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AnthropicSprachmodellAktiv

Claude Haiku 5.5

Claude Haiku 5.5 gehört zu den stärksten Modellen: Platz 20 von 91 im Gesamtindex. Per API ist es günstig.

LeistungPlatz 20 von 91

103,4Gesamtindexhöher ist besser

TempoPlatz 5 von 100

236Token pro Sekundehöher ist besser

PreisPlatz 8 von 94

Eingabe 0,10 $ · Ausgabe 0,50 $

0,20 $je 1 Mio. Tokenniedriger ist besser

KontextPlatz 31 von 101

1 Mio.Token auf einmal≈ 1.500 A4-Seiten

BeliebtheitPlatz 3 von 875

77von 100wie im Vormonat

Zusammenfassung

Es ist günstig: 0,20 $ je 1 Mio. Token (Eingabe und Ausgabe gemischt), ein typisches Modell kostet 1,56 $. Mit 236 Token pro Sekunde schreibt es schneller als ein typisches Modell (87).

Neu an Claude Haiku 5.5 ist, dass Anthropic erstmals ein Haiku-Modell mit einstellbarem Effort anbietet. Es folgt auf Claude Haiku 4.5 und vergrößert das Kontextfenster von 200.000 auf 1 Million Token. Anthropic sieht es bei Klassifizierung, Routing, Extraktion und Subagenten, also überall dort, wo viele Anfragen schnell beantwortet werden müssen.

Ungewöhnlich ist die Preisstaffel nach Promptlänge. Bis 100.000 Token liegt der Tarif laut Anthropic rund 90 % unter Haiku 4.5, darüber zahlt die ganze Anfrage den fünffachen Satz. Weil der neue Tokenizer denselben Text in etwa 30 % mehr Token zerlegt, fällt die Ersparnis in der Praxis kleiner aus. Anthropic nennt im Schnitt rund 75 % niedrigere Kosten.

Benchmarks von Claude Haiku 5.5

Gesamtindex (Gradually Meta-Score v4)

20 von 91 Modellen

4 Modelle dieser Auswahl sind im Gesamtindex mit einer niedrigeren Reasoning-Stufe als max gemessen. Gestrichelte Säule: niedrigere Reasoning-Stufe als die Spitze.

Claude Opus 5.5max126,1
Gemini 4 Carbonhigh125,7
Claude Fable 5.1max123,8
Claude Sonnet 5.5max122,8
Gemini 4 Argonhigh122,3
GPT-6 Astramax121,3
GPT-6.1 Solmax119,2
Muse Wonder Fullmax118,3
Claude Opus 5max117,2
Muse Wondermax113,4
Kimi K3.1 Promax112,9
Claude Fable 5max112,5
GPT-6 Solmax110,6
GPT-5.6 Solmax108,7
Muse Spark 1.3max107,4
Gemini 3.7 Flashhigh107,1
DeepSeek V4.1 Flash 1017max106,6
Gemini 3.8 Flashhigh106,5
GPT-6.1 Terramax105,2
Claude Haiku 5.5max103,4

Claude Haiku 5.5 nach Reasoning-Stufe

Punkte auf der Skala des Gesamtindex. Der Wert bei max ist der Gesamtindex von Claude Haiku 5.5, die übrigen Stufen leiten sich aus denselben Testreihen von Artificial Analysis ab. Fehlende Stufen werden nie geschätzt.

7090110130ohnelowmediumhighxhighmaxGrok 4.7 · low: 98,7Grok 4.7 · high: 103,6Grok 4.7 · xhigh: 103,3GPT-6.1 Terra · ohne: 86,1GPT-6.1 Terra · low: 89,4GPT-6.1 Terra · medium: 97,1GPT-6.1 Terra · high: 99,5GPT-6.1 Terra · xhigh: 101,9GPT-6.1 Terra · max: 105,2Claude Haiku 5.5 · low: 80,8Claude Haiku 5.5 · medium: 90,4Claude Haiku 5.5 · high: 96,6Claude Haiku 5.5 · xhigh: 101,3Claude Haiku 5.5 · max: 103,4
Claude Haiku 5.5low 80,8 · medium 90,4 · high 96,6 · xhigh 101,3 · max 103,4Grok 4.7low 98,7 · high 103,6 · xhigh 103,3GPT-6.1 Terraohne 86,1 · low 89,4 · medium 97,1 · high 99,5 · xhigh 101,9 · max 105,2Gefüllter Punkt: Stufe des Gesamtindex. Schattierung: 95-%-Bereich.

Quelle: Meta-Score v4; Stufen: Artificial Analysis

Tempo

20 von 100 Modellen

Mercury 2.5576Token/s · Konfiguration Reasoning enabled; effort unspecified · AA 3.0.0, einschließlich Zeit bis zum ersten Token, über verfügbare Workloads und fünf Tage gemittelt · Abgerufen 2026-11-06
Gemini 3.1 Flash-Lite336Token/s · Konfiguration High effort · AA 3.0.0, einschließlich Zeit bis zum ersten Token, über verfügbare Workloads und fünf Tage gemittelt · Abgerufen 2026-11-06
Gemini 3.5 Flash-Lite299Token/s · Konfiguration High effort · AA 3.0.0, einschließlich Zeit bis zum ersten Token, über verfügbare Workloads und fünf Tage gemittelt · Abgerufen 2026-11-06
Nemotron 3.5 Lightning245Token/s · Konfiguration Reasoning enabled; effort unspecified · AA 3.0.0, einschließlich Zeit bis zum ersten Token, über verfügbare Workloads und fünf Tage gemittelt · Abgerufen 2026-11-06
Claude Haiku 5.5236Token/s · Konfiguration Max effort · AA 3.0.0, einschließlich Zeit bis zum ersten Token, über verfügbare Workloads und fünf Tage gemittelt · Abgerufen 2026-11-06
o3-mini230Token/s · Konfiguration High effort · AA 3.0.0, einschließlich Zeit bis zum ersten Token, über verfügbare Workloads und fünf Tage gemittelt · Abgerufen 2026-11-06
Ling 3.0 Flash199Token/s · Konfiguration Reasoning enabled; effort unspecified · AA 3.0.0, einschließlich Zeit bis zum ersten Token, über verfügbare Workloads und fünf Tage gemittelt · Abgerufen 2026-11-06
DeepSeek-V3 0324195Token/s · Konfiguration Non-reasoning · AA 3.0.0, einschließlich Zeit bis zum ersten Token, über verfügbare Workloads und fünf Tage gemittelt · Abgerufen 2026-11-06
GPT-5.4 mini191Token/s · Konfiguration Xhigh effort · AA 3.0.0, einschließlich Zeit bis zum ersten Token, über verfügbare Workloads und fünf Tage gemittelt · Abgerufen 2026-11-06
Gemini 3 Flash Preview191Token/s · Konfiguration Non-reasoning · AA 3.0.0, einschließlich Zeit bis zum ersten Token, über verfügbare Workloads und fünf Tage gemittelt · Abgerufen 2026-11-06
Gemini 3.5 Flash184Token/s · Konfiguration High effort · AA 3.0.0, einschließlich Zeit bis zum ersten Token, über verfügbare Workloads und fünf Tage gemittelt · Abgerufen 2026-11-06
Gemini 3.6 Flash182Token/s · Konfiguration High effort · AA 3.0.0, einschließlich Zeit bis zum ersten Token, über verfügbare Workloads und fünf Tage gemittelt · Abgerufen 2026-11-06
Command A Plus177Token/s · Konfiguration Reasoning enabled; effort unspecified · AA 3.0.0, einschließlich Zeit bis zum ersten Token, über verfügbare Workloads und fünf Tage gemittelt · Abgerufen 2026-11-06
DeepSeek-V4.1-Flash176Token/s · Konfiguration Max effort · AA 3.0.0, einschließlich Zeit bis zum ersten Token, über verfügbare Workloads und fünf Tage gemittelt · Abgerufen 2026-11-06
DeepSeek V4.1 Flash 1017172Token/s · Konfiguration Max effort · AA 3.0.0, einschließlich Zeit bis zum ersten Token, über verfügbare Workloads und fünf Tage gemittelt · Abgerufen 2026-11-06
Qwen 3.7 Max165Token/s · Konfiguration Reasoning enabled; effort unspecified · AA 3.0.0, einschließlich Zeit bis zum ersten Token, über verfügbare Workloads und fünf Tage gemittelt · Abgerufen 2026-11-06
GPT-5.4 nano153Token/s · Konfiguration Xhigh effort · AA 3.0.0, einschließlich Zeit bis zum ersten Token, über verfügbare Workloads und fünf Tage gemittelt · Abgerufen 2026-11-06
GPT OSS 20B152Token/s · Konfiguration High effort · AA 3.0.0, einschließlich Zeit bis zum ersten Token, über verfügbare Workloads und fünf Tage gemittelt · Abgerufen 2026-11-06
GPT OSS 120B151Token/s · Konfiguration High effort · AA 3.0.0, einschließlich Zeit bis zum ersten Token, über verfügbare Workloads und fünf Tage gemittelt · Abgerufen 2026-11-06
Claude Sonnet 5.5151Token/s · Konfiguration Max effort · AA 3.0.0, einschließlich Zeit bis zum ersten Token, über verfügbare Workloads und fünf Tage gemittelt · Abgerufen 2026-11-06

Ausgabe-Token pro Sekunde, gemessen von Artificial Analysis

Leistung gegen Preis

lohnendster Bereich: stärker und günstiger als die Hälfte der gezeigten Modellebeste Leistung für den Preis

801001200,10 $0,50 $2 $10 $20 $Gemini 3.6 Flash: 96,7, 1,50 $Step 5 Preview: 97,3, 1,43 $MiMo V2.6 Flash: 98,3, 0,18 $Claude Opus 4.8: 99,0, 10 $DeepSeek-V4.1-Flash: 99,7, 0,26 $Qwen 3.8 Max 0902: 100,3, 2,48 $GLM-5.3: 100,7, 2,15 $GPT-5.6 Terra: 100,7, 4,50 $MiMo V2.6 Pro: 100,9, 0,54 $GPT-5.5: 100,9, 11,25 $Kimi K3: 101,2, 6 $Grok 4.6: 102,4, 3 $Grok 4.7: 103,3, 3 $GPT-6.1 Terra: 105,2, 2 $Gemini 3.8 Flash: 106,5, 1,50 $DeepSeek V4.1 Flash 1017: 106,6, 0,26 $Muse Spark 1.3: 107,4, 2 $GPT-5.6 Sol: 108,7, 8 $GPT-6 Sol: 110,6, 4 $Claude Fable 5: 112,5, 20 $Kimi K3.1 Pro: 112,9, 4 $Muse Wonder: 113,4, 8 $Claude Opus 5: 117,2, 10 $GPT-6.1 Sol: 119,2, 4 $GPT-6 Astra: 121,3, 20 $Gemini 4 Argon: 122,3, 4 $Claude Sonnet 5.5: 122,8, 4 $Claude Fable 5.1: 123,8, 20 $Claude Opus 5.5: 126,1, 8 $Claude Haiku 5.5: 103,4, 0,20 $Claude Haiku 5.5Claude Opus 5.5Claude Fable 5.1Claude Sonnet 5.5Gemini 4 ArgonGPT-6 AstraGPT-6.1 SolClaude Opus 5Muse WonderKimi K3.1 ProClaude Fable 5GPT-6 SolGPT-5.6 SolMuse Spark 1.3DeepSeek V4.1 Flash 1017Gemini 3.8 FlashGPT-6.1 TerraGrok 4.7Grok 4.6Kimi K3GPT-5.5MiMo V2.6 ProGPT-5.6 TerraGLM-5.3Qwen 3.8 Max 0902DeepSeek-V4.1-FlashClaude Opus 4.8MiMo V2.6 FlashStep 5 PreviewGemini 3.6 FlashPreis je 1 Mio. Token (Mischpreis)Gesamtindex

Claude Haiku 5.5 nach Aufgabenbereich

Punkte, 100 = Durchschnitt der Referenzgruppe · höher ist besser

GesundheitPlatz 10 von 68108,9
MathematikPlatz 8 von 44107,1
AllgemeinPlatz 13 von 60106,4
ProgrammierenPlatz 18 von 90106,2
AgentenPlatz 19 von 83106,1
SchlussfolgernPlatz 18 von 58105,2
FinanzenPlatz 22 von 96104,7
RechtPlatz 38 von 6694,4
WissenPlatz 23 von 3185,5

Noch keine Tests: Multimodal.

Text-Arena

Wie Menschen die Antworten im Blindvergleich bewerten, Elo-Punkte mit Stilkontrolle · höher ist besser

20 von 40 Modellen

Gemini 4 Argon1.520
Claude Opus 5.51.509
Muse Wonder1.507
Claude Fable 5.11.504
Claude Fable 51.504
Gemini 3.8 Flash1.496
Muse Spark 1.31.495
Claude Opus 51.491
Gemini 3.7 Flash1.490
Kimi K31.488
Gemini 3.1 Pro Preview1.487
GPT-5.6 Sol1.485
Gemini 3.6 Flash1.483
GPT-6.1 Sol1.481
GLM-5.31.481
Gemini 3.5 Flash1.478
Claude Sonnet 5.51.477
GLM-5.3-Flash1.477
DeepSeek-V4.1-Flash1.476
Claude Haiku 5.51.425

Stand 30. Oktober 2026 · Quelle: LMArena

WebDev-Arena

Wie Menschen gebaute Webseiten und Web-Apps im Blindvergleich bewerten, Elo-Punkte · höher ist besser

20 von 43 Modellen

Claude Opus 5.51.810
GPT-6 Astra1.773
Claude Sonnet 5.51.770
GPT-6.1 Sol1.751
Claude Fable 5.11.746
Muse Wonder Full1.725
Claude Opus 51.691
Gemini 4 Argon1.679
GPT-6 Sol1.678
Qwen 3.8 Max 09021.676
DeepSeek V4.1 Flash 10171.665
Kimi K31.656
Muse Spark 1.31.656
Muse Wonder1.652
Grok 4.71.637
Claude Fable 51.624
GLM-5.31.623
DeepSeek-V4.1-Flash1.619
Grok 4.61.616
Claude Haiku 5.51.589

Stand 30. Oktober 2026 · Quelle: LMArena

Terminal-Bench 4.0

Anteil gelöster Aufgaben, die das Modell als Agent im Terminal erledigt, in Prozent · höher ist besser

20 von 38 Modellen

Claude Opus 5.565,2 %
Claude Sonnet 5.564,1 %
Kimi K3.1 Pro63,6 %
Gemini 4 Carbon63,1 %
GPT-6 Astra59,6 %
Claude Fable 5.158,1 %
Muse Wonder Full58,1 %
Gemini 4 Argon57,6 %
GPT-6.1 Sol55,1 %
Claude Opus 553,5 %
GPT-6.1 Terra49,5 %
Muse Wonder49,5 %
GPT-6 Sol44,4 %
Claude Fable 541,4 %
GLM-5.338,9 %
GPT-5.6 Sol37,9 %
GLM-5.3-Flash37,4 %
Claude Haiku 5.536,4 %
Qwen 3.8 Max 090234,3 %
DeepSeek V4.1 Flash 101731,8 %

Stand 6. November 2026 · Quelle: Vals AI

Vibe Code Bench

Anteil der Apps, die das Modell aus einer Beschreibung korrekt baut, in Prozent · höher ist besser

20 von 51 Modellen

Claude Sonnet 5.592,4 %
Gemini 4 Argon91,9 %
Claude Haiku 5.590,4 %
Claude Fable 590,4 %
Claude Opus 5.590,3 %
Claude Fable 5.190,3 %
GPT-6 Astra89,6 %
Gemini 4 Carbon89,1 %
GPT-6.1 Sol88,9 %
Claude Opus 588,4 %
GPT-6 Sol87,8 %
DeepSeek V4.1 Flash 101787,7 %
Grok 4.786,2 %
Muse Wonder Full86,0 %
Muse Spark 1.385,9 %
Kimi K385,0 %
Kimi K3.1 Pro84,9 %
DeepSeek-V4.1-Flash84,7 %
GPT-6.1 Terra84,0 %
Muse Wonder83,1 %

Stand 6. November 2026 · Quelle: Vals AI

Alle 984 veröffentlichten Benchmark-Werte anzeigen

Seite 1 von 82

Veröffentlichte Benchmarks

Weitere Aufgaben

Vals Index

Code Migration v1.1

Claude Sonnet 5.587,37 %
Claude Opus 5.580,49 %
Claude Haiku 5.550,2 %

höhere Werte sind besserStand 6. November 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI
gradually.ai
Methodik und Einordnung
Vergleichskohorte
vals-vals-index:2.2:code_migration
Messgröße
benchmark score
Skala
0-100
Teilnehmer
3
Methodik und Einordnung
Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-haiku-5-5. Name des Quellmodells: Claude Haiku 5.5. Anbieter laut Quelle: Anthropic. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-11-05. Rechenaufwand: max. Maximale Ausgabetoken: 128000. Latenz in Sekunden: 5148.212. Standardfehler: 4.208. Kosten je Aufgabe in USD: 6.130933. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-vals_index-2026-11-06-9440acd92c48. Prüfsumme der Quelldaten: 9440acd92c489f5f417f5b98dccda8dfcb98774e52cd6641e3eb61acec0917d9. Parserversion: vals-astro-v4. Importiert am: 2026-11-06
Quelle: Vals AI

Vals Router Index

TeilaufgabeClaude Haiku 5.5 (Dieses Modell)Claude Sonnet 5.5GPT-6 AstraGPT-6.1 SolGemini 4 ArgonMuse WonderDeepSeek V4.1 Flash 1017Muse Wonder FullGLM-5.3Grok 4.7GLM-5.3-FlashClaude Opus 5.5GPT-6 LunaGemini 3.8 FlashKimi K3
Code Migration50,2 %87,37 % (bester Wert dieser Zeile)78,03 %75,14 %74,43 %69,78 %68,5 %61,65 %54,08 %51,82 %50,63 %47,49 %45,45 %38,17 %22,67 %
Coding59 %80,8 % (bester Wert dieser Zeile)75,74 %73,04 %74,64 %67,46 %62,68 %68,58 %57,03 %55,59 %39,59 %62,97 %46,91 %45,51 %41,6 %
EMB65,48 %75,9 % (bester Wert dieser Zeile)72,68 %71,09 %74,83 %72,5 %69,17 %75 %69,11 %71,5 %66,25 %75,84 %69,95 %72,87 %71,26 %
Finance Agent65,37 %61,7 %60,43 %61,82 %67,66 % (bester Wert dieser Zeile)65,55 %62,93 %67,58 %65 %60,59 %60,59 %66,76 %56,84 %65,76 %60,01 %
HLAB4,17 %10,42 %7,08 %6,25 %27,08 % (bester Wert dieser Zeile)23,75 %14,17 %23,33 %14,58 %18,33 %10,42 %9,17 %4,17 %12,08 %12,92 %
Legal Research43,27 %44,23 %39,42 %38,46 %54,81 % (bester Wert dieser Zeile)50,48 %45,19 %53,37 %49,04 %47,12 %45,19 %50,48 %30,29 %38,94 %46,15 %
Full Index58,71 %69,03 %65,02 %63,94 %69,24 % (bester Wert dieser Zeile)64,88 %61,26 %66,79 %59,73 %58,56 %50,86 %64,16 %52,32 %55,95 %52,96 %
Tax Agent Bench31,92 %40,92 %20,72 %21,75 %44,56 %36,27 %44,35 %43 %39,7 %34,2 %31,55 %45,57 % (bester Wert dieser Zeile)19,95 %32,12 %33,37 %
Terminal-Bench 4.036,36 %62,63 % (bester Wert dieser Zeile)59,6 %55,05 %57,58 %49,5 %31,82 %58,08 %38,89 %28,79 %37,37 %58,08 %13,64 %19,7 %17,17 %
Vibe Code Bench90,44 %92,39 % (bester Wert dieser Zeile)89,59 %88,93 %91,91 %83,09 %87,73 %86 %78,13 %86,18 %30,76 %83,34 %81,65 %78,65 %84,97 %

höhere Werte sind besserStand 6. November 2026Quelle: Vals AIBalken je Zeile skaliert, nicht über Zeilen hinweg

Methodik und Einordnung
Messgröße
accuracy

Messungen ohne passende Vergleichswerte

Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.

AA-AnalystAgent: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
53.75
Bewertung
53.75
Messgröße
pass^5 reliability
Einheit
%
Benchmark-Version
AA cohort: 80 questions
Kategorie
agentic
Aufgabe
overall
Aufgabenbezeichnung
Overall
Richtung
Mehr ist besser
Vergleichskohorte
artificial-analysis-aa-analyst-agent:AA cohort: 80 questions:standalone:reasoning:tokens=0:suffix=Max
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
Artificial Analysis
Status
superseded
Abrufdatum
2026-10-19
Methodik
Exakte AA-Konfiguration: Claude Haiku 5.5 (Max) (Release claude-haiku-5-5, Zeile claude-haiku-5-5, UUID 7d064a11-6e78-4030-b535-cdf940615041, reasoning=true, source reasoning-token configuration budget=0, suffix=Max). Der konfigurierte Wert ist kein gemessener Tokenverbrauch. 80 quantitative Fragen aus 14 Domänen werden je fünfmal unabhängig ausgeführt. pass^5 zählt nur Fragen als gelöst, die in allen fünf Versuchen richtig beantwortet werden.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/7d064a11-6e78-4030-b535-cdf940615041/claude-haiku-5-5/claude-haiku-5-5. Name des Quellmodells: Claude Haiku 5.5. Anbieter laut Quelle: Anthropic. Modellstand: Claude Haiku 5.5 (Max). Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Harness: Artificial Analysis Stirrup. Agent: Stirrup analyst agent. Werkzeugrichtlinie: 100-turn cap; Python sandbox with source files, URL fetch, image viewing, and answer submission. Versuche: pass^5, 5 independent attempts per question. Reasoning: reasoning enabled. Reasoning-Stufe: Max. Angezeigter Wert: 53,8 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-10-19-8a022369738c. Prüfsumme der Quelldaten: 8a022369738cbe2a0e2f9bf486a2882865dbb0c6f1396dfec84059a802560e3c. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v2. Importiert am: 2026-10-19
Vergleichsmethodik
Exakte AA-Konfiguration: Claude Haiku 5.5 (Max) (Release claude-haiku-5-5, Zeile claude-haiku-5-5, UUID 7d064a11-6e78-4030-b535-cdf940615041, reasoning=true, source reasoning-token configuration budget=0, suffix=Max). Der konfigurierte Wert ist kein gemessener Tokenverbrauch. 80 quantitative Fragen aus 14 Domänen werden je fünfmal unabhängig ausgeführt. pass^5 zählt nur Fragen als gelöst, die in allen fünf Versuchen richtig beantwortet werden.. Harness: Artificial Analysis Stirrup. Agent: Stirrup analyst agent. Werkzeugrichtlinie: 100-turn cap; Python sandbox with source files, URL fetch, image viewing, and answer submission. Versuche: pass^5, 5 independent attempts per question. Reasoning: reasoning enabled. Reasoning-Stufe: Max
Einordnung
Fragen, Quelldateien und Referenzantworten sind privat. pass^5 misst Zuverlässigkeit über alle fünf Wiederholungen, nicht pass@1.. Dieser Wert wird als historische Evidenz geführt und ist nicht mit aktuellen Ergebnissen gleichzusetzen.
Quelle Artificial Analysis

Dokumentierte Messdetails

Vals Index: Code Migration v1.1 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
50.199
Bewertung
50.199
Messgröße
benchmark score
Einheit
%
Benchmark-Version
2.2
Kategorie
aggregate
Aufgabe
code_migration
Aufgabenbezeichnung
Code Migration v1.1
Richtung
Mehr ist besser
Vergleichskohorte
vals-vals-index:2.2:code_migration
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
Vals AI
Status
active
Abrufdatum
2026-11-06
Methodik
Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-haiku-5-5. Name des Quellmodells: Claude Haiku 5.5. Anbieter laut Quelle: Anthropic. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-11-05. Rechenaufwand: max. Maximale Ausgabetoken: 128000. Latenz in Sekunden: 5148.212. Standardfehler: 4.208. Kosten je Aufgabe in USD: 6.130933. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-vals_index-2026-11-06-9440acd92c48. Prüfsumme der Quelldaten: 9440acd92c489f5f417f5b98dccda8dfcb98774e52cd6641e3eb61acec0917d9. Parserversion: vals-astro-v4. Importiert am: 2026-11-06
Vergleichsmethodik
Rechenaufwand: max. Maximale Ausgabetoken: 128000
Quelle Vals AI
Vals Router Index: Code Migration (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
50.199
Bewertung
50.199
Messgröße
accuracy
Einheit
%
Benchmark-Version
1.0
Kategorie
aggregate
Aufgabe
code_migration
Aufgabenbezeichnung
Code Migration
Richtung
Mehr ist besser
Vergleichskohorte
vals-vals-router-index:1.0:code_migration
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
Vals AI
Status
active
Abrufdatum
2026-11-06
Methodik
Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-haiku-5-5. Name des Quellmodells: Claude Haiku 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-11-03. Latenz in Sekunden: 5148.212. Standardfehler: 4.208. Kosten je Aufgabe in USD: 6.130933. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-vals_router_index-2026-11-06-7259f1a74128. Prüfsumme der Quelldaten: 7259f1a741284313ec1d3cb9b7764e95c6e80b7cbaa3a10f99483a6c4a404336. Parserversion: vals-astro-v4. Importiert am: 2026-11-06
Quelle Vals AI
Vals Router Index: Coding (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
59.00233333333333
Bewertung
59.00233333333333
Messgröße
accuracy
Einheit
%
Benchmark-Version
1.0
Kategorie
aggregate
Aufgabe
coding
Aufgabenbezeichnung
Coding
Richtung
Mehr ist besser
Vergleichskohorte
vals-vals-router-index:1.0:coding
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
Vals AI
Status
active
Abrufdatum
2026-11-06
Methodik
Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-haiku-5-5. Name des Quellmodells: Claude Haiku 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-11-03. Latenz in Sekunden: 3446.773333333333. Standardfehler: 1.7008979654549794. Kosten je Aufgabe in USD: 5.106751. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-vals_router_index-2026-11-06-7259f1a74128. Prüfsumme der Quelldaten: 7259f1a741284313ec1d3cb9b7764e95c6e80b7cbaa3a10f99483a6c4a404336. Parserversion: vals-astro-v4. Importiert am: 2026-11-06
Quelle Vals AI
Vals Router Index: EMB (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
65.477
Bewertung
65.477
Messgröße
accuracy
Einheit
%
Benchmark-Version
1.0
Kategorie
aggregate
Aufgabe
emb
Aufgabenbezeichnung
EMB
Richtung
Mehr ist besser
Vergleichskohorte
vals-vals-router-index:1.0:emb
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
Vals AI
Status
active
Abrufdatum
2026-11-06
Methodik
Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-haiku-5-5. Name des Quellmodells: Claude Haiku 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-11-03. Latenz in Sekunden: 1195.527. Standardfehler: 3.691. Kosten je Aufgabe in USD: 1.364559. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-vals_router_index-2026-11-06-7259f1a74128. Prüfsumme der Quelldaten: 7259f1a741284313ec1d3cb9b7764e95c6e80b7cbaa3a10f99483a6c4a404336. Parserversion: vals-astro-v4. Importiert am: 2026-11-06
Quelle Vals AI
Vals Router Index: Finance Agent (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
65.373
Bewertung
65.373
Messgröße
accuracy
Einheit
%
Benchmark-Version
1.0
Kategorie
aggregate
Aufgabe
finance_agent
Aufgabenbezeichnung
Finance Agent
Richtung
Mehr ist besser
Vergleichskohorte
vals-vals-router-index:1.0:finance_agent
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
Vals AI
Status
active
Abrufdatum
2026-11-06
Methodik
Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-haiku-5-5. Name des Quellmodells: Claude Haiku 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-11-03. Latenz in Sekunden: 1864.634. Standardfehler: 2.063. Kosten je Aufgabe in USD: 1.637243. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-vals_router_index-2026-11-06-7259f1a74128. Prüfsumme der Quelldaten: 7259f1a741284313ec1d3cb9b7764e95c6e80b7cbaa3a10f99483a6c4a404336. Parserversion: vals-astro-v4. Importiert am: 2026-11-06
Quelle Vals AI
Vals Router Index: HLAB (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
4.167
Bewertung
4.167
Messgröße
accuracy
Einheit
%
Benchmark-Version
1.0
Kategorie
aggregate
Aufgabe
legal_agent_benchmark
Aufgabenbezeichnung
HLAB
Richtung
Mehr ist besser
Vergleichskohorte
vals-vals-router-index:1.0:legal_agent_benchmark
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
Vals AI
Status
active
Abrufdatum
2026-11-06
Methodik
Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-haiku-5-5. Name des Quellmodells: Claude Haiku 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-11-03. Latenz in Sekunden: 2620.795. Standardfehler: 1.518. Kosten je Aufgabe in USD: 4.264376. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-vals_router_index-2026-11-06-7259f1a74128. Prüfsumme der Quelldaten: 7259f1a741284313ec1d3cb9b7764e95c6e80b7cbaa3a10f99483a6c4a404336. Parserversion: vals-astro-v4. Importiert am: 2026-11-06
Quelle Vals AI
Vals Router Index: Legal Research (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
43.269
Bewertung
43.269
Messgröße
accuracy
Einheit
%
Benchmark-Version
1.0
Kategorie
aggregate
Aufgabe
legal_research
Aufgabenbezeichnung
Legal Research
Richtung
Mehr ist besser
Vergleichskohorte
vals-vals-router-index:1.0:legal_research
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
Vals AI
Status
active
Abrufdatum
2026-11-06
Methodik
Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-haiku-5-5. Name des Quellmodells: Claude Haiku 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-11-03. Latenz in Sekunden: 4911.734. Standardfehler: 3.444. Kosten je Aufgabe in USD: 1.633459. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-vals_router_index-2026-11-06-7259f1a74128. Prüfsumme der Quelldaten: 7259f1a741284313ec1d3cb9b7764e95c6e80b7cbaa3a10f99483a6c4a404336. Parserversion: vals-astro-v4. Importiert am: 2026-11-06
Quelle Vals AI
Vals Router Index: Full Index (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
58.708
Bewertung
58.708
Messgröße
accuracy
Einheit
%
Benchmark-Version
1.0
Kategorie
aggregate
Aufgabe
overall
Aufgabenbezeichnung
Full Index
Richtung
Mehr ist besser
Vergleichskohorte
vals-vals-router-index:1.0:overall
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
Vals AI
Status
active
Abrufdatum
2026-11-06
Methodik
Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-haiku-5-5. Name des Quellmodells: Claude Haiku 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-11-03. Latenz in Sekunden: 2988.332. Standardfehler: 1.282. Kosten je Aufgabe in USD: 3.173012. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-vals_router_index-2026-11-06-7259f1a74128. Prüfsumme der Quelldaten: 7259f1a741284313ec1d3cb9b7764e95c6e80b7cbaa3a10f99483a6c4a404336. Parserversion: vals-astro-v4. Importiert am: 2026-11-06
Quelle Vals AI
Vals Router Index: Tax Agent Bench (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
31.922
Bewertung
31.922
Messgröße
accuracy
Einheit
%
Benchmark-Version
1.0
Kategorie
aggregate
Aufgabe
tax_agent_bench
Aufgabenbezeichnung
Tax Agent Bench
Richtung
Mehr ist besser
Vergleichskohorte
vals-vals-router-index:1.0:tax_agent_bench
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
Vals AI
Status
active
Abrufdatum
2026-11-06
Methodik
Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-haiku-5-5. Name des Quellmodells: Claude Haiku 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-11-03. Latenz in Sekunden: 2973.647. Standardfehler: 3.352. Kosten je Aufgabe in USD: 1.164207. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-vals_router_index-2026-11-06-7259f1a74128. Prüfsumme der Quelldaten: 7259f1a741284313ec1d3cb9b7764e95c6e80b7cbaa3a10f99483a6c4a404336. Parserversion: vals-astro-v4. Importiert am: 2026-11-06
Quelle Vals AI
Vals Router Index: Terminal-Bench 4.0 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
36.364
Bewertung
36.364
Messgröße
accuracy
Einheit
%
Benchmark-Version
1.0
Kategorie
aggregate
Aufgabe
terminal_bench_4
Aufgabenbezeichnung
Terminal-Bench 4.0
Richtung
Mehr ist besser
Vergleichskohorte
vals-vals-router-index:1.0:terminal_bench_4
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
Vals AI
Status
active
Abrufdatum
2026-11-06
Methodik
Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-haiku-5-5. Name des Quellmodells: Claude Haiku 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-11-03. Latenz in Sekunden: 3116.385. Standardfehler: 2.314. Kosten je Aufgabe in USD: 3.117464. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-vals_router_index-2026-11-06-7259f1a74128. Prüfsumme der Quelldaten: 7259f1a741284313ec1d3cb9b7764e95c6e80b7cbaa3a10f99483a6c4a404336. Parserversion: vals-astro-v4. Importiert am: 2026-11-06
Quelle Vals AI
Vals Router Index: Vibe Code Bench (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
90.444
Bewertung
90.444
Messgröße
accuracy
Einheit
%
Benchmark-Version
1.0
Kategorie
aggregate
Aufgabe
vibe_code_bench
Aufgabenbezeichnung
Vibe Code Bench
Richtung
Mehr ist besser
Vergleichskohorte
vals-vals-router-index:1.0:vibe_code_bench
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
Vals AI
Status
active
Abrufdatum
2026-11-06
Methodik
Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-haiku-5-5. Name des Quellmodells: Claude Haiku 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-11-03. Latenz in Sekunden: 2075.723. Standardfehler: 1.725. Kosten je Aufgabe in USD: 6.071856. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-vals_router_index-2026-11-06-7259f1a74128. Prüfsumme der Quelldaten: 7259f1a741284313ec1d3cb9b7764e95c6e80b7cbaa3a10f99483a6c4a404336. Parserversion: vals-astro-v4. Importiert am: 2026-11-06
Quelle Vals AI

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Beliebtheit im Vergleich

Wie oft das Modell gesucht, genutzt und erwähnt wird, im Vergleich mit allen Modellen dieser Kategorie.

Beliebtheitsindex

Die 100 beliebtesten Modelle dieser Kategorie, 0 bis 100, höher ist beliebter

20 von 100 Modellen

Gemini 4 Argon92
GPT-6 Astra78
Claude Haiku 5.577
Qwen3.5 4B76
GPT-573
GPT-6 Sol72
Qwen3.5 0.8B72
Qwen3.5 2B71
Qwen 3.8 27B70
Claude Opus 5.570
DeepSeek V4.1 Flash 101768
Qwen 3.8 Max 090268
Kimi K368
DeepSeek-V4-Flash65
GPT-5.6 Terra64
Claude Sonnet 563
DiffusionGemma 26B A4B IT63
Claude Opus 562
Qwen 3.8 Flash62
MiniCPM-V 4.7 35B-A3B62

Stand November 2026 · Quelle: gradually.ai Beliebtheitsindex

Zeitlicher Verlauf

Wochenwerte vom 18. Oktober 2026 bis 5. November 2026

Claude Haiku 5.5GPT-6 AstraGPT-6 SolQwen 3.8 27BClaude Opus 5.5

Claude Haiku 5.5 im Vergleich

Mit anderem Modell vergleichen

Die beliebtesten Vergleiche

  1. 1Claude Haiku 5.5 vs. GPT-6 Luna
  2. 2Claude Sonnet 5.5 vs. Claude Haiku 5.5
  3. 3Claude Haiku 5.5 vs. DeepSeek V4.1 Flash 1017
  4. 4Claude Haiku 5.5 vs. DeepSeek-V4-Flash
  5. 5Claude Haiku 5.5 vs. DeepSeek-V4.1-Flash
  6. 6Claude Opus 5.5 vs. Claude Haiku 5.5
  7. 7Claude Haiku 5.5 vs. GLM-5.3
  8. 8Claude Haiku 5.5 vs. Gemini 3.5 Flash-Lite
  9. 9Claude Haiku 5.5 vs. Gemini 3.8 Flash
Alle 56 Vergleiche zeigen
  1. 10Claude Haiku 5.5 vs. Claude Sonnet 4.5
  2. 11Claude Haiku 5.5 vs. Claude Sonnet 5
  3. 12Claude Haiku 5.5 vs. Claude Opus 5
  4. 13Claude Haiku 5.5 vs. GPT-6 Astra
  5. 14Claude Haiku 5.5 vs. Gemini 3.5 Flash
  6. 15Claude Haiku 5.5 vs. Claude Opus 4.8
  7. 16Claude Haiku 5.5 vs. Gemini 4 Argon
  8. 17Claude Haiku 5.5 vs. Grok 4.7
  9. 18Claude Haiku 5.5 vs. GPT-5.6 Luna
  10. 19Claude Haiku 5.5 vs. Qwen 3.8 Max 0902
  11. 20Claude Haiku 5.5 vs. Muse Spark 1.3
  12. 21Claude Haiku 5.5 vs. Claude Sonnet 4.6
  13. 22Claude Haiku 5.5 vs. Gemini 3.7 Flash
  14. 23Claude Haiku 5.5 vs. Mistral Large 4
  15. 24Claude Haiku 5.5 vs. GPT-6.1 Sol
  16. 25Claude Haiku 5.5 vs. Gemini 3.1 Pro Preview
  17. 26Claude Haiku 5.5 vs. GLM-5.3-Flash
  18. 27Claude Haiku 5.5 vs. DeepSeek-V4-Pro
  19. 28Claude Haiku 5.5 vs. GPT-5.6 Sol
  20. 29Claude Haiku 5.5 vs. Gemini 3.6 Flash
  21. 30Claude Haiku 5.5 vs. Claude Opus 4.6
  22. 31Claude Haiku 5.5 vs. Kimi K2.6
  23. 32Claude Haiku 5.5 vs. Claude Opus 4.7
  24. 33Claude Haiku 5.5 vs. Mistral Large 3
  25. 34Claude Haiku 5.5 vs. GPT-5.5
  26. 35Claude Haiku 5.5 vs. GPT-6.1 Terra
  27. 36Claude Haiku 5.5 vs. Claude Fable 5.1
  28. 37Claude Haiku 5.5 vs. Claude Fable 5
  29. 38Claude Haiku 5.5 vs. Claude Opus 4.5
  30. 39Claude Haiku 5.5 vs. GPT-6 Sol
  31. 40Claude Haiku 5.5 vs. GPT-5.6 Terra
  32. 41Claude Haiku 5.5 vs. GPT-5.4
  33. 42Claude Haiku 5.5 vs. GPT-5.4 mini
  34. 43Claude Haiku 5.5 vs. Gemini 4 Carbon
  35. 44Claude Haiku 5.5 vs. Muse Wonder
  36. 45Claude Haiku 5.5 vs. Muse Wonder Full
  37. 46Claude Haiku 5.5 vs. Grok 4.6
  38. 47Claude Haiku 5.5 vs. Grok 4.5
  39. 48Claude Haiku 5.5 vs. Grok 4.3
  40. 49Claude Haiku 5.5 vs. Kimi K3.1 Pro
  41. 50Claude Haiku 5.5 vs. Kimi K3
  42. 51Claude Haiku 5.5 vs. GLM-5.2
  43. 52Claude Haiku 5.5 vs. GLM-5.1
  44. 53Claude Haiku 5.5 vs. Qwen 3.8 27B
  45. 54Claude Haiku 5.5 vs. Mistral Medium 3.5
  46. 55Claude Haiku 5.5 vs. MiMo-V2.5
  47. 56Claude Haiku 5.5 vs. MiMo-V2.5-Pro

Alle technischen Daten

Architektur

Knowledge Cutoff
Juni 2026
Quelle: Knowledge Cutoff

Ein- und Ausgabe

Kontextfenster
1.000.000 Token
Quelle: Kontextfenster
Maximale Ausgabe
128.000 Token
Quelle: Maximale Ausgabe
Eingabe
Text, images
Quelle: Eingabe
Ausgabe
Text
Quelle: Ausgabe
Reasoning-Modus
adaptive (on by default); default medium
Quelle: Reasoning-Modus

Wasserzeichen und Herkunft

KI-Wasserzeichen meint unsichtbare Signale in der Ausgabe. Sichtbare Zeichen und Herkunftsmetadaten sind getrennt aufgeführt. Unbekannt bedeutet, dass für die jeweilige Angabe kein ausreichender Beleg vorliegt.

KI-Wasserzeichen
Ja. Anthropic bestätigt Textwasserzeichen für dieses Modell auf eigenen Oberflächen und bei den genannten Cloud-Partnern weltweit.
Quelle 1: KI-WasserzeichenQuelle 2: KI-Wasserzeichen
Watermarking-Technik
Variante von SynthID Text
Quelle 1: Watermarking-TechnikQuelle 2: Watermarking-Technik
Herkunftsmetadaten
C2PA Content Credentials für unterstützte erzeugte Dateien. Die jeweilige Plattform muss Claudes Dateierzeugung anbieten.
Quelle: Herkunftsmetadaten
Kennzeichnung geprüft am
05.11.2026
Quelle 1: Kennzeichnung geprüft amQuelle 2: Kennzeichnung geprüft am

Lizenz und Zugang

Gewichte
Proprietär
Quelle: Gewichte
Zugang
API
Quelle: Zugang
Status laut Quelle
active
Quelle: Status laut Quelle
Veröffentlichung
07.10.2026
Quelle: Veröffentlichung

API

API-Modellkennung
claude-haiku-5-5
Quelle: API-Modellkennung

Weitere Angaben

Hinweise
Veröffentlicht am 7. Oktober 2026. Anthropic positioniert Haiku 5.5 für große Mengen latenzkritischer Aufgaben wie Klassifizierung, Routing, Extraktion und Subagenten. Der Preis hängt von der Promptlänge ab: 0,10 $ / 0,50 $ pro Million Input- und Output-Token bei Prompts bis 100.000 Token, 0,50 $ / 2,50 $ darüber. 1M Kontext, 128K Output, Wissensstand Juni 2026, adaptives Denken ist standardmäßig aktiv, Standard-Effort medium. Offizielle API-ID: claude-haiku-5-5.
Quelle: Hinweise

Preise

Preisansicht wählen

11 Angebote, Preise in US-Dollar je 1 Mio. Token, Mischpreis aus 3 Teilen Eingabe und 1 Teil Ausgabe.

Angebote filtern
AnbieterEingabeAusgabeCache lesenCache schreibenMischpreis
Anthropicdirekt0,10 $0,50 $0,01 $0,125 $0,20 $
Anthropicüber 100.000 Kontext-Tokendirekt0,50 $2,50 $0,05 $0,625 $1 $
Amazon Bedrock0,10 $0,50 $k. A.k. A.0,20 $
Anthropic0,10 $0,50 $k. A.k. A.0,20 $
AzureGlobal0,10 $0,50 $k. A.k. A.0,20 $
Claude Platform on AWS0,10 $0,50 $k. A.k. A.0,20 $
GoogleGlobal0,10 $0,50 $k. A.k. A.0,20 $
Amazon BedrockEu-west-10,11 $0,55 $k. A.k. A.0,22 $
Amazon BedrockUs-east-10,11 $0,55 $k. A.k. A.0,22 $
AzureUS0,11 $0,55 $k. A.k. A.0,22 $
GoogleEurope0,11 $0,55 $k. A.k. A.0,22 $
GoogleUS0,11 $0,55 $k. A.k. A.0,22 $

Cache-Preise stammen aus dem Direkttarif, OpenRouter meldet sie für die übrigen Anbieter nicht. Direktpreis laut Hersteller, geprüft am 13.10.2026. Anbieterpreise über OpenRouter, Stand 06.11.2026. Zum LLM-Preisindex

Weitere Preisstufen und Regeln
Cache schreiben, 1 Stunde
0,2 $ pro 1 Mio. TokenQuelle
Cache schreiben, 1 Stunde
1 $ pro 1 Mio. Token (über 100.000 Kontext-Token)Quelle
Preisbedingungen laut Quelle
Preis nach Promptlänge: Prompts über 100.000 Token (einschließlich Cache-Lese- und -Schreibzugriffen) zahlen für die gesamte Anfrage 0,50 $ Input / 2,50 $ Output statt 0,10 $ / 0,50 $ pro Million Token; Batch-API 50 % günstiger (0,05 $ / 0,25 $, über 100.000 Token 0,25 $ / 1,25 $); US-only-Inferenz zum 1,1-Fachen auf alle Token-KategorienQuelle

1 Preisänderung seit Beginn der Messung.

EingabeAusgabe

0 $0,20 $0,40 $0,60 $0,80 $13.10.202606.11.2026
Täglich beobachteter Preis im LLM-Preisindex in US-Dollar je 1 Mio. Token. Der Index nutzt einen Marktpreis aus mehreren Quellen, der vom Direktpreis des Herstellers abweichen kann.

Bei Anthropic kostenlos nutzbar (Claude Free), mehr ab 21,42 € im Monat (Claude Pro). Über andere Anbieter ab 6,83 € im Monat (Poe Basic, mit begrenzten Punkten). 31 Tarife in Deutschland.

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Claude FreeAnthropickostenlosAbo des Herstellers
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Claude MaxAnthropic107,10 €Abo des Herstellers, mit begrenztem Guthaben
Claude Team Premium-PlatzAnthropic125,22 €Abo des Herstellers, mit begrenztem Guthaben, für Teams, je Nutzer
Claude UltraAnthropick. A.Abo des Herstellers, mit begrenztem Guthaben
Kiro StudentsAmazon Web Serviceskostenlosmit begrenztem Guthaben
Poe Basic6,83 €mit begrenztem Guthaben
Command Code GOAT≈ 10,60 €mit begrenztem Guthaben
GitHub Copilot Pro≈ 10,60 €mit begrenztem Guthaben
GitHub Copilot Business≈ 20,14 €mit begrenztem Guthaben, für Teams, je Nutzer
Command Code Pro≈ 21,20 €mit begrenztem Guthaben
Kiro ProAmazon Web Services≈ 21,20 €mit begrenztem Guthaben, je Nutzer
Replit Core≈ 21,20 €
Poe Plus27,36 €mit begrenztem Guthaben
Langdock Business Standard29,75 €für Teams, je Nutzer
GitHub Copilot Enterprise≈ 41,35 €mit begrenztem Guthaben, für Unternehmen, je Nutzer
GitHub Copilot Pro+≈ 41,35 €mit begrenztem Guthaben
Kiro Pro+Amazon Web Services≈ 42,41 €mit begrenztem Guthaben, je Nutzer
Poe Pro68,41 €mit begrenztem Guthaben
Command Code Max 10×≈ 106,02 €mit begrenztem Guthaben
GitHub Copilot Max≈ 106,02 €mit begrenztem Guthaben
Kiro Pro MaxAmazon Web Services≈ 106,02 €mit begrenztem Guthaben, je Nutzer
Replit Pro≈ 106,02 €
Langdock Business Max117,81 €für Teams, je Nutzer
Poe Advanced136,84 €mit begrenztem Guthaben
Command Code Max 20×≈ 212,05 €mit begrenztem Guthaben
Kiro PowerAmazon Web Services≈ 212,05 €mit begrenztem Guthaben, je Nutzer
Poe Max342,11 €mit begrenztem Guthaben
Cursor Enterprisek. A.für Unternehmen
Kiro EnterpriseAmazon Web Servicesk. A.für Unternehmen

Alle Tarife im KI-Abo-Vergleich

Häufige Fragen zu Claude Haiku 5.5

Wie gut ist Claude Haiku 5.5 in Benchmarks?

Gut: Platz 20 von 91 im Gesamtindex.

Gesamtindex (Gradually Meta-Score v4) aus 45 Benchmark-Ergebnissen · Daten bis 06.11.2026

LeistungGesamtindex in Punkten, 100 = Durchschnitt der Referenzgruppe · höher ist besser
DeepSeek V4.1 Flash 1017106,6
Gemini 3.8 Flash106,5
GPT-6.1 Terra105,2
Claude Haiku 5.5Platz 20103,4
Grok 4.7103,3
Grok 4.6102,4
Kimi K3101,2

Was ist der Gesamtindex (Gradually Meta-Score v4)?

Ein Punktwert, der viele unabhängige Benchmarks zu einer Zahl zusammenfasst. 100 Punkte sind der Durchschnitt einer festen Referenzgruppe, höher ist besser. Claude Haiku 5.5 erreicht 103,4 Punkte, das ist Platz 20 von 91.

Eigene Auswertung von gradually.ai, Methode benchmark-meta-score-v4 · für Claude Haiku 5.5 aus 45 Testreihen

Welche Daten
Nur aktuelle, geprüfte Ergebnisse unabhängiger Auswerter wie Artificial Analysis, Vals AI, LMArena, LiveBench und Epoch AI. Herstellerangaben sowie historische und strittige Werte zählen nicht.
Ein Wert je Test
Je Quelle und Testreihe zählt der neueste Abruf mit einem festen Aufbau. Testet eine Quelle mehrere Reasoning-Stufen, gilt die höchste dokumentierte. Eine Testreihe braucht mindestens 5 Modelle.
Vergleichbar machen
Prozentwerte werden so umgerechnet, dass Abstände nahe 0 und nahe 100 % fair zählen, danach wird jede Testreihe auf dieselbe Skala gebracht. So wiegt ein schwerer Test nicht mehr als ein leichter.
Gemeinsame Stärke
Ein statistisches Modell schätzt aus allen Testreihen zugleich eine gemeinsame Leistungsfähigkeit je Modell und je Bereich, wie stark ein Modell davon abweicht. Fehlende Tests werden nicht als null gezählt.
Gewichtung
Kernbereiche (Programmieren, Schlussfolgern, Mathematik, Wissen, Agenten, Allgemein und Multimodal) zählen zusammen 75 %, die Fachbereiche Finanzen, Recht und Gesundheit zusammen 25 %.
Die Punkteskala
Der Wert misst sich an einer festen Referenzgruppe aus 29 Modellen, ähnlich wie ein IQ-Wert: 100 Punkte sind ihr Durchschnitt, 15 Punkte eine Standardabweichung der Gruppe. Die Skala ist nach oben und unten offen und kein Prozentwert. Liegt ein Modell 15 Punkte vorn, schneidet es in etwa drei von vier Benchmark-Vergleichen besser ab. Neue Modelle verschieben die alten Werte nicht.
Platz nach Score
Der Platz folgt der Reihenfolge der Scores unter allen Modellen mit Platz, etwa „Platz 14 von 95“. Ob ein Vorsprung belastbar ist, prüft eine zweite Rechnung, die den Score 200-mal mit zufällig neu gezogenen Testfamilien wiederholt. Liegt ein Modell dabei nicht fast immer vorn, gelten zwei Modelle als gleichauf.
Mindestanforderung
Einen Wert gibt es erst ab 8 Testreihen aus 2 Quellen und 3 Bereichen, einen Platz nur bei ausreichender Genauigkeit. Fehlen Kernbereiche, steht der Hinweis „geschätzt“ dabei.
Was er nicht ist
Kein eigener Test von gradually.ai und kein Urteil über jede einzelne Aufgabe. Für eine bestimmte Aufgabe zählen die Bereichswerte und die einzelnen Benchmarks mehr.

Was kostet Claude Haiku 5.5?

Per API 0,10 $ je 1 Mio. Token Eingabe und 0,50 $ Ausgabe. Das ist günstig.

Preise vom 06.11.2026

Preis für die Ausgabe seit Beginn der MessungDollar je 1 Mio. Token · niedriger ist besser

13.10.202606.11.2026

Erster Preis am 13.10.2026: 0,55 $. Seit 14.10.2026: 0,50 $.

Bis wann reicht das Wissen von Claude Haiku 5.5?

Bis Juni 2026, laut Anthropic. Das ist 4 Monate vor der Veröffentlichung.

Angabe von Anthropic

Wie groß ist das Kontextfenster von Claude Haiku 5.5?

1 Mio. Token. So viel Text liest Claude Haiku 5.5 auf einmal, das sind rund 1.500 A4-Seiten.

Seitenzahl als Faustregel nach Artificial Analysis

KontextfensterToken, die das Modell auf einmal liest · höher ist besser
GPT-6.1 Terra1,05 Mio.
Gemini 3.8 Flash1,05 Mio.
DeepSeek V4.1 Flash 10171,05 Mio.
Kimi K31,05 Mio.
Claude Haiku 5.5Platz 31 von 1011 Mio.
Grok 4.7500 Tsd.
Grok 4.6500 Tsd.

Wie schnell ist Claude Haiku 5.5?

236 Token pro Sekunde. Das ist schneller als ein typisches Modell mit 87.

Gemessen von Artificial Analysis am 06.11.2026. AA 3.0.0, einschließlich Zeit bis zum ersten Token, über verfügbare Workloads und fünf Tage gemittelt.

TempoToken pro Sekunde · höher ist besser
Claude Haiku 5.5Platz 5 von 100236
DeepSeek V4.1 Flash 1017172
Gemini 3.8 Flash115
GPT-6.1 Terra73
Grok 4.672
Grok 4.771
Kimi K339

Kann ich Claude Haiku 5.5 lokal nutzen?

Nein. Anthropic veröffentlicht die Gewichte nicht.

Angaben von Anthropic

Offene Gewichte
nein
Lizenz
k. A.
Parameter
k. A.
davon aktiv je Token
k. A.

Wo kann ich Claude Haiku 5.5 nutzen?

Bei Anthropic kostenlos nutzbar. Zusammen mit anderen Anbietern sind es 31 Tarife in Deutschland, dazu kommt die API.

Abo-Vergleich, Preise in Deutschland inkl. USt

Bei Anthropic

6 Tarife, kostenlos (Claude Free).

Über andere Anbieter

25 Tarife bei 7 Anbietern, ab 6,83 € im Monat (Poe Basic), mit begrenztem Guthaben.

Per API

0,10 $ Eingabe, 0,50 $ Ausgabe je 1 Mio. Token, unverändert seit 14.10.2026.

Ist Claude Haiku 5.5 besser als Claude Haiku 4.5?

Ja, im Gesamtindex klar. Vorn liegt es in 6 von 6 Bereichen, die für beide getestet sind.

Claude Haiku 4.5 als Vorgänger laut Anthropic Claude Haiku 5.5 migration guide, geprüft am 13.10.2026

LeistungGesamtindex, 100 Punkte = Durchschnitt · höher ist besser
103,4

Claude Haiku 5.5

Platz 20

53,7

Claude Haiku 4.5

Platz 79

TempoToken pro Sekunde · höher ist besser
236

Claude Haiku 5.5

schnell

97

Claude Haiku 4.5

eher schnell

PreisDollar je 1 Mio. Token, 3 Teile Eingabe und 1 Teil Ausgabe · niedriger ist besser
0,20 $

Claude Haiku 5.5

günstiger

2 $

Claude Haiku 4.5

10-mal so teuer

Haiku 5.5Haiku 4.5100 Punkte = Durchschnitt, höher ist besser
ProgrammierenHaiku 5.5 vornHaiku 5.5: 106,2Haiku 4.5: 48,9
SchlussfolgernHaiku 5.5 vornHaiku 5.5: 105,2Haiku 4.5: 52,3
Mathematiknur Haiku 5.5 mit WertungHaiku 5.5: 107,1Haiku 4.5: zu wenig Daten
WissenHaiku 5.5 vornHaiku 5.5: 85,5Haiku 4.5: 60,2
AgentenHaiku 5.5 vornHaiku 5.5: 106,1Haiku 4.5: 60,1
AllgemeinHaiku 5.5 vornHaiku 5.5: 106,4Haiku 4.5: 52,1
FinanzenHaiku 5.5 vornHaiku 5.5: 104,7Haiku 4.5: 58,0
Rechtnur Haiku 5.5 mit WertungHaiku 5.5: 94,4Haiku 4.5: zu wenig Daten
Gesundheitnur Haiku 5.5 mit WertungHaiku 5.5: 108,9Haiku 4.5: zu wenig Daten

Quellen und Datenstand

Alle 100 Quellen anzeigen

Benchmarkquellen im Überblick

Welche unabhängigen Auswerter dieses Modell getestet haben. Das ist Abdeckung, keine Qualitätsrangliste.

AuswerterTestreihenGesamtindizesErfasste aktive Messwerte
Artificial Analysis13067
Vals AI285285
LMArena2029
LiveBench7146
Epoch AI6011
ARC Prize009
Scale AI Evals004

Ohne Herstellerangaben sowie historische oder strittige Ergebnisse; diese stehen gekennzeichnet bei den Einzelwerten. 22 Messwerte sind noch keiner Testreihe zugeordnet.

ArtNachweis und Datenstand
Geschwindigkeit

Anthropic, Max effort. AA 3.0.0, einschließlich Zeit bis zum ersten Token, über verfügbare Workloads und fünf Tage gemittelt. Abgerufen am 6. November 2026.

Quelle: Artificial Analysis · Geschwindigkeit (Artificial Analysis)Messmethode der Geschwindigkeit
Preis

API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten.

Quelle: Preise · Modellmetadaten (abgerufen 13. Oktober 2026) · Claude Haiku 5.5 model overview · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 13. Oktober 2026
Eingabe

Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 13. Oktober 2026.

Quelle: Modelldokumentation · Modellmetadaten (abgerufen 13. Oktober 2026) · Claude Haiku 5.5 model overview · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 13. Oktober 2026
Ausgabe

Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 13. Oktober 2026.

Quelle: Modelldokumentation · Modellmetadaten (abgerufen 13. Oktober 2026) · Claude Haiku 5.5 model overview · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 13. Oktober 2026
RecherchestandRecherchestand 13. Oktober 2026. 54 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell.
Ungeklärt

benchmark-results

Hinweis

Die exakt konfigurierten Ergebnisse der Claude-Haiku-5.5-Systemkarte sind erfasst, einschließlich der getrennt benannten SWE-bench-Varianten. Diese Quellenprüfung belegt keine exakten GPQA- oder Vals-AI-Ergebnisse. Fehlende aufgabenspezifische Nenner, Intervalle und Testdetails bleiben bei den einzelnen Messwerten gekennzeichnet.

In den geprüften Quellen nicht gefunden

parameters-billions

Originalwortlaut

Anthropic does not publish parameter counts for this model.

In den geprüften Quellen nicht gefunden

active-parameters-billions

Originalwortlaut

Anthropic does not publish active parameter counts for this model.

Nicht veröffentlicht

numeric confidence intervals for graph-only results

Hinweis

Einige Abbildungen zeigen 95-%-Intervalle, deren exakte Grenzen im Text jedoch fehlen. Aus Balken werden keine Werte abgeleitet.

Nicht veröffentlicht

unreported task denominators

Hinweis

Nur exakt angegebene Aufgaben- oder Versuchszahlen werden als Nenner übernommen. Sprachzahlen und allgemeine Korpusgrößen ersetzen kein modellbezogenes N.

Weitere QuelleArtificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026; 2. November 2026; 6. November 2026)12345678
Weitere QuelleArtificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026; 29. Oktober 2026; 2. November 2026; 6. November 2026)12
Weitere QuelleArtificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026)12
Weitere QuelleArtificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026; 2. November 2026)12
Weitere QuelleArtificial Analysis (abgerufen 5. November 2026; 6. November 2026)
Weitere QuelleArtificial Analysis (abgerufen 6. November 2026)12
Weitere QuelleLMArena (abgerufen 30. Oktober 2026)12
Weitere QuelleLMArena (abgerufen 28. Oktober 2026)12
Weitere QuelleVals AI (abgerufen 6. November 2026)123456789101112131415161718192021222324252627
Weitere QuelleVals AI (abgerufen 16. Oktober 2026; 6. November 2026)1234
Weitere QuelleVals AI (abgerufen 16. Oktober 2026; 31. Oktober 2026; 6. November 2026)
Weitere QuelleVals AI (abgerufen 28. Oktober 2026; 6. November 2026)
Weitere QuelleLiveBench (abgerufen 16. Oktober 2026)1 (am 2. November 2026 nicht abrufbar) https://livebench.ai/table_2026_09_02.csv2 (am 2. November 2026 nicht abrufbar) https://livebench.ai/breakdown_2026_09_02.json
Weitere QuelleAnthropic Claude Haiku 5.5 System Card (abgerufen 17. Oktober 2026)
Weitere QuelleVulcanBench SWE-v4 evaluator report, Code Quality v3.24 (abgerufen 17. Oktober 2026)
Weitere QuelleAnthropic, Claude Haiku 5.5 product page (AlphaSense customer evaluation) (abgerufen 17. Oktober 2026) · Anthropic, Introducing Claude Haiku 5.5 · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 13. Oktober 2026
Weitere QuelleDuelLab GameBench 2 model results (abgerufen 17. Oktober 2026; 28. Oktober 2026; 2. November 2026; 5. November 2026)
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