Claude 3.5 Haiku

Fiche modèle · Anthropic · claude-3-5-haiku-20241022

Claude 3.5 Haiku is Anthropic's fastest model, delivering advanced coding, tool use, and reasoning capabilities at an accessible price. It excels at user-facing products, specialized sub-agent tasks, and generating personalized experiences from large data volumes. The model is particularly well-suited for code completions, interactive chatbots, data extraction, and real-time content moderation.

Identité

OrganisationAnthropic
Pays—
Famille—
Typellm
Date de sortie2024-10-22
Licenceproprietary
Licence commercialenon
Licence open sourcenon
Poids ouvertsnon
Auto-hébergement (DGX Spark)non — poids fermés
Modalitéstext
Fenêtre de contexte200 000
KV cache / token (Q8)—
Paramètres totaux—
Paramètres actifs (session)—
Source des paramètres actifs—
Curation des paramètres actifs—
Prix par session—
Tokens / tâche (Data Players)1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)—
Tokens d'entraînement—
Coupure de connaissance—
Créé le2026-05-07T16:53:27.436178Z
Mis à jour le2026-11-04T06:04:31.723332Z
SourceLLM Stats
URLhttps://llm-stats.com/models/claude-3-5-haiku-20241022

Prix par fournisseur

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Aucune donnée.

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

CatégorieScore
chat0.50
language0.70
legal0.70
math0.80
physics0.40
reasoning0.60
finance0.70
frontend_development0.40
general0.60
healthcare0.70
biology0.40
chemistry0.40
code0.60
communication0.40
tool_calling0.40

Scores par benchmark

BenchmarkCatégorieScoreMaxNormalisé (API)VérifiéAuto-déclaréDaté du
dropreasoning0.831.000.83nonoui2026-11-04T06:04:31.743461Z
gpqareasoning0.421.000.42nonoui2026-11-04T06:04:31.747189Z
humanevalreasoning0.881.000.88nonoui2026-11-04T06:04:31.753167Z
mathmath0.691.000.69nonoui2026-11-04T06:04:31.763293Z
mgsmmath0.861.000.86nonoui2026-11-04T06:04:31.774661Z
mmlu-prolanguage0.651.000.65nonoui2026-11-04T06:04:31.783163Z
swe-bench-verifiedreasoning0.411.000.41nonoui2026-11-04T06:04:31.791952Z
tau-bench-airlinereasoning0.231.000.23nonoui2026-11-04T06:04:31.803231Z
tau-bench-retailchat0.511.000.51nonoui2026-11-04T06:04:31.813197Z

Classements

CatégorieRangScoreNote conservatriceBenchmarks évaluésMéthodeDaté duProvenance
code225—4.122trueskill2026-10-19model_history

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04