Claude Haiku 4.5 — Spécifications
Rédigé par Mustafa Ihsan d’après la documentation officielle du fournisseur · Dernière mise à jour
| Développeur | Anthropic |
|---|---|
| Type | LLM |
| Modalité | Texte, vision → texte |
| Paramètres | Non divulgué |
| Fenêtre de contexte | 200 000 |
| Sortie maximale | 64 K |
| Licence | Propriétaire |
| Poids ouverts | Non |
| Publié | 2025 |
| Prix de l’entrée | $1.00 /1M |
| Prix de la sortie | $5.00 /1M |
| Fournisseurs d'API | Anthropic, AWS, Vertex AI, Azure |
What is Claude Haiku 4.5?
Claude Haiku 4.5 is Anthropic’s fast, low-cost tier: $1 per million input tokens and $5
per million output, with a 200K context window and 64K maximum output. It is built for the
high-volume, latency-sensitive end of a workload — classification, extraction, routing,
short-form generation, and the thousands of small calls an application makes that never
needed a frontier model in the first place.
Haiku’s real job in most production systems is to absorb traffic. A blended cost of about
$1.80 per million tokens means it can handle an order of magnitude more requests than an
Opus-tier model for the same money, which is why the standard architecture is Haiku in
front, escalating to Sonnet or Opus only when a confidence check fails. The 200K context is
the one place it is genuinely narrower than its siblings — the Sonnet and Opus tiers reach
1M — so document-scale work that needs the whole corpus in one prompt belongs elsewhere.
For everything that fits, Haiku 4.5 is usually the correct default, and treating it as the
baseline rather than the fallback is what keeps an AI feature’s unit economics viable.
Claude Haiku 4.5 pricing: API cost per 1M tokens
| Entrée (par million de jetons) | $1.00 |
|---|---|
| Sortie (par million de jetons) | $5.00 |
| Ratio sortie/entrée | 5× |
| Moyenne pondérée (4:1 entrée:sortie) | $1.80 par 1 million de jetons |
What Claude Haiku 4.5 costs per month
Dépense mensuelle réelle pour un ratio entrée-sortie de 4:1 — le rapport effectivement observé dans une charge de travail type (chat ou RAG).
| Charge de travail | Jetons/mois | Coût par mois |
|---|---|---|
| Projet secondaire | 1 million en entrée / 0,25 million en sortie | $2.25 |
| Petite équipe | 20 millions en entrée / 5 millions en sortie | $45 |
| Production | 200 millions en entrée / 50 millions en sortie | $450 |
Calculez vos propres coûts dans le Calculateur de coûts pour les API IA.
Cheaper alternatives to Claude Haiku 4.5
| Modèle | Coût combiné par million de dollars | Vous économisez |
|---|---|---|
| DeepSeek V4-Pro ouverte | $0.522 | 71 % moins cher |
| Kimi K2.7 Code ouverte | $0.980 | 46 % moins cher |
| DeepSeek V4-Flash ouverte | $0.168 | 91% cheaper |
Questions fréquemment posées
How much does Claude Haiku 4.5 cost per 1M tokens?
Claude Haiku 4.5 costs $1.00 per 1M input tokens and $5.00 per 1M output tokens. At a typical 4:1 input-to-output mix that blends to about $1.80 per 1M tokens.
How much does Claude Haiku 4.5 cost per month?
A small-team workload of 20M input and 5M output tokens a month costs about $45 on Claude Haiku 4.5. A side project (1M in / 0.25M out) costs roughly $2.25.
What is a cheaper alternative to Claude Haiku 4.5?
DeepSeek V4-Pro is the strongest cheaper option in our database at $0.522 per 1M blended — about 71% less than Claude Haiku 4.5. It is also open-weight, so self-hosting is an option.
Can I run Claude Haiku 4.5 locally?
No. Claude Haiku 4.5 is a closed, API-only model — the weights are not released, so it cannot be self-hosted.
Why does Claude Haiku 4.5 charge more for output than input?
Output tokens are generated one at a time and cannot be batched the way a prompt can, so they cost the provider more to serve. Claude Haiku 4.5 charges 5× more for output, which is why prompt-heavy workloads are far cheaper to run than generation-heavy ones.
Découvrez la tarification de tous les modèles Claude comparée côte à côte : Tarification de l’API Claude.
Les prix indiqués correspondent aux tarifs publics officiels pour l’API principale du modèle et sont mis à jour régulièrement à mesure que les fournisseurs les modifient. Les remises liées aux volumes, aux traitements par lots ou aux entrées mises en cache ne sont pas prises en compte. Comparez tous les modèles côte à côte dans le Base de données des modèles IA ou le Classement des grands modèles linguistiques (LLM).