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Haiku 5.5 cuesta $0.10/$0.50 por millón de tokens, 90% menos que Haiku 4.5 en peticiones cortas. Para qué sirve, qué se rompe al migrar y cuánto cuesta de verdad.
November 3, 2026
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El 7 de octubre de 2026 Anthropic lanzó Claude Haiku 5.5, su modelo más barato y más rápido: $0.10 por millón de tokens de entrada y $0.50 de salida en peticiones de hasta 100,000 tokens. Es una décima parte de lo que costaba Haiku 4.5. Para una empresa mediana eso cambia una conversación muy concreta: las tareas de volumen que se quedaron en el cajón porque «salían caras con IA» ya no salen caras. Este artículo explica qué es, para qué sí y para qué no sirve, y qué revisar antes de cambiar tu código.
Haiku 5.5 cuesta $0.10 por millón de tokens de entrada y $0.50 de salida cuando la petición tiene hasta 100,000 tokens, y $0.50 y $2.50 cuando la supera. La lectura de caché cuesta $0.01. Así queda frente a la familia Claude y frente a los modelos baratos de otros laboratorios, con precios tomados de el anuncio de Anthropic, la página de precios de OpenAI, la de Google y la de Mistral:
| Modelo | Entrada (USD/M) | Lectura de caché | Salida (USD/M) | Notas |
|---|---|---|---|---|
| Claude Haiku 5.5 (hasta 100K) | $0.10 | $0.01 | $0.50 | 1M de contexto, 128K de salida |
| Claude Haiku 5.5 (más de 100K) | $0.50 | $0.05 | $2.50 | Cinco veces más caro: diseña prompts cortos |
| Claude Haiku 4.5 | $1.00 | $0.10 | $5.00 | Generación anterior |
| Claude Sonnet 5.5 | $2.00 | $0.10 (antes $0.20) | $10.00 | Caché a la mitad desde el 7 oct |
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.50 | Mismo precio que Haiku 5.5 hasta 272K |
| GPT-6.1 Terra | $1.00 | $0.05 | $5.00 | Lanzado el 26 oct |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | $0.30 | $0.03 | $2.50 | Precio de pago |
| Mistral Large 4 | $0.70 | $0.07 | $2.10 | Pesos abiertos desde el 29 oct |
El dato que hay que leer con cuidado es el umbral de 100,000 tokens. Anthropic dice que 90% de las peticiones a Haiku 4.5 estaban por debajo, así que para la mayoría el precio relevante es el de $0.10. Pero si mandas documentos largos completos en cada llamada, pagarás la tarifa de $0.50 y el ahorro baja a 50%.
Un ejemplo con números redondos para que hagas tu propia cuenta. Supón que clasificas y resumes 10,000 correos o tickets al mes, cada uno con unos 3,000 tokens de entrada (el texto más tus instrucciones) y 400 de salida. Son 30 millones de tokens de entrada y 4 millones de salida:
| Modelo | Entrada | Salida | Total al mes (USD) |
|---|---|---|---|
| Claude Haiku 5.5 | $3.00 | $2.00 | $5.00 |
| Claude Haiku 4.5 | $30.00 | $20.00 | $50.00 |
| Claude Sonnet 5.5 | $60.00 | $40.00 | $100.00 |
Dos ajustes honestos a esa cuenta. Haiku 5.5 usa un tokenizador nuevo que, según la nota al pie de Anthropic, gasta un poco más de tokens por tarea; y si las instrucciones se repiten en cada llamada, la caché las cobra a $0.01, así que el costo real puede quedar por debajo. La conclusión no cambia: a este precio, el costo del modelo deja de ser lo que decide un proyecto. Lo que decide es si el resultado es confiable.
Anthropic lo recomienda para trabajo corto, repetitivo y de mucho volumen: resúmenes, compactación de conversaciones, consultas a bases de datos, clasificación, subagentes de un modelo mayor, atención al cliente en vivo y navegación web. Para código complejo, la misma Anthropic dice que Sonnet 5.5 y Opus 5.5 siguen siendo mejores.
Los clientes que lo probaron antes del lanzamiento dieron cifras concretas. HubSpot reportó 92.8% en su batería de tareas de CRM, el mejor resultado que ha visto en modelos pequeños, con la tasa más baja de falsos positivos al detectar registros obsoletos. AlphaSense midió 0.84 contra 0.76 de Haiku 4.5 en 400 preguntas sobre documentos. Box vio 11 puntos más que Haiku 4.5 con la mitad de la latencia. Son pruebas de cada empresa con sus datos, no benchmarks independientes; sirven como señal, no como garantía para tu caso.
Nuestra lectura: Haiku 5.5 es el modelo para el primer filtro. Clasifica, extrae, resume y decide a quién mandar el caso. Cuando la tarea necesita razonar varios pasos o escribir algo que va a leer un cliente, conviene pasarla a un modelo mayor. Es el patrón que describimos en la anatomía de un enrutador de modelos por niveles.
Varias cosas devuelven error 400, según las notas de versión del 7 de octubre y la guía de migración. Revisa tu código antes de cambiar el nombre del modelo:
temperature, top_p y top_k pueden devolver error. Si tu integración fija la temperatura en 0 para respuestas estables, tendrás que quitarla.budget_tokens ya no se acepta; Haiku 5.5 usa pensamiento adaptativo con el parámetro de esfuerzo, encendido por defecto.computer_20250124 falla; en la API de Anthropic y en Google Cloud se usa computer_toolset_20260801.Lo más probable en una pyme es que el primer problema sea el de temperatura o el de prefill, porque son los trucos que más se copiaron de tutoriales de 2024 y 2025.
Con el lanzamiento llegaron tres cambios que importan aunque no uses Haiku. La caché de Sonnet 5.5 bajó de $0.20 a $0.10 por millón, lo que según Anthropic abarata cerca de 20% el trabajo de agentes. Los suscriptores de Max reciben $100 al mes en crédito de API, los de Ultra $200 y los equipos Team hasta $500 compartidos, según el artículo de ayuda. Y los SDK de Python y TypeScript agregaron uso de computadora y de navegador en beta.
Si tu equipo ya paga Team, ese crédito alcanza para hacer pruebas serias con Haiku 5.5 sin abrir una cuenta de facturación nueva. Es una buena forma de medir antes de comprometer presupuesto.
Elige una sola tarea de volumen con respuesta verificable: clasificar tickets de soporte por tipo, extraer el número de pedido de un correo o decidir si un mensaje de WhatsApp es venta, soporte o cobranza. Toma 100 casos reales ya resueltos por una persona y compara las respuestas de Haiku 5.5 con las de tu modelo actual. Si coinciden en más de 95% de los casos, el ahorro es real. Si no, ya sabes dónde falla antes de que lo descubra un cliente.
Ese método, con un juez automático y una muestra etiquetada, es el que explicamos en cómo evaluamos un modelo nuevo. Y si los datos son personales, recuerda que mandarlos a cualquier API sigue sujeto a la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares: el precio bajo no cambia tus obligaciones de aviso de privacidad.
Mi postura: el modelo barato no es el que más ahorra, es el que te deja automatizar tareas que antes no pasaban el filtro del costo. Si quieres revisar cuáles de tus procesos ya pasan ese filtro, platiquemos.
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