Claude Haiku 5.5 : Anthropic tente de rattraper OpenAI sur le segment « low-cost »

Claude Haiku 5.5 : « Petit » modèle, grosse consommation de tokens

Malgré ces changements tarifaires, Artificial Analysis n’observe pas d’économie flagrante. Le coût par tâche de son Intelligence Index avec Haiku 5.5 serait de 0,21 dollar contre 0,28 dollar pour Haiku 4.5.

Cette faible différence s’explique par une consommation de tokens en hausse. Là où Haiku 4.5 avait besoin de 78 millions de tokens pour compléter les tests de l’évaluateur, Haiku 5.5 en requiert 440 millions à son effort maximum. C’est plus que le très gourmand Sonnet 5,5 (420 millions de tokens). Cette hausse est justifiée par le changement de tokenizer, le même qui anime Opus 5.5 et Sonnet 5.5. De surcroît, le prix à la tâche évoqué par Artificial Analysis ne prend pas en compte le dépassement du seuil des 100 000 tokens.

Néanmoins à la tâche, le modèle milieu de gamme génère 197 000 tokens, contre 162 000 tokens attribuables à Claude Haiku 5.5. À noter que le nouveau modèle est doté d’une fenêtre de contexte d’un million de tokens. Haiku 4.5 n’avait le droit qu’à 200 000 tokens.

Entre les deux générations de modèles Haiku, il y a (heureusement) un écart franc. Haiku 4.5 a obtenu un score de 17 points sur l’Intelligence Index d’Artificial Analysis. Haiku 5.5 obtient 43 points, soit deux de plus que Gemini 3.8 Flash et cinq de plus que Mistral Large 4 et GPT-6 Luna. Il reste toutefois derrière les modèles chinois Kimi K3 (44 points) et GLM 5.3 (45).

Claude Haiku 5.5 se distingue surtout sur les tâches professionnelles agentiques où il dépasse Kimi K3 et GLM 5.3 en égalant Muse Spark 1.3 de Meta. Il fait également mieux sur les tâches de programmation que Gemini 3.8 Flash et GPT-6 Luna, mais perd sur les tests factuels. Cela ne veut pas dire que Claude Haiku 5.5 hallucine davantage que ses adversaires : il serait d’ailleurs plus prompt à signaler son ignorance d’un sujet, note Artificial Analysis.

Selon Anthropic cette fois-ci, il ne causerait pas de danger supplémentaire en matière de cybersécurité. En clair, il se comporte comme un LLM de sa catégorie.

Rapport performance-prix : Anthropic peine à égaler OpenAI et les fournisseurs chinois

Il n’en reste pas moins que le rapport performance/prix semble en sa défaveur. GPT-6 Luna consomme trois fois moins de tokens par tâche. À la tâche, le modèle d’OpenAI revient à 0,07 dollar. Tant que le contexte ne dépasse pas les 100 000 tokens, Haiku 5.5 coûte toutefois moins cher que GLM 5.3 Flash (0,25 dollar) et DeepSeek v4.1 (0,27 dollar). Ce n’est pas la même histoire dans les boucles agentiques, ce pour quoi le modèle a été conçu. Là, le prix risque d’être multiplié par 5. De fait, les usages des modèles et les outils qui les entourent ont évolué en un an.

Si tel était le cas, son intérêt face aux modèles chinois s’en trouverait grandement diminué. À la manière de Mistral AI et de Reflection, le fournisseur peut toujours jouer sur la préférence occidentale et sur son écosystème verrouillé, mais très cohérent.

Le fournisseur a tout de même fait l’effort de rédiger un guide de migration pour ses clients qui utiliseraient encore Haiku 4.5.

Tout à fait conscient de cet enjeu de coût, et pour s’attirer les faveurs des startups et des particuliers, Anthropic inclut davantage de crédit pour les appels API à travers les abonnements Max 5x, Max 20x et Team. « Les utilisateurs Max 5x recevront 100 dollars de crédits par mois, les utilisateurs Max 20x recevront 200 dollars, et les abonnés Team recevront jusqu’à 500 dollars, répartis entre tous leurs utilisateurs », précise le fournisseur.