So sánh đầy đủ phiên bản mô hình Claude: Opus 4.7, Sonnet 4.6, Haiku 4.5 — chọn thế nào

Claude 在 2026 年共有 ba 款主力模型：Opus 4.7、Sonnet 4.6、Haiku 4.5。三款共用同樣的訓練哲學（Constitutional AI）與 1M token 長上下文，但在推理深度、速度、價格、適用場景上有明顯差異。本文以實測角度整理三款模型的價格、效能、context window、tokenizer 變化、與如何選擇—讓你不必看官方文件就能在 5 分鐘內決定要用哪一個。

三款模型一表看懂：核心差異對照

模型 Opus 4.7 Sonnet 4.6 Haiku 4.5 定位 最強推理 日常主力 最快、最便宜 推出時間 2026/4/16 2026/2 起服役 2026/3 起服役 Context Window 1M tokens 1M tokens 1M tokens API 費率（每 1M token） $5／$25（input／output） $3／$15 $1／$5 SWE-bench（程式） 87.6% ~80% ~65% 速度（相對） 慢（最深思考） 中等 最快 特殊功能 視覺解析度 3 倍、新 tokenizer Adaptive Thinking 極低延遲 適用場景 複雜程式、研究、策略規劃 日常編程、內容生成、客服 大量分類、摘要、批次處理

Opus 4.7：最強推理、但要注意 tokenizer 變化

Opus 4.7 是 Anthropic 2026 年 4 月 16 日推出的旗艦模型、目前是 Claude 系列中最強的推理引擎。相較於前一代 Opus 4.6、4.7 的主要升級包括：視覺解析度提升 3 倍（讀圖、看截圖、解析 PDF 內的圖表更精準）、指令遵循更嚴格（Anthropic 內部稱「指令服從性」提升、會更照規則寫程式而非自由發揮）、以及 SWE-bench 編程基準達 87.6%。

但 Opus 4.7 引入了新版 tokenizer—同樣的繁體中文文字，被切成的 token 數比 Opus 4.6 多 37% 至 47%。雖然官方費率維持 input $5／output $25 不變，但因為「同樣文字消耗更多 token」、企業實測帳單會上升 37–47%。對成本敏感的繁體中文使用者特別需要注意：切換 Opus 4.6 → 4.7 前，建議先用實際 prompt 跑 token-calibrated benchmark、再決定是否轉移。

Opus 4.7 適合的場景：複雜的多步驟程式重構、需要保持嚴格規範的法律／醫療文件分析、長文件研究與綜合報告、需要極高準確度的策略規劃。如果只是日常聊天或簡單編程任務、Opus 4.7 的算力是浪費。

Sonnet 4.6：日常主力、性能與成本最平衡

Sonnet 4.6 是 Anthropic 在 2026 年 2 月推出的中階模型、也是 Claude.ai 訂閱用戶（Pro、Team、Max）最常用的預設模型。它的最大特色是「Adaptive Thinking」—Claude 會自行判斷問題的複雜度、決定要花多少 internal reasoning tokens、簡單問題快速回答、複雜問題自動深思。

對開發者而言、Sonnet 4.6 的成本／效能比通常是甜蜜點：API 費率僅 Opus 4.7 的六成、推理品質卻在多數標竿上達到 Opus 4.7 的 80% 以上。對企業 Claude Code 用戶、Sonnet 4.6 是預設模型、需要更強推理時用

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指令切到 Opus 4.7。

Sonnet 4.6 適合的場景：絕大多數日常工作—寫文章、寫一般程式、客服自動回覆、長文件摘要、會議筆記整理、翻譯。如果你只是想用 Claude 做事、Sonnet 4.6 是預設答案。

Haiku 4.5：最快、最便宜、適合大量批次任務

Haiku 4.5 是 Anthropic 在 2026 年 3 月推出的入門款模型、取代了 2024 年的 Haiku 3。Haiku 3（claude-3-haiku-20240307）已於2026 年 4 月 19 日正式退役、既有 API 呼叫需切換至 Haiku 4.5。

Haiku 4.5 的核心定位是「速度與單位成本」—它的 API 費率僅 Sonnet 4.6 的 ba 分之一、Opus 4.7 的 năm 分之一、推理速度則是三款中最快。代價是推理深度、創意寫作品質、複雜程式能力都遜於 Sonnet。SWE-bench 約 65%、明顯低於 Sonnet 的 80%。

Haiku 4.5 適合的場景：需要對大量資料做批次處理（分類、摘要、抽取結構化資料）、即時客服機器人（毫秒級回應）、簡單意圖判斷（這條訊息是抱怨還是讚美？）、低成本的 RAG 問答系統。如果你的應用「每月跑幾百萬次同類型 query」、Haiku 4.5 才是合適選擇。

三款模型適用情境決策樹

面對「該選哪一款」、可以用三個簡單問題快速決定：

問題 1：你的任務需要極高準確度嗎？（例如生產環境的程式碼、要交給客戶的法律文件、複雜投資分析）→ 選 Opus 4.7。

問題 2：你的任務每月會跑超過 10 萬次嗎？（批次分類、客服對話、批次摘要）→ 選 Haiku 4.5、單位成本最低。

問題 3：以上都不是？（一般日常使用、寫程式、寫文章、研究）→ 選 Sonnet 4.6、預設答案。

對 Claude.ai 訂閱用戶而言、Pro／Team／Max 方案都允許切換三款模型、可隨時用

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指令在不同任務間切換、不必預先付費鎖定。對 API 用戶、各模型可獨立計費、Anthropic 也提供 Advisor 策略：用 Opus 規劃、Sonnet 執行、實測效能提升且成本降低約 12%。

Claude 模型 vs ChatGPT、Gemini：實測比較重點

跨家比較通常牽涉太多變數、本節聚焦在「Claude 三款 vs 對手家直接競品」的對位關係：

Claude Opus 4.7 vs OpenAI GPT-5.5 Pro：Opus 在嚴格指令遵循與長文件保留度上勝出、GPT-5.5 Pro 在創意寫作、開放式生成上仍有優勢

Claude Sonnet 4.6 vs OpenAI GPT-5.5、Google Gemini 2.5 Pro：三者在多數實測中互有勝負、Sonnet 在程式碼修改與重構上常被開發者選為首選

Claude Haiku 4.5 vs OpenAI GPT-5.5-mini、Google Gemini 2.5 Flash：三者性能接近、選擇通常取決於整體生態系（已用哪家的 API、團隊熟悉哪家工具）

需要強調的是：模型基準分數（benchmark）只是參考、實際工作流的「對你的任務好不好用」更重要。建議先用 Sonnet 4.6 作為日常基線、需要高難度任務時切到 Opus 4.7、批次任務時切到 Haiku 4.5、再依實際使用感調整—而不是光看基準分數做決定。

常見問題 FAQ

Claude Opus 4.7 比 Sonnet 4.6 強多少？

SWE-bench 約 87.6% vs 80%、差距約 8 個百分點。日常使用感差距通常不明顯、但在複雜程式重構、長文件嚴格遵循指令、研究級分析任務上、Opus 的優勢會放大。

用 Sonnet 4.6 比 Haiku 4.5 多花多少錢？

Sonnet 4.6 API 費率約 Haiku 4.5 的 3 倍（input $3 vs $1、output $15 vs $5）。對大量批次任務（每月幾百萬次 query）、差距會放大；對日常用戶（每月幾千次 query）、絕對成本差距通常 < 100 美元。

Claude 3 / 3.5 / 4 系列舊模型還能用嗎？

Sonnet 與 Opus 的舊版本仍可在 API 上指定使用、但 Anthropic 已多次發信通知淘汰時程。Haiku 3（claude-3-haiku-20240307）已於 2026 年 4 月 19 日正式退役。建議所有新專案都從 4.x 系列開始、避免日後被迫遷移。

Opus 4.7 的 tokenizer 改變、為什麼帳單變多？

Opus 4.7 改用新版 tokenizer、同樣的文字（特別是繁體中文）會被切成更多 token、輸入與輸出 token 數同步上升。官方費率不變、但 token 多了、帳單就多了。差距約 37–47%、視內容類型而定。切換前建議先用 token-calibrated benchmark 估算實際成本。

Claude Mythos 是什麼？我可以用嗎？

Mythos 是 Anthropic 內部代號的更強模型、僅以 research preview 形式開放給約 40 家經審核的企業與國安單位、一般 Claude.ai 用戶與 API 用戶無法存取。Anthropic 公開資料極有限、預期短期內也不會開放給普通用戶。

Claude 在 Pro 訂閱中、Opus／Sonnet／Haiku 用量有限制嗎？

Claude.ai Pro 訂閱（$20／月）對三款模型都有用量上限、Opus 額度最低、Sonnet 與 Haiku 額度較高。實際使用上限會依負載調整、Anthropic 會在接近上限時提醒。Team、Max 方案的 Opus 用量更高、Enterprise 方案則可協商完全不限。

這篇文章 Claude 模型版本完整比較：Opus 4.7、Sonnet 4.6、Haiku 4.5 怎麼選 最早出現於 鏈新聞 ABMedia。