Modelos
Haiku 5.5: la rebaja encoge en la nota al pie
Anthropic anuncia una rebaja media de alrededor del 75 % para Haiku 5.5. El descuento por token es del 90 % hasta 100.000 tokens y del 50 % por encima; la media también tiene en cuenta un tokenizador que consume más. Simon Willison midió alrededor de 1,25 veces más tokens en un mismo prompt largo, una prueba que no permite reconstruir la media del fabricante. El modelo se lanzó el 7 de octubre de 2026.
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En resumen
- Anthropic lanzó Claude Haiku 5.5 el 7 de octubre de 2026, con el identificador claude-haiku-5-5. Su nota dice que cuesta «en torno a un 75 % menos» que Haiku 4.5 de media.
- El 90 % de rebaja que ha circulado hoy está en la nota al pie número 2, con una condición: vale para peticiones de hasta 100.000 tokens. Por encima es del 50 %.
- La media de alrededor del 75 % combina los tramos de precio y el cambio de consumo de tokens. Anthropic no cuantifica este último; Willison midió alrededor de 1,25 veces más en un único prompt largo.
- Hasta 100.000 tokens, Haiku 5.5 iguala las tarifas estándar de entrada y salida de GPT-6 Luna: 0,10 y 0,50 dólares por millón. OpenAI aplica el tramo alto a Luna cuando el prompt supera los 272.000 tokens de entrada.
- Sonnet 5.5 va por delante en las siete pruebas que publica la casa: Anthropic recomienda Sonnet 5.5 y Opus 5.5 para la programación agéntica compleja.
La rebaja de verdad está en la nota al pie número 2
| Tramo de la petición | Rebaja frente a Haiku 4.5 |
|---|---|
| Hasta 100.000 tokens | 90 % |
| Más de 100.000 tokens | 50 % |
| Media publicada por la casa, ya con el tokenizador nuevo descontado | en torno al 75 % |
Anthropic lanzó Claude Haiku 5.5 el 7 de octubre de 2026, el modelo pequeño con el que quiere cubrir el trabajo repetitivo y de mucho volumen: resúmenes, compactaciones, consultas a bases de datos, clasificación. Desde la API se llama claude-haiku-5-5. En el cuerpo de la nota, la casa escribe que «cuesta ahora en torno a un 75 % menos» que Haiku 4.5 de media, y de ahí cuelga una llamada a la nota al pie número 2.
La cifra que ha circulado hoy es otra: un 90 %. Está en esa misma nota al pie, con una condición que lo cambia todo: vale «para peticiones de hasta 100.000 tokens»; por encima, la rebaja es del 50 %. Para justificar la media, Anthropic añade un dato sobre su propio tráfico: en Haiku 4.5, «el 90 % de las peticiones caían» en el primer tramo. Es una medición suya sobre sí misma, imposible de comprobar desde fuera.
El consumo de tokens es otro factor del cálculo de esa media, que Anthropic no desglosa por completo. La nota al pie lo dice: el cálculo «tiene en cuenta los cambios entre Haiku 4.5 y Haiku 5.5 en cuántos tokens se usan para completar un mismo trabajo», porque Haiku 5.5 trae «un tokenizador actualizado (parecido al de Sonnet 5.5 y al de Opus 5.5), lo que significa que usa algo más de tokens por tarea». Algo más. La casa no pone cifra.
La cifra la puso el desarrollador Simon Willison el mismo 7 de octubre, con su herramienta de recuento de tokens: «el mismo prompt largo usa alrededor de 1,25 veces más tokens con Haiku 5.5 que con Haiku 4.5, así que ahí hay una subida de precio escondida». Van dos cautelas pegadas a ese número: es un prompt largo medido con una herramienta suya, no el promedio de una carga real, y Anthropic solo dice «algo más». El 1,25 no es de la casa.
Lo que cuesta el millón de tokens
| Concepto | Haiku 5.5 (≤100k / >100k) | Haiku 4.5 | Sonnet 5.5 |
|---|---|---|---|
| Lectura de caché | 0,01 / 0,05 | 0,10 | 0,10 |
| Escritura de caché | 0,125 / 0,625 | 1,25 | 2,50 |
| Tokens de entrada | 0,10 / 0,50 | 1,00 | 2,00 |
| Tokens de salida | 0,50 / 2,50 | 5,00 | 10,00 |
La tabla de precios es el único sitio donde el 90 % se ve entero. Por debajo de 100.000 tokens, Haiku 5.5 cuesta la décima parte que Haiku 4.5 en tokens de entrada y de salida: 0,10 y 0,50 dólares por millón frente a 1,00 y 5,00. Por encima, se queda en la mitad: 0,50 y 2,50. Y la lectura de caché, la línea que más pesa cuando trabaja un agente, baja de 0,10 a 0,01: diez veces menos.
Esa es la rebaja sobre el papel, la que se mide por token. Lo que recuerda la nota al pie es que nadie compra tokens: se compra trabajo hecho, y el trabajo hecho gasta ahora más tokens que antes. La media de alrededor del 75 % que publica Anthropic contempla ese cambio de consumo junto con los dos tramos de precio.
El mismo precio que Luna, hasta los 100.000 tokens
| Modelo | Precio base | Encarece al superar | Precio del tramo alto |
|---|---|---|---|
| Haiku 5.5 | 0,10 / 0,50 | 100.000 tokens | 0,50 / 2,50 |
| GPT-6 Luna | 0,10 / 0,50 | 272.000 tokens de entrada | 0,20 / 0,75 |
El segundo filo del lanzamiento tampoco está en la nota de Anthropic. Lo señala Willison: hasta 100.000 tokens, Haiku 5.5 iguala exactamente la tarifa de GPT-6 Luna, el modelo de OpenAI para tareas acotadas de mucho volumen. Por encima, Haiku se multiplica por cinco. Luna también encarece, pero mucho más tarde y mucho menos.
Su conclusión, literal: «Si tus cargas de trabajo caben en 100.000 tokens, Haiku cuesta lo mismo que Luna y presenta mejores resultados en los bancos de pruebas. Por encima de 100.000 tokens, Luna parece un trato mucho mejor».
Por delante de Luna en las pruebas, por detrás de Sonnet en todas
- Haiku 5.5
- Haiku 4.5
- GPT-6 Luna
- Sonnet 5.5
Ver los datos en tabla
| OSWorld 2.1 | Terminal-Bench 4.0 | Chartography | |
|---|---|---|---|
| Haiku 5.5 | 72,4% | 39,2% | 46,4% |
| Haiku 4.5 | 15,7% | 0% | 6,4% |
| GPT-6 Luna | 48,9% | 16,4% | 29,1% |
| Sonnet 5.5 | 83,9% | 70,6% | 61,6% |
| Prueba | Haiku 5.5 | Haiku 4.5 | GPT-6 Luna | Sonnet 5.5 |
|---|---|---|---|---|
| GDPval-AA v2.1 (puntos) | 1620 | 735 | 1437 | 1840 |
| AA-Briefcase v1.1 (puntos) | 1578 | 614 | 1336 | 1824 |
| OSWorld 2.1, subconjunto offline | 72,4 % | 15,7 % | 48,9 % | 83,9 % |
| Humanity's Last Exam, sin herramientas | 45,9 % | 10,2 % | — | 56,9 % |
| Humanity's Last Exam, con herramientas | 57,4 % | 18,7 % | — | 64,5 % |
| Terminal-Bench 4.0 | 39,2 % | 0,0 % | 16,4 % | 70,6 % |
| FrontierCode 1.1 (Main) | 46,4 % | — | 42,4 % | 52,1 % |
| Chartography, sin herramientas | 46,4 % | 6,4 % | 29,1 % | 61,6 % |
Anthropic publica ocho líneas de resultados sobre siete pruebas, y conviene leerlas sabiendo quién las ha corrido: las medidas son suyas, no de un evaluador independiente. Dos de las pruebas sí son ajenas: GDPval-AA v2.1 y AA-Briefcase v1.1 son de Artificial Analysis, una plataforma independiente de los fabricantes que mide y publica índices comparables de modelos de IA —calidad, velocidad y precio— y cuyo negocio es medir, no vender modelos.
Dos cosas saltan a la vista. La primera, el salto respecto a Haiku 4.5, que en Terminal-Bench 4.0 marcaba un 0,0 %: no completó ninguna tarea de esa evaluación, según las cifras publicadas por Anthropic. La segunda, que Sonnet 5.5 va por delante de Haiku 5.5 en las siete pruebas, sin excepción.
Eso no es un descuido de la nota: lo escribe la propia Anthropic. «Sonnet 5.5 y Opus 5.5 siguen siendo mejores opciones para tareas complejas de programación agéntica como las que mide Terminal-Bench 4.0», dice, y coloca a Haiku 5.5 en «tareas de alcance más estrecho» que antes salían demasiado caras: compactación, resumen, trabajo de subagente. No viene a sustituir al mediano, sino a quitarle los recados.
La nota recoge además el testimonio de seis clientes que probaron el modelo antes de salir: cifras del cliente publicadas por el vendedor, no evaluaciones independientes. Asana, que vende un producto propio de agentes, dice haber visto «más de un 30 % de reducción» en su latencia. Y HubSpot —empresa estadounidense cotizada de software de gestión de clientes para pequeñas y medianas empresas— le da un 92,8 % de media en tres pasadas de su batería.
Lo que baja además del precio de Haiku
| Plan | Crédito mensual |
|---|---|
| Max 5x | 100 dólares |
| Max 20x | 200 dólares |
| Team | hasta 500 dólares, repartidos entre sus usuarios |
El anuncio trae una rebaja que no es de Haiku y es dinero contante: la lectura de caché de Sonnet 5.5 cuesta desde el 7 de octubre la mitad. Anthropic calcula que eso abarata el modelo «en torno a un 20 %» en la mayor parte del trabajo agéntico, precisamente porque esa línea se lleva una parte grande del consumo de tokens.
Para los suscriptores de pago hay, además, crédito mensual de API, gastable en cualquiera de sus modelos.
Haiku 5.5 es también el primer modelo de su familia con nivel de esfuerzo ajustable: cinco posiciones —low, medium, high, xhigh y max— para decidir si se optimiza coste o inteligencia. El razonamiento no se puede desactivar y por defecto va en medium. Los SDK de Python y TypeScript de Claude estrenan en beta el manejo del ordenador y del navegador, y el modelo está disponible ya en Amazon Web Services, Google Cloud y Microsoft Azure.
En ciberseguridad, Anthropic describe las salvaguardas de Haiku 5.5 como más restrictivas que las de Haiku 4.5, pero algo menos que las de otros modelos recientes: permiten más tareas defensivas que las de Sonnet 5.5 y siguen bloqueando las pruebas de intrusión.
Conclusión
Que Haiku 5.5 es mucho más barato que Haiku 4.5 no está en discusión. Lo que está en discusión es cuánto, y eso depende de dos cosas que no caben en un titular: cuánto mide el prompt y cuántos tokens gasta el tokenizador nuevo en el mismo trabajo. Hasta 100.000 tokens la tarifa por token baja un 90 %; por encima, un 50 %. El ahorro por tarea depende además del consumo. La media de alrededor del 75 % está en el cuerpo del anuncio y remite a una nota al pie que explica esas condiciones.
Fuentes primarias
- Anthropic — Introducing Claude Haiku 5.5, con la tabla de precios y la nota al pie nº 2 (7 de octubre de 2026) ↗
- Simon Willison — Claude Haiku 5.5: la medición del tokenizador y la comparación con GPT-6 Luna (7 de octubre de 2026) ↗
- AI Informator — Sonnet 5.5: la mitad por token y un 28 % más por tarea ↗
- AI Informator — Coste por tarea: por qué la tarifa por token engaña ↗
- AI Informator — Caché de prompts: el precio que de verdad importa ↗
- AI Informator — Sol y Sonnet: Empate a 2 y 10 dólares ↗
- AI Informator — Anthropic y OpenAI se declaran la guerra de precios ↗
- AI Informator — ¿Por qué el mismo texto cuesta más tokens? ↗
- OpenAI — GPT-6 Luna: tarifas estándar y umbral de contexto largo ↗
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