Claude Haiku 4.5 accélère vos LLM : quel gain ?

Haiku 4.5 rebattre les coûts et la latence des LLM

Anthropic pousse une nouvelle option d’optimisation pour les déploiements LLM avec Haiku 4.5. Le modèle revendique une qualité proche de Sonnet pour environ un tiers du coût et plus du double de la vitesse. Pour une DSI, un service achats ou un CMO, c’est le moment d’objectiver les gains sur le TCO, la latence et le throughput afin de sécuriser des SLA tout en réduisant le budget d’inférence.

Une annonce chiffrée, datée et très orientée production

Le 15 octobre 2025, Anthropic a lancé Claude Haiku 4.5 avec une promesse simple: des performances de milieu-haut de gamme à coût et latence compressés. Le pricing public est de 1 dollar par million de tokens d’entrée et 5 dollars par million de tokens de sortie, avec une remise de 50% sur les sorties en traitement batch, et un prompt caching facturé 1,25 dollar par million de tokens en écriture et 0,10 dollar en lecture, selon la page de tarification d’Anthropic. Les détails sont disponibles sur la fiche produit d’Anthropic et la page pricing .

Dans les faits, Haiku 4.5 fonctionne 4 à 5 fois plus vite que Sonnet 4.5 pour une fraction du coût, avec des vitesses observées autour de 160 à 220 tokens par seconde, et jusqu’à 200 tokens par seconde sur du code. Anthropic met en avant une fenêtre de contexte de 200 000 tokens, des sorties jusqu’à 64 000 tokens, un mode de raisonnement étendu, et des capacités de « computer use » (contrôle d’applications via captures d’écran). L’entreprise situe le modèle en production sur AWS (Amazon Bedrock) et Google Cloud (Vertex AI) en plus de son API, un point confirmé par l’ article de TechCrunch .

Côté benchmarks, Haiku 4.5 atteint 73,3% sur SWE-bench Verified (problèmes de code GitHub), 41% sur Terminal-Bench et 50,7% sur OSWorld (utilisation d’ordinateurs). Dans l’évaluation Augment pour le codage agentique, le modèle réalise environ 90% des performances de Sonnet 4.5. Ces résultats, détaillés dans l’ analyse de Caylent , indiquent un compromis pertinently performant hors cas extrêmes.

Sur le plan de la sûreté, Haiku 4.5 est déployé sous ASL-2 (Responsible Scaling Policy) avec un taux de comportements mal alignés en baisse et moins de refus sur requêtes bénignes. La system card détaillée précise une évaluation d’awareness à 9% et des tests multi-tours sur des cas à risque.

Avec haiku 4.5, recalibrez TCO et SLA sans sacrifier la qualité perçue

Pour les entreprises, la proposition de valeur est très opérationnelle: réduire le coût/token et la latence tout en conservant une qualité suffisante pour la majorité des tâches courantes. Concrètement, un modèle 3x moins cher que Sonnet sur les tokens de sortie, 4 à 5x plus rapide et 200k de contexte change la frontière des arbitrages. Cela permet d’envisager des assistants clients plus réactifs, d’augmenter le débit d’agents internes, ou de densifier les boucles RAG sans explosion budgétaire.

Côté DSI, la latence plus basse facilite l’atteinte de SLA stricts en chat transactionnel, tri de tickets ou copilotes de code. L’élasticité de throughput aide à lisser les pics d’usage sans surdimensionner l’infrastructure d’orchestration. Pour les achats, le pricing d’Haiku 4.5, combiné au batch et au prompt caching, ouvre une palette d’optimisations fines sur les postes d’inférence, avec des arbitrages clairs entre temps réel et différé.

Pour les équipes produit et marketing, le ratio vitesse/coût rend crédible des cas d’usage à fort volume: génération de résumés, modération, extraction structurée, enrichissement de catalogues, variantes de textes. Le niveau de qualité mesuré sur les benchmarks de codage et d’usage d’ordinateur suggère aussi des gains pour les IDE assistés et l’automatisation light d’opérations informatiques.

Enfin, l’approche multi-modèles d’Anthropic permet d’orchestrer la planification avec Sonnet, puis de paralléliser l’exécution avec des « sous-agents » Haiku. Ce schéma améliore le temps de réponse et l’économie globale sans renoncer aux tâches complexes de raisonnement en amont, comme l’ont déjà testé des acteurs outillés et des intégrations dans GitHub Copilot. L’annonce publique de GitHub évoque une qualité de code comparable à Sonnet mais à vitesse supérieure, un signal utile pour anticiper l’impact sur la productivité des équipes.

Décryptage: arbitrages techniques, achats et gouvernance

Le positionnement de Haiku 4.5 intervient dans une séquence d’itérations rapides chez Anthropic. Par rapport à Haiku 3.5, le tarif a augmenté de 25%, réduisant l’écart historique avec Sonnet. En contrepartie, Anthropic revendique une proximité de performance avec un coût et une vitesse plus favorables. Face aux alternatives, le ticket d’entrée se situe entre les offres mini et premium du marché, ce qui en fait un candidat naturel pour des charges mixtes.

Au-delà des chiffres, ce qui change pour l’entreprise, c’est la capacité à orchestrer: découpe des tâches, planification par un modèle plus « raisonneur », exécution parallèle par un modèle plus rapide et moins coûteux. Ce pattern multi-agents devient exploitable à l’échelle, car la vitesse brute de Haiku 4.5 réduit le mur de latence des workflows multi-étapes. Dans les faits, cela signifie des assistants qui effectuent plusieurs recherches, vérifications et appels d’outils tout en restant dans une enveloppe de quelques secondes.

Sur la conformité, Haiku 4.5 arrive avec un cadre de sûreté explicité et des refus moins fréquents sur des requêtes bénignes. Côté AI Act et RGPD, l’accès via Bedrock ou Vertex facilite la gestion de résidence des données, d’audit et de traitements conformes. Le point à surveiller reste l’usage de capacités de « computer use » en production: le taux d’exécution réussi est en progrès mais n’est pas encore suffisant pour un pilotage entièrement autonome sans garde-fous et journalisation fine.

La question budgétaire appelle un test comparatif court et instrumenté: définir un panier de tâches représentatif, mesurer coût/token, latence P50/P95, taux d’erreurs/hallucinations et performance de suivi d’instructions. Il faut aussi simuler le bénéfice du batch en heures creuses et du prompt caching sur des prompts récurrents volumineux. L’objectif: déterminer la part de trafic pouvant basculer vers Haiku 4.5 sans perte de qualité perçue, et la trajectoire de ROI sur 3 à 6 mois.

Points de vigilance:

• Le pricing augmente de 25% vs Haiku 3.5; l’écart de coût avec Sonnet s’est réduit, ce qui oblige à cadrer précisément le gain net en production.
• Le « computer use » atteint 50,7% de réussite sur OSWorld: utile pour accélérer des tâches assistées, mais pas assez fiable pour une autonomie complète sans supervision.
• Pour des tâches de classification ou extraction simples, Haiku 3.5 peut rester plus économique; comparez sur votre corpus avant de migrer.
• Sur des problèmes très complexes multi-fichiers, Sonnet ou les modèles très haut de gamme conservent l’avantage.
• Les vitesses rapportées (160–220 tokens/s) dépendent de l’orchestration, du streaming et du réseau; validez dans votre stack.
• Le prompt caching a un coût en écriture; simulez l’équilibre écriture/lecture avant d’industrialiser.
• Gouvernance: consignez les décisions d’usage à risque, implémentez red teaming et journalisation renforcée pour aligner AI Act/RGPD.
• Données et contrats: via Bedrock/Vertex, vérifiez les clauses DPA, résidence, chiffrement et limites de traitement.

Côté marché, Anthropic revendique une base entreprise importante et une montée en puissance rapide de ses revenus annuels, selon l’ Economic Times . Cette dynamique explique la stratégie multi-modèles: un modèle « raisonneur » pour cadrer, un modèle rapide pour exécuter, et des services d’infrastructure cloud pour industrialiser. Pour les acheteurs, cette modularité facilite les négociations et la diversification des risques, mais demande un pilotage FinOps plus fin de la chaîne d’appels et des caches.

Enfin, la disponibilité immédiate sur AWS et Google Cloud supprime un frein d’adoption: intégration dans les VPC existants, contrôle d’identité, monitoring centralisé. Cela met la pression sur les équipes pour orchestrer des tests de charge et formaliser des KPIs de qualité. Les métriques de « taux de refus bénins » en baisse peuvent aussi fluidifier des cas d’usage sensibles, à condition de maintenir les garde-fous de sécurité.

En bref: passer à l’action sans surengager les budgets

Haiku 4.5 donne de l’air aux déploiements LLM: vitesse, coût et fenêtre de contexte permettent d’étendre l’usage en production. L’enjeu est de mesurer les gains sur vos données et workflows, puis de basculer progressivement les charges compatibles. Ne verrouillez pas trop tôt vos contrats: un POC instrumenté sur 4 à 6 semaines permettra d’optimiser TCO, SLA et gouvernance avant de généraliser.