Anthropic 模型越来越多，本文一次讲清楚 Claude 全系列的定位、差异和选择策略。
三个系列的定位
| 系列 | 定位 | 适合场景 |
|---|---|---|
| Haiku | 轻量快速，成本最低 | 高频简单任务、实时应用 |
| Sonnet | 质量与速度均衡 | 绝大多数日常任务 |
| Opus | 最强推理，最高质量 | 复杂架构、高难度问题 |
2026 年主要可用模型
| 模型 ID | 系列 | 上下文窗口 | 特点 |
|---|---|---|---|
| claude-opus-4-6 | Opus | 200K / 1M | 最强推理能力 |
| claude-sonnet-4-6 | Sonnet | 200K / 1M | 均衡首选 |
| claude-sonnet-4-5 | Sonnet | 200K | 稳定成熟版本 |
| claude-haiku-3-5 | Haiku | 200K | 最快最便宜 |
各模型适用场景
Claude Haiku
适合：内容分类、简单问答机器人、文本格式转换、实时应用（低延迟）、批量数据处理。
python
response = client.messages.create(
model="claude-haiku-3-5",
max_tokens=10,
messages=[{"role": "user", "content": "这条评论正面还是负面？只回答一个词。"}]
)不适合：复杂代码生成、深度推理、多步骤规划。
Claude Sonnet
适合：日常代码生成和 Debug、功能开发、文档撰写、代码审查、聊天机器人、RAG 应用。
Claude Sonnet 4.6 是性价比最高的选择，大多数情况直接用它。
Claude Opus
适合：复杂架构设计、高难度算法、法律文件分析、安全审计、深度研究。
Opus 比 Sonnet 贵约 5 倍，只在真正需要时用。
1M Token 超长上下文
python
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-6",
max_tokens=4096,
messages=[{"role": "user", "content": "分析这个 50 万行的代码库..."}]
)适合整个代码库分析、超长文档处理。按需使用，价格更高。
价格对比（2026 参考）
| 模型 | 输入（百万 Token） | 输出（百万 Token） |
|---|---|---|
| Haiku 3.5 | $0.80 | $4.00 |
| Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 |
| Opus 4.6 | $15.00 | $75.00 |
实用选择策略
从 Sonnet 开始，按需升降
新任务 -> Sonnet 测试
质量够 -> 继续 Sonnet
质量不够 -> 升级到 Opus
太慢/太贵 -> 降级到 Haiku
按任务类型分层
python
def get_model(task_type):
if task_type in ["分类", "简单问答", "格式转换"]:
return "claude-haiku-3-5"
elif task_type in ["代码生成", "文档", "一般分析"]:
return "claude-sonnet-4-6"
elif task_type in ["架构设计", "复杂推理", "安全审计"]:
return "claude-opus-4-6"
return "claude-sonnet-4-6" # 默认查看最新模型列表
python
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
models = client.models.list()
for model in models.data:
print(f"{model.id}: {model.display_name}")来源：Anthropic Models Overview | Anthropic 官方