Claude各模型層級的選型框架
能力邊界與成本計算
Claude 目前分為四個主要模型層級：Haiku、Sonnet、Opus 與 Fable。選型的核心問題不是「哪個模型最強」，而是「當前任務的複雜度是否需要更高層級模型的推理深度」。選型錯誤的方向有兩種：用旗艦模型處理簡單任務導致成本浪費，以及用輕量模型處理複雜任務導致輸出質量不足。
在企業AI系統中，模型選型與多模型路由架構緊密相關——路由邏輯的設計直接影響整體成本與質量的平衡。API 費用的詳細計算可參考2026年三大供應商API定價比較。
各層級的能力定位
Haiku（輕量層）：響應速度最快，成本最低。適合結構清晰、輸出可程序化驗證的任務：文本分類、實體提取、格式轉換、關鍵詞識別、簡單摘要。不適合：需要多步邏輯推理、邊界判斷或長文分析的任務——此類任務交由 Haiku 處理，節省的成本往往以輸出質量損失作為代價。
Sonnet（均衡層）：成本與能力的最佳平衡點，適合大多數日常專業任務：草稿撰寫、研究整合、代碼生成、多步驟分析、文件初審。對多數企業用戶而言，Sonnet 是合理的預設選擇，旗艦模型應保留給 Sonnet 能力確實不足的場景。
Opus（高能力層）：長上下文理解（支援至1M tokens）、複雜多步推理、需要細緻判斷的模糊任務。適合：複雜法律文件審閱、技術架構評估、需要整合大量資訊並作出具體判斷的研究任務。每百萬tokens的費用約為 Haiku 的5倍，應在任務複雜度確實需要時才調用。
Fable（前沿推理層）：整合深度推理能力，適合最高要求的推理任務：前沿代碼問題、複雜研究報告合成、需要長鏈條邏輯且步驟不容出錯的分析。費用最高，保留給 Opus 仍不足的場景。
成本估算（港元換算）
以港元計算，匯率約7.8：
| 模型 | 輸入（每百萬tokens） | 輸出（每百萬tokens） |
|---|---|---|
| Haiku 4.5 | ~HK$7.8 | ~HK$39 |
| Sonnet 5 | ~HK$23 | ~HK$78 |
| Opus | ~HK$39 | ~HK$195 |
以一次典型對話（輸入1,000 tokens，輸出500 tokens）計算，Haiku 約HK$0.03，Opus 約HK$0.12。單次對話差異微不足道，但在每月數萬至數十萬次請求的規模下，模型選型直接影響月度總成本的數量級。
選型決策框架
任務輸出可程序化驗證（是/否答案、固定格式提取）→ 優先考慮 Haiku。
任務需要草稿、分析或說明，輸出由人工審閱 → Sonnet 通常足夠。
任務涉及長文件（超過10萬字）、複雜多方約束的判斷、或 Sonnet 輸出質量明顯不足 → 考慮 Opus。
任務是目前所有 Opus 輸出都無法令人滿意的邊界問題 → 評估 Fable。
多模型混用是更優的架構
在同一系統中，不同功能應路由至不同模型層級，而非統一使用單一模型。用戶查詢分類、背景資訊提取等輔助任務交由 Haiku，核心對話交由 Sonnet 或 Opus——這種分層架構在成本與質量之間取得最優平衡，優於為兼顧輔助任務的成本而將主對話降級至輕量模型。
小結
模型層級選型是AI應用成本管理的核心決策之一。實際操作建議：以 Sonnet 為預設，向下降級（Haiku）的條件是任務結構簡單且輸出可驗證，向上升級（Opus/Fable）的條件是 Sonnet 輸出質量確實不滿足需求。定期審查不同功能的模型分配，隨任務複雜度分佈調整路由規則。