Claude Code 中的 Claude Haiku 4.5:每问 token 数

Haiku 是本次比较中最轻量的 Claude 档位,适合只需简短回答、范围明确的编程问题。

实测数字

原始 Claude Code
55,500

每问的缓存加权输入 token

使用 capsul
19,300

每问的缓存加权输入 token

发送的输入减少
x2.88

90% 区间:×1.62 至 ×4.49

五项答案校验的通过数,依次为原始代理与 capsul
2 / 4
每问的工具步骤数,依次为原始代理与 capsul
2.4 / 4.4
每问的输出 token,依次为原始代理与 capsul
2,710 / 444
每问的 API 等价成本,依次为原始代理与 capsul
US$0.0812 / US$0.0265

它在 Claude 模型中的 API 公开标价最低,适合查找函数、解释测试失败或完成小范围修改。但即使模型便宜,代理在回答前若读取大量文件,消耗仍可能很高。因此要看输入量,而不能只看用户写了多短的问题。

这里尤其要留意测量区间。不能把这一行理解为 capsul 对每个 Haiku 问题都能节省输入。若打算在经常重复的工作流中使用它,请同时查看逐项问题的结果和答案校验。

逐项问题

针对真实 TypeScript 代码库提出五个单行问题,每条对照臂的每个问题重复 3 次。表中为每问加权输入的平均值。

问题原始代理capsul减少的输入正确运行次数:原始 / capsul
问题 157,70018,000x3.201 / 1
问题 253,60024,800x2.161 / 3
问题 318,20010,700x1.700 / 3
问题 4118,00030,600x3.873 / 3
问题 529,70012,200x2.433 / 3

公开标价

模型输入输出缓存读取缓存写入 5 分钟缓存写入 1 小时上下文
Claude Haiku 4.51.005.000.101.252.00200,000
Claude Sonnet 52.0010.000.202.504.001,000,000
Claude Sonnet 4.63.0015.000.303.756.001,000,000
Claude Opus 4.65.0025.000.506.2510.001,000,000
Claude Opus 4.75.0025.000.506.2510.001,000,000
Claude Opus 4.85.0025.000.506.2510.001,000,000
Claude Opus 55.0025.000.506.2510.001,000,000
Claude Opus 5.54.0020.000.205.008.001,000,000
Claude Fable 510.0050.001.0012.5020.001,000,000
Claude Fable 5.110.0050.000.2512.5020.001,000,000
Anthropic Claude API 的公开标价,单位为每百万 token 的美元,核对日期:2026年9月23日。

Anthropic 公开标价,核对日期:2026年9月23日。

测量方法

同一个模型的两条对照臂:直接运行 Claude Code,以及通过 capsul 提交同一个问题。计量单位为缓存加权输入:新 token 全额计算,缓存读取按十分之一计算。测量日期为 2026年9月22日,每个问题在每条臂上重复 3 次。

30 / 30 cells · /benchmarks/2026-09-22-claude.json

常见问题

Claude Code 中的 Claude Haiku 4.5 每问使用多少 token?

在 2026年9月22日 的基准测试中,Claude Code 直接运行 Claude Haiku 4.5 时,每个单行编程问题平均发送 55,500 个缓存加权输入 token;使用 capsul 后为 19,300 个。

用 Claude Haiku 4.5 回答一个编程问题要花多少钱?

按 Anthropic 公开标价计算,原始代理每问的流量成本为 US$0.0812,使用 capsul 后为 US$0.0265。Claude 订阅并不按 token 收费;这里的金额用于比较不同模型每问消耗的额度。

Claude Haiku 4.5 的节省有统计依据吗?

有。90% 区间为 ×1.62 至 ×4.49,整体高于一,共测得 30 个单元格。

capsul 会改变 Claude Haiku 4.5 的答案吗?

通过的校验更多:直接运行时为五项中的 2 项,使用 capsul 时为 4 项。五项样本很小,应理解为没有损失,而非确立了提升。