选择合适的模型

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确立关键标准

在选择 Claude 模型时，建议首先评估以下因素：

• 能力： 您需要模型具备哪些特定功能或能力来满足您的需求？
• 速度： 在您的应用程序中，模型需要多快做出响应？Claude Opus 5 和 Claude Opus 4.8 支持 fast mode（快速模式）（研究预览版），该模式以高级定价提供高达 2.5 倍的输出速度。
• 成本： 您在开发和生产使用方面的预算是多少？
• Effort（努力程度）： 最新的 Opus 和 Sonnet 模型支持 effort 参数，可在单个模型内以智能换取延迟和成本。调整 effort 通常比切换模型更为有效。在 Claude Opus 5 上，建议从默认值（high）开始，然后根据您的评估结果向上或向下调整。在 Claude Opus 4.8 和 Claude Opus 4.7 上，介于 high 和 max 之间的 xhigh effort 级别是大多数编码和智能体用例的最佳设置。

提前明确这些问题的答案，将使您更容易缩小范围并决定使用哪个模型。

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选择最佳的起始模型

您可以采用两种通用方法来开始测试哪个 Claude 模型最适合您的需求。

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方案 1：效率优先

对于许多应用程序而言，从更快、更具成本效益的模型（如 Claude Haiku 4.5）开始可能是最佳方法：

1. 使用 Claude Haiku 4.5 开始实现。
2. 全面测试您的用例。
3. 评估性能是否满足您的要求。
4. 仅在存在特定能力缺口时才进行升级。

这种方法支持快速迭代、降低开发成本，并且通常足以满足许多常见应用的需求。此方法最适合：

• 初始原型设计和开发
• 对延迟要求严格的应用程序
• 对成本敏感的实现
• 高吞吐量、简单直接的任务

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方案 2：能力优先

对于智能和高级能力至关重要的复杂任务，您可能希望采用能力优先的方式：先使用最强的起点来实现您的任务，然后逐步优化到更高效的模型：

1. 使用 Claude Opus 5 进行实现。
2. 针对此模型优化您的提示。
3. 评估性能是否满足您的要求。
4. 随着工作流优化的深入，考虑通过降低 effort 或降级模型来提高效率。

此方法最适合：

• 复杂推理任务
• 科学或数学应用
• 需要细致理解的任务
• 准确性优先于成本考量的应用程序
• 高级编码和高自主性智能体工作

Claude Opus 5（claude-opus-5）相比 Claude Opus 4.8 实现了跨越式提升，在深度推理、智能体和长周期任务以及测试时计算扩展方面表现出色。Claude Opus 5 默认支持 100 万令牌的上下文窗口和最多 12.8 万输出令牌，定价为每百万输入令牌 5 美元、每百万输出令牌 25 美元。

Claude Fable 5（claude-fable-5）是 Anthropic 能力最强的广泛发布模型，为长时间运行的智能体提供新一代智能。Claude Mythos 5（claude-mythos-5）通过 Project Glasswing 提供。这两个模型均默认支持 100 万令牌的上下文窗口、最多 12.8 万输出令牌，以及始终开启的自适应思考。有关发布详情，请参阅 Claude Fable 5 和 Claude Mythos 5 介绍。

Claude Fable 5 和 Claude Mythos 5 的定价为每百万输入令牌 10 美元、每百万输出令牌 50 美元。

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模型选择矩阵

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决定是否升级或更换模型

要确定是否需要升级或更换模型，您应该：

1. 创建基准测试，针对您的具体用例——拥有良好的评估集是整个过程中最重要的一步。
2. 使用您的实际提示和数据进行测试。
3. 比较各模型在以下方面的表现：
   • 响应准确性
   • 响应质量
   • 边缘情况的处理
4. 权衡性能与成本之间的取舍。

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后续步骤