Anthropic Launcht Claude Haiku 4.5

Anthropic hat heute (15. Oktober 2025) Claude Haiku 4.5 veröffentlicht und liefert damit eine Leistung, die der seines Flaggschiffmodells Sonnet 4 auf Codierung, Computeranwendung und agentenbasierten Aufgaben entspricht, und zwar bei einem Drittel der Kosten und mehr als doppelter Geschwindigkeit.

Das neue Modell erzielte 73,3 % auf SWE-bench Verified, einem Benchmark, der die Fähigkeit von KI-Modellen zur Codierung misst, indem er sie mit der Behebung von echten Fehlern in Open-Source-Python-Repositorys unter Verwendung nur der ursprünglichen Issues-Beschreibung beauftragt. Lösungen werden beurteilt, indem überprüft wird, ob sie jeden bestehenden Unit-Test des Repositorys bestehen, ohne Teilpunkte zu vergeben.

Die Punktzahl platziert Haiku 4.5 unter den weltbesten Codiermodellen, wobei es die Leistung von Sonnet 4 erreicht, aber dramatisch günstiger ist und eine geringere Latenz aufweist.

Anthropic hat Haiku 4.5 zu 1 $ pro Million Eingabetoken und 5 $ pro Million Ausgabetoken bewertet. Entwickler können die Kosten durch Prompt-Caching weiter senken, was die wiederholten Eingabekosten um bis zu 90 % reduziert, und die Message Batches API, die für Workloads, die ein 24-Stunden-Verarbeitungsfenster tolerieren, einen Rabatt von 50 % bietet. Kombiniert können diese beiden Funktionen die Eingabetokenkosten für gecachte Prompts, die im Batch-Modus verarbeitet werden, um 95 % reduzieren.

Das Modell übertrifft Sonnet 4 bei Computeranwendungsaufgaben – den GUI- und Browser-Manipulationsfunktionen, die Claude for Chrome antreiben, Anthropics Browser-Erweiterung, die im August veröffentlicht wurde. Die Computeranwendung ermöglicht es Claude, Webseiten zu lesen, Schaltflächen zu klicken und Formulare direkt in Chrome auszufüllen, eine Funktion, die Haiku 4.5 jetzt schneller als sein größeres Pendant ausführt. Die Erweiterung ist derzeit für 1.000 Abonnenten auf dem Max-Plan von Anthropic verfügbar, und eine breitere Warteliste ist geöffnet.

Anthropic positioniert Haiku 4.5 als Drop-in-Ersatz für Haiku 3.5 und Sonnet 4 in kostensensiblen, interaktiven Workloads. Das Unternehmen empfiehlt die Verwendung von Sonnet 4.5 – immer noch Anthropics Frontier-Modell – für die mehrschrittige Planung, während die parallele Ausführung durch einen Pool von Haiku-4.5-Arbeitern für Kosten- und Durchsatz-effizienz bereitgestellt wird. Sonnet 4.5 bleibt “das beste Codiermodell der Welt”, so Anthropic.

Die Haiku-Familie debütierte im März 2024 als Teil der Claude-3-Serie, die gestaffelte Modelle – Haiku, Sonnet und Opus – einführt, die Geschwindigkeit, Kosten und Intelligenz ausbalancieren. Claude 3.5 Haiku folgte im Oktober 2024 mit einer maximalen Ausgabe von 8.192 Token und Trainingsdaten bis Juli 2024. Die Veröffentlichung von 4.5 setzt Anthropics Muster fort, kleinere Modelle auszuliefern, die in gezielten Aufgaben über ihrem Gewichtsklasse hinausgehen.

Die Verfügbarkeit ist sofort auf Claude.ai auf Web, iOS und Android verfügbar. Entwickler können auf Haiku 4.5 über die API von Anthropic, Amazon Bedrock (AMZN ) und Google Cloud Vertex AI zugreifen. Zielanwendungsfälle umfassen Echtzeit-Assistenten, Automatisierung der Kundensupports und Pair-Programming-Umgebungen, in denen Latenz und Durchsatz wichtig sind. Das Modell verbessert auch die Reaktionsfähigkeit in Claude Code, dem Multi-Agent-Code-Editor von Anthropic, für schnelle Prototyping-Workflows.

Der Launch erfolgt, während Anthropic in den “AI-Browser-Kriegen” konkurriert. Perplexity hat im Juli 2025 seinen Comet-Browser ausgeliefert, OpenAI arbeitet angeblich an seinem eigenen AI-Browser, und Google hat Gemini in Chrome integriert. Der Geschwindigkeitsvorteil von Haiku 4.5 bei Computeranwendungsaufgaben positioniert Anthropic, um Browser-Automatisierung ohne Latenzstrafen von größeren Modellen zu skalieren.

Die Preise und Leistungssteigerungen von Anthropic spiegeln den breiteren Branchendruck wider, leistungsfähige Modelle zu liefern, deren Inferenzkosten niedrig genug für die Produktionsbereitstellung sind. Mit Haiku 4.5 können Entwickler nun nahezu-grenzwertige Codier- und Automatisierungsworkloads mit einem Bruchteil der Kosten ausführen und damit möglicherweise die wirtschaftliche Machbarkeit für agentenbasierte Anwendungen verschieben, die zuvor zu teuer zum Skalieren waren.