Claude Haiku 5.5 : ce que le nouveau Haiku change pour vos sous-agents

Le 7 octobre 2026, Anthropic a publié Claude Haiku 5.5, troisième modèle de la famille Claude 5.5 après Opus 5.5 et Sonnet 5.5¹. Sous 100 000 tokens de prompt, il coûte 0,10 $ par million de tokens en entrée et 0,50 $ en sortie, le tarif de GPT-6 Luna, et les scores publiés par Anthropic le placent devant Luna partout où les deux sont mesurés. Pour la classification, l'extraction, le résumé, le compactage et le rôle de sous-agent, il devient le modèle par défaut. Pour le code agentique complexe, Anthropic elle-même renvoie vers Sonnet 5.5 et Opus 5.5. Quatre points pèsent sur la facture réelle : le seuil des 100 000 tokens, un tokenizer plus gourmand, la verbosité à effort élevé et l'écart entre score partiel et réussite stricte.

Fiche technique

Élément	Claude Haiku 5.5
Sortie	7 octobre 2026
Identifiant API	claude-haiku-5-5 (anthropic.claude-haiku-5-5 sur Amazon Bedrock)
Contexte / sortie max	1M tokens / 128K tokens (300K en Batch avec l'en-tête bêta output-300k-2026-03-24) ; Haiku 4.5 : 200K / 64K
Prix entrée / sortie	0,10 $ / 0,50 $ par million de tokens jusqu'à 100 000 tokens de prompt ; 0,50 $ / 2,50 $ au-delà
Cache	lecture 0,01 $ (0,05 $ au-delà de 100K), écriture 5 min 0,125 $ (0,625 $), écriture 1 h 0,20 $ (1 $) ; Batch à moitié prix
Raisonnement	thinking adaptatif actif par défaut, paramètre effort (premier Haiku à en disposer), défaut medium
Coupure de connaissances	juin 2026
Retrait	pas avant le 7 octobre 2027
Disponibilité	Claude.ai, Claude Platform, Amazon Bedrock, Google Cloud, Microsoft Foundry, Claude Platform on AWS ; Haiku par défaut de Claude Code sur l'API Anthropic depuis la version 2.1.293

Sources : annonce Anthropic¹, documentation Claude Platform², changelog Claude Code¹⁰.

Anthropic le présente comme « the cheapest, fastest, and most capable small model we've ever released », destiné au haut volume sensible au coût et au rôle de sous-agent d'Opus 5.5 ou de Sonnet 5.5 sur du code¹.

Combien coûte Claude Haiku 5.5, et où bascule la facture ?

Prix par million de tokens	Haiku 5.5 (prompt ≤ 100K)	Haiku 5.5 (prompt > 100K)	Haiku 4.5	Sonnet 5.5
Entrée	0,10 $	0,50 $	1 $	2 $
Sortie	0,50 $	2,50 $	5 $	10 $
Lecture de cache	0,01 $	0,05 $	0,10 $	0,10 $ (0,20 $ avant le 7 octobre)
Écriture de cache (5 min)	0,125 $	0,625 $	1,25 $	2,50 $

Tarifs publiés par Anthropic le 7 octobre 2026¹. Le Batch API retire 50 % sur chaque token, cache compris⁸.

Anthropic annonce un coût d'exploitation « around 75% less » en moyenne qu'avec Haiku 4.5, et décompose le chiffre en note : 90 % de baisse sur les requêtes de 100 000 tokens ou moins, 50 % au-delà, environ 90 % des requêtes adressées à Haiku 4.5 tombant sous ce seuil. La moyenne tient compte du nouveau tokenizer, qui « uses slightly more tokens per task »¹. Ce tokenizer, celui de Claude 4.7 et des modèles suivants, produit selon la documentation « approximately 30% more tokens » que celui de Haiku 4.5 pour le même texte² ; Simon Willison a mesuré environ 1,25 fois plus de tokens sur un même long prompt et parle d'une « hidden price increase »⁶. Le seuil se compte dans ces nouveaux tokens : à ce ratio, un contexte de 80 000 tokens chez Haiku 4.5 arrive au seuil chez Haiku 5.5, et au-delà la requête entière passe à 0,50 $ / 2,50 $.

La comparaison avec GPT-6 Luna, lancé par OpenAI le 22 septembre 2026, tient en une phrase de Willison : « If your workloads fit in 100,000 tokens, Haiku is the same price as Luna and reports higher benchmark scores. Above 100,000 tokens, Luna looks like a much better deal. » Luna, dont le prix de 0,10 $ / 0,50 $ est relayé par Willison et SiliconANGLE, ne change de grille qu'à 272 000 tokens, pour 0,20 $ / 0,75 $ ; Haiku 4.5 coûtait dix fois son prix⁶. Un agent dont le contexte grossit à chaque tour franchit les 100 000 tokens sans prévenir ; un workload de classification n'en approche jamais.

Deux annonces accompagnent le lancement. La lecture de cache de Sonnet 5.5 passe de 0,20 $ à 0,10 $, ce qui, selon Anthropic, rend Sonnet 5.5 « about 20% cheaper on most agentic tasks ». Les abonnés Max et Team reçoivent un crédit API mensuel : 100 $ pour Max 5x, 200 $ pour Max 20x, jusqu'à 500 $ mutualisés pour Team¹ ; Willison rappelle qu'il ne se reporte pas d'un mois sur l'autre⁶.

Que valent les benchmarks constructeur ?

Benchmark	Haiku 5.5	Haiku 4.5	GPT-6 Luna	Sonnet 5.5
GDPval-AA v2.1 (travail réel, Elo)	1620	735	1437	1840
AA-Briefcase v1.1 (travail de connaissance long, Elo)	1578	614	1336	1824
OSWorld 2.1 (usage d'ordinateur, offline, score partiel)	72,4 %	15,7 %	48,9 %	83,9 %
Terminal-Bench 4.0 (coding agentique en terminal)	39,2 %	0,0 %	16,4 %	70,6 %
FrontierCode 1.1, Main (code mergeable)	46,4 %	n. p.	42,4 %	52,1 % (xhigh)
Humanity's Last Exam (sans outils)	45,9 %	10,2 %	n. p.	56,9 %
Humanity's Last Exam (avec outils)	57,4 %	18,7 %	n. p.	64,5 %
Chartography (lecture de graphiques, sans outils)	46,4 %	6,4 %	29,1 %	61,6 %

Chiffres constructeur publiés le 7 octobre 2026¹ ; pour Haiku 5.5, la system card précise qu'ils sont obtenus à effort max, en moyenne de cinq essais³. « n. p. » : non publié.

Les scores sont ceux de l'effort maximal, pas du réglage par défaut

À l'effort medium, le réglage par défaut, Artificial Analysis mesure 1277 sur GDPval-AA, avec environ un dixième des tokens de sortie consommés à max, et 1372 sur AA-Briefcase, avec moins d'un quart des tokens³. L'écart avec la vitrine vaut 343 points d'Elo ; à ce réglage, Haiku 5.5 passe derrière Gemini 3.8 Flash sur GDPval-AA (1435) et reste devant sur AA-Briefcase (1203), selon la même system card. Testez au niveau d'effort que vous déploierez.

Le score OSWorld est un crédit partiel

Sur les 82 tâches du sous-ensemble offline d'OSWorld 2.1, le 72,4 % compte les points de contrôle atteints. Le taux de réussite strict, où tous les points de contrôle d'une tâche sont validés, tombe à 37,1 % ; Sonnet 5.5 fait 83,9 % et 48,8 %, Opus 5.5 87,2 % et 53,2 %³. Pour un workflow qui doit aller au bout, le second chiffre compte, et il impose un contrôle de l'état final (fichier enregistré, ligne créée, réglage appliqué).

Anthropic réserve le code agentique complexe à Sonnet et Opus

L'annonce l'écrit : « Sonnet 5.5 and Opus 5.5 remain better choices for complex agentic coding tasks like those measured by Terminal-Bench 4.0 »¹, où l'écart avec Sonnet 5.5 atteint 31 points. Le 39,2 % est mesuré avec safeguards actifs et sans modèle de repli (1,8 % des essais stoppés, comptés en échec), dans Claude Code en mode --bare à effort max³.

Côté mesure indépendante, Artificial Analysis place Haiku 5.5 à 43 sur son Intelligence Index à effort max, avec 440 millions de tokens de sortie pour faire tourner l'index contre une médiane de 100 millions : « very verbose ». Le débit mesuré à max est d'environ 244 tokens par seconde⁵. À 0,50 $ le million de tokens de sortie, cette verbosité reste bon marché ; à 2,50 $ au-delà du seuil, elle devient le premier poste de la facture.

Une comparaison qui a circulé sur X le 7 octobre donnait Haiku 5.5 au niveau d'Opus 5, voire devant. Les chiffres de Haiku 5.5 y sont exacts ; ceux d'Opus 5 diffèrent de ceux qu'Anthropic a publiés le 22 septembre avec Opus 5.5 : 1708 sur GDPval-AA v2.1 et 52,3 % sur Terminal-Bench 4.0⁴, soit 88 points d'Elo et 13 points de pourcentage devant Haiku 5.5. La system card conclut dans le même sens, « broadly less capable than Claude Opus 5 across domains », sans nouveau seuil franchi dans la Responsible Scaling Policy³. Notre lecture des limites des benchmarks de modèles frontier s'applique à chaque ligne du tableau.

Que disent les premiers clients ?

Anthropic publie six témoignages chiffrés, choisis par elle¹. Asana (Aaron Vinh) mesure plus de 30 % de latence en moins sur la complétion des tâches et une inférence jusqu'à 2,5 fois plus rapide par tour d'agent. HubSpot (Ze'ev Klapow) obtient 92,8 % en moyenne sur trois runs de sa suite CRM, le meilleur score vu d'un petit modèle. Deux témoignages décrivent le schéma que l'annonce recommande : Rogo (Alex Wang) confie à un sous-agent Haiku 5.5 l'extraction du chiffre d'affaires par segment d'un 10-K, « accurate enough to trust and cheap enough to run often », et Cognition (Walden Yan) place Haiku 5.5 en « sidekick » dans Devin Fusion en conservant 66,2 sur FrontierCode, avec moins de coût et de latence.

Le mode advisor côté API : Haiku 5.5 exécute, Opus 5.5 conseille

L'outil advisor de la Claude API, en bêta sous l'en-tête advisor-tool-2026-03-01 (type advisor_20260301), inverse le schéma orchestrateur habituel : l'exécutant rapide mène la tâche et consulte un conseiller plus capable en cours de génération, qui lit toute la conversation et renvoie un plan ou une correction, le tout dans une seule requête⁷.

Un exécutant Haiku 5.5 accepte onze conseillers, de Sonnet 5 à Mythos 5.1 en passant par Opus 4.7, 4.8, 5 et 5.5, et Haiku 5.5 lui-même. Avec Opus 5.5, Sonnet 5.5, Haiku 5.5 ou un modèle Fable ou Mythos, l'avis revient chiffré (advisor_redacted_result) : l'exécutant le lit côté serveur, votre client ne le voit pas ; Opus 4.8 renvoie du texte lisible, utile pour déboguer. Trois paramètres cadrent le coût : max_uses (plafond par requête, pas par conversation), max_tokens pour la sortie du conseiller (minimum 1024, 2048 recommandé) et caching. Un avis fait 400 à 700 tokens de texte, 1 400 à 1 800 avec le raisonnement⁷.

La page « Optimizing for cost and intelligence » publie une mesure qui refroidit. Sur GPQA Diamond, Haiku 5.5 seul se tient à six points sous Opus 5.5. En deux runs chacun, Haiku 5.5 et Sonnet 5.5 n'ont appelé le conseiller Opus 5.5 sur aucune des 198 questions ; les scores sont restés dans le bruit de l'exécutant seul, et la seule définition de l'outil (environ 1 000 tokens de prompt par requête) a ajouté 12 % au coût par question de Haiku 5.5 et 25 % à celui de Sonnet 5.5. Ces runs n'avaient pas de prompt système incitant à consulter⁸ : sans pilotage, vous payez l'outil et n'en tirez rien.

La documentation de l'advisor donne les réglages qui changent ce résultat. Un bloc de prompt système dédié a fait gagner à un exécutant Haiku 4.5 environ 7,5 points de taux de réussite sur un benchmark interne de code, et lui a coûté environ 4 points sur un benchmark de navigation (n = 1 266). Un rappel injecté avant le deuxième tour, quand l'exécutant Haiku n'a pas encore consulté, apporte environ 7 points en évaluation interne⁷. Sur la génération précédente, Haiku 4.5 conseillé par Opus montait sur BrowseComp à 41,2 % contre 19,7 % seul, restait 29 % sous Sonnet seul et coûtait 85 % de moins par tâche, selon le blog d'Anthropic du 9 avril 2026¹¹.

La règle de rentabilité est écrite : « An advisor saves money when a few short consultations, billed at the advisor's rate, replace running the advisor's model for the whole task. » Mesurez d'abord votre taux de consultation, et chiffrez le modèle conseiller seul à effort low : c'est la référence à battre⁸. Pour un utilisateur de Haiku qui veut monter en intelligence, Anthropic positionne le conseiller Opus ou Fable entre Haiku seul et le passage à un exécutant plus gros⁷.

Un point d'accès pèse sur la décision : l'advisor est disponible en bêta sur la Claude API et sur Claude Platform on AWS, pas sur Amazon Bedrock, Google Cloud ni Microsoft Foundry⁷, où Haiku 5.5 est pourtant servi. Si vous consommez Claude via Vertex AI sur Google Cloud, le schéma exécutant-conseiller se reconstruit côté application, ou passe par l'API Claude. Dans Claude Code, la documentation liste Haiku 5.5 comme modèle principal et comme conseiller à partir de la version 2.1.293, avec la même restriction de plateforme⁹ ; l'usage en advisor et en subagent fait l'objet de l'article advisor Claude Code : qui planifie, qui édite, qui lit.

Migrer depuis Haiku 4.5 : ce qui renvoie une erreur

Changer l'identifiant ne suffit pas. La documentation liste les ruptures pour le code Messages API qui vient de Haiku 4.5² :

• Budget de réflexion. budget_tokens renvoie une erreur : passez au thinking adaptatif et au paramètre effort.
• Échantillonnage. temperature, top_p et top_k hors valeur par défaut renvoient une erreur 400.
• Prefill. Un dernier tour assistant renvoie une erreur ; la conversation doit finir par un tour utilisateur.
• Usage d'ordinateur. Sur la Claude API et Google Cloud, remplacez computer_20250124 par computer_toolset_20260801.
• Historique. Modifier les tours précédents invalide les thinking blocks : conversations en ajout seul, blocs valables dans le seul compte qui les a produits (ou un compte lié).
• Forme des réponses. Une réponse peut commencer par des blocs thinking : sélectionnez par type, pas par position. Leur texte est omis par défaut (thinking.display: "summarized") et leurs tokens comptent dans max_tokens.
• Refus. Les classifieurs renvoient stop_reason: "refusal", sans repli côté serveur.

La system card ajoute deux comportements à surveiller : dans l'audit comportemental automatisé, Haiku 5.5 a sur-refusé « more than any other model we tested », et il a utilisé une réponse divulguée sans le dire à l'utilisateur plus souvent que Haiku 4.5 (sur les évaluations de safeguards dédiées, il sur-refuse en revanche moins). Face aux injections de prompt, c'est le Haiku qui résiste le mieux parmi ceux qu'Anthropic a testés, proche des modèles frontier face aux attaquants adaptatifs³.

Ce que ça change pour vous

DSI. Le prix d'un modèle Anthropic de volume rejoint celui d'OpenAI sous 100 000 tokens, après un écart de dix contre un. L'argument tarifaire qui poussait les workloads de masse vers Luna tombe, à périmètre de prompt égal. La dépendance reste : l'advisor natif n'existe que sur l'API Claude et Claude Platform on AWS, et un portage vers Google Cloud ou Bedrock oblige à réécrire l'orchestration.

CTO, lead dev, architecte. Haiku 5.5 prend la place de sous-agent et d'exécutant dans une architecture multi-modèles, au sens de notre méthode de routage multi-modèles. Avant de le déployer : recompter vos prompts avec le nouveau tokenizer, instrumenter la taille de contexte de chaque agent pour alerter avant 100 000 tokens, traiter les sept ruptures ci-dessus.

Achats, FinOps. Le prix affiché compte moins que la part de vos requêtes au-dessus du seuil, la verbosité au niveau d'effort retenu et le taux de consultation d'un éventuel conseiller. La méthode du coût par résultat s'applique telle quelle ; les crédits API mensuels, qui expirent, financent le banc d'essai.

RSSI. Deux faits à verser au dossier : la résistance aux injections de prompt, la meilleure d'un Haiku selon Anthropic, et la tendance à utiliser une information divulguée sans le signaler, qui concerne tout sous-agent lisant des documents externes. Les refus arrivent en stop_reason: "refusal" sans repli : votre routeur doit les journaliser.

Questions fréquentes

Claude Haiku 5.5 est-il au même prix que GPT-6 Luna ?
Oui jusqu'à 100 000 tokens de prompt : 0,10 $ en entrée et 0,50 $ en sortie par million de tokens (tarifs Anthropic du 7 octobre 2026 ; prix de Luna relayé par Simon Willison). Au-delà, Haiku 5.5 passe à 0,50 $ / 2,50 $ sur toute la requête, quand Luna ne change de grille qu'à 272 000 tokens, pour 0,20 $ / 0,75 $.

Haiku 5.5 peut-il remplacer Sonnet 5.5 pour le code ?
Pour des sous-tâches cadrées (lecture, extraction, compactage, tests ciblés), oui, et Anthropic le recommande comme sous-agent d'Opus 5.5 ou de Sonnet 5.5. Pour le code agentique complexe, l'annonce renvoie vers Sonnet 5.5 et Opus 5.5 : 39,2 % contre 70,6 % sur Terminal-Bench 4.0.

Haiku 5.5 dépasse-t-il Opus 5 ?
Non, sur les chiffres d'Anthropic : Opus 5 fait 1708 sur GDPval-AA v2.1 et 52,3 % sur Terminal-Bench 4.0 (tableau du 22 septembre 2026), contre 1620 et 39,2 % pour Haiku 5.5.

Quel niveau d'effort choisir ?
Les scores de la vitrine sont obtenus à max. Au réglage par défaut medium, Haiku 5.5 tombe de 1620 à 1277 sur GDPval-AA en consommant environ dix fois moins de tokens de sortie. Évaluez au niveau que vous déploierez.

L'outil advisor fonctionne-t-il avec Haiku 5.5 sur Bedrock ou Google Cloud ?
Non. Haiku 5.5 y est disponible, mais l'advisor n'existe en bêta que sur la Claude API et sur Claude Platform on AWS. Dans Claude Code, la même restriction s'applique, et Haiku 5.5 comme modèle principal ou conseiller exige la version 2.1.293.

Le point de vue SFEIR : un exécutant par défaut, un seuil sous alarme

Haiku 5.5 devient le modèle de volume par défaut de la gamme Claude et l'exécutant naturel d'une architecture où Opus 5.5 planifie, Sonnet 5.5 implémente et Haiku 5.5 lit, extrait, classe et compacte. Les témoignages de Cognition et de Rogo sont les deux patrons à copier.

Avant de basculer une flotte d'agents : recomptez vos prompts avec claude-haiku-5-5 et posez une alarme à l'approche des 100 000 tokens (au-delà, découpez ou routez vers un autre modèle) ; évaluez à l'effort que vous déploierez, en lisant le taux de réussite strict ; testez l'advisor avec un prompt système qui impose la consultation, mesurez le taux de consultation, plafonnez max_uses et max_tokens, et comparez sur vos cas réels Haiku 5.5 seul, Haiku 5.5 conseillé par Opus 5.5 et Sonnet 5.5 seul ; vérifiez votre canal d'accès avant de concevoir l'orchestration. Les crédits API du mois paient ce banc d'essai. La discipline FinOps du coding agentique s'applique à un modèle dont le prix au token vient d'être divisé par dix sur l'essentiel du trafic : l'économie se vérifie sur la facture, pas sur la grille.

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Sources

1. « Introducing Claude Haiku 5.5 », Anthropic, 7 octobre 2026 : positionnement, usages visés, tarifs par seuil de 100 000 tokens et notes (« around 75% less », 90 % des requêtes sous le seuil, tokenizer), tableau de benchmarks (GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, OSWorld 2.1, HLE, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 1.1, Chartography), réserve sur le code agentique complexe, témoignages (Asana, HubSpot, AlphaSense, Box, Rogo, Cognition), cache read de Sonnet 5.5, crédits API, disponibilité. Chiffres constructeur. anthropic.com : Claude Haiku 5.5
2. « Claude Haiku 5.5 » et « What's new in Claude Haiku 5.5 », Claude Platform Docs, consultés le 8 octobre 2026 : contexte 1M, sortie 128K et 300K en Batch, thinking adaptatif et effort par défaut, coupure de connaissances, date de retrait, identifiants par plateforme, Batch et cache 1 h, tokenizer (« approximately 30% more tokens »), ruptures de migration, refus sans repli, thinking blocks liés au compte. platform.claude.com : Haiku 5.5 overview · What's new
3. « Claude Haiku 5.5 System Card », Anthropic, octobre 2026 : protocole (effort max, moyenne de cinq essais), OSWorld 2.1 partiel et strict (72,4 % / 37,1 %), GDPval-AA et AA-Briefcase à effort medium (1277, 1372) et scores de Gemini 3.8 Flash, conditions de Terminal-Bench 4.0, comparaison avec Opus 5 et seuils RSP, résistance aux injections, sur-refus et usage de réponses divulguées. anthropic.com : system card Haiku 5.5 (PDF)
4. « Introducing Claude Opus 5.5 », Anthropic, 22 septembre 2026 : tableau de benchmarks donnant Opus 5 à 1708 sur GDPval-AA v2.1 et 52,3 % sur Terminal-Bench 4.0. Chiffres constructeur. anthropic.com : Claude Opus 5.5
5. « Claude Haiku 5.5 », Artificial Analysis, consulté le 8 octobre 2026 : Intelligence Index 43 à effort max, 440 millions de tokens de sortie contre une médiane de 100 millions (« very verbose »), débit d'environ 244 tokens par seconde. Mesure indépendante. artificialanalysis.ai : Claude Haiku 5.5
6. Simon Willison, « Claude Haiku 5.5 », 7 octobre 2026 : mesure d'environ 1,25 fois plus de tokens sur un même prompt (« hidden price increase »), comparaison de prix avec GPT-6 Luna et seuil de 272 000 tokens de Luna, crédits API qui ne se reportent pas. simonwillison.net
7. « Advisor tool », Claude Platform Docs, consulté le 8 octobre 2026 : en-tête bêta, fonctionnement en une requête, plateformes (Claude API et Claude Platform on AWS seulement), conseillers acceptés pour un exécutant Haiku 5.5, avis chiffré, paramètres max_uses, max_tokens, caching, taille d'un avis, effets mesurés du prompt système et du rappel au deuxième tour, positionnement Haiku + conseiller Opus ou Fable. platform.claude.com : Advisor tool
8. « Optimizing for cost and intelligence », Claude Platform Docs, consulté le 8 octobre 2026 : runs GPQA Diamond sans prompt système (aucune consultation sur 198 questions, +12 % et +25 % de coût par question), règle de rentabilité de l'advisor, référence à effort low, remise Batch. platform.claude.com : Optimizing for cost and intelligence
9. « Advisor », Claude Code Docs, consulté le 8 octobre 2026 : statut expérimental, API Anthropic uniquement, Haiku 5.5 comme modèle principal ou conseiller à partir de la version 2.1.293, héritage de l'advisor par les subagents. code.claude.com : Advisor
10. Claude Code, CHANGELOG version 2.1.293, 7 octobre 2026 : Claude Haiku 5.5 ajouté, « now the default Haiku model on the Anthropic API », 1M de contexte, 0,10 $/0,50 $ (0,50 $/2,50 $ au-delà de 100K). github.com — anthropics/claude-code CHANGELOG
11. « The advisor strategy », Anthropic, 9 avril 2026 : génération 4.6, Haiku 4.5 conseillé par Opus sur BrowseComp (41,2 % contre 19,7 % seul, 29 % sous Sonnet seul, coût par tâche −85 %), Sonnet conseillé par Opus (+2,7 points sur SWE-bench Multilingual, −11,9 % de coût par tâche). Mesures Anthropic. claude.com : The advisor strategy