Abgerechnet werden die tatsächlich verbrauchten Token, der Rest der Vormerkung wird erstattet.
Neu hier?
10 Gratis-Credits ($ 0.10) bei Anmeldung mit Google
Nutzbar 24 Stunden nach der Anmeldung, bis zu 5 Läufe pro Tag und höchstens 2 Credits je Lauf. Andere Anmeldearten starten ohne Guthaben. Reicht für 16 Läufe dieses Modells.
02
Über Claude Haiku 4.5
Kurz gesagtStand: 23. September 2026
Claude Haiku 4.5 ist ein Modell von Anthropic aus der Kategorie Multimodal. Über Railwail kostet Claude Haiku 4.5 $ 1.20 je 1 Mio. Input-Token und $ 6.00 je 1 Mio. Output-Token. Das Kontextfenster umfasst 200'000 Token, eine Antwort bis zu 64'000 Token.
Claude Haiku 4.5 brings Sonnet-class reliability to the cost-and-latency tier. 200K context, full vision input, native tool use and extended thinking on demand. Designed for high-volume agents, real-time chat, classification, simple coding subagents, and consumer applications where p50 latency matters more than peak reasoning.
Hintergrund
Über Anthropic
Gegründet 2021 · San Francisco, USA
Anthropic was founded in 2021 by Dario and Daniela Amodei. The Claude model family launched in March 2023 with Haiku as the lightweight tier optimized for low latency and cost. Successive Haiku generations have steadily closed the gap to Sonnet: Haiku 3 (March 2024), Haiku 3.5 (October 2024), Haiku 4 (May 2025) and Haiku 4.5 (late 2025/early 2026). Anthropic is structured as a Public Benefit Corporation focused on AI safety, with total funding exceeding $20 billion and a 2026 valuation above $150 billion.
Claude Haiku 4.5 is the fastest and cheapest model in the Claude 4.x family. Architecturally it is a smaller decoder-only Transformer distilled from the Sonnet/Opus 4 training stack, optimized aggressively for inference latency and throughput while retaining the full Claude feature set (vision, extended thinking, tool use). It was trained on the same multi-trillion-token curated corpus as its larger siblings with a knowledge cutoff in early 2026. Post-training combined RLHF, Constitutional AI, RLAIF and distillation from larger teacher models. Despite its small size, Haiku 4.5 supports the same 200K context window and tool-use API as Sonnet 4.6 and Opus 4.7, making it a drop-in cheaper option for high-concurrency workloads.
Parameter
Undisclosed (estimated tens of billions of parameters)
Kontext
200'000 Token
Fähigkeiten
Lowest p50 latency in the Claude 4.x family
200K token context window matching the larger Claude models
Vision input for images, PDFs and screenshots
Native tool use with parallel tool calling
Optional extended thinking mode for harder reasoning tasks
Sonnet-class reliability at one-third the cost
Strong instruction following and structured JSON output
Constitutional-AI alignment with low refusal rate
Available via Anthropic API, Bedrock and Vertex AI
Pretrained on the same curated multi-trillion-token mixture used by Sonnet and Opus 4.x. Post-training includes distillation from larger Anthropic models alongside RLHF, Constitutional AI and RLAIF. Knowledge cutoff in early 2026.
Lizenz: Proprietary commercial license via Anthropic API, Amazon Bedrock and Google Vertex AI.
Sicherheitstests: Same Responsible Scaling Policy ASL-3 safeguards as Sonnet and Opus, with constitutional classifiers and third-party evaluations.
Bekannte Grenzen
Below Sonnet 4.6 on hard reasoning and agentic coding benchmarks
No native audio or video input
Knowledge cutoff in early 2026
Less depth on niche or long-tail topics than larger models
curl https://railwail.com/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RAILWAIL_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-haiku-4-5",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain what a vector database is in two sentences."
}
],
"max_tokens": 1024
}'
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["RAILWAIL_API_KEY"],
base_url="https://railwail.com/api/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="claude-haiku-4-5",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Explain what a vector database is in two sentences.",
},
],
max_tokens=1024,
)
print(completion.choices[0].message.content)
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.RAILWAIL_API_KEY,
baseURL: "https://railwail.com/api/v1",
});
const completion = await client.chat.completions.create({
model: "claude-haiku-4-5",
messages: [
{
role: "user",
content: "Explain what a vector database is in two sentences."
}
],
max_tokens: 1024
});
console.log(completion.choices[0].message.content);
// npm install railwail
import railwail from "railwail";
const rw = railwail(process.env.RAILWAIL_API_KEY);
const res = await rw.chat("claude-haiku-4-5", [
{ role: "user", content: "Explain what a vector database is in two sentences." },
], { max_tokens: 1024 });
console.log(res.choices[0].message.content);
Claude Haiku 4.5 ist ein Modell von Anthropic aus der Kategorie Multimodal. Über Railwail lässt es sich mit einem API-Schlüssel über die Railwail-API aufrufen.
Was kostet Claude Haiku 4.5 bei Railwail?
Über Railwail kostet Claude Haiku 4.5 $ 1.20 je 1 Mio. Input-Token und $ 6.00 je 1 Mio. Output-Token. Abgerechnet wird, was jede Anfrage tatsächlich verbraucht. Bezahlt wird mit vorab gekauften Credits; 1 Credit entspricht $ 0.01.
Wie gross ist das Kontextfenster von Claude Haiku 4.5?
Das Kontextfenster von Claude Haiku 4.5 umfasst 200'000 Token. Eine Antwort kann bis zu 64'000 Token lang sein.
Wie schnell ist Claude Haiku 4.5?
Für Claude Haiku 4.5 gibt es bei Railwail noch zu wenige gemessene Läufe, um eine Laufzeit anzugeben. Sie hängt von der Eingabe, den Einstellungen und der Auslastung beim Anbieter ab.
Ist Claude Haiku 4.5 besser als BLIP?
Das hängt von der Aufgabe ab. Claude Haiku 4.5 (Anthropic) und BLIP (Salesforce) sind beide Modelle aus der Kategorie Multimodal. Die Vergleichsseite zeigt Preise und Spezifikationen nebeneinander.
Ja. Claude Haiku 4.5 nimmt neben Text auch Bilder als Eingabe an.
Wie nutze ich Claude Haiku 4.5 über die API?
Erstelle einen Railwail-API-Schlüssel und sende deine Anfrage mit der Modell-ID claude-haiku-4-5. Codebeispiele für curl, Python und JavaScript stehen im Abschnitt API auf dieser Seite.
