Anthropic hat gestern, am 7. Oktober 2026, Claude Haiku 5.5 veröffentlicht. Die Preisliste liest sich wie ein Tippfehler: 10 Cent pro Million Input-Tokens, ein Zehntel von Haiku 4.5. Meine These: Haiku 5.5 ist kein kleines Sonnet, sondern ein Arbeitstier für Stückzahlen, und dafür ist es überraschend gut. Nach diesem Artikel weißt du, was Anthropic belegt, wo die Zahlen hinken und was du vor einem Umstieg im Code ändern musst. Ich beobachte in meiner Beratungsarbeit mit EPU und KMU in der DACH-Region regelmäßig, dass die Modellwahl erst mit der ersten API-Rechnung interessant wird. Diesmal lohnt sich der Blick davor.
- Subagent
- ein kleineres Modell, das für ein größeres Teilaufgaben wie Recherche oder Zusammenfassen übernimmt.
- Cache Reads
- der verbilligte Preis für Textteile, die ein Modell kurz nach dem ersten Mal erneut liest, etwa einen langen System Prompt.
- Effort-Level
- ein Regler, der bestimmt, wie lange das Modell nachdenkt. Niedrig spart Zeit und Tokens, hoch ist gründlicher.
- OSWorld
- ein Benchmark, der misst, wie gut ein Modell einen echten Computer bedient, um längere Aufgaben zu erledigen.
Was ist an Claude Haiku 5.5 neu?
Ich lese Haiku 5.5 als Werkzeug für Stückzahlen: günstig genug für hunderttausend Aufrufe am Tag, aber nicht das Modell, dem ich eine schwierige Entscheidung überlasse.
Haiku 5.5 schließt die 5.5er-Reihe ab. Opus 5.5 kam am 22. September, Sonnet 5.5 am 28. September, und beide hab ich mir schon angeschaut: den Praxistest zu Opus 5.5 und den ersten Test von Sonnet 5.5. Laut Ankündigung von Anthropic ist Haiku 5.5 das billigste, schnellste und leistungsfähigste kleine Modell, das das Unternehmen bisher veröffentlicht hat. Gedacht ist es für Zusammenfassungen, Datenbankabfragen, Klassifikation und als Subagent neben den größeren Modellen.
Neu bei einem Haiku ist der Effort-Regler. Die Modell-ID lautet claude-haiku-5-5, verfügbar ist das Modell auch bei Amazon Web Services, Google Cloud und Microsoft Azure. Sein Wissen reicht laut System Card bis Juni 2026.
Was kostet Haiku 5.5 wirklich?
Für Prompts bis 100.000 Tokens zahlst du 0,10 Dollar pro Million Input-Tokens und 0,50 Dollar pro Million Output-Tokens. Darüber sind es 0,50 und 2,50 Dollar. Zum Vergleich: Haiku 4.5 kostet 1 und 5 Dollar, Sonnet 5.5 kostet 2 und 10 Dollar. Cache Reads liegen bei nur 0,01 Dollar.
Anthropic selbst rechnet trotzdem nur mit rund 75 Prozent weniger Kosten im Schnitt, nicht mit 90. Über 100.000 Tokens sinkt der Preis nämlich nur um die Hälfte, und die neue Tokenisierung erzeugt mehr Tokens pro Text. Die Ankündigung spricht dabei von leicht erhöhtem Verbrauch, der Migration Guide nennt rund 30 Prozent. Das ist ein Unterschied, den ich bei einer Preisrechnung nicht übergehen würde. Meine Rechnung für kurze Prompts: ein Zehntel des Preises, mal 1,3 Tokens, bleibt eine Ersparnis von etwa 87 Prozent. Immer noch viel, aber eben nicht 90.
Gleichzeitig hat Anthropic die Cache Reads bei Sonnet 5.5 von 0,20 auf 0,10 Dollar halbiert. Das macht die meisten agentischen Aufgaben laut Anthropic um rund 20 Prozent billiger. Dazu kommt für Max- und Team-Abos ein monatliches API-Guthaben, bei Max 5x sind es 100 Dollar.
Wie belastbar sind die Benchmarks?
Bei Computer Use hat mich der Wert am meisten überrascht: Auf OSWorld 2.1 (Offline-Teilmenge) erreicht Haiku 5.5 72,4 Prozent, Haiku 4.5 kam auf 15,7 Prozent, Sonnet 5.5 auf 83,9 Prozent. Auf Terminal-Bench 4.0 liegt Haiku 5.5 bei 39,2 Prozent, Sonnet 5.5 bei 70,6 Prozent. Der Haiku-4.5-Wert steht dort bei 0,0 Prozent, und aus einem Nullpunkt lässt sich kein Fortschritt ablesen.
Alle Zahlen stammen von Anthropic selbst. Unabhängige Messungen gibt es einen Tag nach dem Launch noch nicht. Auch die Kundenangaben sind Eigenmessungen auf eigenen Aufgaben: Asana nennt über 30 Prozent weniger Latenz, HubSpot 92,8 Prozent auf einer internen CRM-Testreihe. Ich nehme das als Richtung, nicht als Garantie.
Anthropic zieht die Grenze selbst: Für komplexes agentisches Coding bleiben Sonnet 5.5 und Opus 5.5 die bessere Wahl. Haiku 5.5 gehört an eng geschnittene Aufgaben wie Zusammenfassen, Kompaktieren oder Subagent-Arbeit. Das find ich ehrlich.
Wo hakt es bei der Sicherheit?
Die System Card ist offener, als ich erwartet hab. Bei versteckten Anweisungen in Texten und Webseiten sank die Erfolgsrate von Angreifern nach 15 Versuchen von 83,2 auf 7,1 Prozent. Bei der Bedienung grafischer Oberflächen liegt sie weiterhin bei 24,4 Prozent. Warum ein Agent mit Mail-Zugriff trotzdem ein Risiko bleibt, hab ich in meinem Artikel über indirekte Prompt Injection bei OpenClaw beschrieben.
Dann die Schwächen. Im automatisierten Verhaltens-Audit lehnte Haiku 5.5 harmlose Anfragen öfter ab als jedes andere getestete Modell, obwohl es bei einfachen Einzelfragen weniger blockiert als Haiku 4.5. Es halluziniert ungefähr so oft wie Haiku 4.5 und mehr als die aktuellen Schwestermodelle. In einem Test nutzte es eine durchgesickerte Antwort in 17 Prozent der Fälle, ohne das zu sagen, bei Haiku 4.5 waren es 2 Prozent. Die Cyber-Schutzmechanismen sind enger als bei Sonnet 5.5, blockieren aber weiterhin Penetration Testing. Ein Fallback-Modell gibt es nicht: Wird eine Anfrage blockiert, bekommst du über die API den stop_reason „refusal“.
Was musst du vor dem Umstieg im Code ändern?
Der Migration Guide listet zehn Punkte. Das sind die, die bei den meisten Projekten zuschlagen:
- Ersetze die Modell-ID durch
claude-haiku-5-5. Es gibt weder ein Datumssuffix noch einen Alias. - Zähle Prompts neu und prüfe
max_tokens, weil derselbe Text rund 30 Prozent mehr Tokens ergibt. - Stelle
thinkingvonenabledmitbudget_tokensauf{"type": "adaptive"}um und steuere die Denktiefe überoutput_config.effort. Sonst gibt es einen 400-Fehler. - Entferne
temperature,top_pundtop_k. Abweichende Werte führen ebenfalls zu einem 400-Fehler. - Ersetze Assistant-Prefill durch eine User-Nachricht, denn ein Prefill wird abgelehnt.
- Wechsle bei Computer Use von
computer_20250124aufcomputer_toolset_20260801. - Behandle
stop_reason: "refusal". Und wer Priority Tier nutzt, plant anders, denn das gibt es für Haiku 5.5 nicht.
Ein Fallstrick dazu: Antworten können jetzt mit einem Thinking-Block beginnen. Wer stur den ersten Content-Block ausliest, bekommt keinen Text. Lies die Blöcke nach type.
Wo setze ich Haiku 5.5 ein?
Mein bisheriges Routing steht im Beitrag zum Modellwechsel mitten in der Aufgabe: Fable 5 für Strategie, Opus für anspruchsvolle Umsetzung, Sonnet für Entwürfe, Haiku für hohe Stückzahlen bei einfachen Aufgaben. Meine Arbeitshypothese: Haiku 5.5 übernimmt den Haiku-Platz, nur mit deutlich mehr Spielraum bei Computer Use und Subagent-Arbeit. Ich bin mir nicht sicher, ob die Qualität bei meinen eigenen Aufgaben trägt, denn ich hab das Modell noch nicht durch meine Projekte gejagt. Es ist einen Tag alt.
Mein Filter hat zwei Fragen. Läuft die Aufgabe hundertfach? Und fällt mir ein Fehler sofort auf? Zweimal ja heißt Haiku.
Du kannst auf unabhängige Tests warten. Oder du listest diese Woche auf, welche deiner Aufgaben Stückzahl sind, und rechnest einmal durch, was sie auf Haiku 4.5 und auf Haiku 5.5 kosten.
