2026 年 10 月 7 日，Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，定位于摘要、分类、数据库查询等高频任务。对企业而言，实际采购判断可以落到一张具体的账：完成一批业务记录要花多少模型费用、多少人工检查，以及多少返工。Haiku 5.5 发布说明
价格分档与计算前提
发布页列出的 Claude Platform 标准输入输出价格如下，缓存读写另有价格。是否进入较长提示档位，会直接影响同样 token 数量的费用。
| 提示长度 | 每百万输入 tokens | 每百万输出 tokens |
|---|---|---|
| 不超过 100K tokens | 0.10 美元 | 0.50 美元 |
| 超过 100K tokens | 0.50 美元 | 2.50 美元 |
token 数量与中文字数不同。更换模型后，应使用实际用量重新核算，不能用旧模型的中文字符比例推定新模型费用。
一千项分类任务的示例账
假设处理 1,000 项单据分类任务，每项仅调用一次模型，输入 20,000 tokens、输出 1,000 tokens，全部落在短提示价格档位；本例不含缓存、批处理折扣、工具及其他费用。
总输入是 2,000 万 tokens，费用为 2 美元；总输出是 100 万 tokens，费用为 0.50 美元，合计 2.50 美元。这是说明计算方法的假设账，不代表任何企业的实际支出。
如果有部分任务需要补读附件、重试或调用其他模型，总费用就会增加。最终应以成功交付的业务任务数作分母，同时记录人工检查量，才能得到具有比较意义的结果。
高频任务的分工
单据类别识别、说明文本归纳、字段候选提取，可以使用小模型尝试。金额合计、币种换算规则、订单与发票一致性检查，更适合由明确的计算和业务规则处理。
例如，模型可以从一段付款说明中提出“可能属于运费”的分类；付款对象是否有效、发票是否重复、金额是否超过剩余应付，应查询原系统并用程序核对。分类无法确定时，保留原文和候选原因交给财务人员。
| 任务情况 | 建议处理 | 需要观察的结果 |
|---|---|---|
| 格式固定、信息完整 | 小模型处理并校验 | 字段准确与输出稳定 |
| 多附件存在矛盾 | 补充查询或交更强模型 | 能否说明矛盾来自哪里 |
| 业务依据缺失 | 转人工补充 | 是否如实保留未知项 |
| 涉及付款或正式入账 | 按既有审批执行 | 业务记录及批准人可核对 |
业务样本的准备
测试材料应包括正常记录、重复附件、扫描模糊、币种缺失、冲销及跨期等实际会遇到的情况。每项材料由熟悉业务的人给出正确结果或可接受处理方式，再比较模型输出。
不能把“需要人工确认”一律计为错误。材料本身不完整时，能准确指出缺项是合理结果；反而是填出一个看似完整、缺乏依据的答案更容易造成后续返工。
费用记录与选择依据
为一次业务处理保留完整任务的用量汇总，包括所有模型调用、工具费用和重做次数，并与最终结果关联。长期运行后，再按不同任务类型比较人工修正率、完成率和费用。
选择模型时，可先问它是否能够稳定处理这类材料，再比较同等质量下的总成本。便宜模型如果需要大量人工逐项改错，节省的 token 费用未必足以覆盖增加的检查工作。
更完整的核算方法可参考企业 Agent 任务成本，资料进入业务流程前的处理见扫描文档与表格校验。
