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Anthropic: Claude Haiku 4.5
anthropic/claude-haiku-4.5
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
Según el catálogo de OpenRouter, Claude Haiku 4.5 (anthropic/claude-haiku-4.5) es presentado por Anthropic como su modelo más rápido y eficiente, orientado a una calidad cercana a la frontera con menor coste y latencia que los modelos Claude de mayor tamaño. La ficha registra salida de texto a partir de entradas de texto, imagen y archivos, una ventana de contexto de 200 000 tokens, llamadas a herramientas, salidas estructuradas y controles de razonamiento opcionales. Las cifras de benchmarks, arenas y precios aparecen en los datos estructurados del catálogo. Como la única evidencia es esta ficha y no se incluyó una ficha de modelo independiente, la descripción del proveedor debe considerarse no verificada y conviene validarla con la carga de trabajo propia.[1]
Puntos fuertes
- Presentado por Anthropic, según el catálogo de OpenRouter, como una opción rápida y eficiente en coste y latencia frente a los modelos Claude de mayor tamaño; es una afirmación del catálogo, no un resultado medido de forma independiente.[1]
- Acepta entradas de texto, imagen y archivos con salida de texto y una ventana de contexto de 200 000 tokens, según la ficha.[1]
- Ofrece llamadas a herramientas, salidas estructuradas, formato de respuesta y parámetros de razonamiento opcionales, lo que favorece escenarios de integración según los parámetros listados.[1]
Limitaciones
- La evidencia proviene solo del catálogo: la ficha de OpenRouter fue la única fuente de este paquete, no había una ficha de modelo independiente disponible y el posicionamiento del proveedor debe validarse con cargas de trabajo reales antes de adoptarlo.[1]
- Los resultados medidos son menos favorables que la descripción: las entradas de design-arena registradas en el catálogo muestran registros perdedores (tasas de victoria por debajo de la paridad) en todas las categorías listadas, lo que apunta a un desempeño de diseño medido poco destacable.[1]
- El catálogo no indica una fecha de corte de conocimiento, por lo que esa propiedad es simplemente desconocida, no ausente.[1]
Dónde utilizarlo
- Tareas de texto de alto volumen donde importan la latencia y el coste unitario, como chat, resumen o clasificación; sugerencia basada en el posicionamiento de eficiencia del catálogo, no en resultados comprobados.[1]
- Pipelines con documentos o imágenes que requieran respuestas de texto, usando el soporte de entrada de imágenes y archivos listado; conviene pilotear para confirmar la precisión con sus propios datos.[1]
- Integraciones de agentes o API que requieran llamadas a herramientas o salidas ajustadas a esquema, dados los parámetros tools y structured_outputs listados.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Anthropic: Claude Haiku 4.5Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
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...
Especificaciones
- ID del modelo
- anthropic/claude-haiku-4.5
- ID canónico
- anthropic/claude-4.5-haiku-20251001
- Creador
- anthropic
- Añadido a OpenRouter
- 15.10.2025
- Longitud de contexto
- 200,000
- Modalidad
- text+image+file->text
- Modalidades de entrada
- text, image, file
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $1 / salida $5
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | CC — por debajo de la franja B | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Programación | BB — siguiente 30% de la cohorte | — |
| Agentes | CC — por debajo de la franja B | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Análisis de documentos | Sin medición | entrada: file |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Intelligence index | 7.4 | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Coding index | 43.9 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 8 | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtasa de victoria 41.1% · posición 110 | 1,055Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttasa de victoria 49.3% · posición 52 | 1,135Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestasa de victoria 44.9% · posición 105 | 1,105Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 45.7% · posición 97 | 1,122Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtasa de victoria 44.7% · posición 101 | 1,088Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtasa de victoria 39.1% · posición 88 | 1,017Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttasa de victoria 42.6% · posición 103 | 1,091Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 45.1% · posición 106 | 1,115Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Azure | 200,000 | $1 | $5 | — | — | 100% |
| Amazon Bedrock | 200,000 | $1 | $5 | — | — | 100% |
| 200,000 | $1 | $5 | — | — | 100% | |
| Anthropic | 200,000 | $1 | $5 | — | — | 100% |
| Amazon Bedrock | 200,000 | $1.1 | $5.5 | — | — | 100% |
| 200,000 | $1.1 | $5.5 | — | — | — | |
| Amazon Bedrock | 200,000 | $1.1 | $5.5 | — | — | 100% |
| 200,000 | $1.1 | $5.5 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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