Anthropic 的 Claude 模型家族目前包含三个定位清晰的系列：Opus（旗舰）、Sonnet（均衡）、Haiku（轻量）。每个系列又有多个版本。本文从性能、价格、速度、场景四个维度，帮你做出最优选择。

一、模型家族全景

模型	定位	上下文窗口	输入价格 ($/M tokens)	输出价格 ($/M tokens)
Claude Opus 4.6	旗舰，最强推理	1M	$15	$75
Claude Opus 4	旗舰前代	200K	$15	$75
Claude Sonnet 4	均衡，性价比之王	200K	$3	$15
Claude Sonnet 3.5 v2	上代均衡款	200K	$3	$15
Claude Haiku 3.5	轻量，速度最快	200K	$0.80	$4
Claude Haiku 3	上代轻量款	200K	$0.25	$1.25

价格数据为 2026 年 4 月基准，Anthropic 可能调整。启用 Prompt Caching 后输入价格可再降低 90%。

二、核心能力对比

2.1 推理与编码能力

能力维度	Opus 4.6	Sonnet 4	Haiku 3.5
复杂算法实现	优秀（95%+）	良好（85%+）	一般（70%+）
多步骤推理	优秀	良好	一般
Bug 定位与修复	优秀	良好	一般
代码重构	优秀	优秀	良好
跨文件理解	优秀（1M ctx）	良好	一般
单元测试生成	优秀	优秀	良好

2.2 速度基准测试

测试条件：生成 500 tokens 的代码输出。

指标	Opus 4.6	Sonnet 4	Haiku 3.5
首 token 延迟	~2.5s	~1.0s	~0.4s
输出速度 (tokens/s)	~40	~80	~150
500 tokens 总耗时	~15s	~7s	~3.5s

Haiku 的速度是 Opus 的 3-4 倍，适合需要实时响应的场景（如聊天机器人、行内补全）。

2.3 长上下文表现

Opus 4.6 拥有 1M token 的上下文窗口，是目前所有主流模型中最大的。实际测试中：

• Opus 4.6 (1M)：在 80 万 token 上下文中仍能准确引用早期内容，"大海捞针"测试通过率 98%+
• Sonnet 4 (200K)：在 150K token 内表现稳定，接近上限时注意力衰减明显
• Haiku 3.5 (200K)：理论窗口 200K，但实际在 80K 以上时质量下降

三、成本计算实例

3.1 日常编码辅助（每天 50 次对话）

模型	平均输入 tokens	平均输出 tokens	日成本	月成本
Opus 4.6	2000	500	$3.38	$101
Sonnet 4	2000	500	$0.68	$20
Haiku 3.5	2000	500	$0.18	$5.4

3.2 启用 Prompt Caching 后

Prompt Caching 对重复的 system prompt 和上下文进行缓存，缓存命中时输入价格降低 90%：

// 启用 Prompt Caching 的 API 调用
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key="your-key")

# system prompt 会被缓存，后续调用费用大幅降低
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    system=[{
        "type": "text",
        "text": "你是一个专业的 Python 开发者...(长 system prompt)",
        "cache_control": {"type": "ephemeral"}
    }],
    messages=[
        {"role": "user", "content": "优化这段代码的性能"}
    ]
)

四、场景选择决策表

场景	推荐模型	理由
大型项目架构设计	Opus 4.6	需要深度推理和全局理解
复杂 Bug 调试	Opus 4.6	多步骤推理能力强
日常 CRUD 开发	Sonnet 4	性价比最优，质量足够
代码审查	Sonnet 4	理解力够用，成本合理
文档生成	Sonnet 4	写作质量与 Opus 差距小
实时聊天机器人	Haiku 3.5	速度快，延迟低
代码行内补全	Haiku 3.5	响应即时，成本极低
批量数据处理	Haiku 3.5	大量请求下成本可控
Claude Code CLI	Opus 4.6 / Sonnet 4	CLI 默认根据任务复杂度自动选择
学术研究分析	Opus 4.6	长上下文 + 深度推理

五、混合使用策略

实际开发中，最佳实践是根据任务复杂度动态选择模型：

5.1 分层路由策略

def choose_model(task_type: str, complexity: int) -> str:
    """根据任务类型和复杂度选择模型"""
    if task_type in ["architecture", "debug_complex", "security_review"]:
        return "claude-opus-4-20250918"  # 复杂任务用 Opus

    if complexity > 7:  # 复杂度评分 1-10
        return "claude-opus-4-20250918"

    if task_type in ["chat", "autocomplete", "format"]:
        return "claude-haiku-3-5-20241022"  # 简单任务用 Haiku

    return "claude-sonnet-4-20250514"  # 默认用 Sonnet

5.2 Claude Code 中的模型切换

# Claude Code 默认使用 Opus 4.6 (1M)
# 可以通过 /model 命令切换

# 查看当前模型
/model

# 切换到 Sonnet（节省 token 费用）
/model sonnet

# 切换回 Opus（处理复杂任务）
/model opus

六、Prompt Caching 省钱技巧

对于使用 API 的开发者，Prompt Caching 是最有效的省钱手段：

• 静态 system prompt：将不变的指令放在 system 中并标记 cache_control
• 代码上下文复用：同一个文件的内容在多轮对话中会自动缓存
• 5 分钟 TTL：缓存有 5 分钟的生存时间，密集使用时效果最好
• 缓存写入成本：首次写入缓存的成本是正常价格的 1.25 倍，但后续命中只需 0.1 倍

# 成本对比示例（Sonnet 4，10K tokens system prompt）
# 无缓存：10次调用 = 10 * 10K * $3/M = $0.30
# 有缓存：1次写入 + 9次命中 = $3.75/M*10K + 9*$0.30/M*10K = $0.064
# 节省 78.7%

七、各版本模型 ID 速查

# Opus 系列
claude-opus-4-20250918          # Opus 4，200K 上下文
claude-opus-4-6[1m]             # Opus 4.6，1M 上下文（Claude Code 默认）

# Sonnet 系列
claude-sonnet-4-20250514        # Sonnet 4（推荐）
claude-3-5-sonnet-20241022      # Sonnet 3.5 v2

# Haiku 系列
claude-3-5-haiku-20241022       # Haiku 3.5（推荐）
claude-3-haiku-20240307         # Haiku 3

总结

选择模型的核心原则：用最合适的模型做最合适的事。Opus 4.6 适合需要深度思考的复杂任务，Sonnet 4 是日常开发的最优解，Haiku 3.5 则是高并发低延迟场景的不二之选。结合 Prompt Caching 和混合路由策略，可以在保证质量的同时将 API 成本降低 50% 以上。

接口配置参考：https://9m8m.com/docs/