Claude Models in 2026: Fable 5.1 vs Opus 5.5 vs Sonnet 5.5 vs Haiku 5.5 (Pricing and Which to Use)
This guide was first published on saurabhbhayana.com . The most expensive Claude model costs 100 times more per input token than the cheapest one. Most people who build on Claude never look at that gap. They pick the model they have heard of and pay for it on every request, including the ones a che
Veröffentlicht am 23. Okt. • Zuerst veröffentlicht auf saurabhbhayana.com
Dieser Leitfaden wurde erstmals auf saurabhbhayana.com veröffentlicht.
Das teuerste Claude-Modell kostet pro Input-Token hundertmal so viel wie das billigste. Die meisten Menschen, die auf Claude aufbauen, schauen sich diese Lücke nie an. Sie wählen das Modell, von dem sie schon gehört haben, und zahlen dafür bei jeder Anfrage, auch bei denjenigen, die ein günstigeres Modell genauso gut erledigt hätte.
Dieser Leitfaden behandelt die vier aktuellen Modelle von Anthropic: Claude Fable 5.1, Opus 5.5, Sonnet 5.5 und Haiku 5.5. Für jedes Modell erfahren Sie, wofür es gedacht ist, die vollständige API-Preisliste, was reale Aufgaben in Dollar kosten, sowie funktionierenden Code, um es aufzurufen. Vorab der Hinweis: KI-Preise ändern sich. Jede Zahl hier stammt von den Modell- und Preisseiten von Anthropic selbst, Stand Oktober 2026, und die Kostenbeispiele lassen Thinking-Tokens aus, was ich weiter unten erkläre. Prüfen Sie die Preisseite, bevor Sie eine große Aufgabe einplanen.
Ich baue KI-Automatisierungen für Kunden und betreibe wptaskify, ein Produkt, das WordPress-Arbeiten über KI-Assistenten erledigt, daher treffe ich solche Modellentscheidungen jede Woche. Meine Einschätzungen weiter unten stammen aus dieser Arbeit, und ich kennzeichne, wo es sich um Einschätzungen handelt.
Alle vier haben mehr gemeinsam, als man vielleicht erwartet. Jedes hat ein 1M-Token-Kontextfenster, das Anthropic mit rund 555.000 Wörtern beziffert, und bis zu 128K Tokens an Output. Alle verarbeiten Text und Bilder, nutzen Tools und unterstützen Vision. Alle vier listen Juni 2026 als ihren verlässlichen Wissensstand, und Anthropic verpflichtet sich, jedes Modell mindestens bis September oder Oktober 2027 verfügbar zu halten.
Gleiches Kontextfenster, gleiches Output-Limit, bis zu hundertmal auseinander beim Preis.
Fable 5.1 ist das leistungsfähigste breit veröffentlichte Modell von Anthropic. Es ist für anspruchsvolles Reasoning und für Agenten gebaut, die lange Aufgaben selbstständig durcharbeiten. Es denkt immer vor der Antwort, einzelne Anfragen bei schwierigen Problemen können Minuten dauern, und es kostet am meisten. Anthropics eigener Rat lautet, zuerst Opus 5.5 zu versuchen und zu Fable 5.1 zu greifen, wenn Ihre Tests mit Opus bei höherer Effort-Stufe weiterhin nicht ausreichen. Dem stimme ich zu. Für die meisten geschäftlichen Aufgaben ist Fable 5.1 ein Werkzeug für die schwersten 5 Prozent der Jobs, kein Standard.
Anthropics Dokumentation empfiehlt, für die meisten Workloads mit Opus 5.5 zu beginnen. Es bewältigt lange Coding-Sessions, Recherche, Analyse und Texte, die Urteilsvermögen erfordern, und kostet weniger als das Opus 5, das es ablöste (4 und 20 Dollar pro Million Tokens, gegenüber 5 und 25 Dollar). Sein Thinking ist immer aktiviert, und die Standard-Effort-Stufe ist mittel, eine Stufe niedriger als beim vorherigen Opus, stellen Sie die Effort-Stufe also selbst höher, wenn eine Aufgabe mehr Sorgfalt braucht.
Sonnet 5.5 kostet die Hälfte von Opus 5.5 und läuft schneller. Bei Volumenarbeit, die trotzdem echte Intelligenz braucht, etwa dem Entwerfen von Antworten, dem Zusammenfassen von Anrufen, dem Verfassen von ersten Entwürfen oder dem Betrieb eines kundengerichteten Assistenten, wäre das der Punkt, an dem ich zu testen beginnen würde. Wenn Sonnets Output Ihre Qualitätsprüfung besteht, ist Opus Geld, das Sie nicht ausgeben müssen.
Haiku 5.5 ist die Überraschung dieser Modellreihe. Mit 10 Cent pro Million Input-Tokens ist es vierzigmal günstiger als Opus 5.5 beim Input und zehnmal günstiger als das Haiku 4.5 davor. Anthropic positioniert es für Klassifikation, Extraktion und Routing: Tickets sortieren, Felder aus E-Mails ziehen, entscheiden, an welches größere Modell eine Anfrage gehen soll. Diese Aufgaben laufen tausende Male am Tag, und genau dort entscheidet der Preis pro Token über die Rechnung.
Beginnen Sie mit dem billigsten Modell, das Ihre Qualitätsprüfung besteht. Steigen Sie erst auf, wenn es scheitert.
Alle Preise gelten pro Million Tokens und stammen von der Preisseite von Anthropic. Ein Cache Write speichert einen Prompt-Präfix, damit spätere Anfragen ihn wiederverwenden können. Ein Cache Read ist der Preis für die Wiederverwendung.
Vier Details auf dieser Seite verändern echte Rechnungen:
Token-Preise sagen wenig aus, bis man sie an Arbeit koppelt. Hier sind vier Aufgaben, berechnet auf allen vier Modellen. Ich verwende Anthropics eigene Umrechnung, etwa 555.000 Wörter pro Million Tokens, was grob 1,8 Tokens pro englischem Wort entspricht.
Derselbe Job mit 10.000 Tickets, berechnet zu Anthropics Batch-Preisen. Die Lücke ist das ganze Argument dafür, Modell und Aufgabe aufeinander abzustimmen.
Die Rechnung zum Nachprüfen. Der Entwurf auf Opus 5.5 kostet 1.000 Input-Tokens zu 4 Dollar pro Million (0,004 Dollar) plus 2.700 Output-Tokens zu 20 Dollar pro Million (0,054 Dollar), also 0,058 Dollar. Die 300-Seiten-Zusammenfassung auf Haiku 5.5 überschreitet die 100.000-Token-Grenze und nutzt daher den höheren Haiku-Satz: 270.000 Tokens zu 0,50 Dollar pro Million plus 2.000 zu 2,50 Dollar, rund 14 Cent.
Diese Zahlen lassen das Thinking aus. Fable 5.1 und Opus 5.5 denken immer vor der Antwort, und die anderen beiden denken standardmäßig. Thinking-Tokens werden als Output-Tokens abgerechnet, daher kostet eine echte Anfrage mehr als in der Tabelle, bei einer schwierigen Frage mit hoher Effort-Stufe manchmal deutlich mehr. Sie steuern das über die Effort-Einstellung, von low bis max. Einfache Jobs bei niedriger Effort-Stufe denken nur kurz. Führen Sie eine Stichprobe Ihrer echten Anfragen aus und lesen Sie die Nutzungsdaten in der Antwort, bevor Sie irgendeiner Schätzung vertrauen, meiner eingeschlossen.
Tipp: Beurteilen Sie die Kosten pro abgeschlossener Aufgabe, nicht pro Anfrage. Ein billiges Modell, das drei Versuche braucht, um eine Aufgabe richtig zu erledigen, kann teurer sein als ein teures, das es gleich beim ersten Mal richtig macht.
Ein Muster, das in der Praxis gut funktioniert: Lassen Sie ein billiges Modell den ersten Durchlauf machen und reichen Sie nur die schweren Fälle nach oben. Haiku 5.5 liest jede eingehende E-Mail und entscheidet, welche eine sorgfältige Antwort braucht, und nur diese gehen an Sonnet oder Opus. Der Großteil des Volumens berührt das teure Modell nie. Derselbe Gedanke zieht sich durch meinen Leitfaden dazu, was KI in einem kleinen Unternehmen automatisieren kann, wo die meisten Aufgaben einfach, repetitiv und ideal für die günstigeren Stufen sind.
Wie schneiden diese im Vergleich zum neuesten Modell von OpenAI ab? Ich habe GPT-6 Astra separat getestet, und sein Preis von 10 Dollar Input und 50 Dollar Output liegt in derselben Stufe wie Fable 5.1.
Aktuelle Claude-Modelle befolgen Anweisungen genau, daher kommen die größten Gewinne daher, dass man präzise sagt, was man will und warum. Drei Gewohnheiten sind am wichtigsten.
SCHWACH: Schreibe eine Antwort an diesen Kunden. BESSER: Du beantwortest E-Mails für ein Sanitärunternehmen in Riverton. Der Kunde unten ist verärgert über einen zu spät gekommenen Techniker. Schreibe eine Antwort unter 120 Wörtern, die sich einmal entschuldigt, das neue Zeitfenster aus den Auftragsnotizen nennt und eine direkte Telefonnummer anbietet. Schlicht, warm, ohne Floskeln. <email>...</email> <job_notes>...</job_notes> Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode Langes Material in klare Tags wie die E-Mail und die Auftragsnotizen oben einzuschließen, hilft dem Modell, Anweisungen und Daten auseinanderzuhalten. Wenn die Antwort von einem Kunden gelesen wird, prüfen Sie sie vor dem Versand mit meiner Checkliste zu Anzeichen von KI-Texten.
import anthropic client = anthropic. Anthropic () # reads ANTHROPIC_API_KEY response = client. messages. create ( model = " claude-opus-5-5 ", max_tokens = 16000, output_config = { " effort ": " medium " }, # low | medium | high | xhigh | max messages = [{ " role ": " user ", " content ": " Summarise this in 3 bullet points:... " }], ) for block in response. content: if block. type == " text ": print ( block. text ) print ( response. usage ) # input and output tokens you were billed for Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode import Anthropic from " @anthropic-ai/sdk "; const client = new Anthropic (); // reads ANTHROPIC_API_KEY const response = await client. messages. create ({ model: " claude-sonnet-5-5 ", max_tokens: 16000, output_config: { effort: " low " }, messages: [{ role: " user ", content: " Classify this ticket as billing, bug or other:...
" }], }); for ( const block of response. content ) { if ( block. type === " text " ) console. log ( block. text ); } console. log ( response. usage ); Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode Um das Modell zu wechseln, ändern Sie nur den Modell-String. Zwei Dinge bringen Menschen bei den neuesten Modellen durcheinander. Erstens können Sie das Thinking bei Fable 5.1 oder Opus 5.5 nicht abschalten; senken Sie stattdessen die Effort-Stufe.
Zweitens liefert älterer Code, der den Anfang von Claudes Antwort vorbefüllt oder ein festes Thinking-Budget verwendet, bei diesen Modellen einen Fehler, also aktualisieren Sie ihn, bevor Sie wechseln.
Wenn Sie Claude in Ihren eigenen Werkzeugen arbeiten lassen wollen statt über selbst geschriebenen Code, etwa auf Ihrer Website, in Ihrem CRM oder Ihren Dateien, dafür ist MCP da. Den Unterschied erkläre ich in MCP vs APIs.
Stand Oktober 2026 sind Anthropics aktuelle Modelle Claude Fable 5.1, Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5 und Claude Haiku 5.5. Alle vier haben ein 1M-Token-Kontextfenster und bis zu 128K Tokens Output. Ältere Modelle wie Opus 5, Sonnet 5 und Haiku 4.5 sind weiterhin als Legacy-Modelle verfügbar.
Pro Million Tokens: Fable 5.1 kostet 10 Dollar Input und 50 Dollar Output, Opus 5.5 4 und 20 Dollar, Sonnet 5.5 2 und 10 Dollar und Haiku 5.5 0,10 und 0,50 Dollar für Prompts bis 100.000 Tokens. Die Batch API halbiert diese Preise, und gecachter Input kostet einen kleinen Bruchteil des normalen Input-Preises.
Anthropic empfiehlt, für die meisten Workloads mit Opus 5.5 zu beginnen. Nutzen Sie Haiku 5.5 für Volumen-Sortierung und Extraktion, Sonnet 5.5 für schnelle alltägliche Texte und Antworten und Fable 5.1 für das schwerste Reasoning und lange Agenten-Aufgaben, wenn Opus nicht ausreicht.
Claude Haiku 5.5, mit 0,10 Dollar pro Million Input-Tokens und 0,50 Dollar pro Million Output-Tokens für Prompts bis 100.000 Tokens. Über die Batch API sinkt das auf 0,05 und 0,25 Dollar.
Opus 5.5 ist das leistungsfaehigere Modell fuer langes agentisches Coding und Wissensarbeit und kostet 4 und 20 Dollar pro Million Tokens. Sonnet 5.5 ist schneller und kostet nur die Haelfte, naemlich 2 und 10 Dollar, und Anthropic beschreibt es als beste Kombination aus Geschwindigkeit und Intelligenz. Teste deine Aufgabe zunaechst mit Sonnet; wenn sie damit gelingt, sparst du die Haelfte.
Nein. Das Thinking ist bei Claude Opus 5.5 und Claude Fable 5.1 immer aktiviert, und Anfragen, die versuchen, es zu deaktivieren, geben einen Fehler zurueck. Senke stattdessen die Effort-Einstellung, damit das Modell weniger nachdenkt und weniger Tokens verbraucht.
Alle vier aktuellen Modelle verfuegen ueber ein Kontextfenster von 1 Million Tokens, was Anthropic mit dem aktuellen Tokenizer auf rund 555.000 Woerter schaetzt. Fable 5.1, Opus 5.5 und Sonnet 5.5 berechnen ueber das gesamte Fenster hinweg denselben Preis pro Token; Haiku 5.5 berechnet fuer Prompts ueber 100.000 Tokens mehr.
Melde dich in der Claude Console an, hinterlege Abrechnungsdaten und erstelle im Bereich der API-Schluessel einen neuen Schluessel. Speichere ihn als Umgebungsvariable ANTHROPIC_API_KEY, dann lesen die offiziellen SDKs ihn automatisch aus.
Urspruenglich veroeffentlicht auf meiner Website, auf der ich ueber KI-Automatisierung, KI-Suche und Local SEO fuer kleine Unternehmen schreibe.
Automatisch übersetzt. Das Original auf Englisch ist unten aufklappbar.
Original (Englisch) anzeigen
Posted on Oct 23 • Originally published at saurabhbhayana.com
This guide was first published on saurabhbhayana.com.
The most expensive Claude model costs 100 times more per input token than the cheapest one. Most people who build on Claude never look at that gap. They pick the model they have heard of and pay for it on every request, including the ones a cheaper model would have handled just as well.
This guide covers Anthropic's four current models: Claude Fable 5.1, Opus 5.5, Sonnet 5.5 and Haiku 5.5. For each one you get what it is for, the full API price list, what real jobs cost in dollars, and working code to call it. The caveat first: AI pricing moves. Every number here comes from Anthropic's own models and pricing pages as of October 2026, and the cost examples leave out thinking tokens, which I explain below. Check the pricing page before you budget a big job.
I build AI automations for clients and run wptaskify, a product that does WordPress work through AI assistants, so I pick between models like these every week. My opinions below come from that work, and I say where they are opinions.
All four share more than you might expect. Each has a 1M token context window, which Anthropic puts at roughly 555,000 words, and up to 128K tokens of output. All take text and images, use tools and support vision. All four list June 2026 as their reliable knowledge cutoff, and Anthropic commits to keeping each one available until at least September or October 2027.
Same context window, same output limit, up to 100 times apart on price.
Fable 5.1 is Anthropic's most capable widely released model. It is built for hard reasoning and for agents that work through long tasks on their own. It always thinks before it answers, single requests on hard problems can run for minutes, and it costs the most. Anthropic's own advice is to try Opus 5.5 first and reach for Fable 5.1 when your tests on Opus at higher effort still fall short. I agree. For most business work, Fable 5.1 is a tool for the hardest 5 percent of jobs, not a default.
Anthropic's documentation says to start with Opus 5.5 for most workloads. It handles long coding sessions, research, analysis and writing that needs judgment, and it costs less than the Opus 5 it replaced ($4 and $20 per million tokens, against $5 and $25). Its thinking is always on, and its default effort is medium, one notch lower than the previous Opus, so set the effort yourself if a task needs more care.
Sonnet 5.5 costs half of Opus 5.5 and runs faster. For high-volume work that still needs real intelligence, such as drafting replies, summarising calls, writing first drafts or running a customer-facing assistant, it is where I would start testing. If Sonnet's output passes your quality check, Opus is money you do not need to spend.
Haiku 5.5 is the surprise of this lineup. At 10 cents per million input tokens, it is 40 times cheaper than Opus 5.5 on input and 10 times cheaper than the Haiku 4.5 before it. Anthropic positions it for classification, extraction and routing: sorting tickets, pulling fields out of emails, deciding which bigger model a request should go to. Those jobs run thousands of times a day, which is exactly where price per token decides the bill.
Start with the cheapest model that passes your quality check. Move up only when it fails.
All prices are per million tokens, from Anthropic's pricing page. A cache write stores a prompt prefix so later requests can reuse it. A cache read is the price of reusing it.
Four details on that page change real bills:
Token prices mean little until you attach them to work. Here are four jobs, priced on all four models. I use Anthropic's own conversion, about 555,000 words per million tokens, which is roughly 1.8 tokens per English word.
The same 10,000-ticket job, priced from Anthropic's batch rates. The gap is the whole argument for matching model to task.
The math, so you can check it. The draft on Opus 5.5 is 1,000 input tokens at $4 per million ($0.004) plus 2,700 output tokens at $20 per million ($0.054), so $0.058. The 300-page summary on Haiku 5.5 crosses the 100,000-token line, so it uses the higher Haiku rate: 270,000 tokens at $0.50 per million plus 2,000 at $2.50, about 14 cents.
Those numbers leave out thinking. Fable 5.1 and Opus 5.5 always think before answering, and the other two think by default. Thinking tokens are billed as output tokens, so a real request costs more than the table, sometimes much more on a hard question at high effort. You control it with the effort setting, from low to max. Simple jobs at low effort think briefly. Run a sample of your real requests and read the usage numbers in the response before you trust any estimate, mine included.
Tip: Judge cost per finished task, not per request. A cheap model that needs three tries to get a job right can cost more than an expensive one that gets it right once.
A pattern that works well in practice: let a cheap model handle the first pass and hand only the hard cases up. Haiku 5.5 reads every incoming email and decides which ones need a careful answer, and only those go to Sonnet or Opus. Most of the volume never touches the expensive model. The same idea runs through my guide to what AI can automate in a small business, where most tasks are simple, repetitive and perfect for the cheaper tiers.
How do these compare with OpenAI's newest model? I tested GPT-6 Astra separately, and its $10 input and $50 output pricing sits in the same tier as Fable 5.1.
Current Claude models follow instructions closely, so the biggest gains come from saying exactly what you want and why. Three habits matter most.
WEAK Write a reply to this customer. BETTER You answer emails for a plumbing company in Riverton. The customer below is upset about a late technician. Write a reply under 120 words that apologises once, gives the new arrival window from the job notes, and offers a direct number. Plain, warm, no corporate phrases. <email>...</email> <job_notes>...</job_notes> Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode Putting long material inside clear tags like the email and job notes above helps the model keep instructions and data apart. If the reply will be read by a customer, run it past my signs of AI writing checklist before it goes out.
import anthropic client = anthropic. Anthropic () # reads ANTHROPIC_API_KEY response = client. messages. create ( model = " claude-opus-5-5 ", max_tokens = 16000, output_config = { " effort ": " medium " }, # low | medium | high | xhigh | max messages = [{ " role ": " user ", " content ": " Summarise this in 3 bullet points:... " }], ) for block in response. content: if block. type == " text ": print ( block. text ) print ( response. usage ) # input and output tokens you were billed for Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode import Anthropic from " @anthropic-ai/sdk "; const client = new Anthropic (); // reads ANTHROPIC_API_KEY const response = await client. messages. create ({ model: " claude-sonnet-5-5 ", max_tokens: 16000, output_config: { effort: " low " }, messages: [{ role: " user ", content: " Classify this ticket as billing, bug or other:...
" }], }); for ( const block of response. content ) { if ( block. type === " text " ) console. log ( block. text ); } console. log ( response. usage ); Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode To switch models, change only the model string. Two things trip people up on the newest models. First, you cannot turn thinking off on Fable 5.1 or Opus 5.5; lower the effort instead.
Second, older code that pre-fills the start of Claude's answer or uses a fixed thinking budget returns an error on these models, so update it before you switch.
If you want Claude to work inside your own tools rather than through code you write, such as your website, CRM or files, that is what MCP is for. I explain the difference in MCP vs APIs.
As of October 2026, Anthropic's current models are Claude Fable 5.1, Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5 and Claude Haiku 5.5. All four have a 1M token context window and up to 128K tokens of output. Older models such as Opus 5, Sonnet 5 and Haiku 4.5 are still available as legacy models.
Per million tokens: Fable 5.1 costs $10 input and $50 output, Opus 5.5 $4 and $20, Sonnet 5.5 $2 and $10, and Haiku 5.5 $0.10 and $0.50 for prompts up to 100,000 tokens. The Batch API halves those prices, and cached input costs a small fraction of the normal input price.
Anthropic recommends starting with Opus 5.5 for most workloads. Use Haiku 5.5 for high-volume sorting and extraction, Sonnet 5.5 for fast everyday writing and replies, and Fable 5.1 for the hardest reasoning and long agent tasks when Opus falls short.
Claude Haiku 5.5, at $0.10 per million input tokens and $0.50 per million output tokens for prompts up to 100,000 tokens. Through the Batch API that drops to $0.05 and $0.25.
Opus 5.5 is the more capable model for long agentic coding and knowledge work and costs $4 and $20 per million tokens. Sonnet 5.5 is faster and costs half as much, $2 and $10, and Anthropic describes it as the best combination of speed and intelligence. Test your task on Sonnet first; if it passes, you save half.
No. Thinking is always on for Claude Opus 5.5 and Claude Fable 5.1, and requests that try to disable it return an error. Lower the effort setting instead to make the model think less and spend fewer tokens.
All four current models have a 1M token context window, which Anthropic estimates at roughly 555,000 words on the current tokenizer. Fable 5.1, Opus 5.5 and Sonnet 5.5 charge the same per-token rate across the full window; Haiku 5.5 charges more for prompts over 100,000 tokens.
Sign up in the Claude Console at platform.claude.com, add billing, and create a key in the API keys section. Store it as the ANTHROPIC_API_KEY environment variable, and the official SDKs will read it automatically.
Originally published at saurabhbhayana.com, where I write about AI automation, AI search and Local SEO for small businesses.