A Anthropic lançou esta semana o novo Claude Haiku 5.5. A empresa apresenta esta versão como o seu modelo de inteligência artificial mais rápido e acessível até à data, desenhado especificamente para lidar com fluxos de trabalho de grande volume e sensíveis ao custo. O novo lançamento custa em média 75 por cento menos a operar do que o seu antecessor, o Haiku 4.5. Esta redução de custos torna a nova ferramenta ideal para aplicações que exigem rapidez, como o suporte ao cliente em tempo real e a utilização directa no browser.
Flexibilidade e custos de operação
Uma das novidades mais marcantes é a introdução de uma configuração de esforço ajustável, uma estreia absoluta nos modelos desta categoria. Os utilizadores podem agora alternar entre os níveis Low, Medium, High, Xhigh e Max. Esta funcionalidade permite equilibrar a inteligência das respostas com os custos de execução, consoante a complexidade da tarefa exigida. No que diz respeito aos preços para interacções de até 100.000 tokens, que representam a esmagadora maioria dos pedidos, a empresa fixou o valor em $0,10 (cerca de 0,09 euros) por milhão de tokens de entrada. Os tokens de saída custam $0,50 (cerca de 0,45 euros) por milhão. Se os pedidos ultrapassarem os 100.000 tokens, os valores sobem para $0,50 (cerca de 0,45 euros) e $2,50 (cerca de 2,25 euros), respectivamente.
Desempenho e integração
Segundo a Anthropic, o Haiku 5.5 supera o concorrente GPT-6 Luna em todos os testes de referência partilhados e aproxima-se dos resultados obtidos pelo modelo Sonnet 5.5, que é consideravelmente mais caro. A tecnológica desenhou este sistema para funcionar de forma independente em tarefas de resumo, classificação e consultas a bases de dados. Além disso, a inteligência artificial actua como um subagente de programação em conjunto com os modelos Opus, Haiku ou Sonnet. O modelo já se encontra disponível em plataformas como a Claude Platform, Amazon AWS, Microsoft Azure e Google Cloud, para oferecer aos programadores um leque abrangente de opções de integração imediata.
