Claude各模型层级的选型框架
能力边界与成本计算
Claude 目前分为四个主要模型层级：Haiku、Sonnet、Opus 与 Fable。选型的核心问题不是"哪个模型最强"，而是"当前任务的复杂度是否需要更高层级模型的推理深度"。选型错误的方向有两种：用旗舰模型处理简单任务导致成本浪费，以及用轻量模型处理复杂任务导致输出质量不足。
各层级的能力定位
Haiku（轻量层）：响应速度最快，成本最低。适合结构清晰、输出可程序化验证的任务：文本分类、实体提取、格式转换、关键词识别、简单摘要。不适合：需要多步逻辑推理、边界判断或长文分析的任务——此类任务交由 Haiku 处理，节省的成本往往以输出质量损失作为代价。
Sonnet（均衡层）：成本与能力的最佳平衡点，适合大多数日常专业任务：草稿撰写、研究整合、代码生成、多步骤分析、文件初审。对多数企业用户而言，Sonnet 是合理的预设选择，旗舰模型应保留给 Sonnet 能力确实不足的场景。
Opus（高能力层）：长上下文理解（支持至1M tokens）、复杂多步推理、需要细致判断的模糊任务。适合：复杂法律文件审阅、技术架构评估、需要整合大量信息并作出具体判断的研究任务。每百万tokens的费用约为 Haiku 的5倍，应在任务复杂度确实需要时才调用。
Fable（前沿推理层）：整合深度推理能力，适合最高要求的推理任务：前沿代码问题、复杂研究报告合成、需要长链条逻辑且步骤不容出错的分析。费用最高，保留给 Opus 仍不足的场景。
成本估算（港元换算）
以港元计算，汇率约7.8：
| 模型 | 输入（每百万tokens） | 输出（每百万tokens） |
|---|---|---|
| Haiku 4.5 | ~HK$7.8 | ~HK$39 |
| Sonnet 5 | ~HK$23 | ~HK$78 |
| Opus | ~HK$39 | ~HK$195 |
以一次典型对话（输入1,000 tokens，输出500 tokens）计算，Haiku 约HK$0.03，Opus 约HK$0.12。单次对话差异微不足道，但在每月数万至数十万次请求的规模下，模型选型直接影响月度总成本的数量级。
选型决策框架
任务输出可程序化验证（是/否答案、固定格式提取）→ 优先考虑 Haiku。
任务需要草稿、分析或说明，输出由人工审阅 → Sonnet 通常足够。
任务涉及长文件（超过10万字）、复杂多方约束的判断、或 Sonnet 输出质量明显不足 → 考虑 Opus。
任务是目前所有 Opus 输出都无法令人满意的边界问题 → 评估 Fable。
多模型混用是更优的架构
在同一系统中，不同功能应路由至不同模型层级，而非统一使用单一模型。用户查询分类、背景信息提取等辅助任务交由 Haiku，核心对话交由 Sonnet 或 Opus——这种分层架构在成本与质量之间取得最优平衡，优于为兼顾辅助任务的成本而将主对话降级至轻量模型。
小结
模型层级选型是AI应用成本管理的核心决策之一。实际操作建议：以 Sonnet 为预设，向下降级（Haiku）的条件是任务结构简单且输出可验证，向上升级（Opus/Fable）的条件是 Sonnet 输出质量确实不满足需求。定期审查不同功能的模型分配，随任务复杂度分布调整路由规则。