Preskoči na sadržaj
Modelijak signalprovjereno

Claude Haiku 5.5 je objavljen, a cijena malog modela smanjena je za 90 odsto za promptove do 100.000 tokena

Anthropic je 7. oktobra 2026. objavio Claude Haiku 5.5. Za promptove do 100.000 tokena model košta 0,10 dolara po milionu ulaznih i 0,50 dolara po milionu izlaznih tokena, što je desetina cijene modela Haiku 4.5; preko te granice cijene su 0,50 i 2,50 dolara. Kontekstni prozor je 1 milion tokena, a nivo uloženog truda u rezonovanje može se podešavati. Isti tekst se, međutim, broji kao oko 30 odsto više tokena, pa je ušteda po zadatku manja nego što cjenovnik obećava.

Potpisuje Redakcija WebAiRadarObjavljeno 3 min čitanjanapisao model
Slika: Anthropic

Izvor

Introducing Claude Haiku 5.5

Anthropic News · Original objavljen 7. oktobra 2026.

Haiku 5.5 je novi mali model kompanije Anthropic, s identifikatorom claude-haiku-5-5 bez datumskog sufiksa. Anthropic ga naziva svojim najbržim modelom pri standardnoj brzini i navodi da u prosjeku košta oko 75 odsto manje od modela Haiku 4.5, kad se uračuna i novi tokenizator. Model je dostupan na Claude API-ju, Amazon Bedrocku, Claude Platformi na AWS-u, Google Cloudu i Microsoft Foundryju. GitHub Copilot ga je istog dana dodao za planove Pro, Pro+, Max, Business i Enterprise.

Dvije cijene, s granicom na 100.000 tokena

Cijena zavisi od dužine prompta. Do 100.000 tokena ulaz košta 0,10 dolara po milionu tokena, a izlaz 0,50 dolara; čitanje iz keša je 0,01 dolara, a upis u keš 0,125 dolara. Preko 100.000 tokena iste četiri cijene iznose 0,50, 2,50, 0,05 i 0,625 dolara. Haiku 4.5 naplaćuje 1 dolar po milionu ulaznih i 5 dolara po milionu izlaznih tokena bez obzira na dužinu, pa je sniženje 90 odsto za kratke promptove i 50 odsto za duge.

Anthropic navodi da je 90 odsto zahtjeva prema modelu Haiku 4.5 bilo ispod granice od 100.000 tokena, a da njegova glavna brojka od 75 odsto prosječne uštede već uračunava novi tokenizator. Haiku 5.5 koristi isti tokenizator kao Claude 4.7 i noviji modeli, pa isti tekst daje približno 30 odsto više tokena nego na modelu Haiku 4.5. Promptove treba ponovo prebrojati, a granica max_tokens podešena za stari model može da presiječe odgovor, jer se tokeni rezonovanja sada računaju u nju.

Šta prestaje da radi kad se zamijeni identifikator modela

Kontekstni prozor je povećan sa 200.000 na 1 milion tokena, a najveći izlaz sa 64.000 na 128.000 tokena. Adaptivno rezonovanje je podrazumijevano uključeno, s nivoima truda od niskog do najvišeg i podrazumijevanim srednjim nivoom, pa odgovor može da počne blokovima rezonovanja i kad ih zahtjev nije tražio. Vodič za prelazak navodi zahtjeve koji od sada vraćaju grešku:

  • Ručno prošireno rezonovanje s poljem budget_tokens vraća grešku 400; umjesto njega se koristi thinking: {"type": "adaptive"} i parametar truda.
  • Svaka vrijednost temperature osim 1, svaka vrijednost top_p osim 0.99 i bilo koja vrijednost top_k vraćaju grešku 400.
  • Završna poruka asistenta kao unaprijed popunjen početak odgovora odbija se, i kad je rezonovanje isključeno.
  • Upravljanje računarom na Claude API-ju i Google Cloudu radi samo kroz skup alata computer_toolset_20260801.
  • Blokovi rezonovanja vezani su za nalog koji ih je napravio i za neizmijenjen početak razgovora.
  • Priority Tier nije podržan na modelu Haiku 5.5, pa se obaveza kapaciteta za Haiku 4.5 ne prenosi.

Šta tvrde Anthropicova mjerenja

Prema tabeli kompanije, Haiku 5.5 postiže 72,4 odsto na podskupu testa OSWorld 2.1 koji se izvodi van mreže, naspram 15,7 odsto za Haiku 4.5, 48,9 odsto za GPT-6 Luna i 83,9 odsto za Sonnet 5.5. Na testu Terminal-Bench 4.0 dostiže 39,2 odsto, dok je Haiku 4.5 imao 0,0 odsto, GPT-6 Luna 16,4 odsto, a Sonnet 5.5 70,6 odsto. Na testu Humanity's Last Exam bez alata prijavljuje 45,9 odsto.

Anthropic sam povlači granicu: Sonnet 5.5 i Opus 5.5 ostaju bolji izbor za složeno agentsko kodiranje, a Haiku 5.5 je namijenjen uskim poslovima velikog obima, kao što su sažimanje konteksta, rezimiranje, klasifikacija i zadaci pomoćnih agenata. Nezavisno mjerenje još nije objavljeno, pa je svaka brojka ovdje proizvođačeva.

Jeftinije čitanje keša na modelu Sonnet 5.5 i API kredit za pretplatnike

Uz objavu je čitanje iz keša na modelu Sonnet 5.5 pojeftinilo s 0,20 na 0,10 dolara po milionu tokena. Pošto keširani početak prompta čini veliki dio agentskog saobraćaja, Anthropic procjenjuje da većina agentskih poslova na modelu Sonnet 5.5 sada košta oko 20 odsto manje.

Anthropic u sedmici od 7. oktobra 2026. uvodi i mjesečni API kredit: pretplatnici Max 5x dobijaju 100 dolara, pretplatnici Max 20x 200 dolara, a pretplate Team do 500 dolara zajedno za sve korisnike. Kredit može da se troši na bilo koji model. Istovremeno Python i TypeScript SDK dobijaju upravljanje računarom i pregledačem u beta izdanju.

„Najjeftiniji, najbrži i najsposobniji mali model koji smo ikad objavili.“
Anthropic, objava

Izvori

Povezano

Modelisrednji signal

Mistral predstavio svoj najveći AI model do sada: Large 4 ima milijardu parametara

Mistral je 6. oktobra 2026. predstavio javni pregled modela Mistral Large 4 (ML4), svog najvećeg modela do sada. Model ima ukupno 1 bilion parametara, od kojih je 49 milijardi aktivnih. Podržava tekst i slike, a dostupan je putem Mistralovih evropskih podatkovnih centara po cijeni od 1,36 dolara za milion ulaznih i 4,18 dolara za milion izlaznih tokena. Mistral planira da otvorene težine modela objavi do kraja oktobra. Do tada je ML4 dostupan kroz API na platformi Mistral Studio, dok će preuzimanje modela biti moguće tek nakon završetka bezbjednosnih provjera i testiranja otpornosti na napade.

Mistral AIprovjereno

Natpis EmbeddingGemma 2 u bijeloj i plavoj boji na tamnoplavoj podlozi od nagnutih staklenih ploča.
Modelisrednji signal

EmbeddingGemma 2 ugrađuje tekst, slike, zvuk i video u jedan otvoren model od 740 miliona parametara

Google DeepMind je 6. oktobra 2026. objavio EmbeddingGemma 2 pod licencom Apache 2.0. Model od 740 miliona parametara preslikava tekst, kod, slike, video i zvuk u jedan prostor vektora i napravljen je da radi na telefonu. Zadržava višejezični kvalitet prve verzije na tekstu, podiže rezultat na MTEB Code za skoro deset bodova, a već ga podržavaju llama.cpp, Ollama, MLX, vLLM i transformers.js.

Google DeepMindprovjereno