Anthropic 目前的主力模型线：Opus 4.6（最强）、Sonnet 4.6（均衡）、Haiku 4.5（最快最便宜）。很多人用 Claude 的时候不管什么任务都用 Opus，结果 API 账单高出 3-5 倍。
这篇文章从实际使用角度讲清楚：什么情况用 Opus，什么情况用 Sonnet，Haiku 什么时候值得考虑。
价格对比（2026年4月）
| 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 相对成本 |
|---|---|---|---|
| claude-haiku-4-5 | $0.80/M tokens | $4/M tokens | 1× |
| claude-sonnet-4-6 | $3/M tokens | $15/M tokens | ~4× |
| claude-opus-4-6 | $15/M tokens | $75/M tokens | ~19× |
Opus 比 Haiku 贵将近 20 倍。 同样的任务，如果 Sonnet 能解决，用 Opus 就是纯粹浪费。
通过 GitHub Copilot Pro+ 订阅（$19/月）可以用有限额度的 Sonnet 和 Opus，超出额度后按 API 计费。
速度对比
实测（2026年4月，复杂代码生成任务）：
| 模型 | 首 Token 延迟 | 生成速度 |
|---|---|---|
| Haiku 4.5 | ~0.5s | ~120 tokens/s |
| Sonnet 4.6 | ~1.2s | ~80 tokens/s |
| Opus 4.6 | ~2.5s | ~40 tokens/s |
Opus 不仅更贵，而且更慢。在对话场景里感知很明显。
质量差距究竟有多大？
直接说结论：大多数日常任务，Sonnet 和 Opus 的结果没有实质差异。
Opus 明显更好的场景：
- 复杂多步推理：需要在多个约束条件下同时推导，比如复杂的数学证明、多因素决策分析
- 极长文档理解：100K tokens 以上的上下文，Opus 的信息整合能力更强
- 细微语气和创意写作：需要高度风格控制的场景
- 难度较高的编程：系统架构设计、复杂算法实现，Opus 出错率更低
Sonnet 完全够用的场景（占日常使用的 80%+）：
- 代码 debug 和功能实现
- 文章写作和修改
- 数据分析和总结
- 普通问答和解释
- 脚本编写和配置文件
- Claude Code 日常运维操作
实际场景对照表
| 任务类型 | 推荐模型 | 理由 |
|---|---|---|
| 服务器运维操作 | Sonnet | 操作明确，不需要深度推理 |
| 写博客文章 | Sonnet | 质量足够，速度更快 |
| 复杂量化策略设计 | Opus | 需要多步骤数学推理 |
| 代码 review | Sonnet | 大多数 bug 都能发现 |
| 架构设计讨论 | Opus | 需要权衡多种方案 |
| 翻译 | Sonnet / Haiku | 简单任务 Haiku 就够 |
| 摘要总结 | Haiku | 最便宜，效果差别不大 |
| 正则表达式 | Haiku | 简单确定性任务 |
| 数据格式转换 | Haiku | 无需复杂推理 |
| 复杂 SQL 优化 | Opus | 需要深入理解执行计划 |
| 写单元测试 | Sonnet | 够用，不需要 Opus |
| 长文档分析 | Opus | 100K+ tokens 上下文 Opus 更稳 |
在 Claude Code 里切换模型
Claude Code CLI 支持在会话中切换模型：
# 启动时指定模型
claude --model claude-sonnet-4-6
# 会话中切换（在提示符里输入）
/model claude-opus-4-6
/model claude-sonnet-4-6
/model claude-haiku-4-5-20251001
我的实际用法：
- 默认跑 Sonnet：日常运维、写代码、查文档
- 切 Opus 的场景：策略逻辑设计、复杂架构讨论、需要高置信度的关键决策
- 切 Haiku 的场景：批量处理、格式转换、简单脚本
省钱技巧：Prompt Cache
Claude API 支持 Prompt Caching，重复的 system prompt 和上下文只收一次钱：
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-6",
max_tokens=1024,
system=[
{
"type": "text",
"text": "你是一个量化交易助手。以下是策略背景信息：...",
"cache_control": {"type": "ephemeral"} # 缓存这段
}
],
messages=[{"role": "user", "content": "分析一下最近的信号..."}]
)
第一次调用会写入缓存，后续调用命中缓存的 token 价格降低 90%。对于固定 system prompt 较长的场景，节省非常明显。
详细的 API 省钱技巧见：Claude API 省钱指南
我的成本控制结论
用了几个月 Claude Code，摸出来的经验：
- 默认用 Sonnet，不要默认 Opus
- 遇到 Sonnet 给出质量不满意的结果，再切 Opus 重试，不要预防性地用 Opus
- 批处理任务用 Haiku：爬完数据要分类？几千条日志要提取关键信息？Haiku 足够，省 90%
- Copilot Pro+ 的 Opus 额度要用在刀刃上：月初不要浪费在简单任务，留给真正需要的场景
按这个策略，我的 API 成本比最开始下降了约 65%，同时主观质量感受没有明显退步。
延伸阅读：
- Claude API 省钱指南
- Claude Code 真实使用体验
- OpenClaw + Copilot 参数调优
- 用 Claude 分析 Pionex 实盘日志 — Sonnet 足够做数据分析，Opus 额度留给深度复盘
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