随着 Claude Opus 4.8 的发布，人们很容易认为最新、最强大的模型就是一切任务的最佳选择。事实并非如此。Anthropic 提供了三个 Claude 层级——Opus、Sonnet 和 Haiku——为每项任务选择正确的层级，是影响质量和成本的最关键决策之一。Opus 4.8 是最智能的，但也是最昂贵的（每百万输入 token 5 美元，每百万输出 token 25 美元）。对于许多任务来说，Sonnet 或 Haiku 能以极低的成本满足你的需求。新的努力程度控制功能增加了另一个维度，可能彻底改变这个计算方式。
本指南将分析每种模型何时适用，努力程度控制如何影响决策，并为你提供基于任务场景的推荐方案，让你不再为不需要的强大能力多付钱——也不再让值得用 Opus 的任务因能力不足而效果打折。
核心要点
将 Opus 4.8 用于复杂推理、智能体编程、知识型工作以及对诚实性要求极高的任务。将 Sonnet 用于平衡的中间地带——大多数日常编程、写作和分析任务，成本要低得多。将 Haiku 用于高吞吐量、简单、对速度要求极高的任务。新的努力程度控制模糊了层级界限：高努力程度的 Sonnet 往往能以更低的成本匹敌低努力程度的 Opus。让模型匹配任务，而不是盲目追求版本号——并在你的实际工作中测试两种层级。
三大层级详解
Opus 4.8 是旗舰产品——最智能，最擅长复杂推理、智能体编程和细致入微的知识型工作。它在智能体编程（SWE-Bench Pro 69.2%）、计算机操作和知识型工作（GDPval-AA 1890）等基准测试中处于领先地位，并且拥有最强的诚实性改进。它也是最昂贵的，并且在标准模式下，速度不是最快的。当任务真正需要顶级智能，且正确完成的价值足以证明其成本合理时，才使用它。
Sonnet 是平衡的主力军——功能强大，但成本远低于 Opus。对于大多数日常任务（标准编程、写作、摘要、分析、问答），Sonnet 提供的结果很难与 Opus 区分开来，而成本仅为 Opus 的一小部分。许多经验丰富的用户将 Sonnet 作为默认选择，只在任务确实困难时才求助于 Opus。这通常是最聪明的经济选择。
Haiku 是速度和成本的冠军——最快、最便宜，专为高吞吐量、对延迟敏感或简单的任务而设计。将其用于分类、简单提取、路由、高吞吐量处理，或任何需要运行大量请求且每个请求对智能要求不高的任务。在困难推理上，Haiku 无法与 Opus 匹敌，但对于它适合的任务，其速度和成本是无与伦比的。
努力程度控制如何改变计算方式
与 Opus 4.8 一同推出的新努力程度控制功能，增加了一个让模型选择变得更加微妙的因素。努力程度控制让你可以调整模型思考的深度。这意味着各层级之间的重叠比以前更多：高努力程度的 Sonnet 响应通常可以匹敌低努力程度的 Opus 响应——而且成本更低。相反，最大努力程度的 Opus 则能针对最困难的问题发挥出最大能力。因此，决策不仅仅是“选择哪个模型”，而是“选择哪个模型以及哪种努力程度”。
实际意义：在为一项困难任务默认选择 Opus 之前，先尝试高努力程度的 Sonnet。你可能会以更低的成本获得相当的质量。而对于简单任务，低努力程度的 Haiku 或 Sonnet 既能节省成本，又能节省速率限制。努力程度这个维度值得尝试——针对你的特定任务，模型和努力程度的最佳组合可能只有经过测试才能显现。我们的努力程度控制指南详细介绍了相关设置。
基于任务场景的推荐方案
| 任务 | 最佳模型 |
|---|---|
| 复杂智能体编程、大型重构 | Opus 4.8 |
| 知识型工作、法律/金融分析 | Opus 4.8 |
| 日常编程、写作、分析 | Sonnet |
| 摘要、起草、问答 | Sonnet |
| 分类、提取、路由 | Haiku |
| 高吞吐量、对速度要求极高的处理 | Haiku |
Anthropic 还指出，它正在开发能够以更低成本提供许多 Opus 级别能力的模型——因此产品阵容将不断演进。就目前而言，原则依然成立：让模型（和努力程度）匹配任务。不确定哪个适合？我们的AI 模型选择器测验会根据你的需求给出推荐，而免费的提示优化器则能在任何层级上改善结果。TresPrompt 能在你的侧边栏中为所有这些模型带来优化能力。
多模型策略：协同使用三者
使用 Claude 系列产品最精妙的方法不是只选一个模型——而是在单个工作流或应用程序中策略性地同时使用三者。设想一个内容处理管线：使用 Haiku 快速分类和路由传入的请求，使用 Sonnet 起草大部分内容，并使用 Opus 4.8 处理少数需要顶级推理能力的部分，或者对最重要的输出进行最终质量把关。这种分层方法能同时优化成本和质量——你只需为真正需要 Opus 的工作支付 Opus 的价格，而更便宜的模型则处理其他一切。对于规模化运行的应用程序，这种多模型架构可以在不牺牲关键质量的前提下大幅降低成本。
同样的原则也适用于个人使用，即使不构建应用程序。对于研究项目，你可以使用 Sonnet 进行初始信息收集，并使用 Opus 4.8 进行推理质量至关重要的最终综合和分析。对于编程，Sonnet 用于常规实现，Opus 4.8 用于架构复杂的部分。关键在于识别工作的哪些部分需要顶级能力，哪些不需要，然后进行相应的路由。大多数工作都是混合型的，将每个部分与合适的模型匹配——而不是对所有工作都使用一个模型——这才是以最低成本获得最佳结果的方法。
如何进行你自己的模型对比
由于合适的模型在很大程度上取决于你的具体任务，因此最好的决策方法是进行测试。选取你实际工作中具有代表性的样本——五到十个典型任务——并通过 Opus 4.8、Sonnet 和 Haiku 分别运行（并尝试不同的努力程度）。根据对你重要的因素评估输出：质量、速度和成本。你可能会发现，对于某些任务，Haiku 与 Opus 几乎无法区分，但成本仅为十分之一，而对于其他任务，Opus 显然值得付出额外费用。这种基于你具体工作的实证结果，胜过任何通用建议。
在进行这种对比时，保持提示词在不同模型之间的一致性，这样你比较的是模型本身，而不是提示词——一个结构良好的提示词能给予每个模型公平的测试机会。一旦你为工作的每个类别确定了合适的模型，你就可以建立一个简单的心理路由规则：这类任务用 Haiku，那类用 Sonnet，另外那类用 Opus 4.8。这个针对你实际使用情况量身定制的规则，比任何基准测试表格都更有价值，因为它是针对你的任务分布进行优化的，而不是别人的。而且无论你使用哪些模型，优化你的提示词都能确保你获得每个层级所能提供的最佳效果。
常见问题解答
Opus 4.8 是否总是比 Sonnet 更好？
它的能力更强，但并非总是更好的选择。对于复杂推理、智能体编程和知识型工作，Opus 值得付出额外费用。对于日常任务，Sonnet 以极低的成本提供可比的结果。借助努力程度控制，高努力程度的 Sonnet 通常可以匹敌低努力程度的 Opus。让模型匹配任务，而不是总是默认选择最强大的那个。
何时应使用 Haiku 而非 Sonnet 或 Opus？
将 Haiku 用于高吞吐量、简单或对速度要求极高的任务：分类、提取、路由、高吞吐量处理。它是最快、最便宜的层级。在困难推理上，它无法与 Opus 或 Sonnet 匹敌，但对于智能要求低、容量或速度要求高的任务，它是最具成本效益的选择。
努力程度控制如何影响模型选择？
它们模糊了层级界限。高努力程度的 Sonnet 可以以更低的成本匹敌低努力程度的 Opus，而最大努力程度的 Opus 则能针对最困难的问题发挥出最大能力。决策变成了“选择哪个模型以及哪种努力程度”。在为一项困难任务默认选择 Opus 之前，先尝试高努力程度的 Sonnet——你可能会以更便宜的价格获得相当的质量。
哪个 Claude 模型最具成本效益？
这取决于任务。Haiku 每个 token 最便宜，但只适合简单任务。Sonnet 对大多数工作来说提供了最佳平衡。Opus 成本最高，但对于质量至关重要的困难任务可能物有所值。最具成本效益的方法是使用能够很好地处理你任务的最便宜模型——通常是日常使用 Sonnet，只在需要时使用 Opus。
Anthropic 会发布更便宜的 Opus 级别模型吗？
Anthropic 表示正在努力开发和发布能够以更低成本提供许多 Opus 级别能力的模型。虽然没有给出具体细节，但这表明产品阵容将朝着更具成本效益的高端能力访问方向演进。目前，Opus/Sonnet/Haiku 层级加上努力程度控制就是可用的选项。
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