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Anthropic lance Claude Haiku 5.5, réduisant les coûts des petits modèles de 75 % et permettant aux utilisateurs d’ajuster l’intensité de l’inférence

Anthropic lance Claude Haiku 5.5, réduisant les coûts des petits modèles de 75 % et permettant aux utilisateurs d’ajuster l’intensité de l’inférence

21 octobre 2026
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Anthropic lance Claude Haiku 5.5, réduisant les coûts des petits modèles de 75 % et permettant aux utilisateurs d’ajuster l’intensité de l’inférence

Le 8 octobre, Anthropic a présenté son modèle le plus efficace et le plus performant à ce jour : Claude Haiku 5.5. Positionné comme le petit modèle le plus rapide et le plus capable de la gamme d’Anthropic, il est conçu pour des applications à haute fréquence et sensibles aux coûts, telles que la synthèse d’articles, la catégorisation de contenu, les requêtes de base de données, les réponses au service client, l’automatisation des navigateurs et les sous-tâches déléguées par des agents IA plus grands.

Haiku 5.5 adopte une stratégie hautement compétitive, réduisant les coûts opérationnels moyens d’environ 75 % par rapport à son prédécesseur, Haiku 4.5. Pour les requêtes inférieures à 100 000 tokens, les coûts d’entrée et de sortie sont respectivement de 0,1 $ et 0,5 $ par million de tokens, ce qui réduit considérablement les dépenses pour les tâches légères. Il est à noter que la série Haiku offre désormais une intensité de raisonnement ajustable, permettant aux utilisateurs de contrôler la profondeur de la réflexion en fonction de la complexité de la tâche. Cette fonctionnalité permet au modèle abordable d’effectuer un raisonnement plus approfondi lorsque cela est nécessaire, sans engager de coûts de calcul complets pour chaque requête.

Anthropic a également ajusté les tarifs de son modèle voisin, Sonnet 5.5, divisant par deux le prix de lecture du cache à 0,1 $ par million de tokens. Selon l’entreprise, cette modification réduit les coûts opérationnels de la plupart des tâches d’agent d’environ 20 %. La lecture du cache, fréquemment utilisée lorsque les agents traitent à plusieurs reprises de longs contextes, est désormais plus abordable, réduisant efficacement le coût d’exécution des agents autonomes en arrière-plan tout au long de la journée.

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