你让一个 AI 助手检查代码、查网页、整理资料。它每完成一步，都要重新读任务、判断结果、决定下一步。真正烧钱的往往不是某次回答，而是这一连串高频调用。Anthropic 新发布的 Claude Haiku 5.5，瞄准的正是这类工作：它不争夺“单次回答最强”，而是想成为便宜、快速、可以反复派活的执行者。
这里的 Agent，是能围绕目标连续调用工具、观察结果并调整行动的 AI 程序。子 Agent 则像主 Agent 临时叫来的助手，分别搜索资料、检查代码或处理网页。Anthropic 把 Haiku 5.5 明确推向 summarization（摘要）、subagents（子 Agent）和 browser use（浏览器操作）等高吞吐、成本敏感型任务。不过，“小模型接管高频 Agent”目前仍是产品方向，而不是已经得到采用数据证明的趋势。本文的能力与价格信息主要来自 Anthropic 发布记录和 OpenRouter 页面，尚缺独立评测。
便宜，才有资格被反复调用
Haiku 5.5 已接替 Claude Haiku 4.5。Anthropic 的发布记录还称，它现在是 Anthropic API 默认的 Haiku 模型。API 是软件调用模型的标准接口；“默认”意味着开发者选择 Haiku 档时，会更自然地用到这一代模型。
它最醒目的数字是价格。OpenRouter 标准路由页面列出的报价为：每百万输入 token 0.10 美元，每百万输出 token 0.50 美元。token 是模型处理文字时切分出的基本单位，不完全等同于字或单词。批处理版本更低，分别为 0.05 和 0.25 美元，但 batch 是把任务攒起来集中处理，不能和需要立即响应的实时调用混为一谈。
价格也不是任何情况下都固定不变。Anthropic 的发布记录注明，当 prompt——也就是发给模型的输入——超过 10 万 token，输入和输出价格会上升到每百万 token 0.50 和 2.50 美元。换句话说，Haiku 5.5 的低价优势最适合大量常规调用；一旦每次都塞入超长材料，账单结构会明显变化。
这对 Agent 很关键。一个主 Agent 可以把十几个局部任务交给子 Agent。如果每个子任务都调用昂贵模型，自动化流程很快会失去经济性。小模型只要“足够好”，便宜本身就是一种系统能力：它让更多检查、重试和并行处理成为可能。
百万上下文，给执行者一张更大的桌子
Haiku 5.5 支持 100 万 token 的上下文窗口，并接受文字和图片输入。上下文窗口，是模型一次能够读取和参考的信息总量，可以理解成工作桌面的大小。桌面越大，越有机会同时摆下长文档、代码片段和此前的操作记录。
这不等于模型一定能准确使用窗口里的每一处信息，现有材料也没有提供长上下文测试。但对浏览器自动化和子 Agent 来说，容量本身很实用：执行者可以携带更长的任务说明、页面内容与操作历史，不必过早压缩或丢弃前文。
这也是 Haiku 5.5 与“便宜小模型”旧印象拉开距离的地方。小模型过去常被看作一次只办一件简单差事；百万上下文则让它有机会接住更长的工作链。代价是，超过 10 万 token 后会进入更高价格区间。大桌子可以备用，但不应默认把桌面堆满。
它可以自己决定想多久
OpenRouter 的 Anthropic 模型说明称，Haiku 5.5 是首个支持 adjustable effort 的 Haiku。这个功能允许应用在思考深度、响应延迟和成本之间调节：adaptive thinking 默认开启；在 low、medium、high 三档 effort 下，也可以关闭思考。
说白了，同一个执行者不必用同样力气处理所有任务。整理页面标题可以少想一点，检查代码或规划多步操作则可以提高 effort。对于高频 Agent，这种调节比单纯追求最高能力更重要，因为任务难度并不均匀。系统可以把计算花在真正需要的步骤上。
OpenRouter 还称，新模型比 Haiku 4.5 有更强的 coding、computer use 和 knowledge work 能力，也就是更擅长编码、操作电脑和处理知识工作。但页面没有给出基准测试、对照条件或第三方评测，这更接近厂商定位，暂时不能当作已经证实的性能跃升。
为什么值得现在看？
Haiku 5.5 展示了一种清晰的 Agent 分工：强模型负责理解目标、规划和处理棘手判断；小模型负责查找、整理、检查和重复操作。后者单次未必耀眼，却可能承担系统里数量最多的调用。
“Haiku”本来就带有短小、凝练的文学联想。TechRadar 此前在 Haiku 4.5 发布时，已用这种定位解释它为何适合充当大模型身边的子 Agent；到了 Haiku 5.5，Anthropic 又把 subagents 直接列为主要用途之一。这条路线正在从形象比喻变成具体的产品配置。
据美联社援引 Anthropic 此前披露的数据，Claude 已主导公司约 26% 的模型研发工作，并参与约 90% 的研发活动。Anthropic 同时强调，这些工作并非完全自主。放在这个背景下，Haiku 5.5 很像 AI 团队里的高频执行层：处理上下文压缩、资料查找和重复操作，把更昂贵的能力留给难题。
真正值得观察的因此不是某个跑分，而是成本结构是否会改变 Agent 的设计。只要一次任务需要几十次甚至更多模型调用，“每次便宜一点”就会在整个流程中被放大。百万上下文、可调思考强度和面向浏览器操作的定位，都是在为这种持续运行服务。
局限与未知
- 目前没有公开材料证明 Haiku 5.5 已经“接管”高频 Agent，也没有实际采用规模、任务成功率或完整成本数据。
- “更强的编码、电脑操作和知识工作能力”来自模型页面描述，缺少基准测试与第三方评测。
- OpenRouter 页面曾展示最低约 0.33 秒的首 token 延迟和最高约 177 tps 的端点观测值，但相关端点不用于标准路由，测试方法与稳定性也未披露，因此不能代表普通用户稳定可得的速度。