Claude Haiku 4.5

Fiche modèle · Anthropic · claude-haiku-4-5-20251001

Claude Haiku 4.5 is Anthropic's fastest, most cost-efficient model, matching Sonnet 4's performance on coding, computer use, and agent tasks. It offers similar performance to Sonnet 4 at one-third the cost and more than twice the speed, making it ideal for high-volume, latency-sensitive applications and multi-agent orchestration.

Identité

OrganisationAnthropic
Pays—
Famille—
Typellm
Date de sortie2025-10-15
Licenceproprietary
Licence commercialenon
Licence open sourcenon
Poids ouvertsnon
Auto-hébergement (DGX Spark)non — poids fermés
Modalitésimage|text
Fenêtre de contexte200 000
KV cache / token (Q8)—
Paramètres totaux—
Paramètres actifs (session)—
Source des paramètres actifs—
Curation des paramètres actifs—
Prix par session2.00 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur)
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)16.80 $ (est.)
Tokens d'entraînement—
Coupure de connaissance2025-02-01
Créé le2026-05-07T16:53:27.639917Z
Mis à jour le2026-11-04T06:04:32.593217Z
SourceLLM Stats
URLhttps://llm-stats.com/models/claude-haiku-4-5-20251001

IA Act — preuves fournisseur

ICA 46/100 · périmètre complet · seuil systémique inconnu

CritèreNote / 5Poids
Documentation technique1,25 %
Résumé des données d'entraînement2,535 %
Conformité droit d'auteur2,535 %
Code of Practice GPAI2,520 %
Risque systémique0,05 %

Curation : 2026-10-23.

IA Act

Prix par fournisseur

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : partiel — via AWS Bedrock (eurouter), Amazon Bedrock — Irlande (cortecs), Amazon Bedrock — Paris (cortecs), Google (cortecs).

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 « — ».

FournisseurSourceSouverainetéEntrée (/M tok)Sortie (/M tok)QuantificationContexteLatence (s)Débit (tok/s)Statut
AWS Bedrockeurouterpartiel———200 000———
Amazon Bedrock — Irlandecortecspartiel1.00 $5.02 $—200 000———
Amazon Bedrock — Pariscortecspartiel1.00 $5.02 $—200 000———
Googlecortecspartiel1.07 $5.35 $—200 000———
Anthropicllm-statsnon1.00 $5.00 $——0.30100.0active
DeepInfrallm-statsnon1.00 $5.00 $————active

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

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

CatégorieScore
chat0.60
language0.80
long_context0.30
math0.80
multimodal0.60
physics0.70
reasoning0.70
safety0.50
finance0.30
frontend_development0.70
general0.60
healthcare0.50
agents0.40
biology0.70
chemistry0.70
code0.60
communication0.80
tool_calling0.80
vision0.60

Scores par benchmark

BenchmarkCatégorieScoreMaxNormalisé (API)VérifiéAuto-déclaréDaté du
aime-2025math0.811.000.81nonoui2026-11-04T06:04:32.663071Z
cybersecurity-ctfssafety0.471.000.47nonoui2026-11-04T06:04:32.688396Z
finance-agent-v2agents0.311.000.31nonnon2026-11-04T06:04:32.693530Z
gpqareasoning0.731.000.73nonoui2026-11-04T06:04:32.669510Z
mmmlulanguage0.831.000.83nonoui2026-11-04T06:04:32.672862Z
mmmu-(validation)vision0.731.000.73nonoui2026-11-04T06:04:32.680326Z
osworldmultimodal0.511.000.51nonoui2026-11-04T06:04:32.653338Z
swe-bench-verifiedreasoning0.731.000.73nonoui2026-11-04T06:04:32.603433Z
tau2-airlinechat0.641.000.64nonoui2026-11-04T06:04:32.629326Z
tau2-retailcommunication0.831.000.83nonoui2026-11-04T06:04:32.623421Z
tau2-telecomcommunication0.831.000.83nonoui2026-11-04T06:04:32.640945Z
terminal-benchreasoning0.411.000.41nonoui2026-11-04T06:04:32.613187Z

Classements

CatégorieRangScoreNote conservatriceBenchmarks évaluésMéthodeDaté duProvenance
agents107—13.343trueskill2026-10-19model_history
code114—19.382trueskill2026-10-19model_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