Claude Haiku 5.5 vs Qwen3.8-Flash-Next: 1M kontext vid två väldigt olika tokenantal

Rubriken för båda dessa modeller är samma siffra, och det är just därför jämförelsen är värd att göra ordentligt. Claude Haiku 5.5 erbjuder ett kontextfönster på 1 miljon token. Qwen3.8-Flash-Next erbjuder ett kontextfönster på 1 miljon token. Men de två leverantörerna mäter det fönstret i olika enheter, de två modellerna tokeniserar samma text olika, och de två prislistorna tar betalt för det i olika former – så "båda är modeller med miljontoken" är sant och nästan värdelöst som köpkriterium. Det som faktiskt skiljer dem åt är hur var och en gör av med en miljon token av ditt dokument, och huruvida de oberoende mätningarna stöder leverantörens säljbudskap när enheterna väl har gjorts jämförbara.

Siffrorna, sida vid sida och i samma enheter

Båda leverantörerna publicerar ett fönster på en miljon token; bara en publicerar ett pris som håller vid den storleken. Det är den första verkliga skillnaden:

• Kontextfönster — Claude Haiku 5.5 1 000 000 tokens vs Qwen3.8-Flash-Next 1 000 000 tokens (publicerat av leverantören)

• Pris för kontext under 100K — Haiku 5.5 $0,10 / $0,50 per miljon mot Qwen3.8-Flash-Next $0,15 / $0,47 (leverantörslista)

• Pris vid över 100K kontext — Haiku 5.5 $0.50 / $2.50 per miljon vs Qwen3.8-Flash-Next fortfarande $0.15 / $0.47 (leverantörslista)

• Oberoende index — Haiku 5.5 43.395 mot Qwen3.8-Flash-Next 39.822 (Artificial Analysis)

• Uppmätt kostnad per uppgift — Haiku 5.5 $0.2128 vs Qwen3.8-Flash-Next $0.37218 (Artificial Analysis)

• Uppmätta utdatatokens per uppgift — Haiku 5.5 162 164 mot Qwen3.8-Flash-Next 107 885 (Artificial Analysis)

• Uppmätt väggklockstid per uppgift — Haiku 5.5 426,26 s mot Qwen3.8-Flash-Next 1 530,19 s (Artificial Analysis)

• Arkitektur — ej offentliggjord för Haiku 5.5; Qwen3.8-Flash-Next är en 180B-modell med 6B aktiva parametrar, Mixture-of-Experts (publicerad av leverantören)

• Licens — Haiku 5.5 sluten och endast API; Qwen3.8-Flash-Next under Qwen Community Licence 1.0 (publicerad av leverantören)

Den enskilt mest betydelsefulla raden i den listan är den tredje, och det är inte ens nära. Qwen3.8-Flash-Next tar en enda fast avgift – $0,15 och $0,47 – oavsett hur stor begäran är. Claude Haiku 5.5 gör det inte: avgiften femdubblas i samma stund som en begäran passerar 100 000 token, till $0,50 och $2,50. Två modeller som annonserar identiska kontextfönster har därför helt olika kostnadskurvor över det fönstret, och ett dokument på 500 000 token är fallet som avslöjar det. Hos Qwen kostar begäran vad en begäran på 500 000 token alltid kostar. Hos Haiku kostar den fem gånger vad modellens rubrikpris skulle antyda, eftersom varje token i begäran debiteras enligt den långa nivån, inte bara de token som ligger över tröskeln.

Varför antalet tokens per uppgift spelar större roll än fönstret

Leverantörernas prislistor jämför token mot token, vilket är helt okej tills man lägger märke till att de två modellerna inte producerar samma antal tokens för samma arbete. Artificial Analysis egna uppgiftskörningar synliggör detta: Claude Haiku 5.5 gör av med uppmätta 162 164 utdatatokens för att utföra en uppgift som Qwen3.8-Flash-Next slutför på 107 885. Ställ det mot priserna per token, och den prisfördel som Haiku 5.5 har på papper dunstar delvis bort — Haiku är ungefär 50 procent mer mångordig per uppgift, vilket är en verklig kostnadsmultiplikator som aldrig syns på en prislista.

Det gäller även åt andra hållet, och det är den del som särskilt spelar roll för flash-nivån. Qwen3.8-Flash-Next är en Mixture-of-Experts-modell med 180 miljarder parametrar, varav 6 miljarder aktiva, och Artificial Analysis mätte den till 56,04 utdata-tokens per sekund över en uppgift som tog den 1 530 sekunder att slutföra. Claude Haiku 5.5 slutförde samma typ av uppgift på 426 sekunder. På den oberoende resultattavlan är Haiku både snabbare och, i absoluta dollar, billigare per uppgift – 0,2128 $ mot 0,37218 $ – trots att den är den mer ordrika av de två. Leverantörens listpris säger att flash-modellen är budgetalternativet; den uppmätta kostnaden för att slutföra en uppgift säger något annat. Den klyftan är värd att förstå innan någon av modellerna hamnar i en kostnadsmodell.

Anthropics egen beskrivning av Claude Haiku 5.5 är att den i genomsnitt är ungefär 75 procent billigare att köra än den modell den ersätter, och att dess nya tokeniserare producerar omkring 30 procent fler tokens för samma text. Båda påståendena är leverantörens egna, och båda spelar roll här eftersom det andra är det som gör det första till en nettosiffra snarare än en listprissiffra. För en jämförelse mot Qwen är det som spelar roll att skillnaden i antal tokens är verklig och uppmätt, inte teoretisk — de oberoende uppgiftskörningarna visar den direkt.

Långkontextfallet, noggrant utfört

Lägg ett genuint stort dokument framför båda, och de två prislistorna ger motsatta svar beroende på vad du gör med det. Vid 60 000 tokens per begäran är Claude Haiku 5.5 billigare både på input och output — $0.10 / $0.50 mot $0.15 / $0.47, och Haikus mångordighetsstraff är ännu inte tillräckligt stort för att upphäva det vid input-arbete. Vid 200 000 tokens per begäran är Haikus input-pris $0.50 mot Qwens $0.15, och dess output-pris är $2.50 mot $0.47. Qwen är billigare med en faktor fem på input och ungefär tio på output, och förblir så hela vägen till slutet av miljontokensfönstret.

Anledningen till att detta spelar roll bortom aritmetiken är att de två modellerna marknadsför samma fönster för olika syften. Qwen3.8-Flash-Next:s säljargument är ett stort fönster till ett fast pris, vilket är det som gör den till en kandidat för retrieval-tungt och dokumenttungt arbete: mata den med allt, betala ett förutsägbart pris, sluta bygga ett retrieval-lager. Claude Haiku 5.5:s fönster på en miljon tokens är verkligt och användbart, men prissättningen för lång kontext gör det till en plats du passerar av en specifik anledning snarare än en plats där du bor. Om din arbetsbelastning är ett stort dokument per anrop är det enbart prissättningsstrukturen som driver dig mot Q​wen; om den i stället består av många små anrop med ett enstaka stort är Haikus korta nivå den billigare hemvisten för de många, och det enstaka stora anropet är en kostnad du kan budgetera för individuellt.

Vad den oberoende styrelsen säger om förmåga

Kapacitetsgapet mellan de två är verkligt och det gynnar {{1}}Claude Haiku 5.5{{/1}}, men mindre än vad prisstrukturen kan antyda. Artificial Analysis placerar {{2}}Haiku{{/2}} på 43,395 i sitt Intelligence Index mot 39,822 för Q​wen – en skillnad på ungefär nio procent, vilket är betydelsefullt men långt ifrån en generation. På de svårare delbenchmarkarna håller rangordningen: 0,329 mot 0,253 på Terminal-Bench Hard, 0,444 mot en lägre HLE-siffra, och {{3}}Haiku{{/3}} ligger före på de agentiska mått som resultattavlan publicerar.

Mot det vinner Qwen3.8-Flash-Next på kostnad-per-parameter-ekonomin och på att dess vikter är tillgängliga under Qwen Community Licence 1.0 – så precis som GLM-serien kan den självhostas av ett team som vill. Claude Haiku 5.5 kan inte det. För en arbetsbelastning där inferens måste ske på din egen hårdvara är den slutna modellen inte ett alternativ oavsett hur den presterar, och 180B/6B MoE-konfigurationen är åtminstone en försvarbar sak att försöka köra själv om det är den begränsning du har.

De agentiska funktionerna slår åt andra hållet. Claude Haiku 5.5 levereras med adaptivt tänkande, en standardinställning för ansträngning på medel och – för första gången i Haiku-klassen – en justerbar ansträngningsratt som sträcker sig från låg till max. Qwen3.8-Flash-Next marknadsför ingen motsvarande kontroll. För agentiskt arbete där du vill byta latens mot resonemangsdjup per anrop är den ratten en genuin särskiljande faktor till Haikus fördel, och det är en förmåga som prisjämförelsen inte fångar.

Köra båda från en och samma plats

De två modellerna hamnar på motsatta sidor om samma linje tillräckligt ofta för att en produktionsstack till slut vill ha båda — Haiku för korta anrop av hög kvalitet och Qwen för inmatning av lång kontext. OrcaRouter tillhandahåller qwen/qwen3.8-flash, syskonmodellen till Qwen3.8-Flash-Next, för $0.15 och $0.47 per miljon med ett fönster på 1 miljon token, till leverantörens listpris och utan påslag, på samma nyckel och samma faktura som resten av en katalog med över 200 modeller.

Varken Claude Haiku 5.5 eller Qwen3.8-Flash-Next finns som sådana i vår katalog – för dem är det leverantörens eget API och flera tredjepartsplattformar som gäller. Det vi erbjuder i den här jämförelsen är basmodellen Qwen3.8-Flash, som täcker de flesta användningsfall med lång kontext som Next-varianten skulle köpas för, plus vidarefakturerad prissättning så att en ändring av leverantörens pris slår igenom hos oss samma dag, plus automatisk redundansväxling när en produktionsväg måste fortsätta köra genom en leverantörs dåliga eftermiddag.

Det korta svaret

Om dina förfrågningar ligger under 100 000 tokens och du vill ha den starkare modellen är Claude Haiku 5.5 både billigare per token och får högre poäng, och valet är enkelt. Om dina förfrågningar regelbundet ligger över 100 000 tokens – vilket över huvud taget är det enda skälet att bry sig om ett fönster på en miljon tokens – gör Qwen3.8-Flash-Nexts fasta pris det tre till fem gånger billigare i det långa segmentet, och dess uppmätta antal utdata-tokens är lägre, så skillnaden på din faktura blir större än vad skillnaden på prislappen antyder.

Talet som måste klargöras innan du bestämmer dig är inte vilken modell som har det större fönstret; båda har samma. Det är formen på din fördelning av förfrågningsstorlek, eftersom det är vad som avgör vilken av dessa två prislistor du faktiskt ligger på. Ta 95:e percentilen av förfrågningsstorlek, ställ den mot gränsen på 100 000 token, och jämförelsen ovan kollapsar till en enda mening för din trafik.

en modellkatalog med över 200 modeller

automatisk failover