[AI] Claude 不同模型之间的性能对比（2026 年 4 月）

Anthropic 的 Claude 家族已经演进到第四代，从旗舰级的 Opus 到轻量级的 Haiku，覆盖了从深度推理到高速批处理的完整场景。本文基于官方文档和公开基准，系统梳理各模型之间的关键差异，帮助你选择最合适的模型。

一、当前在售模型一览

截至 2026 年 4 月，Claude 主要有三个产品线，每个产品线内部有多个版本迭代：

此外还有仅限邀请制的 Claude Mythos Preview（Project Glasswing 防御性网络安全研究模型），不在本文讨论范围内。

二、核心参数对比

注意：Opus 4.7 使用了新的 tokenizer，相同文本可能比之前的模型多消耗约 35% 的 token。

三、API 定价对比

标准 API 定价（USD / 百万 token）

关键定价要点

• Opus 4.5 起大幅降价：Opus 4.5/4.6/4.7 的定价从之前 Opus 4/4.1 的 $15/$75 降至 $5/$25，降幅达 67%。
• Batch API 全线 5 折：所有模型使用 Batch API 均可享受 50% 的折扣。
• Prompt Caching：缓存命中仅需基础输入价格的 10%，对于多轮对话和固定 system prompt 的场景节约显著。
• Fast Mode（仅 Opus 4.6）：6 倍标准价格换取显著更快的输出速度。

四、性能基准对比

4.1 编程能力

编程是 Claude 4 系列最突出的优势领域。以下是关键基准数据：

Opus 4.7 vs Opus 4.6 编程提升亮点：

• Cursor 评估：CursorBench 得分从 58% → 70%（+12%）
• Windsurf 评估：+13%，包括 4 个之前所有模型都无法解决的任务
• Rakuten-SWE-Bench：解决的生产任务数量是 Opus 4.6 的 3 倍
• Factory 评估：任务成功率提升 10%-15%
• XBOW 视觉准确度：54.5% → 98.5%

4.2 推理能力

ET = Extended Thinking，开启后分数更高，但消耗更多 token。

4.3 Agent（代理）能力

Opus 4.7 在代理场景中有显著飞跃：

• Notion 评估：比 Opus 4.6 提升 14%，工具错误减少至 1/3，首个通过"隐含需求"测试的模型
• Hebbia 评估：工具调用和规划准确度双位数提升
• Ramp 评估：更强的角色忠诚度、指令遵循和协调能力
• Bolt 评估：在长时间应用构建任务中提升最高 10%
• Genspark 评估：最高的"每次工具调用质量比"，几乎消除了死循环问题
• 金融代理评估：Opus 4.7 达到 SOTA

4.4 各模型适用场景总结

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 如何选择 Claude 模型？ │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 需要最强的编程/推理/代理能力？ │
│ → Opus 4.7（复杂、长时间运行的任务首选） │
│ │
│ 需要速度和智能的平衡？ │
│ → Sonnet 4.6（大多数应用的最优选择） │
│ │
│ 需要最快响应、成本敏感？ │
│ → Haiku 4.5（分类、提取、客服等高吞吐场景） │
│ │
│ 需要深度思考（数学/科学）？ │
│ → Sonnet 4.6 + Extended Thinking │
│ │
│ 批量处理大量请求？ │
│ → 任意模型 + Batch API（5 折） │
│ │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘

五、版本演进时间线

2025-05 Claude 4 (Opus 4 + Sonnet 4) ← 第四代发布，编程能力大幅领先
│
├── Opus 4: SWE-bench 72.5%, Terminal-bench 43.2%
└── Sonnet 4: SWE-bench 72.7%, 性价比最优

2025-xx Claude 4.1 (Opus 4.1) ← 迭代改进

2025-xx Claude 4.5 (Opus 4.5 + Sonnet 4.5) ← Opus 大幅降价至 $5/$25
│
└── Haiku 4.5 同期发布

2025-xx Claude 4.6 (Opus 4.6 + Sonnet 4.6) ← 1M 上下文，Fast Mode

2026-04 Claude Opus 4.7 ← 当前最新，代理编程阶梯式提升

Opus 4.6 → 4.7 主要变化

六、Thinking 模式详解

Claude 4 系列引入了两种思考模式：

Extended Thinking（扩展思考）

• 可用模型：Sonnet 4.6、Haiku 4.5
• 原理：模型在回答前进行长链式推理（CoT），最高可使用 64K+ thinking tokens
• 适用场景：数学证明、科学推理、复杂逻辑分析
• 注意：thinking tokens 按输出 token 计费，成本较高

Adaptive Thinking（自适应思考）

• 可用模型：Opus 4.7、Sonnet 4.6
• 原理：模型根据任务难度自动调整思考深度
• Effort 级别：low → medium → high → xhigh（仅 4.7）→ max
• 优势：简单任务快速回答，复杂任务自动深入思考

七、实际成本估算

以一个典型的 AI 编程助手应用为例（每次请求约 4K 输入 + 1K 输出 token）：

使用 Prompt Caching 后（假设 80% 缓存命中率），Opus 4.7 的实际成本可降至约 $0.029/次，接近 Sonnet 的标准价格。

八、选型建议

开发者 / 编程场景

• 首选 Opus 4.7：代理编程（Agent Coding）场景无可替代，可持续数小时自主工作
• 预算有限选 Sonnet 4.6：SWE-bench 得分与 Opus 4 相当，成本仅为 Opus 的 60%
• 代码审查/分类选 Haiku 4.5：响应最快，适合 CI/CD pipeline 中的自动化

企业应用

• 客户支持：Haiku 4.5（低延迟 + 低成本，10K 工单约 $37）
• 文档分析：Opus 4.7（长上下文 + 强推理，支持 1M token）
• 金融分析：Opus 4.7（SOTA 金融代理评分，21% 更少的文档推理错误）

研究 / 学术

• 数学/科学推理：Sonnet 4.6 + Extended Thinking（成本与推理深度的最优平衡）
• 多语言任务：Opus 4.7（MMMLU 最高分）
• 批量实验：任意模型 + Batch API

九、各平台可用性

十、总结

Claude 模型家族的设计哲学非常清晰：

• Opus = 能力天花板，适合最难的任务（代理编程、长时间自主工作、复杂推理）
• Sonnet = 最佳性价比，适合大多数生产环境
• Haiku = 速度优先，适合高吞吐、延迟敏感的场景

从 Opus 4 到 4.7 的演进路径表明，Anthropic 在每个版本中都在强化"代理能力"——模型不仅要能回答问题，更要能自主完成复杂、长周期的工作。Opus 4.7 的诸多第三方评估（CursorBench +12%、Rakuten 3× 任务解决率、Notion 14% 提升 + 工具错误减少至 1/3）都指向同一个方向：AI 正在从"助手"向"同事"转变。

选择模型时，建议从 Opus 4.7 开始评估最难的任务，然后逐步用 Sonnet 4.6 替换那些不需要顶级能力的场景，最后将简单分类/提取任务交给 Haiku 4.5，以此构建一个多层模型架构来优化成本与效果的平衡。

数据来源：Anthropic 官方模型文档、Claude 4 发布博客、Opus 4.7 发布博客、API 定价页面。最后更新：2026 年 4 月 29 日。