Head-to-Head Model Comparison

Claude Sonnet 4.5 vs Claude Haiku 4.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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Claude Sonnet 4.5Profile

Claude Haiku 4.5Profile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Anthropic

Claude Sonnet 4.5

फ्लैगशिप फ्रंटियर मॉडल

Anthropic का Claude Sonnet 4.5 जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 90 टोकन/सेकंड स्पीड और $3/$15 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 91/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करत

Intelligence Index91 / 100

Input Token:

$3.00 / 1M

Output Token:

$15.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

77.8%

Anthropic

Claude Haiku 4.5

अल्ट्रा-फ़ास्ट लो-लेटेंसी

Anthropic का Claude Haiku 4.5 रियल-टाइम चैट, अल्ट्रा-लो लेटेंसी और हाई-वॉल्यूम राउटिंग के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 200K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 140 टोकन/सेकंड स्पीड और $1/$5 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 54/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करत

Intelligence Index54 / 100

Input Token:

$1.00 / 1M

Output Token:

$5.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

58.2%

एक नज़र में मुख्य अंतर

Claude Haiku 4.5 is 3.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Claude Sonnet 4.5 has a larger context window (1M vs 200K tokens).
Claude Haiku 4.5 is faster at 140 tok/s vs 90 tok/s.
Claude Sonnet 4.5 leads on SWE-bench coding (77.8% vs 58.2%).

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Feature	Claude Sonnet 4.5	Claude Haiku 4.5
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	91	54
Provider	Anthropic	Anthropic
Input Price Cost per million input tokens	$3.00 / 1M	$1.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$15.00 / 1M	$5.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$2.31 / 1M	$0.77 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	1M tokens~1,500 A4 pages of text	200K tokens~300 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	64K	64K
Throughput Speed Tokens generated per second	90 tok/s	140 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	77.8%	58.2%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	70.2%	62.1%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.30 / 1M	$0.10 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

Claude Sonnet 4.5

+19.6% SWE-bench lead

Cost

Claude Haiku 4.5

3.0x cheaper monthly runtime

Speed

Claude Haiku 4.5

+56% faster generation

Context

Claude Sonnet 4.5

1M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Claude Sonnet 4.5Claude Haiku 4.5

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

77.8%vs58.2%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

70.2%vs62.1%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

84.5%vs79.5%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1355ptsvs1324pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

10.4%vsN/A

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

50.1%vsN/A

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

43.9%vsN/A

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

72.6%vsN/A

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

84.7%vsN/A

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

74.8%vsN/A

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

90 tok/s vs140 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

Claude Sonnet 4.50.90s

Claude Haiku 4.50.28s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Claude Sonnet 4.56.46s

Claude Haiku 4.53.85s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Claude Sonnet 4.5 Monthly API Bill

$18.45 / month

$3/1M in · $15/1M out

Claude Haiku 4.5 Monthly API Bill

$6.15 / month

$1/1M in · $5/1M out

Claude Haiku 4.5 saves approximately $12.30 / month (67%) under this workload.3.0x Savings

Claude Sonnet 4.5 · Strengths & Key Advantages

1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 64K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 77.8% · GPQA Diamond 70.2%)
90 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 900ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$3/$15 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन

Considerations & Trade-offs

प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
उच्च-वॉल्यूम प्रोडक्शन ट्रैफ़िक में लागत कम रखने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच API का उपयोग आवश्यक है

Claude Haiku 4.5 · Strengths & Key Advantages

200K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 64K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 58.2% · GPQA Diamond 62.1%)
140 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 280ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$1/$5 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन

Considerations & Trade-offs

प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	Claude Sonnet 4.5	Claude Haiku 4.5
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$2.10	$0.70
Output Tokens / Task Tokens generated per task	55K	20K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	30K	10K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Claude Sonnet 4.5 vs Claude Haiku 4.5: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Claude Sonnet 4.5 or Claude Haiku 4.5?

Claude Sonnet 4.5 is more intelligent. It scores 91 compared with 54 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Claude Haiku 4.5 is faster, generating 140 tokens per second compared with 90 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Claude Haiku 4.5 is cheaper at $0.77 per 1M tokens blended, compared with $2.31 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Claude Haiku 4.5 has lower latency, with a time to first token of 0.28s compared with 0.90s.

Which model has a larger context window?

Claude Sonnet 4.5 has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 200K tokens.

निष्कर्ष

Claude Sonnet 4.5 (जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Claude Haiku 4.5 (रियल-टाइम चैट, अल्ट्रा-लो लेटेंसी और हाई-वॉल्यूम राउटिंग, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Claude Sonnet 4.5 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Claude Haiku 4.5 तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Claude Haiku 4.5 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Claude Sonnet 4.5 या Claude Haiku 4.5 में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Claude Sonnet 4.5 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Claude Sonnet 4.5 और Claude Haiku 4.5 में किसका API सस्ता है?+

Claude Sonnet 4.5 की इनपुट/आउटपुट कीमत $3.00 / $15.00 प्रति 1M टोकन है और Claude Haiku 4.5 की $1.00 / $5.00 है। समग्र लागत में Claude Haiku 4.5 अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Claude Sonnet 4.5 में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Claude Haiku 4.5 में 200K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Claude Haiku 4.5 तेज़ है।

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Feature	Claude Sonnet 4.5	Claude Haiku 4.5
Official API Model ID (SDK)	claude-sonnet-4-5-20251101	claude-haiku-4-5-20251001
API Protocol	Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI	Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI
Release Date	2025-11	2025-10
Knowledge Cutoff	March 2025	July 2025
Architecture	Hybrid Reasoning	Lightweight High-Speed Multimodal Transformer
Parameters	Confidential	Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM	4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens	Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTL	$0.3/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL	$0.1/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL
Computer Use / GUI Agent	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors	Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors
Official Fine-Tuning Support	Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation	Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAM	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier Classification	Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated	Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalities	text, vision	text, vision
Output Modalities	text	text

Claude Sonnet 4.5 vs Claude Haiku 4.5

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Claude Sonnet 4.5

Claude Haiku 4.5

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Claude Sonnet 4.5 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Claude Haiku 4.5 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Claude Sonnet 4.5 vs Claude Haiku 4.5: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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