Claude Haiku 5.5: pensiero adattivo per impostazione predefinita, un'API più rigorosa e un prezzo che scatta a 100.000 token

Claude Haiku 5.5 è stato reso disponibile il 7 ottobre 2026 — due giorni prima di questo scritto — e gran parte della copertura del lancio ha riguardato il punteggio. Il punteggio è reale: sull'indipendente Artificial Analysis Intelligence Index il modello si colloca a 43, secondo su 182 voci di quella classifica, il che mette la fascia più economica attuale di Anthropic al di sopra delle ammiraglie della maggior parte dei fornitori. La parte che ti cambierà il pomeriggio è più silenziosa. L'API è diventata più rigida, il thinking è diventato adattivo per impostazione predefinita, ed entrambe le modifiche sono di quelle che rompono il codice esistente anziché riempire un post di lancio.

Quello che segue è il riepilogo operativo: cosa è stato effettivamente rilasciato, cosa l’API non accetta più, come si comporta il prezzo sui volumi e quali dei numeri del fornitore meritano di essere presi con le pinze.

Cosa è stato rilasciato il 7 ottobre

Claude Haiku 5.5 è l'ID del modello claude-haiku-5-5, il sostituto diretto di Claude Haiku 4.5, ed è un modello testo e immagini: immagini in input, testo in output, nessun percorso audio o video. Dispone di una finestra di contesto da 1.000.000 di token e di una risposta massima di 128.000 token, estendibile a 300.000 token sulla Batch API tramite la output-300k-2026-03-24 beta. La data di cutoff delle conoscenze è giugno 2026, e Anthropic si impegna a non ritirare il modello prima del 7 ottobre 2027 — un minimo di due anni, che conta più del solito per un tier piccolo che le persone collegano a pipeline di lunga durata.

La disponibilità è ampia fin dal primo giorno: la stessa API di Claude, Amazon Bedrock, Google Cloud, Microsoft Foundry e Claude Platform su AWS. È la più ampia copertura di lancio che Anthropic abbia offerto per un modello Haiku, ed è il motivo per cui molti team incontreranno questo modello tramite un contratto cloud esistente anziché uno nuovo.

L'API è più restrittiva del modello che sostituisce

Questa è la sezione da leggere prima di puntare un client Haiku 4.5 esistente al nuovo ID. Claude Haiku 5.5 rifiuta diverse forme di richiesta che i modelli Claude precedenti accettavano, e le rifiuta con un 400 anziché con un avviso:

• Parametri di campionamento — impostare temperature, top_p o top_k a un valore non predefinito restituisce un errore. Le manopole non ci sono più, non vengono ignorate.

• Assistant prefill — non è più supportato su questo modello l'invio di un turno parziale dell'assistente affinché il modello continui.

• Thinking esteso manuale — passare budget_tokensper dimensionare un budget di thinking restituisce un errore, perché ora il thinking è governato dalla manopola di effort descritta di seguito.

• Uso del computer — lo strumento richiede la computer_toolset_20260801 versione del toolset; l'identificatore del toolset precedente non è accettato.

Ognuno di questi è una correzione da una riga, ma è il tipo di correzione da una riga che scopri in produzione alle 2 del mattino, a meno che tu non legga prima la nota di migrazione. Il pattern è coerente: Anthropic ha rimosso l'improvvisazione per richiesta e ha spostato quelle decisioni sulla configurazione a livello di modello. Per una flotta che chiama un unico ID modello attraverso molti servizi, è una vera semplificazione. Per un servizio che faceva affidamento su una scansione della temperatura o su un budget di pensiero dimensionato a mano, è una riscrittura della convenzione di chiamata.

Pensiero adattivo e un selettore da Basso a Max

Il sostituto di tutto ciò è il pensiero adattivo, attivo per impostazione predefinita con un livello di impegno predefinito medio. Per ogni richiesta, il modello valuta quanto ragionamento interno richiede il compito, e tu lo guidi con un'unica impostazione di impegno che va da Basso a Medio, Alto e Massimo.

La conseguenza pratica è quella che le persone sottovalutano: non puoi più rendere economico il modello disattivando il ragionamento. Il ragionamento è il prodotto. Ciò che controlli è quanto si sforza, e l'impostazione dello sforzo è una manopola del costo tanto quanto una manopola della qualità — Low su un lavoro di classificazione e Max su un lavoro di debug è la forma prevista di un deployment di produzione, non due modelli diversi.

Inoltre ridefinisce cosa significa "modello piccolo". Storicamente si sceglieva un modello di classe Haiku accettando che avrebbe fallito i casi difficili e instradandoli altrove. Claude Haiku 5.5 con Max effort è pensato per colmare da solo parte di questo divario, il che cambia la decisione di instradamento da "questo modello può svolgere il compito" a "vale la pena dedicare Max effort a questo compito".

Tariffazione: fissa fino a 100.000 token, poi cinque volte

Per milione di token in dollari statunitensi, le tariffe pubblicate di Anthropic sono $0,10 in ingresso e $0,50 in uscita fino a 100.000 token di input, passando a $0,50 e $2,50 oltre tale soglia. Il caching è tariffato separatamente: una scrittura in cache di cinque minuti costa $0,125 e $0,625, una scrittura di un'ora costa $0,20 e $1,00, e una lettura dalla cache costa $0,01 e $0,05. L'inferenza batch è a metà prezzo.

Il salto a 100.000 token è il numero da inserire in un foglio di calcolo, non da mettere in una nota a piè di pagina. Una pipeline che funziona senza problemi con prompt da 90.000 token paga la prima fascia; la stessa pipeline, con un'impostazione di retrieval spostata di una tacca più in alto, paga cinque volte la tariffa di input su ogni token della richiesta, non solo sui token oltre la soglia. Il lavoro su contesti lunghi che prima era un errore di arrotondamento diventa il costo dominante della chiamata.

Se letto come confronto con il modello che sostituisce, il titolo è reale: A​nthropic afferma che Claude Haiku 5.5 costa in media circa il 75% in meno di Claude Haiku 4.5, e circa il 90% in meno specificamente per prompt inferiori a 100.000 token. Si tratta di un dato del fornitore, ed è dichiarato come tale. Il meccanismo che sta dietro non è solo il listino prezzi — la documentazione ufficiale di A​nthropic osserva che Claude Haiku 5.5 utilizza il tokenizer più recente condiviso con Claude 4.7 e versioni successive, quindi lo stesso testo viene tokenizzato in circa il 30% di token in più rispetto a quanto avveniva con il vecchio modello. Un taglio per token e un'inflazione per token tirano in direzioni opposte, e la cifra del 90% è il netto dopo entrambi.

I benchmark, così come li riporta A​nthropic

Ogni numero in questa sezione è dichiarato dal fornitore e non riprodotto da terzi. Il confronto di Anthropic esegue Claude Haiku 5.5 contro Claude Haiku 4.5, GPT-3 Luna e il proprio Claude Sonnet 5.5:

• GDPval-AA v2.1 — 1620 per Claude Haiku 5.5, contro 735 per Claude Haiku 4.5, 1437 per GPT-6 Luna e 1840 per Claude Sonnet 5.5.

• AA-Briefcase v1.1 — 1578, rispetto a 614 per Claude Haiku 4.5 e 1824 per Claude Sonnet 5.5.

• OSWorld 2.1, offline — 72,4%, contro il 15,7% di Claude Haiku 4.5, il 48,9% di GPT-6 Luna e l'83,9% di Claude Sonnet 5.5.

• Humanity's Last Exam — 45,9% senza strumenti e 57,4% con essi, rispetto al 10,2% e 18,7% per Claude Haiku 4.5, e al 56,9% e 64,5% per Claude Sonnet 5.5.

• Terminal-Bench 4.0 — 39,2%, contro lo 0,0% di Claude Haiku 4.5, il 16,4% di GPT-6 Luna e il 70,6% di Claude Sonnet 5.5.

• FrontierCode 1.1, Main — 46,4, contro 42,4 per lo stesso modello a basso sforzo e 52,1 a Xhigh.

Ci sono due cose degne di nota in quella tabella, ancora prima che qualcuno la riproduca. In primo luogo, il salto rispetto a Claude Haiku 4.5 non è incrementale sulle attività agentiche e di uso del computer — passare dal 15,7% al 72,4% su OSWorld è un risultato di un'altra categoria, e la riga di Terminal-Bench si muove da uno zero letterale. In secondo luogo, la stessa rassegna dei livelli di effort del fornitore mostra che il parametro fa davvero il suo lavoro: lo stesso modello ottiene 42,4 con effort basso e 52,1 con Xhigh su FrontierCode. Questa è l'affermazione sul pensiero adattivo riformulata come numero, ed è il motivo per cui l'impostazione dell'effort deve stare nel tuo modello di costo anziché nelle impostazioni predefinite.

Che cosa apporta il consiglio indipendente

Il controllo neutrale disponibile oggi è Artificial Analysis, che ha misurato Claude Haiku 5.5 a Max effort sul suo Intelligence Index e ha restituito 43 — secondo di 182 modelli, con un costo misto di $0,08 per milione di token e un misurato $0,21 per attività completata dell'Intelligence Index. Il contesto è confermato a 1,0M di token, e il throughput è risultato di 240,4 token di output al secondo, contro una mediana di 110 token al secondo complessivamente.

La stessa esecuzione segnala una cosa che il materiale del fornitore non fa: l'appetito di token. Artificial Analysis ha registrato 440 milioni di token di output durante l'esecuzione dell'Index, a fronte di una mediana di 100 milioni, e definisce il modello verboso. Su un modello tariffato su input e output, un modello che scrive quattro volte il numero mediano di token per risposta è di fatto più costoso di quanto suggerisca il suo listino, e la cifra di $0,21 per attività ne tiene già conto. È una cifra equa da tenere accanto al prezzo di listino di $0,10 anziché al suo posto.

Anthropic ha inoltre rilasciato lo stesso giorno una modifica complementare: le letture dalla cache su Claude Sonnet 5.5 sono state dimezzate, da $0,20 a $0,10 per milione di token, e i piani Max e Team hanno ottenuto crediti API mensili ($100 su Max 5x, $200 su Max 20x, fino a $500 in pool su Team). Nessuna delle due modifica il prezzo di Claude Haiku 5.5, ma entrambe spostano la posizione del livello economico rispetto a quello intermedio — una lettura dalla cache di Sonnet dimezzata riduce il divario che una pipeline a contesto lungo vede tra i due.

Instradare un tier piccolo che è così buono

Claude Haiku 5.5 non è ancora presente nel catalogo di OrcaRouter, ed è meglio dirlo chiaramente piuttosto che lasciare vaga la riga sulla disponibilità. Oggi è raggiungibile tramite l'API di Anthropic e le piattaforme cloud sopra menzionate.

Quello che il modello cambia davvero è la forma di una decisione di routing, ed è qui che un router si guadagna il suo posto. Se un tier piccolo all'Indice 43 è ora credibile su lavori che prima mandavi a un tier medio, la configurazione utile è una rotta a tre tratte — una tratta economica per la maggioranza facile, questo tier per la difficile fascia media e un modello di punta per la coda — e su OrcaRouter questa è un'espressione DSL di routing, non un progetto. Claude Haiku 4.5, Claude Sonnet 5.5 e Claude Opus 5.5 sono tutti a catalogo oggi, quindi le tratte A​nthropic di una rotta del genere si possono costruire e testare subito; la tratta del tier piccolo si apre il giorno in cui viene aggiunto Claude Haiku 5.5. Una chiave, un SDK, failover automatico al di sotto, e i prezzi di listino dei provider passati con markup 0%, così un taglio del fornitore su qualsiasi tratta è attivo sul nostro lo stesso giorno.

Cosa guardare

Le domande aperte sono le due a cui il materiale di lancio non può rispondere. La prima è se il precipizio dei 100.000 token sopravvive al contatto con pipeline di retrieval reali, o se risospinge i team sotto la soglia proprio come è progettato per fare. La seconda è se il pensiero adattivo a sforzo Max regge su lunghe esecuzioni agentiche, dove la stessa rassegna degli sforzi del fornitore — 42,4 a low, 52,1 a Xhigh su FrontierCode — suggerisce che la qualità c'è ma non dice ancora nulla sul costo in token per ottenerla. A entrambe risponderà la prima ondata di valutazioni agentiche indipendenti, non la pagina di lancio.