Hacker News Digest

Claude Haiku 5.5 — это новая быстрая и дешёвая модель от Anthropic, предназначенная для задач с высоким объёмом и чувствительностью к стоимости: суммаризация, классификация, запросы к базе данных и работа суб-агентов в коде. Она в среднем на 75% дешевле, чем Haiku 4.5, и является самой быстрой моделью компании на сегодняшний день, что делает её идеальной для живой поддержки клиентов и использования в браузерах. Haiku 5.5 также впервые в линейке Haiku поддерживает регулируемую настройку усилий — пользователи могут выбирать между оптимизацией по стоимости или по интеллекту.

В тестах Haiku 5.5 показывает сильные результаты: например, в OSWorld 2.1 (offline subset) достигает 72.4% точности, что значительно выше, чем у Haiku 4.5 (15.7%), и близко к Sonnet 5.5 (83.9%). В задачах мультидисциплинарного рассуждения (Humanity’s Last Exam) модель набирает 45.9% без инструментов и 57.4% с ними. В агентном кодировании (Terminal-Bench 4.0) Haiku 5.5 решает 39.2% задач — существенный рост по сравнению с 0.0% у Haiku 4.5. Одновременно с запуском Haiku 5.5 Anthropic снизил цену на чтение кэша у Sonnet 5.5 на 50%, что делает её на ~20% дешевле в агентных задачах, и ввёл ежемесячные API-кредиты для подписчиков Max и Team (до $500), чтобы стимулировать создание новых агентов и приложений на Claude Platform. Обновлены также Python и TypeScript SDK с поддержкой computer и browser use в бета-версии.

Claude Haiku 5.5 быстрее и в 9 раз дешевле Haiku 4.5, показав рост на два уровня в DataAnalyticsBench. Модель является самой быстрой у Anthropic (131 токен/сек на OpenRouter, задержка до 2 сек) и демонстрирует лучшее соотношение качества, скорости и цены в RAG-системах с технической документацией. Она превосходит GPT-6 Luna в компьютерном использовании и агентном кодировании, а по общей производительности сопоставима с Qwen-3.8 и Sonnet 5.5. При объеме до 100K токенов цена Haiku 5.5 совпадает с GPT-6 Luna ($0.10/MTok input, $0.50/MTok output), однако из-за того, что токенизация Haiku 5.5 потребляет в 1.5 раза больше токенов, реальная выгода снижается. После порога в 100K стоимость Haiku 5.5 растет до $2.50/MTok, что делает Luna выгоднее для длинных запросов (особенно свыше 272K). Модель позиционируется как суб-агентная: она эффективна в простых операциях и автоматизации, но уступает Opus 5.5 в генерации сложных UI (например, LCARS) и глубоком статистическом анализе. Отмечены возможные регрессии: ошибки в простых задачах (подсчет букв в слове «diminished»), утечки промптов и случаи, когда модель работает хуже Haiku 4.5. Для бизнес-пользователей ценность модели повышают API-кредиты для Max и Team-подписчиков ($100–$500). Haiku 5.5 становится альтернативой GLM и DeepSeek, возвращая доверие пользователей после неудач версии 4.5. Рекомендации: — Haiku 5.5: для максимальной скорости, низкого бюджета и малых объемов данных. — GPT-6 Luna: для запросов свыше 100K токенов. — Sonnet или Opus 5.5: для сложных рассуждений и создания UI.

В документации Claude представлены системные промпты, определяющие поведение моделей на уровне ядра. С версии 4.6 каждая модель стала фиксированным снапшотом — обновления больше не меняют её поведение, а выпускаются как новые ID. Это обеспечивает стабильность для продакшена. Важно: системные промпты теперь не редактируются пользователем напрямую, а задаются антропиком как неизменная часть модели.

Среди последних обновлений — Claude Opus 5 и Claude Fable 5, выпущенные в июне–июле 2026 года, которые предлагают улучшенную логику, точность и эффективность. Sonnet 4.6 и Opus 4.6, вышедшие в феврале 2026, стали первыми моделями с фиксированными ID. Все предыдущие версии, включая Opus 4.5 и Haiku 4.5, имеют несколько обновлений, отмеченных жирным — они содержат улучшения в понимании контекста, снижение ошибок и оптимизацию скорости. Пользователям рекомендуется мигрировать на новые ID для получения стабильных результатов.

Системные промпты Claude содержат противоречивые, избыточные и неэффективные инструкции, которые не работают на практике: модель игнорирует запреты на слова «genuinely», «honestly», эмодзи, длинные ответы, а также не соблюдает указания по безопасности, датам и приоритетам моделей (например, противоречит утверждению, что Opus 5 лучше Mythos/Fable). Промпт объёмом 22k+ символов содержит устаревшие данные (например, о выборах 2024) и не улучшает производительность — пользователи считают его шумом. Claude не реагирует на инструкции в кризисных ситуациях и некорректно обрабатывает даты, несмотря на их частое упоминание. Опытные пользователи рекомендуют сокращать промпты, удаляя нерелевантные правила, использовать модульные подходы (отдельные блоки для задач) и управлять промптами через внешние файлы и прокси. Считается, что Anthropic использует промпты как способ контролировать поведение модели без изменения архитектуры — это дорогое и неэластичное решение. Промпты воспринимаются не как интеллектуальные инструкции, а как жёсткие ограничения, ухудшающие качество ответов. При использовании API добавление собственного системного промпта может конфликтовать со скрытыми промптами в API-слое.

Claude Sonnet 5 is Anthropic’s most agentic Sonnet model yet, delivering performance that rivals Opus 4.8 while costing less. Benchmarks show it narrows the gap on reasoning, tool use, coding and knowledge work, achieving scores near Opus 4.8 on the BrowseComp and OSWorld‑Verified evaluations. Safety tests show fewer undesirable behaviors than Sonnet 4.6, though cybersecurity skill stays weaker than Opus. The model runs autonomously, can plan, use browsers and terminals, and self‑correct without explicit prompting.

The model is now the default for Free and Pro tiers and is available to Max, Team and Enterprise users via the Claude API as claude-sonnet-5. Introductory pricing runs through Aug 31 2026 at $2 per million input tokens and $10 per million output tokens, rising to $3 and $15 thereafter. Early partners say it finishes complex end‑to‑end tasks—updating Salesforce tiers, drafting launch announcements—without stopping short, and routinely checks its own output. One engineer noted it “gives our agents a strong execution layer for multi‑step software engineering work,” highlighting its ability to sustain coding, tool use and debugging at an attractive price.

• Sonnet 5 обходится дороже за задачу, чем Opus 4.8, при этом часто уступает ему в эффективности и способностях
• Модель использует новый токенизатор, увеличивший количество токенов вводных данных на ≈ 1,3×, что повышает стоимость без пропорционального прироста качества
• На тестах по кибербезопасности Sonnet 5 показывает значительно более низкие результаты, чем Opus 4.8 и Mythos 5, что вызывает сомнения в его рекламных заявлениях
• Пользователи отмечают, что при повышенных уровнях рассуждения (medium, high) Sonnet 5 не оправдывает цены, а лучше использовать её только в низком режиме или переключаться на более крупные модели