上周有个团队在群里发账单截图：他们把分类和抽取两条流水线切到新出的 Haiku 5.5，单价表看下来省了九成，结果月度账单只降了两成。他们没做错什么，只是那条「省 90%」的规则，前提是你的单条请求不超过 10 万 token。
Haiku 5.5（model id claude-haiku-5-5）是 2026-10-07 发布的小模型。官方定价页写得很清楚：≤100,000 token 的请求，input $0.10 / output $0.50 每 MTok；越过 100,000，全部单价×5，变成 $0.50 / $2.50。注意「全部」两个字——不是阶梯计价，不是只有超出部分涨价，是整条请求按同一档结算。
这篇文章不谈它跑分多强，只解决一件事：在你把生产流量的默认模型换过去之前，怎么量出你自己那条最长请求落在 100K 哪一侧，以及量出来之后要动什么。
便宜是按「单条请求多长」定价的，不是按 token 单价
先看这张图。左边是 100,000 token 的请求，右边是 100,001 token 的请求——只差一个 token。
图源：据 Anthropic 官方定价页与 Claude Platform 文档 haiku-5-5/overview 的 Pricing 段数据自绘，2026-10-13 访问。
两档的完整价目是这样（每 MTok，单位美元）：
- ≤100K 档：input $0.10、output $0.50、cache read $0.01、5m cache write $0.125、1h cache write $0.20
- >100K 档：input $0.50、output $2.50、cache read $0.05、5m cache write $0.625、1h cache write $1.00
- Batch API 在两档都给 50% 折扣
算一遍就明白那条线为什么重要。100,000 token 的 input 花 $0.0100；100,001 token 花 $0.0500。多一个 token，input 账单跳 5 倍，output 也同步跳 5 倍。
便宜是按「单条请求有多长」定价的，不是按 token 单价。定价表上写的 $0.10，是一条带条件的价格。
还有一个容易被忽略的事实：Haiku 5.5 是当前 Claude 家族里唯一按 prompt 长度分档的模型。官方定价页明确写着，Claude 4.6 及之后的其他模型（Haiku 5.5 除外）与 Claude Mythos Preview，整个 1M 上下文窗口都按标准价计费，没有这道断层。也就是说，你从别的 Claude 模型迁过来时，不会带着「越线涨价」的肌肉记忆——这正是踩坑的地方。
这一节的结论：别再把 Haiku 5.5 当成「单价 $0.10 的模型」，把它当成「单价 $0.10 或 $0.50、由单条请求长度决定的模型」。
把你自己最长那条请求，放到新 tokenizer 下重新量一遍
现在有个新问题：你要拿什么数去判断有没有越线？
网上已经有人写了「价格闸门」的代码片段，思路是估算 token 数、超阈值就换模型——但那些实现有个共同的洞：token 数常常是手填的，或者用旧模型量出来的。而 Haiku 5.5 换了 tokenizer。
官方迁移指南（whats-new-haiku-5-5）里有一句原话：同样的输入文本在 Haiku 5.5 上产生的 token 数约为 Haiku 4.5 的 1.30 倍，官方同时注明「实际增幅取决于内容」。第三方在 2026-10-08 做过一次独立测量，取 6 类文件各 2 万字符，得到的比值在 1.11x（JSON）到 1.36x（英文散文、YAML） 之间，代码文件约 1.29–1.35x。
把这两个数字叠起来看：在 Haiku 4.5 上量着 80,000 token 的 prompt，换到 Haiku 5.5 上大约就是 104,000 token——你一个字都没改，就已经越线了。 粗算一下危险区：旧 tokenizer 下大约 77,000 到 100,000 token 的 prompt，都属于「可能被推到线外」的范围。
所以要做的第一件事是量，而且要用对方法和素材：
第一步，用官方的 count_tokens 端点。 它免费、只返回计数不产生推理费用，返回体里的 input_tokens 就是这条请求会走哪个价档的依据：
|
|
第二步，用你日志里真实的 prompt，不要用一条测试句。 因为增幅随内容变（JSON 只涨 11%，英文散文涨 36%），拿一句「Hello world」测出来的比值对你的业务毫无意义。从线上日志里捞 10–20 条最长的真实请求，逐条量。
第三步，同一段文本在两个 model id 下各量一次，取比值。 这才是你自己的真实增幅，比官方那个「约 30%」更贴你的负载：
|
|
（count_tokens 这里指代上一步那个 curl 的封装函数，你可以直接用官方 SDK 的 client.messages.countTokens()。）
量完你会拿到两样东西：你自己的 token 增幅倍数，以及在 Haiku 5.5 视角下你最长请求的实际 token 数。拿这个数去对 100,000 这条线。
这一节的结论：闸门的输入不是猜的，是量的。而量必须在新 tokenizer、用真实日志、取你自己的比值——三件事少一件，闸门就是假的。
缓存很便宜，但它可能正把你的请求推进高价档
缓存是这里最有迷惑性的一层。Haiku 5.5 的 cache read 是 $0.01/MTok，只有 input 的十分之一。看起来缓存前缀越长越划算。
但如果决定档位的是整条请求的全部输入 token，包括从缓存读到的和写进缓存的，那么一个「95,000 token 的缓存前缀 + 6,000 token 的新问题」= 101,000 token 的 prompt，即使绝大部分是缓存命中、只花 $0.01 那一档的钱，它依然整条按 >100K 的高价档结算。缓存省了单价，却没能把你留在线下。
这里我必须把话说清楚：这一条的证据状态不如前面几条硬。 有分析文章转述 Anthropic 的长上下文定价说明，称规则是「按整条请求的输入判定档位，缓存命中和写回的 token 也算，且每条请求独立计价、已按低档结算的请求不会事后重算」。但 Anthropic 官方的定价页和上下文窗口文档里，没有逐字写出「缓存 token 计入档位判定」这句话——官方只写了「缓存 token 计入 context window」。也有第三方明确表示在官方文档里找不到这个表述，因此不作判断。
所以别把它当成已确认的定价规则，而是当成一条必须自己验证的假设：
- 发一条真实请求，读响应里的
usage对象，看三个字段：input_tokens、cache_read_input_tokens、cache_creation_input_tokens - 把这三个数加起来，看它是不是决定档位的总量
- 对齐账单行项，确认这条请求落在哪一档
跑通一次，你就有答案了，不用信任何人的转述。这也顺便解释了一个反直觉点：Haiku 的缓存便宜，是因为它的 input 本来就便宜（$0.01 是 $0.10 的十分之一），不是缓存折扣力度更大。 对比之下 Opus 5.5 / Sonnet 5.5 的 cache read 是 input 的 5%。换句话说，Haiku 便宜的根子还是那条 100K 分界线。
顺带一个对照：Sonnet 5.5 同期把 cache read 从 $0.20 降到了 $0.10。如果你有些请求注定要越线、又必须用大模型兜，那部分成本模型要一起重算。
这一节的结论：缓存前缀能降单价，但可能不降档位。上线前用 usage 三字段跑一次真实请求，把这条假设变成你账上的事实。
把 effort 当成本旋钮，而不是「越高越好」
第三个隐藏变量是 effort。Haiku 5.5 是第一个带这个参数的 Haiku，支持 low / medium / high / xhigh / max，而且 API 和 Claude Code 的默认值都是 medium。
同时，adaptive thinking 默认开启，thinking token 按 output 计费，还占用 max_tokens 配额。output 在低价档是 $0.50、高价档是 $2.50——thinking 开着的长推理任务，成本会从你看不见的地方涨起来。
几个可操作的分档动作：
- 分类、抽取、路由、压缩这类判定任务 → 用
low，成本与延迟都最低 - 短、固定格式的输出任务 → 可以关 thinking：
thinking: {"type": "disabled"}，但注意这个参数只在high及以下 effort 有效，xhigh/max传了会直接返回 400 - agentic coding 这类长程任务 → 官方自己的建议是留在 Sonnet 5.5 / Opus 5.5，别为了省钱硬压到 Haiku
关于「高 effort 是不是更好」，有一条第三方证据值得看，但必须限定范围：computingforgeeks 在 2026-10-08 做了一次独立测试，8 个 Python 任务、用隐藏 assert 判分——Haiku 4.5 得 4/8；Haiku 5.5 在 low / medium / high 三档都拿到 8/8，成本从 $0.0034 到 $0.0056 差异不大；而 max 反而只拿到 7/8，耗时 538 秒（是 high 的 11 倍以上），成本 $0.0664——比 Haiku 4.5 还贵，其中一个任务烧完 32,000 output token 却没写出代码。
这是一次 8 题的小样本实验，不能说成「max effort 总是更差」。它能支持的结论是：高 effort 不保证更高正确率，但成本非线性上升。 另一侧的证据是官方的：官方公布的 benchmark 高分（GDPval-AA 1620、OSWorld 72.4%、Terminal-Bench 39.2%）全部是在 max effort 下取得的，同一来源指出同模型在 medium effort 下 GDPval-AA 掉到 1277。也就是说官方用最高成本换来了最高分，而你要判断的是「为你的任务多花那份钱，值不值」。
这一节的结论：effort 和 thinking 是两个没写进单价表的成本项，默认值（medium + thinking 开）是偏贵的一端，按任务类型往下调，往往比换模型省得多。
什么时候不该切过去
把前面三件事拧成一条可执行的路径，就是这样：量最长请求（新 tokenizer）→ 判断 ≤100K？→ 按任务定 effort → 越线就压缩前缀或改走 Sonnet 5.5。
但有几个场景，答案是不该切：
长文档摘要省不了多少。 15 万 token 的文档本来就落在高价档，第三方按 1.3x token 重算的例子是：这类任务成本只从 $155.00 降到 $100.75，约 35%，远不是标题上的 75%。而且那个 75% 本身是 Anthropic 对真实流量加权的平均宣称值——官方脚注写的是「Haiku 4.5 上 90% 的请求落在 ≤100K」，并已扣掉 tokenizer 带来的额外 token。它不是你的工作量。
要记住「请求级」三个字。 档位判定不是按会话累计，是按单条最大请求。Agent 每轮都要重发上下文，会在长任务跑到中途的某一轮突然越线，之后每轮的 input（含缓存命中）全部×5。你测的应该是「单轮最大请求」，不是「会话总共发了多少」。
内存/知识密集任务不是它的强项。 Artificial Analysis 的独立测试里，Haiku 5.5 的 AA-Omniscience 是 36%，低于 Gemini 3.8 Flash 的 55% 和 GPT-6 Luna 的 44%。省钱的前提是它能一次做对，做不对要重试的话，「便宜但要重试的调用不便宜」。
还有几个迁移期的硬坑：需要 temperature / top_p / top_k 的代码会收到 400；assistant prefill 返回错误；Priority Tier 不支持 Haiku 5.5。另外 Haiku 4.5 的退役下限已经不早于 2026-10-15，继续跑旧模型等于没有明确的跑道——这也决定了你早晚要迁，问题只是这次迁移前量不量。
三个 grep：旧 token 数、你的新比值、usage 里的三个字段
不用重写架构，先做这三件：
- 从线上日志捞 10 条最长请求，用
count_tokens在claude-haiku-5-5和claude-haiku-4-5两个 model id 下各量一次，算出你自己的 token 增幅倍数和你最长请求的新 token 数。 - 对着 100,000 这条线看结果。超过、或落在 77K–100K 的危险区，就先别切，或者把缓存前缀裁到线下留出余量。
- 发一条真实请求，读
usage里的input_tokens/cache_read_input_tokens/cache_creation_input_tokens，和账单行项对齐——验证「缓存 token 是否计入档位」这条至今没有官方逐字确认的假设。
三件事加起来不到一小时，但它决定你那笔「省 75%」的账到底是省的还是赔的。差不多对应着三个 grep：旧的 token 数、你的新比值、以及 usage 里的那三个字段。