Claude Haiku 5.5 對決 Qwen3.8-Flash-Next：在兩種截然不同 Token 數量下的 1M 上下文

這兩款模型最搶眼的宣傳數字相同，而這正是為什麼值得把這項比較好好做一遍。Claude Haiku 5.5 提供 100 萬個 token 的上下文視窗。Qwen3.8-Flash-Next 也提供 100 萬個 token 的上下文視窗。但兩家廠商衡量這個視窗的單位不同，兩款模型把同一段文字切成 token 的方式不同，兩份價目表對它收費的結構也不同——所以「兩者都是百萬 token 模型」這句話為真，卻幾乎不能當作採購準則。真正讓它們分出高下的，是各自如何耗用你文件中的 100 萬個 token，以及在單位變得可比較之後，獨立測量結果是否支持廠商的說法。

數字並列，且使用相同單位

兩家供應商都公布百萬 token 視窗；只有一家公布在那個規模下仍成立的價格。這就是第一個真正的差異：

• 上下文視窗 — Claude Haiku 5.5 1,000,000 tokens 對比 Qwen3.8-Flash-Next 1,000,000 tokens（廠商公布）

• 100K 上下文以內的價格 — Haiku 5.5 每百萬 $0.10 / $0.50，對比 Qwen3.8-Flash-Next 每百萬 $0.15 / $0.47（供應商清單）

• 超過 100K 脈絡的價格 — Haiku 5.5 每百萬 $0.50 / $2.50，對比 Qwen3.8-Flash-Next 仍為 $0.15 / $0.47（供應商價目表）

• 獨立指數 — Haiku 5.5 43.395 對比 Qwen3.8-Flash-Next 39.822（Artificial Analysis）

• 每項任務的實測成本 — Haiku 5.5 $0.2128 對比 Qwen3.8-Flash-Next $0.37218（Artificial Analysis）

• 每項任務測得的輸出 token 數 — Haiku 5.5 162,164 對比 Qwen3.8-Flash-Next 107,885（Artificial Analysis）

• 每項任務測得的實際執行時間 — Haiku 5.5 為 426.26 秒，對比 Qwen3.8-Flash-Next 的 1,530.19 秒（Artificial Analysis）

• 架構 — Haiku 5.5 未公開；Qwen3.8-Flash-Next 是 180B 模型、具 6B 活躍參數，採混合專家（Mixture-of-Experts）架構（廠商公布）

• 授權條款 — Haiku 5.5 為封閉且僅提供 API；Qwen3.8-Flash-Next 依 Q​wen 社群授權條款 1.0（由供應商發布）

那份清單中最具關鍵性的一行是第三項，而且差距毫不接近。Qwen3.8-Flash-Next 收取單一費率——$0.15 與 $0.47——無論請求有多大。Claude Haiku 5.5 則不然：請求一超過 100,000 個 token，費率立刻變為五倍，達到 $0.50 與 $2.50。因此，兩款宣稱相同上下文視窗的模型，在該視窗內的成本曲線截然不同，而一份 500,000-token 的文件正是揭露此事實的案例。在 Qwen 上，該請求的成本就是 500,000-token 請求一向以來的成本。在 Haiku 上，成本則是該模型主打費率所暗示的五倍，因為請求中的每一個 token 都按長上下文級距計費，而不只是超過門檻的那些 token。

為什麼每項任務的 token 數量比視窗更重要

供應商的費率表是以 token 對 token 來比較，這本身沒問題，直到你注意到這兩個模型在完成相同工作時產生的 token 數量並不相同。Artificial Analysis 自己的任務執行結果讓這一點顯而易見：Claude Haiku 5.5 花費實測 162,164 個輸出 token 來完成一項任務，而 Qwen3.8-Flash-Next 只需 107,885 個就能完成。把這拿去對照每 token 價格，Haiku 5.5 在紙面上的價格優勢就有一部分消失了——Haiku 每項任務大約多出 50% 的冗長度，這是一個真實的成本乘數，卻永遠不會出現在費率表上。

這情況也會反過來，而這正是特別與 flash 層級有關的部分。Qwen3.8-Flash-Next 是一個混合專家（Mixture-of-Experts）模型，擁有 1,800 億個參數，其中 600 億個為活躍參數，而 Artificial Analysis 測得它在一個耗時 1,530 秒才完成的任務中，輸出速度為每秒 56.04 個詞元。Claude Haiku 5.5 完成同一類任務只花了 426 秒。在獨立評測榜上，Haiku 不僅更快，而且以絕對美元計算，每項任務也更便宜——$0.2128 對上 $0.37218——儘管它是兩者中較為冗長的那一個。供應商的定價表上說 flash 模型是預算選項；但完成任務的實測成本卻不是這麼說的。在任一模型被納入成本模型之前，這個落差值得先理解清楚。

A​nthropic 本身對 Claude Haiku 5.5 的定位是：平均而言，它的運行成本比它所取代的模型便宜大約 75%，而且其新的分詞器在相同文本上會產生大約多 30% 的 token。這兩項說法都是供應商自己的說法，而在這裡兩者都重要，因為第二項正是讓第一項成為淨值數字、而非定價表數字的關鍵。若要與 Q​wen 比較，重要的是 token 數量差異是真實且經過測量的，而非理論上的——獨立任務測試直接證明了這一點。

長上下文案例，審慎處理

把一份真正龐大的文件擺在兩者面前，兩張價目表會根據你如何處理它而得出相反的答案。在每請求 60,000 個 token 時，Claude Haiku 5.5 在輸入與輸出上都更便宜——$0.10 / $0.50 對上 $0.15 / $0.47，而且在以輸入為主的工作中，Haiku 的冗長懲罰還沒大到足以扭轉這一點。在每請求 200,000 個 token 時，Haiku 的輸入費率是 $0.50，而 Qwen 是 $0.15；其輸出費率是 $2.50，而 Qwen 是 $0.47。Qwen 在輸入上的價格是 Haiku 的三分之一，在輸出上大約是五分之一，而且直到百萬 token 視窗結束為止都維持如此。

這件事之所以在算術之外還有意義，是因為這兩個模型宣傳相同的視窗，卻是為了不同的用途。Qwen3.8-Flash-Next 的賣點是以固定價格提供大型視窗，這讓它成為檢索密集型與文件密集型工作的候選者：把整份內容餵進去，支付可預測的費率，不必再建置檢索層。Claude Haiku 5.5 的百萬 token 視窗真實且可用，但其長上下文定價讓它成為你有特定理由才會經過的地方，而不是你長住的地方。如果你的工作負載是每次呼叫處理一份大型文件，定價結構會把你推向 Qwen；如果是許多小型呼叫、偶爾夾雜一次大型呼叫，Haiku 的短上下文級距是這許多小型呼叫更便宜的去處，而偶爾出現的大型呼叫則是一筆你可以個別編列預算的成本。

獨立董事會對能力的看法

兩者之間的能力差距確實存在，而且對 Claude Haiku 5.5 有利，但幅度小於價格結構可能暗示的程度。Artificial Analysis 在其 Intelligence Index 上給 Haiku 43.395 分，而 Q​wen 為 39.822 分——差距約為百分之九，這雖然有意義，但遠遠算不上一個世代的差距。在較難的子基準測試中，排序依然成立：Terminal-Bench Hard 上為 0.329 對 0.253，HLE 上為 0.444 對較低的數字，而 Haiku 在該榜單所公布的代理式指標上也領先。

相對而言，Q​wen3.8-Flash-Next 在每參數成本效益上勝出，也在於其權重可依 Q​wen 社群授權條款 1.0 取得——因此就像 G​LM 系列一樣，想自架的團隊可以自行託管。Claude Haiku 5.5 則不能。對於推論必須在自己的硬體上執行的工作負載而言，封閉模型無論評分多高都不是候選；而如果你受的就是這種限制，180B/6B MoE 配置至少是站得住腳、值得自己嘗試執行的選項。

代理式功能方面則相反。Claude Haiku 5.5 內建自適應思考，預設努力程度設定為中，而且——在 Haiku 系列中首次——配備可調整的努力程度旋鈕，範圍從低到最高。Qwen3.8-Flash-Next 並未標榜有等效的控制選項。對於代理式工作，若你想在每次呼叫時權衡延遲與推理深度，那個旋鈕是真正對 Haiku 有利的差異點，而這也是價格比較無法捕捉的能力。

從同一個地方執行兩者

這兩個模型經常落在同一條分界線的兩側，頻繁到讓正式的生產環境技術堆疊最後往往會想兩者都採用——Haiku 負責簡短、高品質的呼叫，而 Q​wen 則負責長上下文的資料匯入。OrcaRouter 提供 qwen/qwen3.8-flash，也就是 Qwen3.8-Flash-Next 的同系列版本，每百萬 token 價格為 $0.15 與 $0.47，具備 100 萬 token 的上下文視窗，以供應商牌價、零加成提供，並與其餘 200 多個模型組成的目錄共用同一把金鑰與同一份帳單。

Claude Haiku 5.5 和 Qwen3.8-Flash-Next 本身都不在我們的目錄中——若要取得它們，得透過供應商自家的 API 以及幾個第三方平台。在這場比較中，我們提供的是基礎版 Qwen3.8-Flash 模型，它能涵蓋大多數原本會為了 Next 變體而購買的長上下文情境，另外還有穿透式定價，讓供應商的費率變動當天就能在我們這邊生效，以及在生產路徑必須撐過供應商狀況不佳的午後時，提供自動容錯移轉。

簡短的回答

如果你的請求低於 100,000 個 token，而且你想用更強的模型，Claude Haiku 5.5 不僅每 token 更便宜、評分也更高，選擇顯而易見。如果你的請求經常超過 100,000 個 token——這正是你一開始會在意百萬 token 上下文窗口的唯一理由——Qwen3.8-Flash-Next 的均一費率讓它在長文本這端便宜三到五倍，而且它實測的輸出 token 數更低，所以你帳單上的差距會比標價上的差距更大。

決定之前要先釐清的數字，不是哪個模型有更大的視窗；兩者的視窗一樣大。而是你的請求大小分布形狀，因為那才是決定你實際上適用這兩張費率表中哪一張的關鍵。取出請求大小的第 95 百分位數，把它對照 100,000-token 這條線，上述比較對你的流量就會收斂成一句話。

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