Claude Haiku 4.5 是 Anthropic 速度最快且最具效率的模型，能以更低成本與更低延遲，提供接近前沿等級的智慧表現，效能可與 Claude Sonnet 4 匹敵…
Claude Haiku 4.5 是 Anthropic 旗下 Claude 系列的一員，專為速度與成本效益進行最佳化。它提供 200,000 個 token 的上下文視窗，並可在單一回應中產生最多 64,000 個輸出 token。該模型支援文字、圖片及檔案輸入，適用於多模態使用場景。最適合需要快速、可靠完成任務，但無需為最高推理深度支付額外費用的開發者與企業。典型使用者包括聊天機器人營運者、內…
Claude Haiku 4.5 非常適合高頻率、低延遲的任務：客戶支援分流、即時翻譯、情感分析、內容摘要、從表單或表格中提取資料，以及針對大量文件的基本問答。其快速的推論速度使其成為需要近乎即時回應的互動式應用的理想選擇。此模型也能處理簡單的推理、常見模式的程式碼生成以及分類任務。對於需要深度多步驟推理、數學證明或細緻法律分析的任務，較大的模型（如 Claude Sonnet 或 Opus）可能更為合適。在 OrcaRouter 上，您可以輕鬆切換模型 ID，根據任務需求升級或降級。
Claude Haiku 4.5 已經是 OrcaRouter 上最快且最便宜的選項之一。然而，對於極高吞吐量的簡單任務（例如，是/否分類、正規表示式提取），您可以考慮更小的模型，如 GPT-4o Mini、Llama 3.2 1B 或 Mistral 7B，這些模型更具成本效益。相反地，如果您在推理基準測試上需要最大準確度，則應升級至 Claude Opus、GPT-4o 或 DeepSeek-R1。一個有用的經驗法則是：如果您的任務每個請求需要少於 100 個 token，且不需要大上下文，那麼較輕量的模型可以進一步降低成本。OrcaRouter 的價格透明度讓您可以比較每個 token 的成本，並透過同一個 API 切換模型。
Claude Haiku 4.5 的上下文視窗為 200,000 個 tokens，使其能夠在單次請求中處理整本書籍、長篇法律文件或數小時的聊天紀錄。雖然它能在整個視窗中回憶資訊，但對非常遙遠尾部的細節關注可能不如較大模型。為獲得最佳結果，請將關鍵指令和重要上下文放在提示詞的開頭或結尾附近。即使在長上下文情況下，模型的快速生成速度仍保持相當一致，使其適合即時文件分析。請注意，輸入 token 定價適用於上下文中的所有 tokens，因此非常長的提示詞將按比例花費更多。
MMLU-Pro（大規模多任務語言理解專業版）是一項衡量模型在57個學科（包括STEM、人文和社會科學）知識水平的基準測試。得分80.0表示Claude Haiku 4.5在該挑戰性數據集中正確回答了約80%的問題。對於輕量級模型而言，這是一個穩健的成績，使其優於許多較小的開源模型，但仍低於旗艦模型如Claude Opus（通常~87+）或GPT-4o（~88）。對於需要廣泛事實知識的日常任務，Haiku 4.5是可靠的；而對於專家級推理，您可能需要更強大的模型。該分數由Anthropic提供，反映了模型的通用能力。
Claude Haiku 4.5 是專為速度而設計的。在典型使用中，對於中等提示，首個令牌生成時間 (TTFT) 低於半秒，而生成速度可根據負載和網路條件維持每秒數百個令牌。在 OrcaRouter 上，延遲可能因路由而略有變化，但底層模型仍保持快速推理。對於重視吞吐量的應用，Haiku 4.5 可以處理高請求率而不會產生明顯的排隊。如果您需要精確的延遲保證，請考慮 OrcaRouter 的每請求快取或您自己的批次處理策略。該模型的 200K 上下文不會顯著降低生成速度，因為採用了高效的 Transformer 架構最佳化。
儘管具備多項優勢，Claude Haiku 4.5 仍有其限制。其在 MMLU-Pro 上的 80.0 分雖然表現不俗，但在高度依賴推理的領域中，仍落後領先模型 5 至 10 分。該模型可能在多步驟數學運算、邏輯矛盾檢測，或需要精確遵循複雜格式的任務上表現不佳。此外，作為一款速度較快的模型，其輸出在處理冷門主題時，偶爾可能不如大型模型細膩，或更容易產生幻覺。它本身並不原生支援工具使用或函式呼叫（但您可以透過提示讓它輸出結構化的 JSON）。若需進行深度推理的代理工作流程或程式碼生成，建議選用能力更強的模型。在 OrcaRouter 上，您可以使用相同的 API 輕鬆切換模型 ID。
Anthropic 尚未發布 Haiku 4.5 在 MMLU-Pro（80.0）之外的完整基準測試成績。然而，根據其在 Claude 系列中的定位，預期如下：在 HellaSwag（常識推理）上，分數可能在 80 多分到 90 出頭；在 HumanEval（程式碼生成）上，pass@1 約為 50–60%；而在 GSM8K（小學數學）上，分數約在中段 70 分左右。這些估算來自與類似規模模型的比較。如需官方成績，請參閱 Anthropic 的文件。在 OrcaRouter 上，您可以自行對 Haiku 4.5 進行基準測試，針對您的特定任務運行代表性樣本。
OrcaRouter 以零加成直接傳送 Anthropic 的供應商費率。對於 Claude Haiku 4.5，輸入 tokens 每 1 百萬 tokens 收費 $1.00，輸出 tokens 每 1 百萬 tokens 收費 $5.00。無任何額外平台費用、每月最低使用量或隱藏成本。計費按使用量計算，並可在您的 OrcaRouter 儀表板中查看。此價格遠低於 Claude Sonnet（每 1M $3.00/$15.00）與 Claude Opus（每 1M $15.00/$75.00）。相比之下，Haiku 4.5 在輸入方面約比 Sonnet 便宜 3 倍，比 Opus 便宜 15 倍，使其成為 OrcaRouter 上最實惠的生產工作負載 Anthropic 模型。
雖然 Haiku 4.5 價格低廉，但在複雜任務上準確度較低，可能需要更多次重試、提示工程或人工審查，這可能抵銷節省的代幣成本。對於簡單、高量任務（如情感分析、分類、摘要），其成本優勢相當明顯。但對於每個回應都必須完美無瑕的任務（如法律合約、財務計算），Sonnet 或 Opus 的額外成本可能因錯誤減少而物有所值。此外，由於上下文長度會影響輸入成本，一份長文件（例如 100K 個 token）若以 Haiku 處理，單次調用僅輸入成本就需 0.10 美元。若能將文件拆分或使用更便宜的基於嵌入的 RAG，則可進一步降低成本。OrcaRouter 的定價頁面可讓您估算每百萬個 token 的成本。
OrcaRouter 支援符合條件的模型的提示快取，但 Claude Haiku 4.5 的可用性取決於供應商支援。當多個請求重複使用相同的前綴時，快取的輸入令牌將以折扣費率計費（通常減少 50-90%）。這對於具有固定系統提示或長上下文文件的聊天機器人場景尤其有用。若要使用快取，請確保您的 API 請求包含相同的提示前綴，並遵循 Anthropic 的快取標頭指南。OrcaRouter 還提供速率限制和並發控制，以協助管理成本。有關快取的詳細資訊和定價，請參閱 OrcaRouter 的文件或供應商特定說明。
要在 OrcaRouter 上使用 Claude Haiku 4.5，請向 https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions 發送 POST 請求，並將模型參數設為 "anthropic/claude-haiku-4.5"。此 API 完全與 OpenAI 相容，因此您可以使用任何 OpenAI SDK 或 HTTP 用戶端。請在 Authorization 標頭中放入您的 OrcaRouter API 金鑰。範例請求主體：{"model": "anthropic/claude-haiku-4.5", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello."}]}。回應將包含標準的聊天完成物件，包含 choices、usage tokens 及其他欄位。對於多模態輸入，請使用包含 type 為 "image_url" 或 "text" 的內容片段陣列。
Claude Haiku 4.5 透過 OrcaRouter 支援標準的 OpenAI 風格參數：temperature（0-2，預設 1）、top_p（0-1，預設 1）、max_tokens（最高 64,000）、stop sequences（字串陣列）、frequency_penalty、presence_penalty，以及 seed（用於確定性取樣）。您也可以傳入 Anthropic 支援的其他請求主體欄位，例如 "system" 作為系統提示，或 Anthropic 專有欄位如 "thinking" 以啟用延伸推理（若可用）。關於完整支援的參數列表，請參閱 OrcaRouter 的文件。由於此 API 與 OpenAI 相容，大多數現有的 GPT 模型程式碼只需極少修改即可使用——僅需更新模型 ID 和 API 金鑰。
遷移到 OrcaRouter 上的 Claude Haiku 4.5 只需要兩個變更：將請求中的模型 ID 從目前的模型（例如從 "gpt-4o" 改為 "anthropic/claude-haiku-4.5"）更新，並確保已設定好您的 OrcaRouter API 金鑰。由於 API 與 OpenAI 相容，因此除非您依賴特定模型的功能（例如使用特定 schema 進行函數呼叫），否則不需要重寫程式碼。請注意，Haiku 4.5 不原生支援 GPT-4o 那種結構化的工具呼叫方式；您可能需要透過提示工程來模擬工具使用。使用幾個代表性的請求進行測試，以驗證輸出品質是否符合您的需求。OrcaRouter 的控制台提供了日誌，可協助偵錯任何問題。
GPT-4o Mini 是 OpenAI 的輕量級模型，定價與 Haiku 4.5 相近（每 100 萬個 token 為 $0.15/$0.60，但請注意價格可能有所變動）。兩者皆提供快速推理與多模態輸入（Haiku 支援文字與圖片；GPT-4o Mini 支援文字與圖片）。GPT-4o Mini 的上下文視窗為 128K tokens，小於 Haiku 的 200K。在 MMLU 上，GPT-4o Mini 得分約為 82，略高於 Haiku 4.5 的 80。然而，Haiku 4.5 最多可輸出 64K tokens，而 GPT-4o Mini 僅 16K，因此更適合長篇生成。選擇取決於你需要更長的輸出還是更廣的上下文。在 OrcaRouter 上，你可以輕鬆切換模型 ID，比較它們在你任務中的表現。
Claude Sonnet 4.0（或更新版本）提供更佳的推理能力和更高的基準評分（例如 MMLU-Pro ~86-88），但成本也更高：每百萬輸入 token $3.00，每百萬輸出 token $15.00。Sonnet 也具備 200K 的上下文視窗，但最大輸出較低，為 8K token（依版本而異）。對於複雜分析、程式碼生成或細膩對話，Sonnet 表現更優秀。當速度與成本是主要驅動因素，且任務不需要最高準確度時，Haiku 4.5 是更理想的選擇。在 OrcaRouter 上，您可以透過將模型 ID 變更為「anthropic/claude-sonnet-4.0」或類似名稱來嘗試這兩種模型。API 呼叫結構維持不變。
DeepSeek Chat（DeepSeek-V3 或更新版本）是中國一款低成本、高效能的模型，其定價通常遠低於 Haiku（例如每 1M tokens 收費 $0.27/$1.10）。DeepSeek 根據版本不同，擁有 128K 或 1M 的超大上下文視窗，並支援文字與檔案輸入，但不支援圖片。在 MMLU-Pro 上，DeepSeek 通常得分在 80 分以上，超越 Haiku。然而，由於架構差異，DeepSeek 可能會有較高的延遲。對於成本敏感、不需圖片輸入且追求最高準確率的應用，DeepSeek 可作為強勁的替代方案。在 OrcaRouter 上，你可以透過在同一資料集上分別使用模型 ID「deepseek/deepseek-chat」與「anthropic/claude-haiku-4.5」進行測試，來比較兩者。
當您需要以下功能時，請選擇 Claude Haiku 4.5：(1) 低延遲快速生成、(2) 多模態輸入（文字+圖片+檔案）無需支付頂級推理費用、(3) 200K token 的上下文窗口、(4) 最多 64K 輸出 token，以及 (5) Anthropic 的安全與對齊功能。對於處理多種資料類型的生產管線來說，這是最理想的預設模型。若您需要在推理基準上達到極高準確度、需要原生函式呼叫，或追求絕對最低成本（可考慮較小的開源模型或 DeepSeek），請避免使用此模型。OrcaRouter 的平台可讓您輕鬆透過同一 API 端點測試不同模型，因此您可以透過實證判斷最適合您使用案例的模型。
相容 OpenAI——沿用你現有的 SDK
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| 輸入 / 1M tokens | $1.00 |
| 輸出 / 1M tokens | $5.00 |
| 快取讀取 / 1M | $0.100 |
| 快取寫入 / 1M | $1.25 |
| 貨幣 | USD |
基於標價的估算
僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。
@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