Claude Haiku 4.5 è pensato per essere il modello “leggero” e veloce, accessibile nel prezzo, con buone capacità di ragionamento e generazione, un compromesso tra prestazioni e costo.
(Analogamente al modello Haiku 3.5 che era già la versione più rapida della serie Claude fino ad allora) Anthropic dichiara che Haiku 4.5 costa circa un terzo rispetto al modello Sonnet 4, e un quindicesimo rispetto al modello Opus più potente.
Ciò significa che è indirizzato a casi d’uso ad alta scala, dove occorre un buon modello, ma non necessariamente il top assoluto (e dove il costo conta).
In alcuni test interni, Haiku 4.5 pare eguagliare o superare Sonnet 4 in certe attività, anche nel coding.
Questo è significativo: suggerisce che Anthropic stia spingendo verso architetture più efficienti, dove i modelli “più piccoli” possano assorbire una buona parte del carico che oggi grava sui modelli “grandi”.
Secondo la panoramica dei modelli Claude, Haiku è la linea “veloce / leggera / economica” all’interno dell’ecosistema Claude, rispetto a Sonnet (medio) e Opus (top).
Un dettaglio interessante: la versione Haiku 3.5 viene utilizzata anche su Amazon Bedrock, con latenza ottimizzata per vari scenari. Ciò suggerisce che la piattaforma Anthropic sta cercando di rendere i modelli Haiku “prodotti praticabili” per aziende reali, non solo modelli sperimentali.
Ma non tutto è roseo. Facciamo da CTO: cosa va verificato / considerato con occhio critico?
La “promessa” che un modello più economico possa fare “quasi tutto” è seducente, ma i modelli più grandi (Opus, Sonnet) continuano a dominare nei ragionamenti complessi, nella memoria a lungo termine e nelle attività agentiche complesse.
In altri annunci, Anthropic ha enfatizzato il modello Sonnet 4.5 come la nuova punta per coding e agenti complessi, con miglior memory, tool use e gestione di contesti lunghi.
Un articolo tecnico (Ars Technica) sottolinea che non esiste ancora un Claude 4 Haiku, e che i modelli principali oggi sono Sonnet e Opus .
Questo suggerisce che “Haiku 4.5” può essere più un’etichetta o un upgrade marginale (o fusione) che un modello radicalmente nuovo con architettura radicalmente differente.
Nella pratica, potrebbero esserci compromessi: riduzione nella “robustezza” sulle edge-case, prestazioni inferiori su ragionamenti complessi o multi-step lunghi, e possibili difficoltà in applicazioni agentiche profonde.
Il rischio è che vengano usati in contesti dove servirebbe un modello più potente, e che siano la “versione economica che si inceppa al limite”.