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Claude Sonnet 4.6 vs Claude Haiku 4.5: specifiche, prezzi e quale scegliere (2026)

Claude Sonnet 4.6 vs Claude Haiku 4.5 — Il livello intermedio di Anthropic confrontato con il suo livello più piccolo ed economico. Di seguito trovi il confronto completo: specifiche, prezzi API, finestra di contesto, requisiti hardware locali e una raccomandazione chiara, basata sui dati, su quale modello scegliere.

SpecificheClaude Sonnet 4.6Claude Haiku 4.5
SviluppatoreAnthropicAnthropic
TipoLLMLLM
ParametriNon divulgatoNon divulgato
Finestra contestuale1 milione200.000
ModalitàTesto, visione → testoTesto, visione → testo
LicenzaProprietariaProprietaria
Pesi aperti❌ No❌ No
Costo input ($/1M)$3.00$1.00
Costo output ($/1M)$15.00$5.00
VRAM (4-bit)
GPU minima (locale)
Pubblicato20252025

Differenze principali

  • Costo: Claude Haiku 4.5 è il 200% più economico di Claude Sonnet 4.6 in termini di costo medio per token.
  • Contesto: Claude Sonnet 4.6 offre una finestra di contesto superiore (1 milione rispetto a 200.000) — ideale per documenti lunghi, grandi codebase e input RAG estesi.
  • Apertura: entrambi sono modelli proprietari disponibili esclusivamente tramite API — nessuna opzione di self-hosting per nessuno dei due.

Quale scegliere?

Scegli Claude Sonnet 4.6 se hai bisogno di una finestra contestuale più ampia.

Scegli Claude Haiku 4.5 se desideri un costo per token più basso per carichi di lavoro ad alto volume.

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Tutte le specifiche e i prezzi sono aggiornati in tempo reale dal nostro Database di modelli IA e mantenuti aggiornati. Confronta uno qualsiasi dei due modelli con altri oppure stima la tua spesa mensile con i calcolatori gratuiti sopra indicati.

Scritto da Mustafa Ihsan

Mustafa Ihsan è il fondatore e redattore di Convly.ai. Ha creato e gestisce il database in tempo reale dei modelli IA del sito, il suo indice prezzo-prestazioni e i suoi calcolatori gratuiti per i requisiti di VRAM, i costi delle API e l'economia dell'auto-hosting. Scrive di prezzi dei modelli, risultati dei benchmark e dell'hardware necessario per eseguire modelli IA localmente, privilegiando sempre dati misurati rispetto alle affermazioni dei produttori.

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