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October 19, 2026
|
5 min de lecture
Opus vs Sonnet vs Haiku: A Cost-vs-Capability Routing Guide
Par Ashish Dubey
Published: October 19, 2026
Conçu pour la vitesse : latence d'environ 10 ms, même en cas de charge
Une méthode incroyablement rapide pour créer, suivre et déployer vos modèles !
- Gère plus de 350 RPS sur un seul processeur virtuel, aucun réglage n'est nécessaire
- Prêt pour la production avec un support complet pour les entreprises
TrueFoundry AI Gateway offre une latence d'environ 3 à 4 ms, gère plus de 350 RPS sur 1 processeur virtuel, évolue horizontalement facilement et est prête pour la production, tandis que LiteLM souffre d'une latence élevée, peine à dépasser un RPS modéré, ne dispose pas d'une mise à l'échelle intégrée et convient parfaitement aux charges de travail légères ou aux prototypes.
Conçu pour la vitesse : latence d'environ 10 ms, même en cas de charge
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Questions fréquemment posées
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.
