Een-op-een

Logo van Claude Opus 4.8vsLogo van Claude Haiku 4.5

Claude Opus 4.8 vs Claude Haiku 4.5: welke AI-model wint in 2026?

Claude Opus 4.8 ($25/1M out) en Claude Haiku 4.5 ($5/1M out) zijn twee van de meest gebruikte AI-modellen van 2026. Over 5 stemmen van de community leidt Claude Haiku 4.5 met 67% goedkeuring.

Verdict in het kort

Op Redeneren kies je Claude Opus 4.8: de arena geeft 4.5/5 tegenover 3/5 voor Claude Haiku 4.5. Qua budget wint Claude Haiku 4.5: die begint bij $5/1M out tegenover $25/1M out voor Claude Opus 4.8.

Vergelijking regel voor regel

Vanaf
$25/1M outStandaardtarief $5/$25 per 1M tokens (ongewijzigd ten opzichte van Opus 4.7); fast mode als research preview voor $10/$50 (tegenover $30/$150 op het uitgefaseerde fast-tarief van Opus 4.7); batch-API 50% korting op $2.50/$12.50; geen long-context-toeslag tot 1M tokens; prompt cache reads voor $0.50/1M.
$5/1M outEén tarief: $1/1M input, $5/1M output; prompt cache reads $0.10/1M (5m writes $1.25/1M) en de Batch API haalt er 50% af ($0.50/$2.50); geen long-context-toeslag (200K max).
Aanbieder
Anthropic
Anthropic
Context window
1M tokens (128K max output)
200K tokens
Inputprijs
$5/1M in
$1/1M in
Outputprijs
$25/1M out
$5/1M out
Modaliteiten
text, vision (image input up to 2576px, text output)
text, vision (input); text output
Open weights
Nee
Nee
Publieksscore
57%(3)
67%(2)
Arenascores (1-5)
Redeneren
4.5
3.0
Programmeren
5.0
3.5
Schrijven
5.0
3.0
Snelheid
3.0
4.5
Prijs-kwaliteit
3.5
4.0

Sterke en zwakke punten

Claude Opus 4.8

  • SWE-Bench Pro 69.2% (tegenover 64.3% voor Opus 4.7) en verslaat eerdere Opus-modellen op CursorBench op elk effort-niveau; sterke praktijkrapporten over grote refactors en bugjachten over meerdere bestanden
  • Laat ongeveer 4x minder vaak dan Opus 4.7 fouten in zijn eigen gegenereerde code ongemarkeerd passeren; grote sprong in wiskundig redeneren (USAMO 2026: 96.7% vs 69.3%)
  • 1M context en 128K output tegen ongewijzigde $5/$25, zonder long-context-toeslag; batch-API met 50% korting ($2.50/$12.50)
  • Fast mode (research preview) levert tot 2.5x outputsnelheid voor $10/$50, 3x goedkoper dan het fast-tarief van Opus 4.7 ($30/$150)
  • Unieke API-features voor agents: systeemberichten midden in een conversatie die de prompt cache intact laten, en Dynamic Workflows die parallelle subagents starten in Claude Code
  • 84% op Online-Mind2Web browserautomatisering en recordscore op de Legal Agent Benchmark (eerste model boven 10% all-pass); sterk in enterprise-kenniswerk (Box meldt intern 87% vs 77%)
  • Regressies per beurt gemeld: miste voor de hand liggende instructies in planningsdocumenten, beantwoordt soms maar een smal deel van het doel, en genereert simpele UI in één keer slechter dan 4.7
  • Schrijfstijl bekritiseerd door zware gebruikers: overmatig afzwakken, overvoorzichtig redigeren dat 'alles wat gedurfd of grappig is wegsnijdt' (Steve Yegge), en tegensputterlussen zelfs tegen goed onderbouwde stellingen
  • Eigenaardigheid met taalvermenging: gebruikers melden willekeurige Chinese, Cyrillische of Griekse invoegingen in lange onderzoeksthreads
  • Zichtbare kwaliteitsdaling voorbij ~200K tokens in de praktijk, ondanks het geadverteerde 1M window
  • Regressie op Vending-Bench: trapte ongeveer 30x vaker in oplichtende leveranciers dan 4.7 en onderhandelt slechter (een bijeffect van striktere eerlijkheidsalignment)

Claude Haiku 4.5

  • 73.3% op SWE-bench Verified, ongeveer 90% van het agentisch programmeren van Sonnet 4.5 voor een derde van de prijs
  • Snel: meer dan 2x de snelheid van Sonnet 4 volgens Anthropic, met lanceringsklanten die 4-5x sneller dan Sonnet 4.5 melden; ~92-110 output tok/s gemeten door Artificial Analysis
  • Devs melden precieze, lokale codewijzigingen die irrelevante code met rust laten, beter dan de GPT-5 mini-klasse in vroege tests
  • Ondersteunt zowel vision-input als extended thinking, zeldzaam in deze prijsklasse bij lancering
  • Zeer geschikt als werkmodel in multi-agent-opstellingen (Sonnet/Opus plant, parallelle Haiku-subagents voeren uit)
  • Prompt cache reads voor $0.10/1M en 50% Batch API-korting drukken de effectieve kosten verder
  • $5/1M output is prijzig voor een klein model: de Gemini Flash- en GPT mini-klassen zijn meermaals goedkoper op output-zware taken
  • 200K context (tegenover 1M voor de Sonnet 5/Opus-broers) en 64K max output beperken werk aan grote codebases en lange output
  • Middelmatig redeneren over domeinen heen: gebruikers melden zwakke resultaten op kennistaken in de stijl van GPQA, MedQA en MMMU
  • Doorvoersnelheid varieert flink in de praktijk (82-208 tok/s gemeld) en de kwaliteit zakt bij lange agentsessies van 7-8+ minuten
  • De knowledge cutoff (betrouwbaar tot feb 2025) is gedateerd naar de maatstaven van medio 2026

Vel je verdict

Eén aanbeveling per tool per gladiator. Die verandert de publieksscore die iedereen ziet.

Claude Opus 4.8$25/1M out
57%publieksscore · 3
67%publieksscore · 2

Het verdict van de arena over Claude Opus 4.8

Een drop-in upgrade voor gebruikers van Opus 4.7: identieke API en $5/$25 met echte winst op langlopend agentisch programmeren, code review en enterprise-analyse. Kies het als je Claude Code draait, migraties over meerdere bestanden doet, security-audits uitvoert of agent-pipelines runt die over vele stappen inspecteren, handelen en verifiëren. Sla het over voor snelle UI-snippets in één keer of prompts die strak op het gedrag van 4.7 zijn afgestemd, waar gebruikers regressies melden, en kies Sonnet 5 ($3/$15, introductieprijs $2/$10 tot en met aug 2026) als kosten zwaarder wegen dan topcapaciteit. Schrijvers die gevoelig zijn voor afzwakken en overvoorzichtig redigeren kunnen de stijl frustrerend vinden.

Het verdict van de arena over Claude Haiku 4.5

Kies Haiku 4.5 als je op de Anthropic-stack zit en bijna-Sonnet-programmeerkwaliteit nodig hebt met lage latency voor een derde van de prijs: het is een enorme stap vooruit ten opzichte van Haiku 3.5 en blinkt uit als werkmodel in multi-agent-pipelines. Het is per juli 2026 nog steeds Anthropics huidige kleine model, dus de standaard goedkope laag voor producten op basis van Claude. Vermijd het voor diep redeneren over domeinen heen, zeer grote codebases (plafond van 200K context) of puur shoppen op prijs per token, waar de Gemini Flash- en GPT mini-klassen inmiddels goedkoper zijn, en stap op naar Sonnet 5 wanneer kwaliteit zwaarder weegt dan snelheid.

Wat het publiek zegt

Over Claude Opus 4.8

Rechter Gruwelijk

Writing took a hit. It hedges everything and edits any bold or funny line out of my drafts. Also caught it answering a narrow slice of my planning doc and calling it done.

Kampioen van de Vibes

Threw USAMO-level math at it for a lark and it just grinds through. 96.7 vs 69 for 4.7 tracks with what I see. Same $5/$25, 1M context, no excuse not to switch.

Glorius Maximus

Upgraded from 4.7 for a monorepo refactor and the difference is real. It actually flags its own sketchy code instead of shipping it. Multi-file bug hunts feel way less babysat.

Over Claude Haiku 4.5

Bewaker van de 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.

Kampioen van de 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.

Veelgestelde vragen

Is Claude Opus 4.8 beter dan Claude Haiku 4.5?

Het publiek kiest momenteel voor Claude Haiku 4.5: 67% raadt het aan, tegenover 57% voor Claude Opus 4.8 (5 stemmen). Op Redeneren scoort Claude Opus 4.8 hoger (4.5/5 vs 3/5). De juiste keuze hangt af van je gebruiksdoel. De vergelijking op deze pagina zet prijzen, kernspecificaties en arenascores regel voor regel op een rij.

Wat is goedkoper, Claude Opus 4.8 of Claude Haiku 4.5?

Claude Haiku 4.5 is goedkoper: die begint bij $5/1M out, terwijl Claude Opus 4.8 begint bij $25/1M out.

Hoeveel kosten Claude Opus 4.8 en Claude Haiku 4.5 per 1M tokens?

Claude Opus 4.8: $5/1M in per 1M input tokens, $25/1M out per 1M output tokens. Claude Haiku 4.5: $1/1M in per 1M input tokens, $5/1M out per 1M output tokens.