

Расчёт Lab Leaders по ценам Anthropic и данным VentureBeat на 08.10.2026; по VentureBeat, кэш у Luna стоит столько же, сколько у Haiku 5.5. Объём токенов в задаче условный; новый токенизатор Haiku 5.5 расходует немного больше токенов, поэтому её строка скорее нижняя граница.

На массовых простых задачах счёт становится символическим даже с учётом многословности. Важнее другое: сколько ответов придётся править вручную. Одна потерянная заявка клиента может стоить дороже месячного счёта за модель. Как считать окупаемость нейросети целиком, с учётом времени людей, мы разбирали в статье окупается ли внедрение ИИ в бизнесе.

Что делать бизнесу на этой неделе?

1. Если у вас работает Haiku 4.5, переход напрашивается: цена в несколько раз ниже, а в тестах Anthropic разрыв большой (например, офисные задачи GDPval-AA: 1 620 баллов против 735; работа с компьютером OSWorld 2.1: 72,4% против 15,7%). В индексе Artificial Analysis 34 балла на среднем уровне против 17 у Haiku 4.5. Перед переключением прогоните 20–30 реальных примеров и проверьте две вещи: качество ответов и время до первого ответа, если человек его ждёт.
2. Если массовая работа идёт на Sonnet, сравните Sonnet 5.5 на medium с Haiku 5.5 на xhigh. По замеру у них одинаковый балл при вчетверо разной цене. Если на ваших примерах качество совпадёт, экономия будет заметной. Но на xhigh Haiku молчит около 79 секунд, Sonnet около двух: для живого чата такая замена не годится, для фоновой обработки годится.
3. Если вы выбираете между Anthropic и OpenAI, на младших моделях цена одинаковая, решают качество на ваших данных, скорость первого ответа и длина документов: после 100 тысяч токенов Haiku дорожает, Luna только после 272 тысяч.
4. Явно задайте уровень рассуждений в запросе. От него счёт и скорость зависят не меньше, чем от выбора модели.
5. Включите кэш для постоянной инструкции. На Haiku 5.5 чтение кэша стоит $0,01 за миллион токенов.

Подробное сравнение средних моделей по стоимости задачи есть в разборах Claude Sonnet 5.5 для бизнеса и GPT-6.1 Sol или Claude Sonnet 5.5. Если для массовых задач рассматриваете и открытые модели, посмотрите DeepSeek V4.1 Flash для бизнеса.

Младшие модели Anthropic и OpenAI теперь стоят одинаково за токен. Переключаться стоит тогда, когда у вас под рукой 20–30 своих типовых задач: с ними любую новую модель можно оценить за вечер.