A Anthropic lançou em 7 de outubro o Claude Haiku 5.5 e o apresenta como o modelo pequeno mais rápido, mais barato e mais capaz que já publicou. O alvo declarado é trabalho de volume alto e sensível a custo: resumo, compactação de contexto, consulta a banco de dados e classificação, além do papel de subagente ao lado do Opus 5.5 e do Sonnet 5.5 em tarefas de programação. Em média, segundo a empresa, o modelo custa cerca de 75% menos para rodar que o Haiku 4.5. O número merece a letra miúda que a própria Anthropic publica em nota de rodapé: o preço é 90% menor para requisições de até 100 mil tokens e 50% menor acima disso, e no Haiku 4.5 noventa por cento das requisições caíam na primeira faixa. A conta também já desconta o fato de que o Haiku 5.5 tem um tokenizador novo e gasta um pouco mais de tokens para fazer o mesmo trabalho.
A tabela de preços tem duas colunas, porque o modelo cobra diferente conforme o tamanho do prompt. Até 100 mil tokens, é US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada, US$ 0,50 de saída, US$ 0,01 em leitura de cache e US$ 0,125 em escrita de cache. Acima de 100 mil tokens, os quatro valores sobem para US$ 0,50, US$ 2,50, US$ 0,05 e US$ 0,625. Para comparação, o Haiku 4.5 cobrava US$ 1,00 de entrada e US$ 5,00 de saída, e o Sonnet 5.5 cobra US$ 2,00 e US$ 10,00. Junto com o lançamento vem um corte no Sonnet 5.5 que interessa a quem já tem carga em produção: a leitura de cache cai de US$ 0,20 para US$ 0,10 por milhão, metade do preço, o que a empresa calcula em cerca de 20% de economia na maior parte do trabalho agêntico. Há ainda crédito mensal de API para assinantes Max e Team, de US$ 100 no Max 5x, US$ 200 no Max 20x e até US$ 500 no Team, somados entre os usuários, e os SDKs de Python e TypeScript passaram a aceitar uso de computador e de navegador em versão beta.
Os números são da fabricante, e dizem o que o modelo não faz
Nos testes que a Anthropic publica, o salto sobre a geração anterior é grande. No OSWorld 2.1, que mede agente operando um computador de verdade, o Haiku 5.5 marca 72,4% contra 15,7% do Haiku 4.5 e 48,9% do GPT-6 Luna, com o Sonnet 5.5 em 83,9%. No Humanity's Last Exam sem ferramentas, 45,9% contra 10,2%, e com ferramentas, 57,4% contra 18,7%. No Terminal-Bench 4.0, de programação agêntica, 39,2% contra 0,0% do antecessor e 16,4% do GPT-6 Luna, com o Sonnet 5.5 em 70,6%. No Chartography, de raciocínio visual, 46,4% contra 6,4%. Tudo isso é medição de fabricante, sem verificação independente, e vale como alegação até que alguém meça de fora. Esta redação deixou de fora dois testes citados no anúncio por virem de uma fonte cuja licença gratuita proíbe publicação dos dados. O mais honesto do material é o que a empresa diz sobre o limite do produto: para trabalho agêntico complexo de programação, o Sonnet 5.5 e o Opus 5.5 continuam sendo a escolha melhor, e o Haiku 5.5 é para tarefa de escopo estreito que antes não compensava pelo preço.
Os depoimentos de clientes em acesso antecipado seguem a mesma regra: são relatos de quem recebeu o modelo antes, divulgados pelo fornecedor, sem auditoria. A Asana fala em redução de mais de 30% na latência de conclusão de tarefas e inferência até 2,5 vezes mais rápida por turno de agente. A HubSpot diz ter tirado 92,8% de média em três rodadas num conjunto de testes de CRM simulado. A AlphaSense, que faz cerca de 8 milhões de chamadas por semana num produto de perguntas sobre documentos, relata 0,84 contra 0,76 do Haiku 4.5 em 400 consultas. A Box fala em 11 pontos a mais que o Haiku 4.5 com cerca de metade da latência. Na parte de segurança, a Anthropic registra que as salvaguardas de cibersegurança do Haiku 5.5 são mais restritivas que as do Haiku 4.5 e um pouco menos que as dos outros modelos recentes, permitem mais tarefas defensivas que as do Sonnet 5.5 e continuam bloqueando teste de invasão. As salvaguardas de biologia são as mesmas do Sonnet 5, do Sonnet 5.5 e do Opus 5.
Para quem paga a conta em real, o item do orçamento mudou de lugar
A leitura da casa é que o anúncio diz menos sobre inteligência e mais sobre onde está o custo. Quando a leitura de cache cai para US$ 0,01 por milhão na faixa curta, e quando o corte no Sonnet 5.5 é justificado pela empresa como economia de 20% porque cache responde pela maior fatia do consumo, fica claro que a disciplina de cache deixou de ser detalhe de implementação e virou linha de planilha. Para uma equipe brasileira que opera atendimento, triagem ou classificação em volume, a decisão prática não é mais escolher o modelo mais capaz e sim desenhar o fluxo em camadas, com o modelo caro definindo e o barato executando o trecho repetitivo, que é exatamente o uso de subagente que a Anthropic descreve. Vale notar também o que a tabela da própria empresa escancara: ela agora compara o Haiku 5.5 com o GPT-6 Luna, o modelo que a OpenAI acabou de liberar para contas gratuitas. A disputa de preço na faixa baixa virou o centro da briga, e para quem compra em dólar e fatura em real essa é a parte do noticiário que muda a conta no fim do mês.
