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Claude Fable 5 is a Mythos-class model from Anthropic, built for autonomous knowledge work and coding. It supports text, image, and file inputs with text output, with reasoning support and...
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This model always redirects to the latest model in the Claude Fable family.
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Claude Haiku 4.5 is Anthropic’s fastest and most efficient model, delivering near-frontier intelligence at a fraction of the cost and latency of larger Claude models. Matching Claude Sonnet 4’s performance...
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Claude Haiku 4.5 is Anthropic’s fastest and most efficient model, delivering near-frontier intelligence at a fraction of the cost and latency of larger Claude models. Matching Claude Sonnet 4’s performance...
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Claude Haiku 5.5 是 Anthropic 推出的一款小型、快速的模型，适用于摘要生成、子代理以及浏览器使用等高吞吐量、对成本敏感的任务。它在编码能力、计算机使用能力等方面较 Claude Haiku 4.5 更为强大……
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This model always redirects to the latest model in the Claude Haiku family.
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Claude Opus 4.1 is an updated version of Anthropic’s flagship model, offering improved performance in coding, reasoning, and agentic tasks. It achieves 74.5% on SWE-bench Verified and shows notable gains...
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Claude Opus 4.5 is Anthropic’s frontier reasoning model optimized for complex software engineering, agentic workflows, and long-horizon computer use. It offers strong multimodal capabilities, competitive performance across real-world coding and...
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Opus 4.6 is Anthropic’s strongest model for coding and long-running professional tasks. It is built for agents that operate across entire workflows rather than single prompts, making it especially effective...
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Opus 4.7 is the next generation of Anthropic's Opus family, built for long-running, asynchronous agents. Building on the coding and agentic strengths of Opus 4.6, it delivers stronger performance on...
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Claude Opus 4.8 is Anthropic's most capable generally available model in the Opus family. It supports text, image, and file inputs with text output, with reasoning support and a 1M-token...
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Claude Opus 5.5 是 Anthropic 面向高要求的推理、编码以及长周期智能体任务的旗舰模型，接替了 Claude Opus 5。它在大型代码库中的多步变更方面尤为出色，代码……
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可以调整厂商、分类或输入输出条件；新模型正持续收录。
调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。
使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照；不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费，请以来源的当前报价为准。
先区分输入、输出和缓存价格，再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费，不能直接与 Token 单价比较。
不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。
榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本，再选择模型。
