Claude Haiku 4.5: functies, testresultaten en use-cases

Anthropic heeft zojuist Claude Haiku 4.5 uitgebracht, het nieuwste en kleinste model in de reeks. Het is bijna een jaar geleden sinds de laatste Haiku-release, en deze versie pakt verrassend uit. Ondanks dat het het lichtgewicht model is, levert het prestaties die vergelijkbaar zijn met Claude Sonnet 4 (dat vijf maanden geleden nog gold als het beste codeermodel) en het overtreft het zelfs op bepaalde vlakken.

Met deze release houdt Anthropic Haiku klein en betaalbaar, maar voegt het verbeterde redeneerfuncties en een reeks geavanceerde nieuwe features toe. Daar ga ik later dieper op in.

Zoals altijd doen Anthrowpic’s release-opmerkingen flinke uitspraken, en het zal echte tests en feedback uit de community vergen om te zien hoe goed die standhouden. Voor nu is er genoeg te bespreken, waaronder Anthropic’s interne benchmarkresultaten en mijn eigen hands-on tests met Haiku 4.5. 

In dit artikel vergelijk ik de prestaties ook met andere Anthropic-modellen, evenals met GPT en Gemini. Bekijk ook onze aparte gids over het andere nieuwe Anthropic-model, Claude Sonnet 4.5 en de Claude Agents SDK. 

Wat is Claude Haiku 4.5?

Claude Haiku 4.5 is een klein, goedkoop AI-model van Anthropic. Dit nieuwe model ondersteunt een contextvenster van 200.000 tokens met tot 64.000 outputtokens, en het kan zowel tekst als afbeeldingen verwerken. 4.5 is ook de eerste Haiku-release met geavanceerde functies zoals extended thinking, computer use en contextbewustzijn, die we in de volgende sectie bespreken.

Volgens Anthropic zullen gebruikers die AI inzetten voor realtime taken met lage latency, zoals chatassistenten, klantenservice-agents of pair programming, de combinatie van hoge intelligentie en opmerkelijke snelheid van Haiku 4.5 waarderen.

Opvallend is dat Claude Sonnet 4.5, twee weken eerder uitgebracht, nog steeds de kroon draagt als Anthropic’s beste codeermodel. Haiku 4.5 wil ondertussen prestaties dicht bij de top leveren tegen een veel lagere prijs, ideaal voor schaalbare, kostengevoelige workloads.

Is Haiku 4.5 het goedkoopste model van Anthropic?

Claude Haiku 4.5 kost $1 per miljoen inputtokens en $5 per miljoen outputtokens. Dat is nog steeds aanzienlijk goedkoper dan de Sonnet-modellen, al is het wel een prijsstijging van 25% ten opzichte van de vorige versie, Haiku 3.5.

Binnen de Haiku-familie zijn de prijzen geleidelijk opgelopen. Eerdere versies, zoals Haiku 3, waren zo’n 12 keer goedkoper dan hun Sonnet-tegenhangers. Nu is het gat kleiner, ruwweg 3x, wat betekent dat Haiku 4.5 ongeveer drie keer goedkoper is dan Sonnet 4.5.

Toch vind ik de prijsstijging gerechtvaardigd als je naar de prestatiewinst kijkt. Benchmarks tonen aan dat Haiku 4.5 bijna gelijk presteert aan Sonnet 4, en op sommige punten in de buurt komt van Sonnet 4.5. Het is dus de juiste keuze wanneer je geavanceerd redeneren en complexe probleemoplossing op schaal nodig hebt. Maar voor routineklussen die weinig intelligentie vereisen, is het logischer om bij Haiku 3.5 te blijven.

Nieuwe functies in Claude Haiku 4.5

Haiku 4.5 brengt verschillende geavanceerde mogelijkheden die voorheen waren voorbehouden aan de topmodellen van Anthropic, zoals Sonnet en Opus. Deze features verkleinen de kloof tussen lichtgewicht modellen en hun grotere broers, terwijl de kosten laag blijven.

Extended thinking

Haiku 4.5 voegt een extended thinking-modus toe, vergelijkbaar met wat we zien in Sonnet-modellen. Als die is ingeschakeld, gunt het model zichzelf meer tijd om complexe problemen uit te werken voordat het antwoordt. Het toont ook een visuele, transparante keten van gedachten, waarbij delen van de interne redenering zichtbaar worden tijdens de verwerking. Die zichtbaarheid maakt het makkelijker om de logica te beoordelen en de output te vertrouwen bij moeilijke, meerstaps taken. 

Computer use

De computer use-functie laat het model met een computer interageren zoals een mens dat zou doen, zoals een cursor bewegen, op knoppen klikken, typen via een virtueel toetsenbord of formulieren invullen. 

Het interpreteert schermafbeeldingen van elke software-interface en bepaalt de volgende actie, of dat nu scrollen is, tekst invoeren of een link openen. In de praktijk betekent dit dat Claude zelfstandig tools als een rekenmachine of notitieblok kan bedienen, en zelfs met maatwerksoftware overweg kan.

Hoe goed presteert het? Claude Haiku 4.5 behaalde een succesratio van 50,7% in computer-use-benchmarks, wat betekent dat het ongeveer de helft van deze taken succesvol afrondt. Dat is een flinke sprong ten opzichte van de 14% die we voor het eerst zagen bij Sonnet 3.5, en het overtreft zelfs de 42,2% van Sonnet 4, terwijl het drie keer goedkoper is. Voor een compact model is dat een indrukwekkende mijlpaal in echte computerinteractie.

Contextbewustzijn

Contextbewustzijn betekent dat het model bijhoudt hoeveel van zijn contextvenster (tokens) in een gesprek wordt gebruikt. Zo beheert het zijn beperkte contextvenster van 200k efficiënter, zonder halverwege de taak door de context heen te raken. 

Als Haiku bijvoorbeeld weet dat het zijn contextlimiet nadert, kan het automatisch eerdere stappen samenvatten, die kernpunten bewaren en de volledige context van oudere taken verwijderen om ruimte te maken voor nieuwe context.

Claude Haiku 4.5 testen

Ik heb de Claude-webinterface gebruikt om met Haiku 4.5 te chatten. Ik heb het een paar codeeropdrachten gegeven, dus laten we kijken hoe het presteert.

1. Eenvoudige app voor uitgaven bijhouden

In een eerdere Claude Sonnet 4.5-test vroegen we om een eenvoudige app voor gezonde gewoonten te bouwen. Deze keer wilde ik zien hoe Haiku 4.5 iets vergelijkbaars aanpakt: een persoonlijke uitgaven-tracker. Eerlijk gezegd was ik onder de indruk.

Voor een fractie van de kosten en ruwweg twee keer zo snel leverde Haiku 4.5 een volledig responsieve applicatie, volledig gebaseerd op mijn prompt. Het eindresultaat zag er net zo accuraat en modern uit als wat Sonnet 4.5 produceerde.

Hier is mijn prompt:

“Ik wil een app maken die me helpt mijn persoonlijke uitgaven op een eenvoudige, visuele en motiverende manier bij te houden. Ik wil dat het ontwerp rustgevend en georganiseerd aanvoelt — misschien met zachte blauwtinten, grijs en een vleugje goud voor accenten. De app moet me in staat stellen om mijn dagelijkse uitgaven makkelijk te loggen, ze te categoriseren (zoals eten, reizen, rekeningen, entertainment) en uitgaven te visualiseren met strakke grafieken of diagrammen. Ik wil een maandelijkse overzichtspagina met totale uitgaven, besparingen en trends in de tijd. Er moet ook een budgetdoel-sectie zijn die de voortgang richting spaardoelen bijhoudt, plus ruimte om notities of bonnetjes aan elke invoer toe te voegen. Idealiter voelt de interface vriendelijk en modern aan, iets dat me helpt bewust met geld om te gaan in plaats van er gestrest door te raken.”

Het begon snel te coderen in de browser en produceerde binnen enkele seconden een complete werkende prototype. De app bevatte meerdere pagina’s en doordachte accenten die aansloten op het verzoek:

Een Budgetdoelen-sectie waarin je bestedingslimieten kunt instellen en de voortgang in de tijd kunt bijhouden.

Onder het tabblad uitgaven kun je aankopen loggen, categorieën selecteren, notities toevoegen en data koppelen.

Een dashboardweergave die uitgavenpatronen visualiseert met grafieken en staafdiagrammen.

Wat vooral opviel, was hoe naadloos het de instructies volgde. Met slechts die ene gedetailleerde prompt bouwde Haiku 4.5 de hele app.

Schermafbeeldingstest

Vervolgens wilde ik zien hoe goed Haiku 4.5 visuele input verwerkt. Ik uploadde een screenshot en gaf de prompt “Maak dezelfde applicatie als in de screenshot maar verplaats de menubalk aan de linkerkant naar de headersectie.”

Output: Het model genereerde direct een interface die sterk leek op de screenshot, ditmaal met het menu keurig verplaatst naar de bovenkant van de pagina, zoals gevraagd. 

De versie was wel statisch, met in elke menusectie dezelfde inhoud. Dus volgde ik op met een extra prompt om functionaliteit toe te voegen:

“Voeg functionaliteit toe aan elke sectie in de menubalk. De huidige pagina vertegenwoordigt de Home-sectie.

• De sectie Recent toegevoegd moet een lijst tonen van nummers die de gebruiker recent heeft toegevoegd.
• De sectie Artiesten moet nummers ordenen op populaire artiesten.
• De sectie Albums moet een mappenstructuur gebruiken om nummers per album te categoriseren.
• De sectie Nummers moet een zoekbalk bevatten waarmee gebruikers naar nummers kunnen zoeken. Onder de zoekbalk wordt een lijst getoond met nummers waarmee de gebruiker recent heeft geïnteracteerd.”

Output: Haiku reageerde opnieuw snel en breidde de UI uit met alle gevraagde functies. Hieronder zie je bijvoorbeeld de sectie “Albums”.

De onderstaande afbeelding is de UI voor de sectie “Nummers”. 

Claude Haiku 4.5-benchmarks

Met de release van Claude Haiku 4.5 deelde Anthropic een volledige set benchmarkresultaten in vergelijking met Sonnet 4.5, Sonnet 4, GPT-5 en Gemini 2.5 Pro. Als je zowel snelheid als kosten in ogenschouw neemt, zijn de cijfers oprecht indrukwekkend.

Ter context: zo testte Anthropic en hier blinkt Haiku 4.5 in uit:

Agentisch coderen

Anthropic testte zijn AI-modellen met de SWE-bench Verified-benchmark, die meet in hoeverre een model 500 echte bugs uit GitHub-repositories kan oplossen. Anthropic zegt de resultaten gemiddeld te hebben over 50 afzonderlijke runs om de uitkomst statistisch betrouwbaar te maken. De resultaten tonen dat Claude Haiku 4.5 een nauwkeurigheid van 73,3% behaalde, de hoogste na Claude Sonnet 4.5, en zelfs beter dan het Sonnet 4-model.

Computer use

Voor computer-use-tests paste Anthropic het OSWorld-Verified-framework toe. Deze dataset evalueert hoe effectief een model realistische computertaken kan uitvoeren, zoals bestanden openen, instellingen beheren en met websites interageren. Opnieuw leverde Haiku 4.5 een sterke prestatie, net onder Sonnet 4.5 en beter dan Sonnet 4.

Visueel redeneren

Anthropic testte visueel redeneren met de MMMU (Massive Multi-discipline Multimodal Understanding)-benchmark. Deze meet hoe goed modellen tekst en afbeeldingen over meerdere domeinen kunnen interpreteren en erover redeneren. De resultaten, gemiddeld over 10 runs met een thinking budget van 128k, lieten GPT-5 zien als koploper met 84,2% nauwkeurigheid. Claude Sonnet 4 en Haiku 4.5 volgden kort daarop met respectievelijk 74,4% en 73,2%.

Hoe krijg je toegang tot Claude Haiku 4.5

Claude Haiku 4.5 is via meerdere kanalen beschikbaar. Anthropic biedt het direct aan via chattoegang en API-toegang. Platforms voor het bouwen van custom AI-agents, zoals Amazon Bedrock en Google Cloud Vertex AI, hebben Haiku 4.5 ook geïntegreerd in hun toolkits, waardoor ontwikkelaars hun eigen AI-agents op deze platforms met Haiku 4.5 kunnen aandrijven.

Chattoegang

Je kunt rechtstreeks chatten met Haiku 4.5 via de Claude-webinterface of via de mobiele apps van Claude. In mijn tests gebruikte ik de webversie door simpelweg Haiku te selecteren uit de lijst met beschikbare modellen. Het is ook toegankelijk voor gratis gebruikers, met enkele gebruiksbeperkingen.

API-toegang

Je kunt je aanmelden op de Anthropic Console en daar je API-sleutel kopiëren. Daarna kun je deze sleutel gebruiken in je terminal met cURL-commando’s, en het model retourneert antwoorden in JSON-formaat. Anthropic biedt ook officiële SDK’s in Python en TypeScript, zodat je Claude-modellen (zoals Sonnet of Haiku) eenvoudig via code kunt gebruiken zonder elke keer handmatig de API aan te roepen.

Je kunt de API ook gebruiken binnen je Python-applicaties met de requests-bibliotheek.

Wil je leren hoe je met Claude werkt via de Anthropic API om echte taken op te lossen, bekijk dan deze hands-on cursus. 

Use-cases voor Haiku 4.5

Ik zie dat Haiku 4.5 een slimmere manier biedt om meerdere modellen te combineren en een multi-agentarchitectuur te bouwen. De meest voorkomende opzet, die Anthropic ook uitlicht, koppelt bijvoorbeeld Sonnet 4.5 aan Haiku 4.5. 

In deze aanpak fungeert Sonnet 4.5 als planner, die complexe problemen opdeelt in kleinere, goed gedefinieerde subtaken. Die taken worden vervolgens parallel uitgevoerd door meerdere Haiku 4.5-instanties. Dit resulteert in zowel snellere (door parallelle verwerking) als nauwkeurige workflows, omdat Sonnet 4.5 de planner is.

Een andere ideale use-case voor Haiku 4.5 is elke situatie die realtime interactie en lage latency vereist, zoals chatassistenten, klantenservicebots of pair-programmingpartners. De responsiviteit en efficiëntie maken het zeer geschikt voor deze always-on toepassingen.

Ook wanneer je gratis AI-agents voor je gebruikers bouwt, betekent het gebruik van Sonnet 4.5 dat alle modelkosten bij jou in rekening worden gebracht, wat snel kan oplopen en onpraktisch kan worden op schaal. 

In deze gevallen is Haiku gebruiken veel kosteneffectiever, met prijzen rond $1 voor input en $5 voor output per miljoen tokens, vergeleken met $3 en $15 voor high-end modellen.

Conclusie

Ik vind het sterk hoe Anthropic Haiku 4.5 op een prestatieniveau heeft gebracht dat vergelijkbaar is met Sonnet 4 (vijf maanden geleden nog het beste model), terwijl het 2x zo snel is voor een derde van de prijs. 

Eerlijk gezegd voelt het alsof je Sonnet 4 krijgt voor een derde van de prijs, onder een nieuwe naam.

Anthropic zegt ook dat Haiku 4.5 Sonnet op bepaalde taken zelfs voorbijstreeft. Deze release maakt de Haiku-familie dus zeker sterker, en de communityreactie is tot nu toe positief, met name vanwege de hogere gebruikslimieten, waardoor gebruikers langere prompts of gesprekken kunnen voeren zonder snel tegen limieten aan te lopen.

Dat gezegd hebbende, blijft Haiku 4.5 het beste alternatief voor Sonnet 4, met een sterke balans tussen lagere kosten, snellere prestaties en krachtige mogelijkheden. Het is vooral nuttig voor multi-agentarchitecturen, realtime interacties en andere kostenefficiënte AI-oplossingen.