Claude Haiku 5.5 liefert Sonnet-Qualität zum 18-fach günstigeren Preis
In einem API-Test mit drei Büroaufgaben erreichten Claude Haiku 5.5 und Sonnet 5.5 jeweils 15 von 15 Punkten. Haiku war dabei schneller und deutlich kostengünstiger, die Skripte und Rohdaten sind öffentlich verfügbar.
Veröffentlicht am 24. Oktober · Zuerst veröffentlicht auf ranthis.com
Zuerst veröffentlicht auf ranthis.com. Die Skripte und die originalen Antworten befinden sich in einem öffentlich zugänglichen Repository.
Wir haben Claude Haiku 5.5 und Sonnet 5.5 dieselben drei Büroaufgaben über die API gestellt und die Ergebnisse per Code bewertet. Beide erreichten 15/15, aber Haiku war schneller und kostete 18 Mal weniger.
Von dem RanThis-Team, geschrieben mit KI-Unterstützung · Aktualisiert am 17. Oktober 2026 · 6 Minuten Lesezeit
Warum Sie uns vertrauen können: Jedes Ergebnis, jede Zahl und jeder Screenshot stammt aus einem echten Durchlauf auf unseren eigenen Konten, nicht von der KI. So testen wir
In unserem Claude-Haiku-gegen-Sonnet-Vergleich erreichte Claude Haiku 5.5 auf drei kurzen Büroaufgaben das Niveau von Claude Sonnet 5.5: Beide erzielten 15/15 bei codebewerteten Prüfungen. Haiku war außerdem schneller (insgesamt 11,7 s gegenüber 15,7 s) und kostete 18 Mal weniger ($0,00129 gegenüber $0,02357). Sonnets Vorteil zeigte sich bei diesen Aufgaben nie; langwierige mehrstufige Arbeiten und Coding wurden nicht getestet.
Getestet am 13. Oktober 2026 durch direkte API-Aufrufe mit claude-haiku-5-5 und claude-sonnet-5-5, jeweils mit der Standardeinstellung für den Effort (Haiku: medium, Sonnet: high). Jede Aufgabe lief einmal, daher handelt es sich um eine Praxisbeobachtung, nicht um eine Statistik. Die Aufgaben verwenden fiktive Daten und wurden auf Vietnamesisch verfasst, es handelt sich also auch um einen Test mit nicht-englischen Inhalten. Die Preise stammen von der offiziellen Preisseite von Anthropic am selben Tag.
Den echten Durchlauf ansehen (Vietnamesische Erklärung): https://youtu.be/AqLwBZqVld8
Auf der Preisliste kostet Claude Haiku 5.5 ein Zwanzigstel von Claude Sonnet 5.5.
Eine Einschränkung bei Haiku 5.5: Prompts mit mehr als 100.000 Tokens kosten $0,50 für den Input und $2,50 für den Output pro Million Tokens. Sonnet 5.5 behält einen Preis über sein gesamtes Fenster von 1 Million Tokens bei. Quellen: Die Preisseite von Anthropic und die Claude-Haiku-5.5-Übersicht.
Beide Modelle lieferten dasselbe JSON zurück, mit allen 5 Feldern korrekt: Steuernummer, Nettobetrag von 12.450.000 VND (nicht die vertippte Zahl), Steuer von 996.000, Gesamtsumme von 13.446.000 und ein Fälligkeitsdatum vom 24. Oktober 2026. Haiku brauchte 3,9 Sekunden, Sonnet 5,2.
Terminal-Ausgabe: Das Rechnungs-JSON, das Claude Haiku 5.5 in 3,9 Sekunden zurückgab, mit allen 5 Feldern, die per Code als korrekt bewertet wurden
Beide hatten alle 6 Zahlen richtig, und keiner zahlte die Prämie an die Person, die 500.000 zu wenig erreicht hatte. Der Unterschied lag darin, der Anweisung "Keine Erklärung" zu folgen: Haiku lieferte nur die Tabelle, während Sonnet seine komplette Rechnung vor der Tabelle ausschrieb.
Provisionsantworten im direkten Vergleich: Haiku 5.5 liefert nur die Tabelle, Sonnet 5.5 schreibt seine Rechnung vor der Tabelle aus
Die beiden Entwürfe sind sehr ähnlich: 110 und 113 Wörter. Beide entschuldigen sich, nennen den Umzug des Lagers als Grund, bieten den 10%-Code an und versprechen kein Datum. Sonnet fügte eine Betreffzeile hinzu und setzte die Hotline wie gewünscht in die letzte Zeile. Haiku setzte eine Signatur "[Firmenname]" hinter die Hotline.
Die beiden Kunden-E-Mails im direkten Vergleich: Haiku 5.5 mit 110 Wörtern, Sonnet 5.5 mit 113 Wörtern, beide mit dem 10%-Code und der Hotline
Über alle drei Aufgaben hinweg sehen die Gesamtergebnisse von Claude Haiku gegen Sonnet so aus:
Warum 18× und nicht die 20× der Preisliste? Haiku verwendete etwas mehr Output-Tokens (thinking inklusive): 674, 800 und 909 Tokens, gegenüber 640, 626 und 899 bei Sonnet.
Terminal-Zusammenfassung: Haiku 5.5 und Sonnet 5.5 erzielen beide 15/15; Haiku brauchte 11,7 s und kostete $0,00129, Sonnet brauchte 15,7 s und kostete $0,02357
Unten sehen Sie den API-Aufruf und die Kostenberechnung aus dem von uns verwendeten Skript (Python, httpx ). Jede Aufgabe sendet denselben Prompt an beide Modelle. Eine separate Funktion vergleicht die Antwort mit der erwarteten Antwort: Sie parst das JSON und prüft jedes Feld (Aufgabe 1), nimmt die letzte Zahl jeder Tabellenzeile (Aufgabe 2) und zählt Wörter und sucht nach "10%", der Hotline und beliebigen Daten (Aufgabe 3).
import time, httpx PRICES = { " claude-haiku-5-5 ": ( 0.10, 0.50 ), " claude-sonnet-5-5 ": ( 2.00, 10.00 )} # USD pro Million Tokens def ask ( model: str, prompt: str, api_key: str ): started = time. monotonic () reply = httpx. post ( " https://api.anthropic.com/v1/messages ", headers = { " x-api-key ": api_key, " anthropic-version ": " 2023-06-01 " }, json = { " model ": model, " max_tokens ": 8000, " messages ": [{ " role ": " user ", " content ": prompt }]}, timeout = 300, ). json () text = "". join ( b. get ( " text ", "" ) for b in reply [ " content " ] if b [ " type " ] == " text " ) used = reply [ " usage " ] price_in, price_out = PRICES [ model ] cost = used [ " input_tokens " ] * price_in / 1e6 + used [ " output_tokens " ] * price_out / 1e6 return text, time. monotonic () - started, cost Vollbildmodus aktivieren Vollbildmodus beenden Wir haben dieselbe Methode mit drei Aufgaben auch auf Googles Modellen angewendet: siehe Gemini 4 Argon vs Gemini 3.8 Flash.
Wenn Sie einen Claude-Max-Plan haben, können Sie solche Tests mit dem darin enthaltenen API-Guthaben durchführen: siehe, wie man Claude-Max-API-Guthaben einlöst.
$0,10 pro Million Input-Tokens und $0,50 pro Million Output-Tokens für Prompts bis 100.000 Tokens; darüber hinaus $0,50 und $2,50. Die Batch API ist 50 % günstiger. Die Preise stammen von der offiziellen Preisseite von Anthropic vom 13. Oktober 2026.
Nicht bei den drei kurzen Büroaufgaben in diesem Test: Beide erzielten 15/15, per Code bewertete Punkte, und jedes hatte einmal einen Formulierungsfehler. Langwierige mehrstufige Arbeiten und Coding wurden nicht getestet.
20 Mal laut Preisliste, für Prompts bis 100.000 Tokens. In diesem Test ging die tatsächliche Summe 18 Mal auseinander ($0,02357 gegenüber $0,00129), weil Haiku etwas mehr Output-Tokens verwendete.
Haiku 5.5. Es erledigte alle drei Aufgaben in 11,7 Sekunden gegenüber 15,7 Sekunden für Sonnet 5.5; allein bei der Rechnungsaufgabe brauchte es 3,9 Sekunden gegenüber 5,2.
Bereiten Sie einige Aufgaben mit bekannten Antworten vor, senden Sie denselben Prompt über die API an jedes Modell und lassen Sie Code die Antworten mit den Lösungen vergleichen. Notieren Sie die Zeit und die Nutzungs-Token-Zahlen aus der API-Antwort, um die Kosten anhand der Preisliste zu berechnen.
Automatisch übersetzt. Das Original auf Englisch ist unten aufklappbar.
Original (Englisch) anzeigen
Posted on Oct 24 • Originally published at ranthis.com
Originally published at ranthis.com. The scripts and raw answers are in the public repo.
We gave Claude Haiku 5.5 and Sonnet 5.5 the same three office tasks through the API and graded them with code. Both scored 15/15, but Haiku was faster and cost 18 times less.
By the RanThis team, written with AI assistance · Updated October 17, 2026 · 6 min read
Why trust this: every result, number and screenshot comes from a real run on our own accounts, not from the AI. How we test
In our Claude Haiku vs Sonnet test, Claude Haiku 5.5 matched Claude Sonnet 5.5 on three short office tasks: both scored 15/15 on code-graded checks. Haiku also finished faster (11.7 s vs 15.7 s in total) and cost 18 times less ($0.00129 vs $0.02357). Sonnet's edge never showed up on these tasks; long, multi-step work and coding were not tested.
Tested on 13 October 2026 by calling the Claude API directly with claude-haiku-5-5 and claude-sonnet-5-5, each at its default effort (Haiku: medium, Sonnet: high). Each task ran once, so this is a real-world observation, not a statistic. The tasks use made-up data and were written in Vietnamese, so this is also a test with non-English content. Prices come from Anthropic's official pricing page on the same day.
Watch the real run (Vietnamese narration): https://youtu.be/AqLwBZqVld8
On the price list, Claude Haiku 5.5 costs a twentieth of Claude Sonnet 5.5.
One Haiku 5.5 caveat: prompts over 100,000 tokens cost $0.50 input and $2.50 output per million tokens. Sonnet 5.5 keeps one price across its full 1M-token window. Sources: Anthropic's pricing page and the Claude Haiku 5.5 overview.
Both models returned the same JSON with all 5 fields right: tax code, pre-tax amount of 12,450,000 VND (not the mistyped figure), tax of 996,000, total of 13,446,000, and a due date of 24 October 2026. Haiku took 3.9 seconds, Sonnet 5.2.
Terminal output: the invoice JSON Claude Haiku 5.5 returned in 3.9 seconds, with all 5 fields graded correct by code
Both got all 6 figures right, and neither paid the bonus to the person who was 500,000 short. The difference was in following the instruction "No explanation": Haiku returned only the table, while Sonnet wrote out its full working before the table.
Commission answers side by side: Haiku 5.5 gives only the table, Sonnet 5.5 writes out its working before the table
The two drafts are very similar: 110 and 113 words. Both apologize, give the warehouse move as the reason, offer the 10% code and promise no date. Sonnet added a subject line and put the hotline on the last line as asked. Haiku put a "[Company name]" signature after the hotline.
The two customer emails side by side: Haiku 5.5 at 110 words, Sonnet 5.5 at 113 words, both with the 10% code and the hotline
Across all three tasks, the Claude Haiku vs Sonnet totals look like this:
Why 18× and not the 20× on the price list? Haiku used slightly more output tokens (thinking included): 674, 800 and 909 tokens, versus Sonnet's 640, 626 and 899.
Terminal summary: Haiku 5.5 and Sonnet 5.5 both score 15/15; Haiku took 11.7 s and cost $0.00129, Sonnet took 15.7 s and cost $0.02357
Below is the API call and cost calculation from the script we used (Python, httpx ). Each task sends the same prompt to both models. A separate function compares the reply with the expected answer: it parses the JSON and checks each field (task 1), takes the last number on each table row (task 2), and counts words and looks for "10%", the hotline and any dates (task 3).
import time, httpx PRICES = { " claude-haiku-5-5 ": ( 0.10, 0.50 ), " claude-sonnet-5-5 ": ( 2.00, 10.00 )} # USD per million tokens def ask ( model: str, prompt: str, api_key: str ): started = time. monotonic () reply = httpx. post ( " https://api.anthropic.com/v1/messages ", headers = { " x-api-key ": api_key, " anthropic-version ": " 2023-06-01 " }, json = { " model ": model, " max_tokens ": 8000, " messages ": [{ " role ": " user ", " content ": prompt }]}, timeout = 300, ). json () text = "". join ( b. get ( " text ", "" ) for b in reply [ " content " ] if b [ " type " ] == " text " ) used = reply [ " usage " ] price_in, price_out = PRICES [ model ] cost = used [ " input_tokens " ] * price_in / 1e6 + used [ " output_tokens " ] * price_out / 1e6 return text, time. monotonic () - started, cost Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode We ran the same three-task method on Google's models too: see Gemini 4 Argon vs Gemini 3.8 Flash.
If you have a Claude Max plan, you can run tests like this with its included API credit: see how to claim Claude Max API credits.
$0.10 per million input tokens and $0.50 per million output tokens for prompts up to 100,000 tokens; $0.50 and $2.50 above that. The Batch API is 50% off. Prices are from Anthropic's official pricing page on 13 October 2026.
Not on the three short office tasks in this test: both scored 15/15 items graded by code, and each slipped once on formatting. Long, multi-step work and coding were not tested.
20 times by the price list, for prompts up to 100,000 tokens. In this test the actual total differed by 18 times ($0.02357 versus $0.00129), because Haiku used slightly more output tokens.
Haiku 5.5. It finished all three tasks in 11.7 seconds versus 15.7 seconds for Sonnet 5.5; on the invoice task alone it took 3.9 seconds versus 5.2.
Prepare a few tasks with known answers, send the same prompt to each model through the API, and let code compare the replies with the answers. Record the time and the usage token counts from the API response to work out cost from the price list.