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TL;DR — Claude Haiku 4 输入 \(1/百万 token，输出 \)5/百万 token，比 Sonnet 4.6 便宜 3 倍。适合分类、提取、摘要这类结构化任务。本文讲定价、选型、接入方案和省钱方法。

一天跑几百次对话，月底账单上千。但大部分任务其实不需要 Opus 或 Sonnet 的全部能力。Haiku 4 能把成本降到原来的 1/3，速度还快一倍。

下面讲 Haiku 4 的定价、什么场景该用、怎么接入、怎么省钱。

Haiku 4 的输入成本是 Sonnet 的 1/3，输出成本也是 1/3。

场景 1：文本分类（每次 500 输入 + 100 输出 token）

• Haiku 4：$0.0005 + $0.0005 = $0.001（约 ¥0.007）
• Sonnet 4.6：$0.0015 + $0.0015 = $0.003（约 ¥0.022）

每天跑 1000 次分类，Haiku 月费用 $30（约 ¥220），Sonnet 月费用 $90（约 ¥650）。

场景 2：内容摘要（每次 2000 输入 + 300 输出 token）

• Haiku 4：$0.002 + $0.0015 = $0.0035（约 ¥0.025）
• Sonnet 4.6：$0.006 + $0.0045 = $0.0105（约 ¥0.076）

每天处理 500 篇文章摘要，Haiku 月费用 $52.5（约 ¥380），Sonnet 月费用 $157.5（约 ¥1140）。

场景 3：轻量 Agent（每次 1500 输入 + 500 输出 token）

• Haiku 4：$0.0015 + $0.0025 = $0.004（约 ¥0.029）
• Sonnet 4.6：$0.0045 + $0.0075 = $0.012（约 ¥0.087）

每天跑 200 个 Agent 任务，Haiku 月费用 $24（约 ¥175），Sonnet 月费用 $72（约 ¥520）。

• 文本分类（情感分析、意图识别）
• 信息提取（从文档中抽姓名、日期、金额）
• 内容摘要（长文压缩、会议纪要）
• 轻量 Agent（客服机器人、FAQ 问答）
• 数据清洗（格式转换、去重）
• 开发阶段测试逻辑，上线再换 Sonnet

• 复杂推理（多步逻辑、数学证明）— 用 Sonnet 或 Opus
• 长文写作（博客、报告）— Haiku 最大输出 8K token
• 编程任务（代码生成、调试）— Sonnet/Opus 更强
• 多轮复杂对话 — Haiku 上下文窗口 200K，Sonnet 是 1M

需要生成超过 8K token 的长文？ ├─ 是 → Sonnet/Opus └─ 否 → 继续  任务需要复杂推理或编程？ ├─ 是 → Sonnet/Opus └─ 否 → 继续  任务是分类/提取/摘要/简单 Agent？ ├─ 是 → Haiku 4 ✅ └─ 否 → Sonnet

推荐国内开发者用 API 聚合平台。省去信用卡和海外手机号的麻烦。

访问 ofox.ai，注册后用支付宝或微信充值（最低 ¥10）。控制台创建 API Key。

Python（OpenAI SDK）

from openai import OpenAI  client = OpenAI(  base_url="https://api.ofox.ai/v1",  api_key="sk-your-ofox-api-key" )  response = client.chat.completions.create(  model="anthropic/claude-haiku-4",  messages=[  {"role": "user", "content": "把这段文本分类为：正面/负面/中性。文本：这个产品用起来还不错。"}  ] )  print(response.choices[0].message.content)

Python（Anthropic 原生 SDK）

from anthropic import Anthropic  client = Anthropic(  base_url="https://api.ofox.ai/anthropic",  api_key="sk-your-ofox-api-key" )  response = client.messages.create(  model="anthropic/claude-haiku-4",  max_tokens=1024,  messages=[  {"role": "user", "content": "提取这段文本中的人名和日期：张三于 2026 年 4 月 30 日签署了合同。"}  ] )  print(response.content[0].text)

curl

curl https://api.ofox.ai/v1/chat/completions   -H "Authorization: Bearer sk-your-ofox-api-key"   -H "Content-Type: application/json"   -d '{  "model": "anthropic/claude-haiku-4",  "messages": [  {"role": "user", "content": "总结这段话：人工智能技术正在快速发展，大语言模型已经能够完成越来越多的任务。"}  ]  }'

GPT-5.4 Mini 更便宜，但 Haiku 4 推理能力更强、上下文窗口更大。任务需要理解长文档或复杂指令时，Haiku 4 更合适。

Gemini 2.0 Flash 价格更低、支持多模态，但 Haiku 4 文本推理能力更强。纯文本任务选 Haiku，需要处理图片视频选 Gemini。

Claude 支持 Prompt Caching，重复的 system prompt 或长文档只计费一次。

示例：批量处理文档摘要

from anthropic import Anthropic  client = Anthropic(  base_url="https://api.ofox.ai/anthropic",  api_key="sk-your-ofox-api-key" )  # 第一次调用：完整计费 response1 = client.messages.create(  model="anthropic/claude-haiku-4",  max_tokens=1024,  system=[  {  "type": "text",  "text": "你是一个专业的文档摘要助手。请用 3 句话总结用户提供的文档内容。",  "cache_control": {"type": "ephemeral"} # 标记为可缓存  }  ],  messages=[  {"role": "user", "content": "文档 1 内容..."}  ] )  # 第二次调用：system prompt 命中缓存，只计费 user message response2 = client.messages.create(  model="anthropic/claude-haiku-4",  max_tokens=1024,  system=[  {  "type": "text",  "text": "你是一个专业的文档摘要助手。请用 3 句话总结用户提供的文档内容。",  "cache_control": {"type": "ephemeral"}  }  ],  messages=[  {"role": "user", "content": "文档 2 内容..."}  ] )

省钱效果：system prompt 有 1000 token，处理 1000 篇文档，缓存后只计费 1 次，省 $0.999（约 ¥7.2）。

想深入了解 Prompt Caching 的原理和**实践，可以看《Claude API streaming + 批量调用》。

不是所有任务都需要同一个模型。简单任务用 Haiku，复杂任务用 Sonnet。

示例：智能路由

def route_model(task_type, complexity):  if task_type in ["classification", "extraction", "summary"] and complexity == "low":  return "anthropic/claude-haiku-4"  elif complexity == "high":  return "anthropic/claude-opus-4.6"  else:  return "anthropic/claude-sonnet-4.6"  # 简单分类 → Haiku model = route_model("classification", "low")  # 复杂推理 → Opus model = route_model("reasoning", "high")

省钱效果：假设 70% 任务是简单分类，30% 是复杂推理。全用 Sonnet 月费 $100，智能路由后 $58（省 42%）。

如果有多个独立任务，可以合并成一个请求，减少网络开销和固定成本。

示例：批量分类

# ❌ 低效：每条文本单独调用 for text in texts:  response = client.chat.completions.create(  model="anthropic/claude-haiku-4",  messages=[{"role": "user", "content": f"分类：{text}"}]  )  # ✅ 高效：批量处理 batch_prompt = " ".join([f"{i+1}. {text}" for i, text in enumerate(texts)]) response = client.chat.completions.create(  model="anthropic/claude-haiku-4",  messages=[{"role": "user", "content": f"分类以下文本（每行一个结果）： {batch_prompt}"}] )

省钱效果：减少请求次数，降低网络延迟。100 次单独调用耗时 10 秒，1 次批量调用 2 秒。

Haiku 4 的输出价格是输入的 5 倍（$5 vs $1）。控制输出长度能显著降低成本。

示例：限制输出 token

response = client.chat.completions.create(  model="anthropic/claude-haiku-4",  max_tokens=100, # 限制最大输出 100 token  messages=[{"role": "user", "content": "用一句话总结：..."}] )

省钱效果：不限制时模型可能输出 500 token（$0.0025）。限制到 100 token 后成本 $0.0005（省 80%）。

电商客服机器人：识别用户意图（退款、查询订单、投诉），提取关键信息（订单号、商品名），调用后端 API，生成回复。

意图识别和信息提取是 Haiku 的强项。每天上千次对话，成本敏感。响应速度要求高（Haiku 比 Sonnet 快 2-3 倍）。

from openai import OpenAI import json  client = OpenAI(  base_url="https://api.ofox.ai/v1",  api_key="sk-your-ofox-api-key" )  def customer_service_agent(user_message):  # 步骤 1：意图识别 + 信息提取  response = client.chat.completions.create(  model="anthropic/claude-haiku-4",  messages=[  {  "role": "system",  "content": "你是客服助手。识别用户意图并提取关键信息，返回 JSON 格式：{"intent": "退款/查询/投诉", "order_id": "订单号", "product": "商品名"}"  },  {"role": "user", "content": user_message}  ],  response_format={"type": "json_object"}  )    result = json.loads(response.choices[0].message.content)  intent = result.get("intent")  order_id = result.get("order_id")    # 步骤 2：调用后端 API（模拟）  if intent == "查询":  order_status = "已发货" # 实际应调用后端 API  reply = f"您的订单 {order_id} 状态为：{order_status}。"  elif intent == "退款":  reply = f"已为您提交订单 {order_id} 的退款申请，预计 3-5 个工作日到账。"  else:  reply = "抱歉，我没理解您的问题。请联系人工客服。"    return reply  # 测试 print(customer_service_agent("我的订单 什么时候发货？")) # 输出：您的订单 状态为：已发货。

• 每次对话：约 200 输入 + 50 输出 token = \(0.00045（约 ¥0.003）
• 每天 2000 次对话：\)0.9/天（约 ¥6.5/天）
• 月成本：\(27（约 ¥195）

如果用 Sonnet 4.6，月成本 \)81（约 ¥585），贵 3 倍。

Q：Haiku 4 支持 function calling 吗？

A：支持。Haiku 4 完整支持 Claude 的 tool use 功能，可以做轻量级 Agent。

tools = [    },  "required": ["city"]  }  }  } ]  response = client.chat.completions.create(  model="anthropic/claude-haiku-4",  messages=[{"role": "user", "content": "北京今天天气怎么样？"}],  tools=tools )

想深入了解 Claude function calling 的用法，可以看《Claude function calling + tool use 完全教程》。

Q：Haiku 4 和 Haiku 3.5 有什么区别？

A：Haiku 4 是 2025 年底发布的新版本，相比 Haiku 3.5：

• 推理能力提升 40%
• 上下文窗口从 200K 不变
• 价格不变（$1/$5）
• 速度略快

Q：Haiku 4 能处理中文吗？

A：可以。Claude 全系列模型都支持中文，Haiku 4 的中文理解能力接近 Sonnet 4.6。

Q：什么时候应该从 Haiku 升级到 Sonnet？

A：Haiku 的回答质量不满足需求（理解错误、逻辑不通），或者需要生成超过 8K token 的长文，或者任务需要复杂推理和编程能力。成本不是主要考虑因素时也可以直接用 Sonnet。

Claude Haiku 4 适合低成本场景：

• 价格：输入 \(1/百万 token，输出 \)5/百万 token，比 Sonnet 便宜 3 倍
• 适合：分类、提取、摘要、轻量 Agent
• 不适合：复杂推理、长文写作、编程
• 省钱方法：Prompt Caching、模型路由、批量调用、输出长度控制

任务是结构化的、重复性的、对推理能力要求不高时，Haiku 4 能把成本降到原来的 1/3。

更多 Claude API 使用技巧：

• 《Claude API 付费指南》 — 支付宝微信充值、免费额度获取
• 《Claude API 报错汇总》 — 429/401/529 错误排查
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