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October 19, 2026
|
5 minutos de lectura
Opus vs Sonnet vs Haiku: A Cost-vs-Capability Routing Guide
Por Ashish Dubey
Published: October 19, 2026
Diseñado para la velocidad: ~ 10 ms de latencia, incluso bajo carga
¡Una forma increíblemente rápida de crear, rastrear e implementar sus modelos!
- Gestiona más de 350 RPS en solo 1 vCPU, sin necesidad de ajustes
- Listo para la producción con soporte empresarial completo
TrueFoundry AI Gateway ofrece una latencia de entre 3 y 4 ms, gestiona más de 350 RPS en una vCPU, se escala horizontalmente con facilidad y está listo para la producción, mientras que LitellM presenta una latencia alta, tiene dificultades para superar un RPS moderado, carece de escalado integrado y es ideal para cargas de trabajo ligeras o de prototipos.
Diseñado para la velocidad: ~ 10 ms de latencia, incluso bajo carga
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Preguntas frecuentes
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.
