分组与倍率
这里要特别说明:Haiku 4.5 目前只在 2 个分组可用,都是 1.2x–1.3x。
| 分组 | 倍率 | 特点 |
|---|---|---|
| ccmax-微注入-colding-不可外接 | 1.2x | 纯 max 号池,有微量注入;外接会缓存异常,仅限站内使用 |
| 微注入-coding-可外接 | 1.3x | 纯 max 号池,编码场景优化,允许外接客户端 |
接入信息
先试短名,报模型不存在再换带日期的长名。
| 项目 | 填什么 |
|---|---|
| 模型名(model) | claude-haiku-4-5 |
| Anthropic 端点 | https://turingapi.space/v1/messages |
| OpenAI 兼容端点 | https://turingapi.space/v1/chat/completions |
| Base URL(Anthropic SDK) | https://turingapi.space |
| 认证方式 | x-api-key: sk-xxx(Anthropic 协议)/Authorization: Bearer sk-xxx(OpenAI 协议) |
调用示例
示例里用的是短名,如遇 404 换成带日期后缀的。
curl 直接调用(Anthropic Messages)
curl https://turingapi.space/v1/messages \
-H "x-api-key: $TURING_KEY" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-haiku-4-5",
"max_tokens": 1024,
"messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
}'max_tokens 在 Anthropic 协议里是必填项,漏了会直接返回 400。
Python(anthropic 官方 SDK)
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic(
api_key="sk-你的密钥",
base_url="https://turingapi.space", # 注意:不带 /v1
)
r = client.messages.create(
model="claude-haiku-4-5",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
)
print(r.content[0].text)base_url 写成 https://turingapi.space/v1 会变成 /v1/v1/messages,返回 404。
OpenAI 协议调用同一模型
curl https://turingapi.space/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $TURING_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-haiku-4-5",
"max_tokens": 1024,
"messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
}'一把密钥两种协议通用。客户端只支持 OpenAI 协议时,用这个端点同样能调 Claude。
怎么选分组
Haiku 的用法和别的模型不太一样:
Haiku 4.5 的官方单价比 Sonnet 低一档,但它只能进 1.2x 的分组,而 Sonnet 5 能进 0.1x。按倍率折算,Sonnet 5 反而更便宜。为省钱而选 Haiku,在当前的挂载配置下是选错了。
轻量模型单次响应延迟明显更低。做分类、抽取、翻译预处理这类高频短任务,吞吐上的收益往往比省下的那点钱更重要。
长文先过 Haiku 做摘要、分类、抽取,只把需要深度的部分交给 Sonnet 或 Opus。同样的预算能处理的数据量会大很多。
在客户端里用这个模型
轻任务最常出现的几个场景:
Claude Code
终端里直接跑,注意 ANTHROPIC_BASE_URL 的写法
Cursor
Override OpenAI Base URL,模型名要手动加
Cline
选支持 tools 的模型,否则会静默卡住
Cherry Studio
桌面聊天,模型名直接填 API 名
常见问题
模型名后缀和适用边界是核心问题。
为什么 Haiku 反而比 Sonnet 贵?
因为两者能进的分组不同。Haiku 4.5 只挂在 1.2x–1.3x 的分组上,Sonnet 5 能进 0.1x 的高缓池。虽然 Haiku 的官方单价更低,但乘上倍率之后,实际花费可能反过来。下单之前把「官方单价 × 你所在分组的倍率」算一遍,比看型号名判断更靠谱。
到底该写 claude-haiku-4-5 还是带日期的?
先试短的。部分分组的白名单里只有 claude-haiku-4-5-20251001,这时短名会返回模型不存在。两个都备着,比来回猜快。
沉浸式翻译用它合适吗?
合适,这是它最典型的高频场景——整页翻译会打出几十上百个短请求,要的是响应快而不是单次质量。但如果你同时能用 0.1x 的 Sonnet 5,先算一下哪个更划算,见 沉浸式翻译接入页。
支持 tools 吗?
支持,但复杂工具链的稳定性不如 Sonnet 系列。需要模型自主规划多步操作的场景,别选它。
它会不会被加进更便宜的分组?
分组的模型白名单由号池能力决定,可以调整。如果你的用量以轻任务为主,到 QQ 群说明场景,让管理员评估是否把它加进低价分组——那才是真正能省钱的做法。
相关模型
接入过程卡住了?到 QQ 群 1128182538 说明「客户端 + 报错码 + 时间点」,比只说"用不了"好排查得多。其他通用问题见 常见问题。