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October 19, 2026
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Lesedauer: 5 Minuten
Opus vs Sonnet vs Haiku: A Cost-vs-Capability Routing Guide
von Ashish Dubey
Published: October 19, 2026
Auf Geschwindigkeit ausgelegt: ~ 10 ms Latenz, auch unter Last
Unglaublich schnelle Methode zum Erstellen, Verfolgen und Bereitstellen Ihrer Modelle!
- Verarbeitet mehr als 350 RPS auf nur 1 vCPU — kein Tuning erforderlich
- Produktionsbereit mit vollem Unternehmenssupport
TrueFoundry AI Gateway bietet eine Latenz von ~3—4 ms, verarbeitet mehr als 350 RPS auf einer vCPU, skaliert problemlos horizontal und ist produktionsbereit, während LiteLM unter einer hohen Latenz leidet, mit moderaten RPS zu kämpfen hat, keine integrierte Skalierung hat und sich am besten für leichte Workloads oder Prototyp-Workloads eignet.
Auf Geschwindigkeit ausgelegt: ~ 10 ms Latenz, auch unter Last
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Häufig gestellte Fragen
What’s the difference between Opus, Sonnet, and Haiku?
They are Claude tiers trading capability for price. Haiku 5.5 is the fastest and cheapest for high-volume tasks; Sonnet 5.5 balances speed and intelligence; Opus 5.5 is the recommended default for most workloads. Fable 5.1 sits above them for the most demanding reasoning. All share a 1M-token context window.
Which Claude model is cheapest?
Haiku 5.5, starting around $0.10 input / $0.50 output per million tokens as of October 2026. Fable 5.1 is the most expensive at $10 / $50. Confirm current rates on Anthropic’s pricing page.
Should I just use the most capable model everywhere?
Usually not — most requests don’t need it, and the price spread from Haiku to Fable is roughly 100x. Route easy, high-volume work to cheaper tiers and reserve the top tiers for hard tasks.
How do I route by task without rewriting my app?
Point the app at a logical model name backed by a tier, or use a gateway’s automatic routing to score each request and pick a tier. The application calls one endpoint; the routing lives in configuration.
Does a bigger context window mean a better model?
Not here — all four tiers share the same 1M-token window. Choose on reasoning depth and latency, not context size.
