Anthropic bracht Claude Haiku 5.5 uit op 7 oktober 2026. Het kleine model kost $0,10 per miljoen inputtokens en $0,50 per miljoen outputtokens, precies wat OpenAI voor GPT-6 Luna vraagt. In de eigen tabel van Anthropic scoort Haiku 5.5 hoger dan Luna op elke benchmark die ze delen. Voor korte prompts is het 90% goedkoper dan Claude Haiku 4.5, waardoor Anthropic weer meedoet voor werk met grote volumes.
Voor dezelfde prijs veel beter in het bedienen van een computer
Haiku is de kleinste modellijn van Anthropic, bedoeld voor taken die je duizenden keren per dag draait. Versie 5.5 leest tekst en beelden, heeft een context window van 1 miljoen tokens en schrijft tot 128.000 tokens per antwoord. Het is ook de eerste Haiku met een effort-instelling: een knop voor hoe lang het model nadenkt voor het antwoordt. Standaard staat die op medium.
De grootste verschillen zitten in taken waarbij het model zelf een computer of terminal bedient. Bij puur programmeren is de voorsprong klein.
| Wat wordt er gemeten | Claude Haiku 5.5 | GPT-6 Luna |
|---|---|---|
| Inputprijs per miljoen tokens | $0,10 (prompts tot 100K) | $0,10 (prompts tot 272K) |
| Outputprijs per miljoen tokens | $0,50 | $0,50 |
| OSWorld 2.1, offline subset (een desktop bedienen) | 72,4% | 48,9% |
| Terminal-Bench 4.0 (taken op de opdrachtregel) | 39,2% (Haiku 4.5: 0,0%) | 16,4% |
| FrontierCode 1.1 Main (programmeren) | 46,4% | 42,4% |
| GDPval-AA v2.1 (kantoorwerk, rating) | 1620 | 1437 |
De scores zijn van Anthropic zelf. Voor de methode verwijst Anthropic naar de system card, maar het meldt niet of het GPT-6 Luna zelf heeft getest of de cijfers van OpenAI heeft overgenomen. De prijzen van Luna zijn de lijstprijzen van OpenAI, zoals MarkTechPost ze rapporteert. Claude Sonnet 5.5 blijft op elke rij hoger, met 70,6% op Terminal-Bench 4.0. Anthropic raadt zelf Sonnet 5.5 en Opus 5.5 aan voor complexe programmeeragents.
Boven 100.000 tokens betaal je vijf keer zoveel
De lage prijs geldt alleen voor prompts tot 100.000 tokens. Daarboven rekent Haiku 5.5 $0,50 voor input en $2,50 voor output per miljoen tokens. GPT-6 Luna houdt $0,10 voor input aan tot 272.000 tokens en gaat dan naar $0,20. Stop je hele contracten of lange transcripties in een klein model, dan is Luna op papier flink goedkoper.
Het tweede addertje is de tokenizer, het onderdeel dat tekst in betaalbare stukjes knipt. Haiku 5.5 gebruikt de nieuwere tokenizer van Anthropic, die voor dezelfde tekst ongeveer 30% meer tokens telt dan Haiku 4.5. Daarom komt Anthropic gemiddeld uit op zo’n 75% besparing ten opzichte van Haiku 4.5, niet op 90%. Volgens Anthropic bleef ongeveer 90% van de verzoeken aan Haiku 4.5 onder de 100.000 tokens, dus de meeste gebruikers vallen in de goedkope schijf.
Voor Nederlandse organisaties telt vooral waar de data heen gaat. Anthropic zegt in de aankondiging niets over dataopslag in de EU. Moet jouw data binnen Europa blijven vanwege de AVG of klantafspraken, controleer dan eerst of jouw cloudprovider Haiku 5.5 in een EU-regio aanbiedt. Ook Nederlandse taalkwaliteit noemt Anthropic niet; test die op je eigen teksten.
- Model-ID: claude-haiku-5-5 (op Amazon Bedrock: anthropic.claude-haiku-5-5)
- Beschikbaar via: Claude API, Amazon Bedrock, Google Cloud, Microsoft Foundry en Claude Platform on AWS
- Cache reads: $0,01 per miljoen tokens; batchtaken voor de halve prijs
- Kennis: tot en met juni 2026
- Laat temperature, top_p en top_k op de standaardwaarde staan, anders geeft de API een foutmelding
- Wordt niet eerder uitgefaseerd dan 7 oktober 2027
Anthropic halveerde ook de prijs voor cache reads van Claude Sonnet 5.5 naar $0,10 per miljoen tokens. Volgens Anthropic worden de meeste agenttaken daardoor zo’n 20% goedkoper.
Zet korte Claude-taken met veel volume nu over, en reken lange prompts eerst door
Wie al met Claude werkt en Haiku 4.5- of Sonnet-prijzen betaalt voor routinewerk, heeft hier het meeste aan. Denk aan tickets sorteren, velden uit documenten halen, samenvattingen maken, en de kleine hulpagents die een groter model eropuit stuurt om iets op te zoeken. Voor die taken levert de overstap een flinke besparing op, zolang de kwaliteit overeind blijft. Asana, HubSpot, Box en AlphaSense melden goede resultaten, maar Anthropic koos die voorbeelden zelf uit.
Test eerst een echte workload voordat je overstapt. Tel de tokens van je eigen teksten met de nieuwe tokenizer, draai een paar honderd gevallen naast je huidige model en vergelijk nauwkeurigheid en kosten per taak. Gaan je prompts vaak over de 100.000 tokens, test dan ook GPT-6 Luna, want daar draait het prijsvoordeel om. Bouw je agentsystemen, probeer dan de opzet waarin een sterk model plant en Haiku 5.5 de vele kleine stappen uitvoert. Cognition en Rogo beschrijven precies dat patroon.
Voor meer informatie, bekijk de officiële aankondiging van Claude Haiku 5.5 op de website van Anthropic.
