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anthropic/claude-haiku-5-5Des réponses quasi frontière à prix nano
Le modèle le plus rapide d'Anthropic, sorti le 7 octobre 2026, et le plus grand bond de qualité jamais livré dans une version intermédiaire : 45,9 % à Humanity's Last Exam contre 10,2 % pour Haiku 4.5, et 1620 à GDPval-AA contre 735. Il s'approche de Sonnet 5.5 tout en coûtant environ un dixième de Haiku 4.5 par token. Sur Tchavi : 0,24 crédit par 1K en entrée et 1,2 en sortie — tarifé comme un petit modèle, il répond comme un grand. Il réfléchit avant de répondre par défaut : donnez-lui une tâche qui le mérite.
Conçu pour les réponses qu’une personne attend
Raisonne avant de répondre, sans rien activer
Envoyez un scan ou une capture avec votre texte
Appel de fonctions et sortie structurée garantie
Haiku 5.5, dans presque tous les cas : moins cher par token et plusieurs fois meilleur sur les benchmarks d’Anthropic. Restez sur 4.5 uniquement si vous avez besoin de régler temperature.
Le modèle en accepte un million et Tchavi les sert tous. Anthropic facture cinq fois plus au-delà de 100 000 tokens de prompt, et nous répercutons ce palier plutôt que de plafonner la fenêtre ou d’augmenter le prix pour tout le monde : en dessous, 0,24 crédit par 1K en entrée et 1,2 en sortie ; au-dessus, 1,2 et 6. Les tokens en cache comptent dans le seuil.
Il raisonne avant de répondre et cette réflexion est facturée en sortie, même si vous ne la voyez pas. Cela reste généralement moins cher que d’envoyer la tâche à un modèle plus gros.
Pas via Tchavi aujourd’hui. Anthropic ne l’autorise qu’à certains niveaux d’effort, et le modèle peut alors omettre un appel d’outil nécessaire : nous la laissons active.
Oui. Rechargez votre compte Tchavi avec Orange Money, MTN MoMo, M-Pesa ou un autre opérateur mobile money : aucune carte bancaire n'est nécessaire. Les crédits arrivent dès que le paiement est confirmé et sont débités à l'usage.
Oui. Gardez votre SDK OpenAI actuel, remplacez simplement l'URL de base par celle de Tchavi (visible dans l'onglet API) et utilisez votre clé Tchavi. Le reste de votre code ne change pas.
import Tchavi from '@tchavi/sdk';
const client = new Tchavi({ apiKey: 'API_KEY' });
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'claude-haiku-5-5',
messages: [
{
"role": "user",
"content": "Hello!"
}
],
});
console.log(response.choices[0].message.content);
console.log('Credits used:', response.tchavi.credits_used);Tous les paramètres acceptés par ce modèle. Consultez le SDK pour les types complets.
modelRequisIdentifiant du modèle de chat (ex. `claude-haiku-5-5`).
messagesRequisMessages de la conversation. Chaque élément a un `role` (system/user/assistant) et un `content` qui peut être soit une chaîne simple, soit un tableau de blocs de contenu (`text`, `image_url`, `document_url`).
temperature1Température d'échantillonnage entre 0 et 2. Plus haut = plus aléatoire.
max_tokensNombre maximum de tokens à générer dans la réponse.
streamfalseSi vrai, les deltas de message partiels sont streamés en Server-Sent Events.
toolsOutils pour le function-calling. Passe un tableau de `{ type: "function", function: { name, description, parameters } }`. Les appels d'outils renvoyés sont dans `choices[].message.tool_calls`. Réservé aux modèles avec `supportsTools: true`.
tool_choiceComment le modèle choisit parmi les outils : `"auto"` (par défaut), `"none"` pour forcer une réponse texte, ou `{ type: "function", function: { name } }` pour forcer un outil précis. Uniquement avec `supportsTools: true`.
response_formatContraint la sortie. Passe `{ type: "json_object" }` pour forcer un JSON valide (le modèle a quand même besoin d'une instruction JSON dans le prompt). Uniquement avec `supportsJsonMode: true`.
top_p1Échantillonnage nucleus : seuls les tokens dans la masse de probabilité `top_p` sont considérés.
stopJusqu'à 4 séquences après lesquelles l'API cesse de générer.
frequency_penalty0Entre -2.0 et 2.0. Les valeurs positives pénalisent les tokens fréquents.
presence_penalty0Entre -2.0 et 2.0. Les valeurs positives encouragent à parler de nouveaux sujets.
messages[].content[].image_urlAttachez une image à un message utilisateur. Passez un bloc de contenu `{ "type": "image_url", "image_url": { "url": ... } }`. PNG / JPEG / WebP, jusqu'à 4 par requête. Seuls les modèles avec `supportsImageInput: true` acceptent ce bloc (ex. `gpt-4o`, `claude-opus-4-7`).
messages[].content[].document_urlAttachez un PDF à un message utilisateur. Passez un bloc de contenu `{ "type": "document_url", "document_url": { "url": ... } }`. Jusqu'à 5 PDF par requête. Seuls les modèles avec `supportsDocuments: true` acceptent ce bloc (ex. `claude-sonnet-4-6`, `gpt-4.1`).
effort"high"Profondeur de raisonnement sur les modèles Anthropic à réflexion adaptative (Opus 4.7+ / Sonnet 4.6+). Valeurs `"low"`, `"medium"`, `"high"`. Plus élevé = plus délibéré, plus lent. Par défaut `"high"` sur Opus 4.8.
Ce modèle nous coûte plus cher au-delà d’un certain seuil, et nous répercutons ce palier plutôt que de plafonner la fenêtre ou d’augmenter le prix pour tout le monde. Le tarif ci-dessus est celui du premier palier.
| Longueur du prompt | Entrée / 1K | Sortie / 1K |
|---|---|---|
| Moins de 100K tokens | ||
| 100K tokens et plus |
Le seuil compte tous les tokens en entrée, cache compris — 95K de cache plus 10K de nouveau prompt font un prompt de 105K. La sortie est tarifée selon la longueur du prompt : un long prompt avec une réponse courte paie quand même le tarif de sortie supérieur.
Estimation sur 30 jours, pour un message type : ~500 tokens en entrée + ~150 en sortie, facturé au millième de crédit.