Claude Haiku 5.5 vs Xiaomi MiMo-V2.6-Flash: När prislistan och den uppmätta fakturan går isär

Tar man de två prislistorna bokstavligt framstår Claude Haiku 5.5 mot X​iaomi MiMo-V2.6-Flash som en kross för X​iaomi-modellen: $0,14 och $0,28 per miljon tokens mot $0,10 och $0,50, en 1,8 gånger så stor fördel på utdata med en fast taxa i stället för en som trappas upp efter 100 000 tokens. Tittar man sedan på vad de oberoende uppgiftskörningarna faktiskt kostar vänds ordningen — MiMo-V2.6-Flash landar på $0,06231 för att slutföra en uppgift som Haiku klarar för $0,2128, och ändå får Haiku femton procent högre poäng på samma resultattavla och slutför uppgiften på en tredjedel av väggklockstiden. Inget av de fyra påståendena är fel; de mäter olika saker. Den här artikeln handlar om vilket av dem som förutsäger din faktura, och var var och en slutar vara användbar.

De två priskorten

Börja med siffrorna som varje leverantör publicerar, för det är de som jämförs och de är oftast inte de som spelar roll:

• Pris — Claude Haiku 5.5 $0,10 / $0,50 per miljon under 100K tokens, $0,50 / $2,50 över (Anthropics lista); Xiaomi MiMo-V2.6-Flash $0,14 / $0,28 fast (leverantörslista)

• Kontextfönster — 1 000 000 tokens för Claude Haiku 5.5, 1 000 000 för MiMo-V2.6-Flash, båda publicerade av leverantören

• Maximal utdata — 128 000 tokens på Haiku (300 000 i Batch); annonseras inte som ett separat tak för MiMo-V2.6-Flash

• Arkitektur — ej offentliggjord för Haiku; 309B totala parametrar med 15B aktiva, Mixture-of-Experts, för MiMo-V2.6-Flash (leverantörspublicerad)

• Licens — sluten och enbart API för Haiku; MIT för MiMo-V2.6-Flash (publicerad av leverantören)

• Oberoende index – 43,395 för Claude Haiku 5.5 mot 37,884 för MiMo-V2.6-Flash (Artificial Analysis)

Tre av dessa rader avgör de flesta verkliga köp och de pekar i tre olika riktningar. För utpriset är Xiaomi-modellen billigare — 0,28 dollar mot 0,50 dollar vid kort kontext. För indatapriset är Haiku billigare under 100 000 tokens och mycket dyrare över. När det gäller kontextfönstret uppges Xiaomi-modellen ha dubbelt så mycket utrymme. Bara en av dessa tre — den sista — är över huvud taget ett kapacitetspåstående, och Haikus fastprissteg vid 100 000 tokens gör att prisjämförelsen har en skarv som ett enda sifferpar döljer.

Den uppmätta räkningen

Prislistor prissätter tokens. Arbete kostar pengar. Artificial Analysis kör båda modellerna genom samma uppgiftssvit och publicerar vad det faktiskt kostade att få varje uppgift utförd, vilket är en annan storhet än priset per token och ofta en annan rangordning:

• Kostnad per uppgift — MiMo-V2.6-Flash $0.06231 mot Claude Haiku 5.5 $0.2128

• Utdatatokens per uppgift — MiMo-V2.6-Flash 77 792 mot Claude Haiku 5.5 162 164

• Väggklockstid per uppgift — MiMo-V2.6-Flash 1 320,08 s vs Claude Haiku 5.5 426,26 s

• Intelligensindex — Claude Haiku 5.5 43,395 mot MiMo-V2.6-Flash 37,884

• Terminal-Bench Hard — Claude Haiku 5.5 0.329 mot MiMo-V2.6-Flash 0.227

Alla fem siffror är Artificial Analysis’, hämtade från tavlans egna modellsidor i början av oktober 2026, och de är siffrorna att använda när ett beslut måste hålla för att någon granskar det.

Skillnaden i kostnad per uppgift är större än vad priskortet antyder, och orsaken är den andra raden. Claude Haiku 5.5 gör av med 162 164 utdatatokens för att leverera en uppgift som MiMo-V2.6-Flash slutför med 77 792 – ungefär 2,1 gånger så många tokens, till stor del eftersom den resonerar utförligt som standard. En modell som är 1,8 gånger billigare per utdatatoken och som ger ifrån sig mindre än hälften så många per uppgift blir inte 1,8 gånger billigare; den hamnar i stället i det närmaste en tiopotens billigare i just den här testsviten. Det är det enskilt viktigaste på den här sidan, och inget priskort någonstans publicerar det.

Väggklockelinjen går åt andra hållet, och det är värt att vara ärlig om. MiMo-V2.6-Flash tog 1 320 sekunder per uppgift mot Haikus 426 — tre gånger så lång tid, trots en högre uppmätt utdatahastighet på 56,69 tokens per sekund, eftersom Haikus resonemang inte är flaskhalsen i den här testsviten på det sätt som den råa tokenhastigheten skulle förutsäga. Om en arbetsbelastning är latensbunden snarare än kostnadsbunden är den billiga modellen inte automatiskt den rätta, och den oberoende resultattavlan är den enda platsen där någon av dessa siffror finns.

Där de femton punkterna faktiskt finns

43,395 mot 37,884 är en femtonprocentig skillnad på Intelligence Index, och det är det starkaste argumentet för Haiku i den här matchningen. Huruvida det spelar någon roll beror helt och hållet på uppgiften. På Terminal-Bench Hard ligger de två på 0,329 och 0,227 — en större relativ skillnad, och en som befinner sig på den agentiska, flerstegspräglade sidan av tavlan, där en femtonprocentig indexskillnad tenderar att förstärkas till en mycket större skillnad i slutförandet av uppgifter. På delbenchmarkarna för allmänt resonemang och kunskap är de två närmare varandra än vad huvudindexet antyder, och MiMo-V2.6-Flash ligger före på flera av dem.

Den praktiska tolkningen: i den nedre delen av svårighetskurvan är de två modellerna utbytbara och kostnadsskillnaden bör avgöra. I den övre delen – långsiktiga agenter, kod, allt där en misslyckad uppgift måste köras om – är Haikus femton poäng skillnaden mellan en uppgift som slutförs och en uppgift som kostar samma pengar två gånger, och den billiga modellens fördel i kostnad per uppgift kan vändas på ett sätt som resultattavlans genomsnitt inte kan visa dig. Det här är fallet där du måste köra din egen utvärdering i stället för att läsa någon annans index, eftersom inget publicerat genomsnitt löser det.

Vad MIT-licensen är värd

MiMo-V2.6-Flash släpps under MIT – den minst restriktiva av öppen licenserna, utan tak för kommersiell användning och utan copyleft-klausul. Det är en starkare tilldelning än Q​wen Community Licence och innebär att 309B/15B MoE-vikterna kan egenhostas, finjusteras och vidaredistribueras av vem som helst som vill. För ett team vars begränsning är att inferensen sker på den egna hårdvaran, eller vars volym är tillräckligt hög för att äga GPU:er slår att hyra tokens, är detta inte en fotnot – det är den enda raden i jämförelsen som spelar roll, eftersom Claude Haiku 5.5 inte kan köras av dig alls.

Det förändrar också felprofilen. En sluten modell som tillhandahålls av en leverantör och den leverantörens molnpartners går ner när de gör det; en MIT-licensierad modell med flera oberoende värdar kan växlas över mellan dem, förutsatt att något sköter överväxlingen. Inget av detta är ett skäl att välja MiMo-V2.6-Flash för ett team som vill ha ett API och inget annat. Båda är avgörande för ett team som inte vill det.

Leverantörspåståenden värda att kontrollera själv

MiMo-serien tillhör Xiaomi, och Xiaomi rapporterar sina egna siffror för hastighet och kvalitet i lanseringsmaterialet. Det är leverantörssiffror, oreproducerade vid tidpunkten för skrivandet, och den oberoende resultattavlan mäter för närvarande modellen under den nivå där leverantörens framställning skulle placera den — 37,884 på indexet och 0,227 på Terminal-Bench Hard mot 0,329 för Haiku. Det är inte en anklagelse om något; det är den normala skillnaden mellan en leverantörs eget testramverk och en tredje parts, och det är anledningen att märka vilket som är vilket varje gång en siffra upprepas.

Kontrollen som är värd att göra på din egen trafik kostar en eftermiddag och avgör frågan bättre än något index. Kör samma tjugo uppgifter genom båda modellerna med dina egna prompter, logga indata-tokens, utdata-tokens och väggklockstid per uppgift för var och en, och multiplicera med taxorna ovan. De fyra siffrorna som avgör saken är alla sådant du kan mäta: tokens in, tokens ut, sekunder och huruvida uppgiften lyckades. Siffran för kostnad per uppgift på den oberoende resultattavlan är bilden för en generisk testsvit; din kommer att skilja sig, och skillnaden mellan de två är vanligtvis ordrikedomen, vilket är precis det som prislistan döljer. Om Haikus resonemang som standard ger dig uppgiftslösningar som du annars skulle betala för att försöka igen, är det billigt till 3,4x priset per uppgift. Om inte betalar du för tokens som inte ändrade svaret.

Få båda via en enda slutpunkt

Varken Claude Haiku 5.5 eller X​iaomi MiMo-V2.6-Flash tillhandahålls av OrcaRouter – för dessa är det leverantörens egen API och flera tredjepartsplattformar som gäller. Det vi däremot kör är den omgivande skaran: qwen/qwen3.8-flash till $0.15 och $0.47 per miljon och z-ai/glm-5.3-flash till $0.15 och $0.50, båda till leverantörens listpris, på samma nyckel och samma faktura som en katalog med över 200 modeller med prissättning utan påslag och automatisk redundansväxling.

Det spelar roll för den här duellen på ett specifikt sätt: när de två modeller du väljer mellan är de du inte kan routa, avgörs tiebreakern vanligtvis genom att köra dem sida vid sida på verklig trafik – vilket innebär att hålla dem tillgängliga vid sidan av de modeller du faktiskt routar, utan ett andra kontrakt eller ett andra SDK för någon av dem. Sätt kandidaten på produktionsvägen med en fungerande modell bakom den som reserv, låt begäran gå till den som routinglagret väljer, och dina egna tokenloggar ger siffran för kostnad per uppgift som prislistorna vägrade ge dig. Den oberoende nämndens svit är en proxy; din arbetsbelastning är mätningen.

Samtalet

Om arbetsbelastningen har hög volym, korta utdata och tolererar enstaka återförsök, är X​iaomi MiMo-V2.6-Flash den billigare modellen med en bredare marginal än vad dess prislista gör gällande – $0,06231 per uppgift mot $0,2128 – och MIT-licensen ger dig en nödutgång som Haiku inte har. Om arbetsbelastningen är långsiktig och agentisk är Claude Haiku 5.5:s femton indexpoäng och tre gånger snabbare slutförande av uppgifter värda den mångdubbla kostnaden, och kostnadsgapet minskar eller vänds när återförsök räknas in.

Det man absolut inte ska göra är att välja enbart utifrån prislistan. Två modeller här är prissatta inom en faktor två per token och hamnar en storleksordning ifrån varandra per slutförd uppgift, och bara ett av dessa nummer finns på sidan som leverantören visar dig.

en modellkatalog med över 200 modeller