模型层级选择

您正在开发一个集成Claude的应用。该选择哪个模型？如果默认选用最智能的模型，API账单可能会让您吃惊。选择最便宜的模型，输出质量可能无法满足需求。每个模型都有不同的权衡，选择正确的层级同时影响质量和成本。

模型层级说明

Anthropic目前提供四个模型层级，通过API调用中的model参数进行选择。

请注意，在本课程制作时，Claude Fable尚未全面开放，上文视频中未体现该模型。了解更多关于Claude Fable和Claude Mythos的信息请点击。

• Claude Fable 是我们目前最强大的模型——位于Opus之上的新层级，专为最具挑战性的任务打造。其成本显著高于Opus，建议仅在对高阶能力有明确需求的场景使用。
• Claude Opus 是三大核心模型中最强大的，但也是速度最慢、成本最高的选择。适用于深度推理、复杂分析、多步骤编码和精细写作。
• Claude Haiku 速度最快、成本最低，针对速度和成本效益优化而非极致智能。适合高吞吐量、低复杂度任务如分类、信息提取和路由。
• Claude Sonnet 处于最佳平衡点：兼具智能、速度和成本优势，适合大多数生产环境工作。

三张对比卡片展示Claude模型层级：Haiku（最快、最低成本，适用于分类和路由）、Sonnet（能力强且快速，适合多数生产工作）、Opus（最智能、最高成本，适用于深度推理和复杂分析）

从简单评估开始

编写生产代码前，先建立基础评估集：准备20-30个来自实际工作场景的示例输入，在不同模型上运行并评分。评估标准只需符合您的实际需求即可。

然后按层级逐级测试：

• 先用Haiku运行示例。如果质量达标，任务完成——您已节省大量成本。
• 如不达标，升级到Sonnet。
• 仅在任务真正需要时才选用Opus。

层级对比实测

我们通过相同提示词观察三个层级的差异：

models = ["claude-haiku-4-5", "claude-sonnet-4-6", "claude-opus-4-7"]

for model in models: response = client. messages. create( model=model, max_tokens=300, messages=[{"role": "user", "content": prompt}], ) print(model, response. usage)

关键设计点：

• 循环中切换model参数。保持提示词和max_tokens不变，仅改变模型类型。
• response. usage直接返回API的输入输出token计数，这些数据将构成计费依据。

终端输出展示相同提示词在Opus、Sonnet和Haiku上的运行结果，包含各模型延迟时间和输入输出token计数

运行后将看到三组数据。Opus耗时最长且输出最精细——但对于两句话的定义场景，这种精细度实属浪费。Sonnet的表述稍显简练。而Haiku通常在1秒内返回完全合格的答案。这正是核心要义：最合适的模型就是能产出可用结果的最经济选择。对于定义类任务，Haiku完全够用；若是起草监管回复，同样的对比测试后您可能会选择Opus。这种评估模式适用于所有场景。

工作路由策略

实际应用中，应在同一接口内实现不同任务的路由分发。以文档处理系统为例：

• 所有传入文件由Haiku分类
• 客户更新内容由Sonnet起草
• 仅RFP响应类任务启用Opus

单一线程，智能路由。

核心要点

• Anthropic提供三大模型层级：攻坚用Opus、日常用Sonnet、海量任务用Haiku
• 编写生产代码前建立简易评估集（20-30个真实场景示例）
• 从Haiku开始逐级测试，选择产出可用结果的最经济模型
• response. usage返回的输入输出token计数是计费依据
• 生产环境中应按任务类型路由到不同模型，而非全局统一选择