Claude Haiku 5.5 登陆 AWS，性价比提升 75%

今天，我们很高兴地宣布 Claude Haiku 5.5 已在 Amazon Bedrock 和 AWS 上的 Claude Platform 上正式可用。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 subagent 和高吞吐量、成本敏感型工作场景打造。在大多数任务上，它的成本比 Claude Haiku 4.5 降低约 75%。

Amazon Bedrock 让您在使用 Haiku 5.5 能力的同时，数据始终保留在 AWS 基础设施内，实现区域数据驻留。它与您团队已在使用的 AWS 控制机制兼容，包括用于访问控制的 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。相关用量会显示在您的 AWS 账单上。

AWS 上的 Claude Platform 让您通过 AWS Management Console 直接访问 Anthropic 的原生平台体验和能力。使用与直接对接 Anthropic 相同的 API、功能和控制台体验来构建、测试和部署，并与 AWS 计费和身份验证体系统一。

本文涵盖 Claude Haiku 5.5 的改进、选择 Haiku 5.5 的实用指南，以及如何在 Amazon Bedrock 上快速上手。

Claude Haiku 5.5 有何不同

Claude Haiku 5.5 是 Anthropic 迄今为止能力最强的 Haiku 模型，在编程、工具使用、计算机操作和 agentic 任务方面均表现出色。它也是首个支持 effort controls 的 Haiku 模型，让您可以为每个任务在成本和智能水平之间进行调优，而不必为整个工作负载选择一个固定的设置。

这些改进在高规模快速可重复工作场景中尤为突出。在编程任务中，它可以作为 subagent 路由请求、审查代码以及对长文档进行分类。在知识工作方面，Haiku 5.5 从中小型文档中提取关键信息、进行初步扫描，并基于知识库快速回答问题。在交互式应用中，它的响应速度足以支持简单对话场景，提供快速有用的回答。它还能处理传统的自然语言处理 (NLP) 任务，如分类、摘要和文本生成，并以生产环境功能所需的规模和成本完成。

Haiku 5.5 能够处理 agentic 编程和多步骤工具使用，并支持高分辨率图像。Haiku 5.5 可作为强大的计算机操作 subagent，用于重复性的浏览器和桌面任务，且规模化后的成本依然可控。在开发工作流中，它非常适合快速迭代 UI 和 UX 变更，以及对多个文件进行小范围、针对性的代码修改。

Claude Haiku 5.5 与 Opus 5.5 的配合使用

Haiku 5.5 与近期发布的 Claude Opus 5.5 形成互补组合。它们共同构成了一个强大的团队：Opus 5.5 负责规划和做判断，Haiku 5.5 则快速、大规模地执行明确定义的任务。在关键环节您获得谨慎的推理能力，其他地方则享受更低的成本和延迟。

Claude Opus 5.5 负责规划工作和做出判断。它分解复杂问题、决定方案，并承担最困难的推理工作，如发布调试、大型 pull request 的安全审查，以及最终产出完整报告的长篇分析。

Claude Haiku 5.5 承担 subagent 的快速层。它处理快速、高吞吐量的任务，如请求路由、分类和摘要、重写长文档，以及在多个文件中应用小范围、有针对性的修改。作为审查 subagent，它可以快速检查操作顺序和总体方向，让 Opus 5.5 将 token 花费在最困难的推理任务上。由于它速度快、成本效益高，您可以并行运行多个 Haiku subagent。

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，并选择 Haiku 5.5 作为模型。之后您可以直接向它运行 prompt。

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

通过编程方式，您可以通过 Anthropic SDK 使用 Anthropic Messages API 调用 bedrock-runtime 上的模型。您也可以通过 AWS Command Line Interface (AWS CLI) 和 AWS SDK 在 bedrock-runtime 上使用 Invoke 和 Converse API。

您必须满足以下前提条件：

• 拥有 Amazon Bedrock 访问权限的活跃 AWS 账户。
• 已安装并配置 AWS Command Line Interface (AWS CLI)。
• 已安装 Boto3：pip install boto3。
• 已安装 Anthropic SDK：pip install anthropic。
• 已安装 Amazon Bedrock Token Generator 用于 Amazon Bedrock 身份验证：pip install aws_bedrock_token_generator。
• AWS Identity and Access Management (IAM) 权限：bedrock:InvokeModel、bedrock:InvokeModelWithResponseStream。

以下是使用 AWS SDK for Python (Boto3) 通过 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"))

您也可以使用 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))

您还可以通过 anthropic SDK 包使用 Anthropic Messages API，获得更流畅的体验：

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,
)

# Invoke 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)

您可以查看 Getting Started notebook 获取更多示例。您可以通过 Amazon CloudWatch 和 AWS Cost Explorer 监控使用量、性能和成本，以便随着需求增长扩展您的应用程序。

Claude Haiku 5.5 现已通过以下推理配置文件在 Amazon Bedrock 上可用：美国 Geo CRIS (us.)、欧盟 Geo CRIS (eu.)、澳大利亚 Geo CRIS (au.)、日本 Geo CRIS (jp.) 和全球 CRIS (global.) 推理配置文件，通过 bedrock-runtime 提供。在 AWS GovCloud (US) 上，它通过 bedrock-runtime 和 bedrock-mantle 两个端点提供服务。

有关支持的 AWS 区域完整列表，请参阅 Amazon Bedrock 文档。定价信息请参阅 Amazon Bedrock 定价。它也可通过北美地区的 AWS 上的 Claude Platform 获取。

欢迎在 Amazon Bedrock 控制台、AWS 上的 Claude Platform 中试用 Claude Haiku 5.5，或在 GitHub 上探索 Getting Started notebooks。