Anthropic、Haiku 5.5をHaiku 4.5比で75%安く提供開始
Claude Haiku 5.5
Anthropicが最安・最速の小型モデルClaude Haiku 5.5を発表。Haiku 4.5より平均約75%安く、OSWorld 2.1で72.4%と大幅向上。Sonnet 5.5のキャッシュ読み取り価格半減やMax/Team向け月次APIクレジットも導入。
「Claude Haiku 5.5には、特にそのスピードに非常に感銘を受けました。AIエージェント製品であるAI Teammatesの評価スイートで、バグのトリアージ、プロジェクトのセットアップ、大規模ポートフォリオの検索による高リスクまたは期限超過作業の洗い出しなどのユースケースをテストしたところ、現在使用しているモデルと比較して、タスク完了までのレイテンシが30%以上削減され、エージェントのターンあたりの推論が最大2.5倍高速化しました。明らかにキビキビした体験です。」
HNでの議論
378- simonw
Haikuを異なるthinkingレベルで走らせて、ペリカンが自転車に乗っている絵を描かせてみた：https://tools.simonwillison.net/markdown-svg-renderer?url=ht...
lowは自転車のフレームを崩してしまうけど、medium/high/xhigh/maxはどれも自転車のフレームを正しく描けている。
maxは5分9秒かかって3.3826セント。一番安いlowは0.0936セントで7秒だった。
自分のllm-anthropicプラグインの最新リリースはAnthropicのモデル一覧APIを直接叩くようになっているので、このモデルのサポートを追加するのにプラグインをアップグレードする必要はなかった：
llm install llm-anthropic -U
llm anthropic refresh
llm -m claude-haiku-5.5 'prompt goes here'
EDIT: 比較用に1年前のHaiku 4.5のペリカンがこちら、ひどかった：https://simonwillison.net/2025/Oct/15/claude-haiku-45/
- minimaxir
価格設定が…ちょっと変だ。
入力
100,000トークンまでのプロンプトは$0.10 / MTok
100,000トークンを超えるプロンプトは$0.50 / MTok
出力
100,000トークンまでのプロンプトは$0.50 / MTok
100,000トークンを超えるプロンプトは$2.50 / MTok
100kトークンというのは馬鹿げたほど低い閾値で、しかもHaikuにだけ適用されてSonnetやOpusには適用されない。これはエージェント的なことをしていればすぐ超えてしまう程度の低さだ。典型的な生成やJevっぽい分類器なら良いバリューで、この記事でも触れられているように、どうやらHaikuの利用の大半はそういう用途らしい。
どちらの場合でも、Haiku 4.5の入力$1 / 出力$5よりはるかに安く、これらの価格はGPT-6 Lunaとより良く競合する。（$0.10入力 / $0.50出力だが、トークンの閾値はなし [EDIT: Lunaの閾値はどうやら272kらしい]）
- charlesabarnes
> 第二に、今週、すべてのMaxおよびTeamサブスクライバーに対してClaude Platformで使える新しい月次APIクレジットを展開します。Max 5xユーザーは月$100のクレジット、Max 20xユーザーは$200、Teamサブスクライバーはユーザー間でプールして最大$500を受け取ります
これは自分にとって非常に大きなメリットだ。追加料金を払ったりオンデバイスモデルに完全依存したりすることなく、サブスクリプションの範囲で実際のAI強化機能を出荷できるようになる。ただ、これがユーザーに優しくない変更の緩和策なのではないかと心配ではある。
- chriddyp
うちのDataAnalyticsBenchベンチマークをこれで走らせてみた：https://plotly.com/blog/claude-haiku-5-5-plotly-data-analyti...
Haiku 4.5より9倍安く、成績は2段階良い。しかも（デフォルト速度で、他モデルの「Fast」モードは試さずに）試験を完了する最速モデルにもなった。
価格、コスト、精度のあたりはLunaとほぼ同じ。これらはとても安いモデルだ：40問の深いデータ分析質問に答えて$0.38（Opus 5.5なら$15、Astraなら$20と比較して）。
全体的にデータ分析は非常に得意で、単純なデータ分析の質問はすべて正しく処理した。他の変数を調べるような、より深い統計分析が必要ないくつかの質問では及ばなかった。言い換えれば、分析における粘り強さが他のモデルほどではない。これは彼らのモデルの位置づけからすれば予想通りだと思う。
OpenAIと比べると：GPT-6 Lunaの方が少し良く、コストはHaiku 5.5の約30%だった。GPT-6.1 Solは全問正解だったが、10倍のコストがかかった。
- simonw
Haiku 4.5に対する自分の不満は、GPT-6 Lunaの10倍の価格だったことだ。
> Claude Haiku 5.5は、100,000トークンまでのリクエストではClaude Haiku 4.5より90%安く、100,000トークンを超えるリクエストでは50%安い
HaikuとLunaは今や100,000トークンまで完全に同じ価格だ。100,000トークンを超えるとLunaの方が安く、Luna自身の270,000での値上げ後でもHaikuより安い。
つまり彼らはその問題に直接対処したようだ。自己申告のベンチマークもすべてLunaより高い。
- jjcm
これで画像→HTMLのテストを走らせてみた。この小さめのモデルが複雑なUIに十分か気になっていた。答えはノーだった。
Haiku 5.5：https://html.non.io/lcars-haiku-5.5/
比較用のOpus 5.5：https://html.non.io/lcars-opus-5.5
元にしたデザイン：https://diffui.ai/app/canvas/5093e689-1e74-4f26-b632-2a4500f...
面白いのは、目の前の仕事を見てすぐにOpus 5.5に委任したことだ。少なくとも自分が何を苦手としているかは分かっている。ただ非常に速く、小さなサブエージェントタスクや範囲の狭い作業に最適だろう。
- seaal
Maxプランの月次APIクレジットは素晴らしいと思う。特にHaikuの価格を考えるとね。通常のCC利用に加えて、自分のClaudeプランを他のハーネスやユースケースにも実際に使えるのは、まさに自分が望んでいたことだ。
Anthropicはここ数週間、本当に正しいことをやってきている。一方OpenAIは相変わらず失敗を続けている。
- wyrdcurt
Anthropicがようやく競争力のある安価なモデルを出したか。Haiku 4.5はここ数ヶ月、性能に対して高すぎた（実際、リリース当時でさえあまり感心した記憶がない）。これはいくつかのシナリオでは実際に使う価値がありそうだ。彼らが見せたベンチマーク通り、本当にLunaからの大きなステップアップなら、自分のワークフローではLunaを置き換えるだろう。100kトークンは値上がりするまでの閾値としてはかなり低いが、そもそも小さいモデルは小さいタスクに使う傾向がある。
- bouk
これは素晴らしい！子供の頃好きだったゲーム（Age of Mythology）をデコンパイルするのにGPT 6 Lunaを使っていたけど、これでHaikuも混ぜられる。今のところ17352/21965関数がマッチしている…
- d1l
仕事では、かなり単純なレイテンシ重視のタスクにhaiku 4.5を使っている。性能は良い。ずっと前から予告されていたので良い改善を期待して5.5のテストを始めたばかりだが、今のところ結果はゴミ。プロンプトのリークまで起きる。しかも遅い。安いのは分かるが、バランスを間違えていると思う。