Claude Haiku 4.5 是 Anthropic 最快、最高效的模型，以远低于更大型 Claude 模型的成本和延迟，提供了接近前沿的智能。与 Claude Sonnet 4 的性能匹配...
Claude Haiku 4.5 是 Anthropic 旗下 Claude 系列的一员，专门针对速度和成本进行了优化。它提供 200,000 个令牌的上下文窗口，可在单次响应中生成多达 64,000 个输出令牌。该模型支持文本、图像和文件输入，支持多模态用例。它最适合那些需要快速、可靠补全且不愿为最高推理深度支付溢价的开发者和企业。典型用户包括聊天机器人运营者、内容审核人员、数据提取管线以及任何…
Claude Haiku 4.5 非常适合高频、低延迟任务：客户支持分类、实时翻译、情感分析、内容摘要、从表单或表格中提取数据，以及对大型文档进行基本问答。其快速推理速度使其成为用户期望近乎即时响应的交互式应用的理想选择。该模型还能处理简单推理、常见模式的代码生成以及分类任务。对于需要深度多步推理、数学证明或细致法律分析的任务，更大的模型如 Claude Sonnet 或 Opus 可能更合适。在 OrcaRouter 上，你可以根据任务轻松切换模型 ID 以升级或降级。
Claude Haiku 4.5 已经是 OrcaRouter 上最快、最便宜的选项之一。但对于极高吞吐量的简单任务（例如是/否分类、正则表达式提取），你可以考虑更小的模型，如 GPT-4o Mini、Llama 3.2 1B 或 Mistral 7B，它们更具成本效益。反之，如果你需要在推理基准测试中获得最高准确率，则应升级到 Claude Opus、GPT-4o 或 DeepSeek-R1。一个有用的经验法则：如果你的任务每次请求少于 100 个 Token，且不需要大上下文，使用较轻量的模型可以进一步降低成本。OrcaRouter 的定价透明度让你能够比较每 Token 成本，并通过同一 API 切换模型。
Claude Haiku 4.5 拥有 200,000 token 的上下文窗口，可在单次请求中处理整本书籍、长篇法律文档或数小时的聊天记录。虽然它能在整个窗口内回忆信息，但对极远尾部的细节关注可能弱于较大模型。为获得最佳效果，请将关键指令和重要上下文放在提示词的开头或结尾附近。即使处理长上下文，模型的快速生成速度也保持相当稳定，适合实时文档分析。请注意，输入 token 定价适用于上下文中的所有 token，因此非常长的提示词成本会相应增加。
MMLU-Pro（大规模多任务语言理解——专业版）是一个基准测试，用于衡量模型在57个学科（包括STEM、人文和社会科学）中的知识掌握程度。80.0的分数表明Claude Haiku 4.5能够正确回答这一挑战性数据集中约80%的问题。对于轻量级模型而言，这是一个扎实的结果，使其优于许多较小的开源模型，但低于旗舰模型如Claude Opus（通常约87+）或GPT-4o（约88）。在需要广泛事实知识的日常任务中，Haiku 4.5表现可靠；但对于专家级推理，你可能需要更强大的模型。该分数由Anthropic提供，反映了模型的一般能力。
Claude Haiku 4.5 专为速度而设计。在典型使用场景中，对于中等长度的提示，首个令牌生成时间(TTFT)低于半秒，生成速度可持续每秒数百个令牌，具体取决于负载和网络条件。在 OrcaRouter 上，由于路由原因，延迟可能略有变化，但底层模型仍保持快速推理能力。对于注重吞吐量的应用，Haiku 4.5 能够处理高请求率而无需大量排队。如果您需要精确的延迟保证，可以考虑 OrcaRouter 的每请求缓存或您自己的批处理策略。由于高效的 Transformer 架构优化，该模型的 200K 上下文不会显著降低生成速度。
尽管Claude Haiku 4.5有其优势，但也存在局限性。其MMLU-Pro得分为80.0，虽然不错，但在推理密集型领域比领先模型落后5-10分。该模型可能在多步数学、逻辑矛盾检测或需要严格遵守复杂格式的任务上遇到困难。此外，作为一款更快的模型，其输出有时可能不够细致，或者在冷门话题上比大型模型更容易出现幻觉。它本身不支持工具使用或函数调用（但你可以提示它输出结构化JSON）。对于需要深度推理的代理工作流或代码生成，请考虑功能更强大的模型。在OrcaRouter上，你可以使用相同的API轻松切换模型ID。
Anthropic 尚未发布 Haiku 4.5 除 MMLU-Pro（80.0）之外的完整基准测试分数。不过，根据其在 Claude 产品线中的定位，可以预期如下：在 HellaSwag（常识推理）上，得分可能在 80 多分到 90 分出头；在 HumanEval（代码生成）上，pass@1 大概在 50-60% 左右；在 GSM8K（小学数学）上，得分可能在 70 多分。这些估算基于与类似规模模型的比较。如需官方分数，请参考 Anthropic 的文档。在 OrcaRouter 上，你可以通过针对特定任务运行代表性样本来自行测试 Haiku 4.5 的基准性能。
OrcaRouter以零加价传递Anthropic的提供商费率。对于Claude Haiku 4.5，输入token价格为每100万token 1.00美元，输出token价格为每100万token 5.00美元。无额外平台费用、月度最低消费或隐藏成本。计费基于用量，在您的OrcaRouter仪表盘中跟踪。该定价远低于Claude Sonnet（每100万token 3.00美元/15.00美元）和Claude Opus（每100万token 15.00美元/75.00美元）。相比之下，Haiku 4.5在输入方面比Sonnet便宜约3倍，比Opus便宜15倍，使其成为OrcaRouter上用于生产工作负载的最具性价比的Anthropic模型。
虽然 Haiku 4.5 价格低廉，但在复杂任务上准确率较低，可能需要更多重试、提示工程或人工审核，这会抵消 token 节省的优势。对于简单、高并发的任务（情感分析、分类、摘要），其成本优势明显。对于每个响应都必须完美的任务（例如法律合同、财务计算），Sonnet 或 Opus 的额外成本可能因错误减少而更具合理性。此外，由于上下文大小会影响输入成本，将长文档（例如 10 万 token）输入 Haiku，单次调用仅输入费用就达 0.10 美元。如果拆分文档或使用更便宜的基于嵌入的 RAG，可以进一步降低成本。OrcaRouter 的定价页面可让您估算每百万 token 的成本。
OrcaRouter支持符合条件的模型的提示缓存，不过Claude Haiku 4.5的可用性需视供应商支持情况而定。当多个请求复用相同前缀时，缓存的输入令牌将按折扣费率计费（通常可降低50-90%）。这一功能对于具有固定系统提示或长上下文文档的聊天机器人场景尤为实用。要使用缓存，请确保API请求包含相同的前缀提示，并遵循Anthropic的缓存标头指南。OrcaRouter还提供速率限制和并发控制功能以帮助管理成本。有关缓存详情与定价，请参阅OrcaRouter的文档或供应商的具体说明。
要在 OrcaRouter 上使用 Claude Haiku 4.5，请向 https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions 发送 POST 请求，并将模型参数设置为 "anthropic/claude-haiku-4.5"。该 API 完全兼容 OpenAI，因此您可以使用任何 OpenAI SDK 或 HTTP 客户端。在 Authorization 标头中包含您的 OrcaRouter API 密钥。示例请求体：{"model": "anthropic/claude-haiku-4.5", "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]}。响应将包含一个标准的聊天完成对象，包含 choices、usage tokens 和其他字段。对于多模态输入，请使用包含类型为 "image_url" 或 "text" 的内容部分数组。
Claude Haiku 4.5通过OrcaRouter支持标准的OpenAI风格参数：temperature（0-2，默认1）、top_p（0-1，默认1）、max_tokens（最大64,000）、stop sequences（字符串数组）、frequency_penalty、presence_penalty和seed（用于确定性采样）。您还可以传递Anthropic支持的额外请求体字段，例如用于系统提示的"system"，或者Anthropic特有的字段如"thinking"（用于扩展推理，如果可用）。有关支持的参数完整列表，请参阅OrcaRouter的文档。由于API与OpenAI兼容，大多数现有的GPT模型代码只需最小改动即可运行——只需更新模型ID和API密钥。
迁移到 OrcaRouter 上的 Claude Haiku 4.5 只需两个更改：将请求中的模型 ID 从当前模型（例如从"gpt-4o"改为"anthropic/claude-haiku-4.5"），并确保设置了你的 OrcaRouter API 密钥。由于 API 兼容 OpenAI，因此除非你依赖特定于模型的功能（例如使用特定 schema 的函数调用），否则无需重写代码。请注意，Haiku 4.5 本身不支持像 GPT-4o 那样的结构化工具调用；你可能需要通过提示工程来模拟工具使用。用几个代表性请求进行测试，以验证输出质量是否符合你的要求。OrcaRouter 的仪表盘提供日志，可帮助你调试任何问题。
GPT-4o Mini是OpenAI的轻量级模型，定价与Haiku 4.5相近（每100万token $0.15/$0.60，但请注意价格可能有所变动）。两者均支持快速推理和多模态输入（Haiku支持文本和图像；GPT-4o Mini支持文本和图像）。GPT-4o Mini的上下文窗口为128K tokens，小于Haiku的200K。在MMLU基准测试中，GPT-4o Mini得分约82，略高于Haiku 4.5的80。然而，Haiku 4.5最多可输出64K tokens，而GPT-4o Mini仅为16K，因此更适用于生成长文本。选择取决于您是需要更长输出还是更广的上下文范围。在OrcaRouter上，您可以轻松切换模型ID来对比它们在您任务中的表现。
Claude Sonnet 4.0（或更新版本）具有更强的推理能力和更高的基准测试分数（例如 MMLU-Pro 约 86-88），但成本也更高：输入每百万 tokens $3.00，输出每百万 tokens $15.00。Sonnet 还拥有 200K 的上下文窗口，但最大输出较低，为 8K tokens（因版本而异）。对于复杂分析、代码生成或需要细致处理的对话，Sonnet 更胜一筹。当速度和成本为主要驱动因素，且任务不需要最高准确度时，Haiku 4.5 是更合适的选择。在 OrcaRouter 上，您可以通过将模型 ID 更改为 "anthropic/claude-sonnet-4.0" 或类似名称来尝试这两种模型。API 调用结构保持不变。
DeepSeek Chat（DeepSeek-V3 或更高版本）是一款来自中国的低成本、高性能模型。其定价通常比 Haiku 便宜得多（例如，每 100 万 token 价格为 0.27 美元/1.10 美元）。根据版本不同，DeepSeek 拥有 128K 或 1M 的超大上下文窗口，支持文本和文件输入，但不支持图像。在 MMLU-Pro 上，DeepSeek 通常得分在 80 多分，超过 Haiku。然而，由于架构差异，DeepSeek 的延迟可能更高。对于成本敏感、无需图像输入且追求最高准确率的应用场景，DeepSeek 是一个有力的替代方案。在 OrcaRouter 上，您可以通过使用模型 ID "deepseek/deepseek-chat" 和 "anthropic/claude-haiku-4.5" 在同一数据集上进行测试，来对比两者。
选择Claude Haiku 4.5当您需要：(1) 快速生成且低延迟，(2) 多模态输入（文本+图像+文件）而无需为顶级推理付费，(3) 200K token上下文窗口，(4) 最多64K输出token，以及(5) Anthropic的安全和对齐功能。它是处理混合数据类型生产管道的理想默认选择。如果您需要在推理基准上达到极高准确率、需要原生函数调用，或希望绝对最低成本（考虑小型开源模型或DeepSeek），则应避免使用它。OrcaRouter的平台使您可以用同一API端点轻松测试不同模型，从而根据经验确定最适合您用例的模型。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 SDK
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="anthropic/claude-haiku-4.5",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formatstopstreamstructured_outputstemperaturethinkingtool_choicetoolstop_ktop_p| 输入 / 1M tokens | $1.00 |
| 输出 / 1M tokens | $5.00 |
| 缓存读取 / 1M | $0.100 |
| 缓存写入 / 1M | $1.25 |
| 货币 | USD |
基于标价的估算
仅为估算——实际 Token 数取决于提供商的分词器。
@misc{orcarouter_claude_haiku_4_5,
title = {Claude Haiku 4.5 API},
author = {Anthropic},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/anthropic/claude-haiku-4.5}
}Anthropic. (2025). Claude Haiku 4.5 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/anthropic/claude-haiku-4.5