Claude 攻略 · 馬上懂 AI
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🧭 對齊 Anthropic 官方文件 · 2026-07 最新

Claude 有 4 個主力模型,
你到底該用哪一個

從最快最便宜的 Haiku,到天花板 Fable 5。這頁用官方定位 + 定價,一頁看懂每個模型最擅長什麼、多少錢、什麼時候該升級——附互動選型器與決策表。

🪜 四層階梯 🎯 互動選型器 📋 依任務決策表 💰 報價一次看

30 秒心智模型

先記這條階梯

由下往上:越貴越強、越適合又長又難的任務。官方選型建議是——先用 Opus 4.8,需要最高能力時才升 Fable 5

第 1 層 Haiku 4.5 最快最便宜
走量、即時
$1 / $5
第 2 層⚖️ Sonnet 5 速度×智慧平衡
日常主力
$3 / $15
第 3 層🏢 Opus 4.8 複雜 agentic
企業級(預設)
$5 / $25
第 4 層🏔️ Fable 5 天花板能力
最長最硬任務
$10 / $50

數字為每百萬 token 的 輸入 / 輸出 報價。四個都是 Anthropic 官方定價。

逐一拆解 官方定位

四個模型,各自最強在哪

Claude Haiku 4.5

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官方定位:「最快、且接近前沿智慧的模型」

$1 / $5每百萬 token
  • 即時低延遲場景:客服、聊天機器人、pair programming
  • 高量分類 / 抽取,成本壓到最低
  • 多 agent 系統裡的「執行小兵」(Sonnet 指揮、開一堆 Haiku 平行做)
  • coding 約等於 5 個月前的 Sonnet 4,但 1/3 成本、2 倍以上速度
context 200K 輸出 64K 知識截止 2025-02(比其他舊)
什麼時候選它:走量、要快、任務簡單、成本敏感。不適合需要最新知識或最高準確度的工作。
⚖️

Claude Sonnet 5

claude-sonnet-5

官方定位:「速度與智慧的最佳組合」「史上最 agentic 的 Sonnet」

$3 / $15促銷 $2 / $10 到 08-31
  • 日常 coding、多步驟工具使用、自動化流程——CP 值最高的通用主力
  • 官方說表現 「接近 Opus 4.8,但更便宜」
  • Free / Pro 方案的預設模型
  • 支援 xhigh effort,可跑 30 分鐘以上的長任務
context 1M 輸出 128K 知識截止 2026-01
什麼時候選它:日常開發、接案、內容處理的第一選擇。比 Opus 4.8 便宜約 40%(促銷期約 60%)。
💡 成本小提醒:新 tokenizer 讓同樣文字多算約 1.0–1.35 倍 token;跑 xhigh 時用量大,成本可能逼近 Opus 4.8,值得自己算過。
🏢

Claude Opus 4.8

claude-opus-4-8

官方定位:「複雜 agentic coding 與企業工作」——官方叫你從這個開始

$5 / $25Fast mode $10 / $50
  • 官方測過最強的電腦操作 / 瀏覽器 agent(Online-Mind2Web 84%)
  • 大規模 codebase 遷移、跨數十萬行的工程
  • 誠實度高:官方說比前代少 4 倍放過程式碼瑕疵不講、會主動標不確定
  • Fast mode:2.5 倍速,且比前代 Opus 快速模式便宜 3 倍
context 1M 輸出 128K 知識截止 2026-01
什麼時候選它:複雜 agentic、企業級、電腦操作 agent、準確度關鍵時從 Sonnet 升上來。要低延遲就開 Fast mode。
🏔️

Claude Fable 5 天花板

claude-fable-5

官方定位:「為長時間運作的 agent 打造的次世代智慧」——最強的廣泛釋出模型

$10 / $50Opus 4.8 的 2 倍
  • 超長自主任務:官方說「任務越長越複雜,Fable 5 領先其他 Anthropic 模型越多」
  • 密集圖表視覺:從科學圖表精準讀數、從截圖重建網頁 app
  • 前沿研究 / 最硬推理:官方稱物理研究最強,且只用 1/3 推理 token
  • 搭配檔案式記憶時,表現提升幅度是 Opus 4.8 的 3 倍
context 1M 輸出 128K 知識截止 2026-01 思考永遠開啟
什麼時候選它:只有最長自主跑、最硬推理、密集圖表視覺、前沿研究才值得。其餘用 Opus 4.8 就好(便宜一半、延遲較低)。
⚠️ 安全網 caveat:Fable 5 內建安全分類器,碰到資安 / 生化 / 蒸餾會自動 fallback 到 Opus 4.8(官方:低於 5% 的 session)。做醫療 / 資安內容容易被誤殺——看「為什麼被降級」完整指南 →

🔒 另有 Mythos 5:跟 Fable 5 同一個模型,但拿掉安全分類器,只給 Project Glasswing 邀請制夥伴(防禦資安用),不能自助購買。一般人拿到的是有安全網的 Fable 5。

互動工具

3 秒選出你該用哪個

點一個最接近你要做的事,看推薦模型與理由。

依任務決策

一張表對照

你的任務推薦為什麼
高量分類 / 抽取 / 即時客服Haiku 4.5最快最便宜,能力夠用
日常 coding / 接案開發 / 自動化Sonnet 5接近 Opus 品質,便宜 40–60%
複雜 agentic / 企業級 / 電腦操作 agentOpus 4.8官方預設、最強 computer-use、有 Fast mode
最長自主跑 / 最硬推理 / 密集圖表 / 前沿研究Fable 5天花板能力,但貴 2 倍且可能被安全網 fallback
醫療 / 生技內容生成Opus 4.8直接用 Opus,避開 Fable 生物安全網誤殺
需要 2025 下半年後的新知識Sonnet 5 Opus 4.8 Fable 5知識截止 2026-01;Haiku 只到 2025-02
走量批次生成,想省 tokenHaikuSonnetHaiku 打草稿、Sonnet / Opus 收尾

最常見的取捨

Fable 5 vs Opus 4.8:99% 的人選 Opus

🤔 貴一倍的 Fable 5 值得嗎?

兩者 context(1M)、輸出(128K)、知識截止(2026-01)完全一樣。Fable 5 多花的錢買的是「最高能力 + 最長自主橫跨」,不是更大的視窗。

用 Opus 4.8 就好的情況(多數):複雜 agentic、企業開發、電腦操作、大遷移——而且便宜一半、延遲較低、有 Fast mode、不會被安全網誤殺。

才升 Fable 5 的情況:要跑好幾十分鐘的自主任務、最硬的推理、從密集科學圖表讀數、前沿研究。

🛡️ Fable 5 被自動降級了?看完整解法

誠實聲明 重要

那些 benchmark 數字,別全信

網路上瘋傳的 SWE-bench 分數(Fable 5 ~95%、Opus ~88%…)

大多是第三方 aggregator 抓的,而且彼此互相矛盾。同一個 Sonnet 5,有人說 SWE-bench Pro 63.2%、有人說 Verified 72.7%、有人說 85.2%——連是哪個 benchmark 都對不上。Anthropic 官方新聞頁的 benchmark 是圖片,文字抓不到,所以這些數字很難溯源。第三方 · 未證實

官方文字真正確認過的硬數字,其實只有 2 個

Opus 4.8 在 Online-Mind2Web 拿 84%(最強電腦操作)、Haiku 4.5 在 SWE-bench Verified 拿 73.3%。其餘 Fable 5 的強項多是官方「最強 / 第一個破 90%」這類質化說法,沒給可獨立驗證的數字。官方文字確認

🧭 務實建議:與其糾結小數點,不如照上面的「依任務決策表」選——先用 Sonnet 5,卡關或準確度關鍵再升 Opus 4.8,只有最難最長的任務才動用 Fable 5。

常見問題

FAQ

我不想煩惱,一句話告訴我用哪個?
日常就用 Sonnet 5(促銷期超划算)。卡關、要高準確度、或做企業級 agentic 就升 Opus 4.8。走量、要快、任務簡單用 Haiku 4.5。只有最長最硬的任務才動 Fable 5
Sonnet 5 真的能取代 Opus 4.8 嗎?
很多情況可以——官方自己說 Sonnet 5「接近 Opus 4.8」。但注意兩點:① 準確度關鍵、瀏覽器操作重的工作,Opus 4.8 仍較穩;② 跑 xhigh 時 Sonnet 5 的 token 用量大,成本可能逼近 Opus,省錢優勢會被吃掉。建議自己拿實際任務兩個都跑一次比。
為什麼 Haiku 的知識截止比較舊?
Haiku 4.5 知識截止是 2025-02,明顯早於 Sonnet 5 / Opus 4.8 / Fable 5 的 2026-01。如果任務需要 2025 下半年之後的新知識,別用 Haiku(或搭配網頁搜尋補)。
做醫療 / 衛教內容,該用哪個?
建議直接用 Opus 4.8。因為 Fable 5 的生物安全網容易把醫療內容誤判、自動降級到 Opus,你反而要跟分類器鬥。直接用 Opus 4.8 最省事。想了解降級機制,看不降級指南
Fable 5 和 Mythos 5 差在哪?
同一個底層模型。差別是 Mythos 5 沒有安全分類器,只開放給少數審核過的夥伴(Project Glasswing,防禦資安用)。一般人買得到的是有安全網的 Fable 5。

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資料來源

官方文件(自己去看最準)

使用說明:模型的定位、報價、context、輸出、知識截止皆出自上列 Anthropic 官方文件。benchmark 數字請看「誠實聲明」區塊——官方文字確認過的只有少數幾個,其餘常見數字來自第三方且彼此矛盾,本頁不當事實引用。這頁是整理與教學,不是 Anthropic 官方頁面;規格與價格可能隨官方更新,請以官方為準。