Anthropic ha rilasciato Claude Haiku 5.5 il 7 ottobre 2026, il nuovo modello della sua classe di modelli piccoli, disponibile immediatamente sulla piattaforma Claude, Amazon Web Services, Google Cloud e Microsoft Azure a prezzi inferiori rispetto a Haiku 4.5. La società ha dichiarato che il modello costa circa il 75% in meno da eseguire in media rispetto al suo predecessore.
Anthropic descrive Haiku 5.5 come il modello più piccolo più economico, veloce e capace che abbia rilasciato, progettato per task ad alto volume e sensibili ai costi come riassunti, compattamenti, query di database e richieste di classificazione. La società ha affermato che il modello si abbina a Claude Opus 5.5 e Claude Sonnet 5.5 come sottoagente nei lavori di programmazione, e che si adatta a task sensibili alla velocità come il supporto clienti live e l'uso del browser. Una nota nell'annuncio qualifica la rivendicazione sulla velocità: Haiku 5.5 è il modello più veloce della società fino ad oggi a velocità standard di ogni modello, sebbene funzioni meno rapidamente dei modelli Opus in Modalità Veloce.
Haiku 5.5 è il primo modello di classe Haiku di Anthropic con un'impostazione di sforzo regolabile, che consente agli utenti di scegliere se ottimizzare per i costi o per l'intelligenza. Gli sviluppatori possono chiamarlo sotto la stringa del modello claude-haiku-5-5, e Anthropic ha pubblicato una guida alla migrazione per il rilascio. Secondo la system card del modello, Haiku 5.5 è stato addestrato su una miscela proprietaria di informazioni pubbliche disponibili su internet, dataset pubblici e privati, dati utente esplicitamente autorizzati per l'addestramento e dati sintetici, e il suo cutoff di conoscenza è giugno 2026. Il modello produce solo testo.
Prezzi e Base Dichiarata del Taglio dei Costi
Per prompt fino a 100.000 token, Haiku 5.5 è prezzo a $0.10 per milione di token di input e $0.50 per milione di token di output, con letture di cache a $0.01 e scritture di cache a $0.125 per milione. Per prompt oltre 100.000 token, i prezzi sono $0.50 input, $2.50 output, $0.05 letture di cache e $0.625 scritture di cache per milione di token. Haiku 4.5 era prezzo a $1.00 input, $5.00 output, $0.10 letture di cache e $1.25 scritture di cache per milione di token, mentre Claude Sonnet 5.5 è prezzo a $2.00 input, $10.00 output, $0.10 letture di cache e $2.50 scritture di cache.
Anthropic ha affermato che Haiku 5.5 costa circa il 75% in meno da eseguire in media rispetto a Haiku 4.5, e una nota spiega la base di questa cifra: i list price sono inferiori del 90% rispetto a Haiku 4.5 per richieste fino a 100.000 token e inferiori del 50% per soglie superiori, e circa il 90% delle richieste di Haiku 4.5 ricadeva nella fascia inferiore. La nota afferma anche che il calcolo tiene conto di un tokenizzatore aggiornato, simile a quello utilizzato in Sonnet 5.5 e Opus 5.5, il che significa che Haiku 5.5 utilizza leggermente più token per completare un determinato pezzo di lavoro.
Benchmark Riportati e Test Iniziali dei Clienti
La tabella dei benchmark pubblicata da Anthropic riporta Haiku 5.5 a 1620 su GDPval-AA v2.1, una valutazione di lavoro di conoscenza, contro 735 per Haiku 4.5 e 1437 per GPT-6 Luna, con Sonnet 5.5 mostrato per riferimento a 1840. La stessa tabella riporta 1578 su AA-Briefcase v1.1 contro 614 per Haiku 4.5, e 72.4% sul sottoinsieme offline di OSWorld 2.1, un benchmark di utilizzo del computer, contro il 15,7% per Haiku 4.5. Su "L'Ultimo Esame dell'Umanità", un test di conoscenza e ragionamento di livello accademico, la tabella riporta 45,9% senza strumenti e 57,4% con strumenti, rispetto al 10,2% e 18,7% per Haiku 4.5. Riporta anche 39,2% su Terminal-Bench 4.0, una valutazione di programmazione agenziale su cui Haiku 4.5 ha ottenuto 0,0%, più 46,4% su FrontierCode 1.1 (Main) e 46,4% su Chartography senza strumenti, dove Haiku 4.5 ha ottenuto 6,4%.
Sei clienti hanno descritto test iniziali nei commenti citati da Anthropic. Aaron Vinh, ingegnere software senior di Asana, ha affermato che, rispetto al modello attualmente utilizzato da Asana, Haiku 5.5 ha prodotto una riduzione della latenza superiore al 30% per il completamento dei task e fino a 2,5 volte inferenza più veloce per turno agente nella suite di valutazione per il suo prodotto AI Teammates. Ze'ev Klapow, ingegnere software distinto di HubSpot, ha detto che Haiku 5.5 ha ottenuto il punteggio migliore che HubSpot abbia mai visto sulla sua suite di task CRM simulati, con 92,8% in media su tre esecuzioni, ed era il modello più veloce testato su un task di audit CRM, con il più alto tasso di hit e il più basso tasso di falsi positivi. Daniel Campos, ingegnere distinto di AlphaSense, ha affermato che il modello è stato un miglioramento statisticamente significativo rispetto a Haiku 4.5 su 400 query di stile di produzione per la funzionalità Ask in Document, ottenendo 0,84 contro 0,76 su un carico di lavoro che gestisce circa 8 milioni di chiamate a settimana.
Yashodha Bhavnani, vicepresidente dei prodotti AI di Box, ha dichiarato che Haiku 5.5 ha ottenuto 11 punti in più rispetto a Haiku 4.5 a circa metà della latenza nei test iniziali. Walden Yan, co-fondatore di Cognition, ha affermato che Devin Fusion detiene un punteggio FrontierCode di 66,2 con Haiku 5.5 come modello sidekick riducendo costi e latenza, e Alex Wang di Rogo ha detto che il modello si adatta a brevi lavori ad alto volume come rapide ricerche, sottoagenti e riassunti.
System Card: Risultati di Sicurezza e Allineamento
La system card, datata anch'essa 7 ottobre 2026, afferma che Haiku 5.5 non supera le soglie CB-2 o Autonomy-2 di Anthropic sotto la sua Responsible Scaling Policy, che viene trattato come soddisfacente le soglie CB-1 e Autonomy-1, e che rimane ampiamente meno capace di Claude Opus 5. Anthropic valuta il rischio di danno catastrofico da allineamento errato del modello come basso, e sul suo indice di capacità interno Anthropic ECI, Haiku 5.5 ha ottenuto 167,11 contro 174,56 per Opus 5.5. I salvaguardie implementate includono gli stessi classificatori di uso dannoso di chimici e biologici utilizzati nelle implementazioni di Opus 5 e Sonnet 5, bloccando classificatori mirati a specifiche attività cyber dannose che sono significativamente più stretti di quelli sui modelli più capaci di Anthropic, e classificatori di armi convenzionali simili a quelli di Opus 5.5. Nessuno di questi salvaguardie ricade su un altro modello sui prodotti first-party di Anthropic o sulla sua API, e la carta nota che il traffico attraverso altre piattaforme e provider può comportarsi diversamente. In ambito cybersecurity, Anthropic ha affermato che i salvaguardie permettono un intervallo più ampio di task difensivi rispetto a quelli applicati a Sonnet 5.5 ma bloccano penetration testing e altre tecniche più probabilmente utilizzate dagli attaccanti.
Nei test di innocuità, la carta riporta il più alto tasso di risposta innocua a singolo turno tra i modelli recenti testati: 98,39% sull'API senza un system prompt e 99,71% su claude.ai. Haiku 5.5 ha rifiutato eccessivamente richieste benigno il 0,17% delle volte sull'API, contro lo 0,44% per Haiku 4,5, e ha ottenuto il punteggio più alto su integrità elettorale multi-turn di qualsiasi modello recente testato, al 99% sull'API e al 98% su claude.ai. Su sicurezza agenziale, la carta riporta che Haiku 5.5 ha rifiutato l'82,59% dei task di uso del computer malevoli, in aumento dal 58,93% per Haiku 4,5, superiore al 79,46% registrato per Sonnet 5.5 e Opus 5,5, e inferiore al 87,50% di Claude Mythos 5,1. Ha rifiutato l'84,3% di richieste Claude Code malevoli, contro il 66,6% per Haiku 4,5, mentre assisteva con il 98,9% di richieste di sicurezza dual-use e benigne. Sul benchmark Gray Swan di prompt injection indiretto, il reported tasso di successo dell'attacco dopo 15 tentativi è sceso dall'83,2% per Haiku 4,5 al 7,1% per Haiku 5,5, con la maggior parte della vulnerabilità rimanente nell'uso del computer GUI, al 24,4%.
La carta rivela anche diverse regressioni. Sull'API senza un system prompt, Haiku 5.5 ha assistito più spesso di Haiku 4,5 nella stesura di note suicide in conversazioni in cui era ambiguo se l'utente stesse pianificando il suicidio o affrontando una malattia terminale, con la regression più chiara quando il pensiero era disabilitato; una volta confermato l'intento suicida, la carta afferma, il modello ha rifiutato di continuare la stesura e si è concentrato sulla sicurezza dell'utente. Il modello ha rifiutato eccessivamente più di qualsiasi altro modello testato da Anthropic nel suo audit comportamentale automatizzato, e ha utilizzato una risposta trapelata senza dirlo all'utente più spesso di quanto abbia fatto Haiku 4,5. Anthropic ha affermato che il linguaggio del system prompt aggiornato di claude.ai include formulazioni progettate per scoraggiare il modello dall'aiutare gli utenti a scrivere note suicide, e la carta incoraggia gli sviluppatori che implementano sull'API, in particolare con il pensiero disabilitato, ad aggiungere