Noticias Claude
Anthropic lanza Claude Haiku 5.5: benchmarks y nuevos precios
Claude Haiku 5.5 ya está disponible. Anthropic lo lanzó el 7 de octubre para trabajo de alto volumen: extraer datos, clasificar solicitudes, resumir documentos y resolver tareas acotadas dentro de agentes. Sus tarifas API parten de US$0,10 por millón de tokens de entrada y US$0,50 de salida, para prompts de hasta 100.000 tokens.
El anuncio oficial también trae cambios para quienes usan otros Claude: lecturas de caché de Sonnet 5.5 a mitad de precio y nuevos créditos API mensuales para Max y Team. La portada de esta noticia pertenece a Anthropic.
Haiku 5.5 frente a Haiku 4.5, GPT-6 Luna y Sonnet 5.5
Elige una prueba para comparar los resultados del anuncio. GDPval-AA y AA-Briefcase usan puntuaciones Elo; las demás pruebas muestran porcentajes. Cada una mide tareas distintas: compara los modelos dentro del mismo benchmark.
Compara por tarea
GDPval-AA v2.1
Mayor es mejorEntregables profesionales de 44 ocupaciones. Puntuación Elo: compara resultados, no porcentajes de acierto.
- Haiku 5.5
- 1620
- Haiku 4.5
- 735
- GPT-6 Luna
- 1437
- Sonnet 5.5Referencia
- 1840
Evaluación independiente de Artificial Analysis. Haiku 5.5 obtiene 1620 a esfuerzo max; a medium, el valor predeterminado, obtiene 1277.
AA-Briefcase v1.1
Mayor es mejorTrabajo profesional prolongado con tareas relacionadas y numerosos archivos. Puntuación Elo.
- Haiku 5.5
- 1578
- Haiku 4.5
- 614
- GPT-6 Luna
- 1336
- Sonnet 5.5Referencia
- 1824
Evaluación independiente de Artificial Analysis. Haiku 5.5 obtiene 1372 a esfuerzo medium y 1578 a max.
OSWorld 2.1
Mayor es mejorUso de computadora, subconjunto offline. Las cifras no corresponden a OSWorld 2.0 ni a la prueba completa.
- Haiku 5.5
- 72,4%
- Haiku 4.5
- 15,7%
- GPT-6 Luna
- 48,9%
- Sonnet 5.5Referencia
- 83,9%
Anthropic evaluó GPT-6 Luna en las mismas 82 tareas. La ficha distingue puntuación con crédito parcial de aprobar todos los puntos de una tarea.
Humanity’s Last Exam · no tools
Mayor es mejorConocimiento y razonamiento académico multidisciplinar, sin herramientas.
- Haiku 5.5
- 45,9%
- Haiku 4.5
- 10,2%
- GPT-6 Luna
- —
- Sonnet 5.5Referencia
- 56,9%
La tabla no publica un resultado de GPT-6 Luna para esta prueba. El guion indica ausencia de dato.
Humanity’s Last Exam · with tools
Mayor es mejorLa misma familia de evaluación con herramientas disponibles. Es una configuración distinta de la pestaña anterior.
- Haiku 5.5
- 57,4%
- Haiku 4.5
- 18,7%
- GPT-6 Luna
- —
- Sonnet 5.5Referencia
- 64,5%
No mezcles los resultados con y sin herramientas en una sola puntuación. GPT-6 Luna no tiene un dato publicado aquí.
Terminal-Bench 4.0
Mayor es mejorTareas de programación con agentes en una terminal.
- Haiku 5.5
- 39,2%
- Haiku 4.5
- 0,0%
- GPT-6 Luna
- 16,4%
- Sonnet 5.5Referencia
- 70,6%
El 0,0% de Haiku 4.5 es el resultado publicado. Haiku 5.5 mejora, pero Sonnet 5.5 conserva una ventaja amplia en esta prueba.
FrontierCode 1.1 · Main
Mayor es mejorLas 100 tareas más difíciles del conjunto de programación de Cognition.
- Haiku 5.5
- 46,4%
- Haiku 4.5
- —
- GPT-6 Luna
- 42,4%
- Sonnet 5.5xhigh
- 52,1%
La tabla del anuncio usa Sonnet 5.5 a xhigh: 52,1%. La ficha también informa 46,2% a max. Haiku 5.5 usa max; no hay un resultado de Haiku 4.5.
Chartography
Mayor es mejorRazonamiento visual sobre gráficos, sin herramientas.
- Haiku 5.5
- 46,4%
- Haiku 4.5
- 6,4%
- GPT-6 Luna
- 29,1%
- Sonnet 5.5Referencia
- 61,6%
Esta evaluación no mide la calidad del copy ni el rendimiento de una campaña.
Ver la tabla completa
| Benchmark | Haiku 5.5 | Haiku 4.5 | GPT-6 Luna | Sonnet 5.5 |
|---|---|---|---|---|
| GDPval-AA v2.1 (Elo) | 1620 | 735 | 1437 | 1840 |
| AA-Briefcase v1.1 (Elo) | 1578 | 614 | 1336 | 1824 |
| OSWorld 2.1 (%) | 72,4% | 15,7% | 48,9% | 83,9% |
| Humanity’s Last Exam · no tools (%) | 45,9% | 10,2% | — | 56,9% |
| Humanity’s Last Exam · with tools (%) | 57,4% | 18,7% | — | 64,5% |
| Terminal-Bench 4.0 (%) | 39,2% | 0,0% | 16,4% | 70,6% |
| FrontierCode 1.1 · Main (%) | 46,4% | — | 42,4% | 52,1% (xhigh) |
| Chartography (%) | 46,4% | 6,4% | 29,1% | 61,6% |
La mejora frente a Haiku 4.5 aparece en tareas muy distintas. En OSWorld 2.1 offline pasa de 15,7% a 72,4%. En Terminal-Bench 4.0 alcanza 39,2%, frente al 16,4% publicado para GPT-6 Luna; Sonnet 5.5 obtiene 70,6%. Esa distancia importa al elegir un agente para programación compleja.
La configuración cambia la comparación
La ficha del modelo, sección 8, explica los entornos y el esfuerzo de razonamiento. Haiku 5.5 se evalúa generalmente a max, mientras que la API usa medium por defecto. En GDPval-AA, obtiene 1620 Elo a max y 1277 a medium; con medium utiliza aproximadamente una décima parte de los tokens de salida. Por eso una tarifa baja por token y un resultado de benchmark no bastan para calcular el costo de tu tarea.
Hay otra diferencia visible en FrontierCode: el anuncio muestra a Sonnet con 52,1% a xhigh. La ficha informa también 46,2% a max. Conservamos el valor del anuncio y su configuración en el gráfico. Los guiones de la tabla representan resultados no publicados; el 0,0% de Haiku 4.5 en Terminal-Bench sí es una cifra publicada.
Precio API de Haiku 5.5: dos tarifas según el prompt
La documentación de precios establece el tramo por la longitud del prompt. Al superar 100.000 tokens, cambian las tarifas de entrada, salida y caché de la solicitud.
| Uso | Haiku 5.5 | Haiku 4.5 | Sonnet 5.5 | |
|---|---|---|---|---|
| Hasta 100.000tokens de prompt | Más de 100.000tokens de prompt | |||
| Entrada | $0,10 | $0,50 | $1,00 | $2,00 |
| Salida | $0,50 | $2,50 | $5,00 | $10,00 |
| Lectura de caché | $0,01 | $0,05 | $0,10 | $0,10 |
| Escritura de caché · 5 min | $0,125 | $0,625 | $1,25 | $2,50 |
| Escritura de caché · 1 h | $0,20 | $1,00 | $2,00 | $4,00 |
Desliza la tabla para comparar los cuatro precios.
El precio por token baja 90% frente a Haiku 4.5 en el tramo corto y 50% en el largo. Anthropic estima un costo por tarea alrededor de 75% menor en promedio, considerando su mezcla de solicitudes y los cambios en tokens usados. Ese promedio no promete el mismo ahorro en cada integración.
Un mensaje, dos tipos de tokens
Escribes un mensaje y Claude responde. La API cuenta ambos textos por separado: entrada para tu mensaje y salida para la respuesta. Un token es un fragmento de texto; una palabra puede ocupar más de uno.
Escribe una respuesta breve para agradecer a un cliente su comentario.
¡Gracias por contarnos tu experiencia! Nos alegra que te haya servido.
Costo por solicitud
Prompt de hasta 100.000 tokens
Introduce cantidades enteras dentro de los límites del modelo.
- Haiku 5.5
- 0,000028 US$0,028 US$ por 1.000 solicitudes iguales
- Haiku 4.5
- 0,00028 US$0,280 US$ por 1.000 solicitudes iguales
- Sonnet 5.5
- 0,00056 US$0,560 US$ por 1.000 solicitudes iguales
El ejemplo usa 80 tokens de entrada y 40 de salida. Los textos y conteos son ilustrativos; cada modelo puede contar y responder distinto. Los importes usan tarifas API; no calculan la factura de tu suscripción de Claude.
Ajustar las cantidades de tokens
Tarifa API estándar en USD, sin caché ni cargos de herramientas. Los tokens de razonamiento también cuentan como salida. Compara volúmenes de tokens; el costo de completar una tarea depende de lo que consuma cada modelo.
Tarifas oficiales ↗La calculadora permite probar el salto entre 100.000 y 100.001 tokens. Compara volúmenes iguales de tokens, sin caché ni herramientas. Para la misma cantidad de texto, el tokenizador nuevo suele contar aproximadamente 30% más tokens que Haiku 4.5. Conviene volver a medir tus prompts. La API Batch ofrece un descuento adicional de 50% en entrada y salida.
Qué cambia en el modelo y cómo acceder
La documentación de Haiku 5.5 especifica una ventana de contexto de un millón de tokens, salida de hasta 128.000 y entrada de texto e imágenes con respuesta de texto. Su corte de conocimiento es junio de 2026. Haiku 4.5 tenía 200.000 de contexto y 64.000 de salida. En Message Batches hay una opción beta de hasta 300.000 tokens de salida.
El identificador en Claude Platform es claude-haiku-5-5. Anthropic anuncia disponibilidad en sus plataformas y proveedores, incluidos AWS, Google Cloud y Microsoft Azure. La documentación distingue los IDs de cada proveedor; en Amazon Bedrock es anthropic.claude-haiku-5-5.
Por primera vez en Haiku puedes ajustar el esfuerzo con low, medium, high, xhigh y max. El razonamiento adaptativo está activado por defecto. La afirmación de que es el Claude más rápido se refiere a la velocidad estándar de los modelos: la nota del anuncio aclara que Opus en Fast Mode puede ser más rápido.
Si ya tienes una integración con Haiku 4.5
La guía de migración incluye cambios que pueden devolver errores si solo sustituyes el nombre del modelo:
- Cambia el presupuesto manual de razonamiento por pensamiento adaptativo y ajusta
effort. - Retira parámetros de muestreo como
temperature,top_pytop_k; termina la conversación de entrada con un turno de usuario. - Lee los bloques de respuesta por su
type, porque puede haber razonamiento antes del texto. Gestionastop_reason: "refusal". - Para computer use en Claude API y Google Cloud, migra al nuevo toolset. Conserva los turnos anteriores y devuelve los bloques de razonamiento sin modificarlos en la cuenta que los produjo.
Los SDK de Python y TypeScript incorporan soporte beta para browser use y computer use. Priority Tier no está disponible para Haiku 5.5 según la guía de migración.
Sonnet baja la caché; Max y Team reciben créditos API
La lectura de caché de Sonnet 5.5 baja de US$0,20 a US$0,10 por millón de tokens. Anthropic calcula alrededor de 20% menos de costo en trabajo con agentes donde la caché representa una parte grande del consumo. Entrada y salida mantienen sus tarifas. Nuestra noticia del lanzamiento de Sonnet 5.5 conserva el precio de caché anunciado entonces; esta es la actualización del 7 de octubre.
Los créditos mensuales de Claude Platform se despliegan durante estos días:
| Plan | Crédito mensual |
|---|---|
| Max 5x | $100 |
| Max 20x | $200 |
| Team Standard | $20por asiento |
| Team Premium | $100por asiento |
Team reúne los créditos en un saldo con tope de US$500. Debes llevar siete días en un plan elegible y vincular una organización de Console; los créditos vencen al terminar el ciclo y no aumentan los límites del chat ni cubren sesiones interactivas de Claude Code. Pro, Free y Enterprise no son elegibles.
Qué muestran las pruebas tempranas de clientes
Anthropic publica relatos de seis empresas. Son pruebas de sus clientes en tareas propias, con condiciones diferentes de los benchmarks anteriores:
- Asana: más de 30% menos de latencia al completar tareas en su evaluación de AI Teammates, frente al modelo que usaban.
- HubSpot: 92,8% en su conjunto de tareas CRM, como promedio de tres ejecuciones.
- AlphaSense: 0,84 frente a 0,76 con Haiku 4.5 en 400 consultas sobre documentos.
- Box: 11 puntos más que Haiku 4.5 y aproximadamente la mitad de la latencia en sus pruebas tempranas.
- Rogo: describe extraer una cifra de un informe financiero con Haiku como subagente mientras un modelo mayor prepara una presentación.
- Cognition: reporta 66,2 en FrontierCode con Devin Fusion, Opus como agente principal y Haiku como acompañante. Es un sistema combinado; no es la puntuación de Haiku solo.
Puedes consultar las atribuciones completas en el anuncio. La ficha también describe mejoras de seguridad y casos donde el modelo rechaza de más. Las salvaguardas de ciberseguridad son más restrictivas que las de Haiku 4.5, aunque permiten más tareas defensivas que Sonnet 5.5.
Para decidir si encaja en tu trabajo, empieza por una tarea acotada que ya puedas evaluar: clasificar solicitudes, extraer datos de archivos o resumir un historial. Mide el resultado y los tokens consumidos con el esfuerzo que vayas a usar. Para programación larga y compleja, la propia tabla conserva una ventaja de Sonnet.
Fuente
Planifica el próximo post en HeyMark.
Guarda la idea, revisa el texto con tu equipo y mira cómo le fue después en las cuentas que conectaste.