Testa a testa

Logo di Claude Opus 4.7vsLogo di Claude Haiku 4.5

Claude Opus 4.7 vs Claude Haiku 4.5: quale modello IA vince nel 2026?

Claude Opus 4.7 ($25/1M out) e Claude Haiku 4.5 ($5/1M out) sono tra i modelli IA più usati del 2026. Su 5 voti della community, Claude Haiku 4.5 è in testa con il 67% di approvazione.

Verdetto rapido

Su Ragionamento, scegli Claude Opus 4.7: l'arena lo valuta 4.5/5 contro 3/5 per Claude Haiku 4.5. Sul budget vince Claude Haiku 4.5: parte da $5/1M out contro $25/1M out per Claude Opus 4.7.

Confronto riga per riga

A partire da
$25/1M out$5 in input / $25 in output per 1M di tokens sul tier API standard, tariffa piatta fino al contesto completo da 1M (nessun sovrapprezzo long-context); Batch API -50%; il nuovo tokenizer produce ~30% di tokens in più rispetto ai modelli pre-4.7.
$5/1M outTier unico: $1/1M in input, $5/1M in output; letture dalla prompt cache a $0.10/1M (scritture 5m a $1.25/1M) e Batch API a metà prezzo ($0.50/$2.50); nessun sovrapprezzo long-context (200K max).
Fornitore
Anthropic
Anthropic
Finestra di contesto
1M tokens (128K max output)
200K tokens
Prezzo in input
$5/1M in
$1/1M in
Prezzo in output
$25/1M out
$5/1M out
Modalità
text + image input (up to 2576px), text output
text, vision (input); text output
Open weights
No
No
Punteggio della folla
57%(3)
67%(2)
Voti dell'arena (1-5)
Ragionamento
4.5
3.0
Coding
4.5
3.5
Scrittura
4.5
3.0
Velocità
2.5
4.5
Rapporto qualità-prezzo
3.0
4.0

Punti di forza e debolezze

Claude Opus 4.7

  • 87.6% su SWE-bench Verified (dall'80.8% di Opus 4.6) e 64.3% su SWE-bench Pro al lancio, davanti a GPT-5.4 (57.7%) e Gemini 3.1 Pro (54.2%)
  • Finestra di contesto da 1M di tokens e 128K di output max a prezzo fisso $5/$25 senza sovrapprezzo long-context (300K di output via Batch API in beta)
  • Primo Claude con visione ad alta risoluzione: accetta immagini fino a 2576px sul lato lungo con coordinate precise al pixel, circa 3x il dettaglio precedente
  • Code review eccezionale: trova più bug reali con un ragionamento cross-file più solido dei rivali nei test indipendenti, e il 21% di errori in meno di ragionamento sui documenti rispetto a Opus 4.6
  • Controllo fine dei costi con il nuovo livello di effort xhigh e i Task Budgets (beta): il 4.7 a effort low eguaglia più o meno la qualità di output del 4.6 a effort medium
  • Conoscenza recente: cutoff affidabile a gennaio 2026, il più fresco di qualsiasi Claude al momento della release
  • Il nuovo tokenizer gonfia il conteggio dei tokens di circa il 30% a parità di testo rispetto ai modelli pre-4.7 (per stessa documentazione di Anthropic), alzando il costo effettivo per richiesta nonostante il prezzo di listino invariato
  • Molto prolisso in uso agentico: un benchmark ha rilevato che GPT-5.5 usava il 72% di output tokens in meno su task di coding equivalenti, e i recensori definiscono la sua narrazione sovra-comunicativa
  • Le breaking change dell'API colpiscono chi migra: temperature/top_p/top_k e il budget_tokens del thinking ora restituiscono errori 400, e il testo del thinking è nascosto di default
  • Latenza moderata con turni di svariati minuti a effort alto; il fast mode è una research preview a pagamento già deprecata sul 4.7
  • Superato da Opus 4.8 agli stessi $5/$25 nel giro di ~3 mesi, e le protezioni cybersecurity in tempo reale possono generare falsi positivi sul lavoro di sicurezza legittimo

Claude Haiku 4.5

  • 73.3% su SWE-bench Verified, circa il 90% del coding agentico di Sonnet 4.5 a un terzo del prezzo
  • Veloce: più di 2x la velocità di Sonnet 4 secondo Anthropic, con i clienti del lancio che riportano 4-5x rispetto a Sonnet 4.5; ~92-110 output tok/s misurati da Artificial Analysis
  • Gli sviluppatori riportano modifiche al codice precise e localizzate che evitano di toccare codice non pertinente, meglio della classe GPT-5 mini nei primi test
  • Supporta sia input visivo che extended thinking, cosa rara in questa fascia di prezzo al lancio
  • Perfetto come modello worker nei setup multi-agente (Sonnet/Opus pianificano, sub-agenti Haiku paralleli eseguono)
  • Letture dalla prompt cache a $0.10/1M e sconto Batch API del 50% abbassano ulteriormente il costo effettivo
  • $5/1M in output è caro per un modello piccolo: le fasce Gemini Flash e GPT mini lo battono di svariate volte sui task ad alto volume di output
  • Contesto di 200K (contro 1M dei fratelli Sonnet 5/Opus) e output max di 64K limitano il lavoro su grandi codebase e output lunghi
  • Ragionamento cross-domain mediocre: gli utenti riportano risultati deboli su task di conoscenza in stile GPQA, MedQA, MMMU
  • Throughput molto variabile in pratica (82-208 tok/s riportati) e qualità in calo nelle sessioni agentiche lunghe da 7-8+ minuti
  • Cutoff di conoscenza (affidabile fino a feb 2025) datato per gli standard di metà 2026

Emetti il tuo verdetto

Una raccomandazione per strumento per gladiatore. Plasma il punteggio della folla che tutti vedono.

Claude Opus 4.7$25/1M out
57%punteggio della folla · 3
67%punteggio della folla · 2

Il verdetto dell'arena su Claude Opus 4.7

Scegli Opus 4.7 solo se ci sei già ancorato per riproducibilità: Opus 4.8 costa gli stessi $5/$25, mantiene una superficie API identica e lo supera, il che lo rende il default migliore per i progetti nuovi. Resta una scelta molto solida per coding agentico, code review e lavoro documentale con contesto 1M, ed è un upgrade netto rispetto a Opus 4.6. I team che migrano dal 4.6 devono mettere in conto breaking change dell'API e un tokenizer che produce circa il 30% di tokens in più per prompt. Chi bada al budget dovrebbe guardare a Sonnet 5, che offre qualità quasi da Opus a $3/$15 (prezzo lancio $2/$10 fino al 31 agosto 2026).

Il verdetto dell'arena su Claude Haiku 4.5

Scegli Haiku 4.5 se sei sullo stack Anthropic e ti serve qualità di coding quasi da Sonnet a bassa latenza e a un terzo del prezzo: è un enorme passo avanti rispetto a Haiku 3.5 ed eccelle come modello worker nelle pipeline multi-agente. Resta il modello piccolo attuale di Anthropic a luglio 2026, quindi è la fascia economica di default per i prodotti basati su Claude. Evitalo per il ragionamento cross-domain profondo, le codebase molto grandi (tetto di contesto a 200K) o la pura caccia al costo per token, dove le fasce Gemini Flash e GPT mini ora costano meno, e passa a Sonnet 5 quando la qualità conta più della velocità.

Cosa dice la folla

Su Claude Opus 4.7

Pollice Versicus

Watch your invoices. New tokenizer counts ~30% more tokens for the same text, and it narrates every tiny step. Sticker price unchanged, effective cost definitely not.

Il Recensore Imparziale

Came from 4.6 and stopped chunking repos entirely. 1M context, 128K output, flat $5/$25 with no long-context premium. That pricing decision alone won me over.

Ser Shippa-Tanto

87.6 SWE-bench Verified is not just marketing, it closes tickets GPT-5.4 fumbles. And the hi-res vision with pixel-accurate coords finally makes screenshot debugging useful.

Su Claude Haiku 4.5

Guardiano del Repo

The precise localized edits are the underrated feature. It fixes the line that needs fixing and leaves the rest alone. GPT mini class models keep rewriting half my file.

Campione delle Vibes

Haiku 4.5 gives me about 90% of Sonnet agentic coding at a third of the price, and it is fast enough that edit loops feel instant. My default for quick fixes now.

Domande frequenti

Claude Opus 4.7 è meglio di Claude Haiku 4.5?

La folla oggi sta con Claude Haiku 4.5: il 67% lo consiglia, contro il 57% per Claude Opus 4.7 (5 voti). Su Ragionamento, Claude Opus 4.7 ottiene il voto più alto (4.5/5 contro 3/5). La scelta giusta dipende dal tuo caso d'uso. Il confronto riga per riga di questa pagina analizza prezzi, specifiche chiave e voti dell'arena.

Quale costa meno, Claude Opus 4.7 o Claude Haiku 4.5?

Claude Haiku 4.5 costa meno: parte da $5/1M out, mentre Claude Opus 4.7 parte da $25/1M out.

Quanto costano Claude Opus 4.7 e Claude Haiku 4.5 per 1M di token?

Claude Opus 4.7: $5/1M in per 1M di token in input, $25/1M out per 1M di token in output. Claude Haiku 4.5: $1/1M in per 1M di token in input, $5/1M out per 1M di token in output.