Claude Haiku 5.5 上线 AWS：主打高并发低成本，价格较前代降 75%

今天，我们很高兴地宣布 Claude Haiku 5.5 已在 Amazon Bedrock 和 AWS 上的 Claude 平台 上线。据 Anthropic 介绍，Claude Haiku 5.5 是 Claude 5.5 系列中速度最快、效率最高的模型，专为子代理（subagents）以及高吞吐量、成本敏感型工作负载而构建。对于大多数任务，其成本比 Claude Haiku 4.5 低约 75%。

Amazon Bedrock 在让您获得 Haiku 5.5 功能的同时，通过区域数据驻留（Regional data residency）确保您的数据保留在 AWS 基础设施内。它与团队已使用的 AWS 控制措施无缝集成，包括用于访问管理的 AWS Identity and Access Management (IAM)、用于审计的 AWS CloudTrail、用于监控的 Amazon CloudWatch 以及 Amazon Bedrock Guardrails。相关用量将直接显示在您的 AWS 账单中。

AWS 上的 Claude 平台通过 AWS 管理控制台为您提供对 Anthropic 原生平台体验和功能的直接访问权限。您可以使用与直接对接 Anthropic 时相同的 API、功能和控制台体验进行构建、测试和部署，并实现与 AWS 计费和身份验证的统一整合。

本文将涵盖 Claude Haiku 5.5 的改进之处、何时选择 Haiku 5.5 的实用指南，以及在 Amazon Bedrock 上开始使用的方法。

Claude Haiku 5.5 有何不同

Claude Haiku 5.5 是 Anthropic 迄今最强大的 Haiku 模型，在编码、工具使用、计算机操作及代理式（agentic）任务方面均表现出色。它也是首款支持努力程度控制（effort controls）的 Haiku 模型，因此您可以针对每个任务在成本与智能之间进行调节，而不是为整个工作负载选定单一设置。

这些改进在大规模快速且可重复的工作场景中尤为显著。对于编码任务，它可以作为子代理路由请求、审查代码以及对长文档进行分类。对于知识工作，Haiku 5.5 能够从中小型文档中提取关键信息、执行初步扫描，并回答基于知识库的快速查询。对于交互式应用程序，它的响应速度足以让简单对话提供快速且有用的答案。此外，它还能以生产级功能所需的吞吐量和成本处理传统的自然语言处理（NLP）任务，如分类、摘要和文本生成。

Haiku 5.5 能够处理智能体编程和多步工具调用，并支持高分辨率图像。Haiku 5.5 可作为强大的计算机使用子代理（computer use subagent），用于执行重复性的浏览器和桌面任务，其成本在大规模应用下依然具备竞争力。在开发工作流中，它非常适合快速迭代 UI/UX 变更，以及在多个文件中进行小规模、特定的代码库修改。

Claude Haiku 5.5 与 Opus 5.5 的协同配合

Haiku 5.5 可与近期发布的 Claude Opus 5.5 搭配使用。两者结合形成了一支强大的团队：Opus 5.5 负责规划和做出关键判断，而 Haiku 5.5 则以高速度和高吞吐量执行定义明确的任务。这样既能在关键环节获得严谨的推理能力，又能在其他环节实现更低的成本和延迟。

1. Claude Opus 5.5 负责规划工作并做出关键判断。 它将复杂问题拆解，确定解决方案，并承担最困难的推理任务，例如发布调试、大型拉取请求（pull request）的安全审查，以及以最终报告为目标的长程分析。
2. Claude Haiku 5.5 承担快速的子代理层任务。 它处理高频、快速的轻量级任务，如请求路由、分类与摘要、长文档重写，以及在众多文件中应用小规模、特定的更改。作为审查子代理，它可以快速检查操作顺序和大方向，从而让 Opus 5.5 将 token 资源集中在最困难的推理上。由于其速度快且性价比高，你可以并行运行多个 Haiku 子代理。

在 Amazon Bedrock 上开始使用 Claude Haiku 5.5

要试用 Haiku 5.5，请打开 Amazon Bedrock 控制台，选择 Test，然后进入 Playground，并将模型选定为 Haiku 5.5。在此界面中，你可以直接对其运行提示词（prompt）。

图 1：在 Amazon Bedrock 控制台 Playground 中选择 Anthropic Claude 模型

在程序化调用方面，你可以通过 Anthropic SDK 使用 Anthropic Messages API 针对 bedrock-runtime 调用该模型。此外，你也可以通过 AWS 命令行接口 (AWS CLI) 和 AWS SDK，使用 bedrock-runtime 上的 Invoke 和 Converse API。

前置条件

你需要满足以下前置条件：

1. 拥有可访问 Amazon Bedrock 的活跃 AWS 账户。
2. 已安装并配置好 AWS 命令行界面（AWS CLI）。
3. Python 3.10+。
4. 已安装 Boto3：pip install boto3。
5. 已安装 Anthropic SDK：pip install anthropic。
6. 已安装用于 Amazon Bedrock 身份验证的 Amazon Bedrock Token Generator：pip install aws_bedrock_token_generator。
7. 具备 AWS Identity and Access Management (IAM) 权限：bedrock:InvokeModel、bedrock:InvokeModelWithResponseStream。

以下是使用适用于 Python 的 AWS SDK (Boto3) 调用 InvokeModel API 的快速示例：

import boto3
import json

# Create a Bedrock Runtime client
bedrock_runtime = boto3.client(
    service_name="bedrock-runtime",
    region_name="us-east-1"
)

# Invoke Claude Haiku 5.5
response = bedrock_runtime.invoke_model(
    modelId="global.anthropic.claude-haiku-5-5",
    contentType="application/json",
    accept="application/json",
    body=json.dumps({
        "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
        "max_tokens": 4096,
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"
            }
        ]
    })
)

result = json.loads(response["body"].read())
# Haiku 5.5 may return a thinking block before the text block,
# so select the text block rather than a fixed index.
print(next(b["text"] for b in result["content"] if b["type"] == "text"))

你也可以使用 Amazon Bedrock Converse API 来获得统一的多模型体验：

import boto3

# Create a Bedrock Runtime client
bedrock_runtime = boto3.client(
    service_name="bedrock-runtime",
    region_name="us-east-1"
)

# Invoke Claude Haiku 5.5
response = bedrock_runtime.converse(
    modelId="global.anthropic.claude-haiku-5-5",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "text": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"
                }
            ]
        }
    ],
    inferenceConfig={
        "maxTokens": 4096
    }
)

if 'output' in response:
    blocks = response['output']['message']['content']
    print('\n'.join(b.get('text', '') for b in blocks if 'text' in b))

你还可以通过 anthropic SDK 包使用 Anthropic Messages API，以获得更简化的体验：

from anthropic import Anthropic
from aws_bedrock_token_generator import provide_token

token = provide_token(region="us-east-1")

client = Anthropic(
    base_url="https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com/anthropic",
    api_key=token,
)

# 调用 Claude Haiku 5.5
response = client.messages.create(
    model="global.anthropic.claude-haiku-5-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}],
)
print(response)

您可以查阅 入门笔记本 以获取更多示例。您可以通过 Amazon CloudWatch 和 AWS Cost Explorer 监控使用情况、性能和成本，从而在需求增长时扩展您的应用程序。

可用性

Claude Haiku 5.5 今日已在 Amazon Bedrock 上推出，可通过 bedrock-runtime 上的美国地理 CRIS (us.)、欧盟地理 CRIS (eu.)、澳大利亚地理 CRIS (au.)、日本地理 CRIS (jp.) 以及全球 CRIS (global.) 推理配置文件进行访问。在 AWS GovCloud (US) 中，它可在 bedrock-runtime 和 bedrock-mantle 端点上使用。

有关支持的完整 AWS 区域列表，请参阅 Amazon Bedrock 文档。有关定价信息，请参阅 Amazon Bedrock 定价。它在北美地区也可通过 AWS 上的 Claude Platform 获取。

请在 Amazon Bedrock 控制台、AWS 上的 Claude Platform 中试用 Claude Haiku 5.5，或在 GitHub 上探索 入门笔记本。