配置
Sonnet 4.6 vs Opus 4.7:选型与价格
什么任务该用哪个模型?把每月账单砍掉一半的实战指南。
8 分钟2026-05-25
三档一张表
| 模型 | 速度 | 价格档 | 智力 | 主战场 |
|---|---|---|---|---|
| Haiku 4.5 | 极快 | 最便宜 | 够用 | 翻译 · 分类 · 摘要 · 简单 Q&A |
| Sonnet 4.6 | 中 | 中等 | 强 | 日常 code · 写作 · review · 大部分对话 |
| Opus 4.7 | 慢 | 最贵 | 顶级 | 复杂推理 · 长文生成 · 架构决策 · 难 debug |
价格关系(粗略):Haiku ≈ 1/15 Sonnet ≈ 1/75 Opus(具体看 newapi 控制台实时单价)。
决策树
任务来了
│
├─ 是简单的"输入→输出"映射?(翻译/格式转换/分类)
│ └─ Haiku 4.5
│
├─ 需要思考但不算难?(写代码/读文档/写文案)
│ └─ Sonnet 4.6 ← 默认就选它
│
└─ 需要长链推理 / 跨多个文件 / 长篇结构化输出?
└─ Opus 4.7
实战分配策略(80 / 15 / 5)
经验值:
- 80% Sonnet — 默认
- 15% Opus — 关键场景(review 重要 diff、写架构文档、debug 顽固 bug)
- 5% Haiku — 批量预处理(如把 100 条用户反馈先分类,再让 Sonnet 深入分析 top 10)
省钱技巧
1. Haiku 预筛 + 升级
把 100 条客户邮件先丢给 Haiku 分类 / 提取要点,再把"高优先级"那 10 条丢给 Sonnet 起草回复。账单可能砍掉 80%。
2. Prompt 缩短
每个 token 都花钱。把无意义的客套语 / 重复的上下文删掉。结构化字段(如 markdown 表格)比自然语言密度高。
3. 用 prompt caching
Anthropic 支持 prompt caching — 同一个长 system prompt 复用时,缓存部分的 token 降到 1/10 价。Claude Code 的 /cache 命令可以手动 pin。
4. 别把 Opus 当 chatbot
跟 Opus 闲聊是浪费。日常 ? 切到 Sonnet,重活再升 Opus。
速度对比(实测)
| 任务 | Haiku | Sonnet | Opus |
|---|---|---|---|
| "写一首七绝" | 1.2s | 2.8s | 6.5s |
| "review 这段 200 行 React" | 3s | 6s | 18s |
| "写一份产品 PRD 草稿 1500 字" | 不胜任 | 12s | 32s |
切换方法
Claude Code 里用 /model 命令:
/model claude-haiku-4-5-20251001
/model claude-sonnet-4-6
/model claude-opus-4-7
或者在 .claude/settings.json 配 model 字段做项目默认。
一句话总结
默认 Sonnet,难活升 Opus,批量降 Haiku。