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Claude Haiku 5.5: preço em reais, contexto e benchmarks

  • Anthropic
  • lançado em
  • pesos fechados
  • verificado
  • Snapshot de
  • metodologia v1.1

A geração anterior deste modelo, Claude Haiku 4.5, segue no comparativo até a reavaliação de .

  • Preço para enviar textoEntrada US$/M

    em reais

  • Preço da respostaSaída US$/M

    em reais

  • Quanto texto lê de uma vezContexto

    tokens

  • Maior respostaSaída máx.

    tokens

  • Em São Paulo

    não apurado

Reais pelo dólar oficial do dia (PTAX de venda do Banco Central) de , por dólar. IOF e spread ficam fora da conta.

Ficha técnica

Contexto de entrada
Saída máxima
Corte de conhecimento
Modalidades
Pesos do modelo
Retirada mínima
Em São Paulo
não apuradoA X-Apps não tem leitura conferida deste modelo para a região de São Paulo neste snapshot. Isso não afirma nem nega que ele esteja disponível lá.
O que significa
Na tabela de disponibilidade regional da AWS, In-Region quer dizer inferência dentro da região de São Paulo; Global quer dizer que o pedido pode ser processado em outra região da AWS, e os dados podem sair de São Paulo. A apuração cobre só o Amazon Bedrock: Azure e Google Cloud não foram conferidos.Se o seu dado não pode sair da região, isso decide a escolha antes do preço e do benchmark. Para a política de uso, a classificação de dados e a trilha de auditoria, veja governança e segurança para IA generativa.

Preços

Dólar por milhão de tokens, por provedor, como o fabricante publica: uma linha por tarifa e uma coluna por tipo de token.

Anthropic, tabela oficial de preços

Em vigor desde 19 out 2026.

Preço por milhão de tokens neste provedor, com o escopo declarado de cada valor e a fonte. Anthropic, tabela oficial de preços.
TarifaEntradaLeitura de cacheEscrita de cacheSaídaSaída em R$
Até 100.000 tokensjanela de 1h
Batchnão constanão constanão convertida
Acima de 100.000 tokensnão constanão convertida

Saída em R$ convertida a partir da linha Até 100.000 tokens, a tarifa que a tabela do comparativo usa, pela PTAX de venda de 19 out 2026. As outras linhas não são convertidas.

Nenhuma mudança de preço registrada desde .

Avaliações

Todos os resultados publicados para este modelo, uma linha por grupo comparável: a mesma versão do benchmark e a mesma origem do número.

Resultados do modelo nos benchmarks deste eixo, um grupo comparável por linha, com a origem e a fonte de cada número. posição na ordem do grupo comparável, não ranking absoluto.
BenchmarkResultadoPosição no grupoOrigem do número
Raciocínio
Raciocínio, como o benchmark medeGPQA Diamond
  • max de esforço, intervalo publicado de 87,67% a 91,63%
23º de 25líder: Gemini 4 Argonmedição independenteEpoch AI
Código
Programação, como o benchmark medeArena WebDev (Code Arena)
  • high de esforço, intervalo publicado de 1.574,87 a 1.597,11
17º de 31líder: Claude Opus 5.5preferência humanaLMArena
Agentes
Agentes, como o benchmark medeArena Agent
  • high de esforço, intervalo publicado de 0,55% a 2,44%
18º de 27líder: Claude Opus 5.5preferência humanaLMArena
Índice composto
Nota geral, como o benchmark medeEpoch Capabilities Index
  • , intervalo publicado de 156,59 a 162,07
10º de 26líder: Claude Opus 5.5medição independenteEpoch AI

Resultado por nível de esforço, com a distância até os limites do intervalo publicado ao lado (± quando as duas metades são iguais). Posição: na ordem do grupo comparável, não ranking absoluto; dois modelos com o mesmo número dividem a posição. Ver os grupos comparáveis no comparativo

Evidência: I medição independente · H preferência humana.

Como ler estes números
MAX, XHIGH, HIGH, MEDIUM e LOW · nível de raciocínio
Muitos modelos podem pensar mais antes de responder, do nível mais alto (MAX) ao mais baixo (LOW). Mostramos o melhor resultado publicado e o nível usado nele; sem rótulo, a fonte não informou o nível ou usou o padrão do modelo.
Sinal = · empatados
A diferença entre eles é menor que a margem de erro da medição, então nenhum pode ser chamado de melhor. Nas tabelas, o sinal marca quem cruza o intervalo publicado pela fonte para o líder da coluna.
Letras de evidência
Dizem quem produziu o número: F: reportado pelo fabricante · C: medido por concorrente · I: medição independente · H: preferência humana · A: agregador · X: medido pela X-Apps.
não medido
Nenhuma fonte lida publicou resultado deste modelo neste benchmark. Não equivale a zero: a célula fica sem número.
Arena Agent, IPS (%) · Agentes
Mede o ganho do modelo quando executa tarefas com ferramentas, comparado a uma referência fixa. Valor negativo quer dizer abaixo dessa referência. Cada estimativa sai com intervalo de confiança.
Nota geral (Índice Epoch, ECI)
Quão capaz é no conjunto? Nota que a Epoch AI calcula juntando vários testes independentes. Quanto maior, mais capaz o modelo no geral.
Raciocínio (GPQA Diamond)
Resolve perguntas difíceis de ciência? Prova com perguntas de nível de doutorado em biologia, física e química. Mostra a porcentagem de acertos.
Programação (Arena WebDev)
Programadores preferem o código dele? Pessoas comparam, sem saber qual é qual, o código que dois modelos escrevem e votam no melhor. Quanto maior a pontuação, mais vezes ele vence.
Conversa (Arena Text)
As pessoas preferem as respostas dele? Pessoas fazem a mesma pergunta a dois modelos anônimos e votam na melhor resposta. Quanto maior a pontuação, mais vezes ele vence.
Imagens (Arena Vision)
Entende bem imagens? Mesma votação às cegas da conversa, com perguntas sobre imagens.
Quebra-cabeças (ARC-AGI-2)
Resolve problemas que nunca viu? Quebra-cabeças visuais feitos para medir a capacidade de aprender uma regra nova a partir de poucos exemplos.
Prova muito difícil (Humanity's Last Exam)
Acerta questões no limite do conhecimento humano? Milhares de questões escritas por especialistas para serem difíceis até para os melhores modelos.
Correção de código (SWE-bench Verified)
Corrige problemas reais em projetos de software? Problemas reais de projetos de código aberto; conta quantos o modelo resolve sem ajuda.
Tarefas no terminal (Terminal-Bench)
Opera um computador pela linha de comando? Tarefas de engenharia executadas no terminal, do começo ao fim, sem intervenção humana.
Pedaço de texto · token
A unidade que os fabricantes cobram. Um milhão de tokens equivale a centenas de milhares de palavras.
Preço para enviar texto · Entrada (input), US$ por milhão de tokens
Quanto custa o texto que você manda ao modelo: pergunta, instruções e documentos.
Preço da resposta · Saída (output), US$ por milhão de tokens
Quanto custa o texto que o modelo escreve de volta. Costuma ser mais caro que o envio.
Preço médio de uso · Preço combinado 3:1 (três partes de entrada para uma de saída)
Uma média que pesa o envio três vezes mais que a resposta, que é a proporção comum de uso.
Dólar oficial do dia · PTAX de venda do Banco Central
Os valores em reais usam a cotação oficial que o Banco Central publica todo dia útil, sem IOF nem spread do banco.
Quanto texto lê de uma vez · Janela de contexto (tokens)
O tamanho máximo de conversa e documentos que o modelo consegue considerar numa única pergunta.
Código aberto · Pesos abertos
O fabricante publica o modelo para baixar e rodar em servidor próprio. A licença diz o que é permitido.

Quanto custa por mês nos quatro casos de uso

O custo mensal deste modelo em cada caso de uso do comparativo, nos três volumes do perfil de carga do caso, com a mesma conta da página de cada caso.

Custo mensal em reais deste modelo em cada caso de uso, por volume do perfil de carga.
Caso de usoVolume pequenoVolume médioVolume grande
Quanto custa um chatbot de IA por mês, em reaisR$ 11,0710.000 interações por mêsR$ 110,74100.000 interações por mêsR$ 1.107,351.000.000 interações por mês
Custo de RAG por documento e por mês, em reaisR$ 16,135.000 consultas por mêsR$ 161,3050.000 consultas por mêsR$ 1.612,99500.000 consultas por mês
Melhor modelo de IA para agentes: custo em reais e qualidadeR$ 42,231.000 tarefas por mêsR$ 422,3110.000 tarefas por mêsR$ 4.223,11100.000 tarefas por mês
Melhor IA para programação: custo em reais e benchmarksR$ 104,29500 tarefas por mêsR$ 1.042,885.000 tarefas por mêsR$ 10.428,8350.000 tarefas por mês

Reais por mês, convertidos pela PTAX de venda de 19 out 2026. Cada caso usa o próprio perfil de carga, premissa da X-Apps; a fórmula, as premissas e os outros modelos estão na página do caso. Perfil de carga da X-Apps aprovado em 14 set 2026. Com a escrita de cache fora da conta, cada valor é um piso.

Como a conta é feita

Fórmula: custo_mensal_usd = interacoes_por_mes x (tokens_entrada_por_interacao x preco_entrada x (1 - proporcao_cache x (1 - fator_cache)) + tokens_saida_por_interacao x preco_saida) / 1000000; custo_mensal_brl = custo_mensal_usd x meta.cotacao.valor; para agentes e código, interacoes_por_mes = tarefas_por_mes x chamadas_por_tarefa Regras assumidas por esta fórmula em regras_de_custo: fator_cache, escrita_de_cache, horario_de_pico e provedor_por_modelo.

Quatro regras que esta conta assume

Fator de cache
O fator de cache é o preço de leitura de cache dividido pelo preço de entrada, quando o fabricante publica o preço de leitura de cache do modelo, e 1 quando esse preço não é divulgado, ou seja, sem desconto. Nunca 0: lido como 0, o fator aplicaria desconto integral sobre toda a parte da entrada servida por cache e subestimaria o custo (no caso código, com proporção de cache de três quartos, a subestimação seria de metade do valor). Dois preços em vigor não trazem preço de cache: os do Qwen3.8-Max e do Qwen3.8-2.4T-A95B, os dois no Model Studio da Alibaba Cloud, que manda consultar o console para o preço de cache desses modelos.
Escrita de cache
Fora do cálculo nesta versão e declarado como tal ao leitor. A escrita de cache custa 1,25x a entrada na janela de cinco minutos e 2x na de uma hora nos preços da Anthropic, e 1,25x nos da OpenAI; a taxa de reescrita do prefixo depende do padrão de uso, que o dataset não mede e que nenhuma fonte publica. Consequência declarada: em carga com muito cache o custo publicado é um piso, não uma estimativa central.
Horário de pico
Modelo com horário de pico na tabela de preços entra na coluna de custo pela tarifa de PICO, que é a tarifa de referência da própria página (a DeepSeek apresenta o fora de pico como desconto de metade), e o fora de pico aparece como nota. Vale para o DeepSeek-V4-Pro e o DeepSeek-V4.1-Flash: pico das 01:00 às 04:00 e das 06:00 às 10:00 UTC, de segunda a sexta, exceto feriados chineses, no máximo 35 das 168 horas da semana. No horário de Brasília (UTC-3) essas janelas vão das 22:00 à 01:00 e das 03:00 às 07:00, fora do horário comercial brasileiro, o que torna a tarifa de pico uma referência conservadora para quem usa o modelo nesse horário.
Provedor por modelo
Quando um modelo tem mais de um preço em vigor, a coluna de custo usa o preço indicado aqui. Muse Spark 1.3: o tier Standard da Meta Model API. O tier Contributor, doze vezes e meia mais barato, fica FORA da coluna de custo porque é o tier em que prompts e respostas do cliente treinam modelos da Meta; ele aparece só na seção de preços, com a pílula de treino de dados. Gemini 3.1 Pro Preview e Gemini 3.8 Flash: o preço da Gemini API do Google (os dois preços em vigor, Gemini API e Vertex AI, têm a mesma entrada, a mesma saída e o mesmo preço de leitura de cache, então a escolha não muda o valor).
Fora do cálculo
IOF, spread bancário, tributação de pessoa jurídica, marketplace de nuvem, Batch, modo rápido, escrita de cache, tokens de raciocínio além da saída declarada e custo de ferramentas ou de infraestrutura.

Perguntas frequentes

Respostas com os números deste snapshot, os mesmos da ficha, da tabela de preços e do custo por caso.

O Claude Haiku 5.5 custa US$ 0,10 de entrada e US$ 0,50 de saída por milhão de tokens (fonte: Anthropic, tabela oficial de preços). Pela PTAX de venda de 19 out 2026, R$ 5,0564 por dólar, isso dá R$ 0,51 de entrada e R$ 2,53 de saída. Snapshot de 19 out 2026; IOF e spread ficam fora da conta.

Ver a tabela de preços

Continue no comparativo

A tabela com todos os modelos lado a lado, as páginas por caso de uso e modelos parecidos com este.

Comparativo e casos de uso

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