Claude-modellen vergeleken: Haiku vs Sonnet vs Opus vs Fable 5 (Mythos 5)

Dit is de referentie in lange vorm. Voor de skim-versie van vijf minuten (snelle tabel + routerregels), zie de metgezel blog.

1. Waarom überhaupt Claude-modellen vergelijken?

De meeste teams verliezen geen geld omdat hun aanwijzingen slecht zijn. Ze verliezen geld omdat ze voor alles het duurste model gebruiken, of omdat ze de modelkeuze behandelen als een vage voorkeur in plaats van als een voorkeur gebudgetteerde productbeslissing. De opstelling van Claude is expliciet gelaagd: het is zo gebouwd dat je kunt matchen taak vorm tot het kleinste model dat het goed afmaakt.

Het praktische resultaat: modelselectie is een van de eenvoudigste hefbomen die u kunt gebruiken om te verbeteren latentie, kwaliteit, en kosten per resultaat tegelijkertijd.

2. De moderne Claude-line-up (2026)

Alle huidige Claude-modellen ondersteunen tekst- en beeldinvoer, meertalige mogelijkheden, en visie, en ze zijn beschikbaar via de Claude API, Claude Platform op AWS, Amazon Bedrock, Google Cloud en Microsoft Foundry.

2.1 Specificaties waar u echt om moet geven

Claude Mythos 5 (claude-mythos-5) is beveiligd en heeft dezelfde specificaties en prijzen als Fable 5, maar is gekoppeld aan een andere veiligheidsarchitectuur (geen veiligheidsclassificaties op dezelfde manier als Fable 5). Als u geen toegang heeft, kunt u nog steeds in wezen dezelfde integratielogica uitvoeren met behulp van Fable 5, indien beschikbaar.

2.2 Kennisafsluiting (waarom het belangrijk is voor “actuele informatie”)

Het modeloverzicht van Anthropic geeft het volgende weer:

• Betrouwbare kennisafsluiting: Januari 2026 voor Fable 5 / Opus 4.8 / Sonnet 5; Februari 2025 voor Haiku 4.5.
• Afsluiting trainingsgegevens: grofweg januari 2026 voor Fable 5 / Opus 4.8 / Sonnet 5; Juli 2025 voor Haiku 4.5.

Praktisch: als je feiten nodig hebt na de cutoff, gebruik dan ophalen (RAG) of een tool, ongeacht het modelniveau.

3. Wat de niveaus in de praktijk betekenen

3.1 Latency en de output-token-realiteit

Over de hele line-up verschillen de token-economieën meer uitgang dan door invoer. Een eenvoudige manier om erover na te denken:

• Haiku is het goedkoopst (en snelst) als je korte, gestructureerde antwoorden wilt.
• Opus en Sonnet geven meer uit, maar schalen nog steeds goed als uw aanwijzingen beperkt zijn.
• Fable 5 is duur omdat het bedoeld is voor zware, lange runs waarbij het model in de loop van de tijd binnen het bereik moet blijven.

Als je elk model onbeperkte tekst laat produceren, domineren uitvoertokens de uitgaven. Dat is waarom maximale output (of sterke instructies voor TLDR-first) zijn van belang voor alle niveaus, niet alleen voor Fable 5.

3.2 Adaptief versus uitgebreid denken

De overzichtstabel van Anthropic benadrukt twee verschillen:

• Fable 5 / Opus 4.8 / Sonnet 5 Zorg ervoor dat adaptief denken altijd aan staat.
• Haiku 4.5 Er is uitgebreid denken mogelijk, maar adaptief denken is uitgeschakeld.

Praktische aanpak: gebruik Haiku voor taken met een hoog volume, maar houd er rekening mee dat het niet is geoptimaliseerd voor hetzelfde lange-horizon “altijd aanpassen”-gedrag. Wanneer u op onduidelijkheid of diepgaande planningsbehoeften stuit, stap dan over op Sonnet/Opus/Fable.

3.3 Inspanning als kosten-kwaliteitswijzer

Inspanning is de primaire controle voor de afweging tussen intelligentie, latentie en kosten op Fable 5 en Mythos 5. Opus 4.8 en Sonnet 5 tonen ook inspanningscontrole op de API-oppervlakken.

Praktische implicatie: de meest voorkomende migratiefout is niet ‘verkeerde prompt’. Het is ‘overal maximale inspanningen leveren’. Voor de meeste productiewerklasten krijgt u de beste waarde door de inspanning doelbewust te routeren (goedkope taken met een lage/gemiddelde inspanning, harde taken met een hogere inspanning).

4. Een beslissingsmatrix die u kunt implementeren

In plaats van te vragen “Welk model is het beste?”, kun je beter de vraag stellen: “Welk model kan de finish halen dit workflow met de minst dure tokens?”

5. Routingblauwdruk voor productie (goedkoop -> slim -> grens)

Dit is een praktisch patroon dat goed werkt als je een combinatie van taken hebt: sommige eenvoudig, andere moeilijk en veel “meestal gemakkelijk, maar af en toe lastig”.

5.1 Stapsgewijze routering

1. Classificeer met Haiku. Bepaal de intentie en ruwe complexiteit; schat ook in of u lang context- of toolgebruik nodig heeft.
2. Voer het hoofdpad uit op Sonnet of Opus. Sonnet voor de meeste ‘serieuze maar begrensde’ taken. Opus wanneer u complexe agentische codering of diepere foutopsporing verwacht.
3. Escaleer naar Fable 5 voor echt werk aan de lange horizon. Voorbeelden: cross-repository-refactoren, synthese van meerdere documenten waarbij het model meerdere beperkingen levend moet houden, en autonome uitvoeringen die subtaken delegeren.
4. Omgaan met terugval/weigeringen. Als Fable 5 weigert vanwege veiligheidsclassificaties, val dan terug naar Opus 4.8 (of een ander geschikt model), afhankelijk van uw productvereisten.

5.2 Budgeteer de router (laat escalatie de besparingen niet tenietdoen)

Een router kan alleen kosteneffectief zijn als escalatie zeldzaam is. Voeg beperkingen toe zodat het dure niveau niet kan uitdijen:

• Stel maximale uitvoertokens in op elke laag.
• Gebruik TLDR-first-instructies zodat het model vroegtijdig kan stoppen als er voldoende bekend is.
• Cache stabiele voorvoegsels (systeemprompts en toolschema's) om herhaalde invoerkosten te verminderen.

6. Token-economie die u kunt gebruiken als gezond verstandscontrole

Omdat de prijzen per token gelden, kunt u de kosten per aanvraag schatten. Met behulp van het modeloverzicht prijswaarden:

• Fable 5: $10 invoer / $50 uitvoer per MTok
• Opus 4.8: $5 invoer / $25 uitvoer per MTok
• Sonnet 5: $3 invoer / $15 uitvoer per MTok
• Haiku 4.5: $1 invoer / $5 uitvoer per MTok

Ruwe formule (vul uw schattingen in):

cost ~= (input_tokens / 1_000_000) * input_price
     + (output_tokens / 1_000_000) * output_price

Sanity rule: als de outputtokens groot zijn, wordt Fable 5 snel de dominante kostenfactor. Dat is de reden waarom snelle structuur en outputlimieten belangrijker zijn dan veel teams verwachten.

7. Patronen op verschillende niveaus stimuleren

De meeste aansprekende best practices zijn van toepassing op elk Claude-model: zorg voor duidelijke doelen, beperk het uitvoerformaat en vraag alleen om wat je nodig hebt. De niveauspecifieke verschillen komen tot uiting in de manier waarop u controle lengte en controle inspanning.

7.1 Algemene regels die budgetlekken voorkomen

• Leid met de uitkomst. Je eerste regel moet zeggen wat er is gebeurd of wat je hebt gevonden.
• Vraag eerst TLDR aan. Laat het model zo vroeg mogelijk stoppen.
• Capscope-kruip. Vraag niet om extra functies, refactoren of ‘nice to have’-verbeteringen, tenzij daarom wordt gevraagd.
• Gebonden uitvoerlengte. Gebruik maximale uitvoertokens of strikte formaten.

7.2 Wanneer Fable 5 de taak verandert

Fable 5 is gebouwd voor autonomie over de lange horizon: het kan de productieve output gedurende langere perioden ondersteunen, subtaken delegeren en coherent blijven als de taak echt uit meerdere stappen bestaat. Het aanzetten tot verschil is niet alleen ‘meer redeneren’. Het is dat je workflows kunt (en moet) structureren als doelen + controlepunten + gereedschapgestuurd bewijs, in plaats van alles in één keer te forceren.

8. Voorbeeldworkflows (wat waar te gebruiken)

8.1 Haiku 4.5

• Classificeer binnenkomende verzoeken (intentie + complexiteit) en stuur ze door naar de juiste laag.
• Extraheer gestructureerde velden naar JSON voor downstream-systemen.
• Vat korte passages samen met een strikt schema en maximale outputlimiet.

8.2 Sonnet 5

• Refactoreer en leg code uit met een “wat/waarom/hoe”-formaat.
• Stel klantgerichte inhoud op met een consistente toon en korte afdrukken.
• Bouw agenttools die nog steeds snelheid nodig hebben (toolcalling + korte loops).

8.3 Opus 4.8

• Complexe agentische codering: wijzigingen in meerdere bestanden, diepere foutopsporing en zorgvuldiger systeembrede redenering.
• Analyse van ondernemingsdocumenten: spreadsheets, dia's en lange rapporten.
• Moeilijke maar beperkte taken waarbij u toch een antwoord op bedrijfsniveau wilt, en niet alleen een schets.

8.4 Fable 5 (en Mythos 5)

• Dagenlange codemigraties tussen opslagplaatsen met toolgebruik en verificatiestappen.
• Synthese van meerdere documenten waarbij het onthouden van instructies en samenhang over lange runs essentieel zijn.
• Autonome workflows die subtaken delegeren en doorgaan na tussentijdse resultaten.

9. Migratienotities

9.1 Migreren naar Opus 4.8

Als u momenteel Opus 4.7 of eerder gebruikt, begin dan met:

• Zorg ervoor dat u klaar bent effort expliciet wanneer u latentie- of budgetvereisten heeft.
• Het beoordelen van eventuele snelle vaardigheden die mogelijk te prescriptief zijn. Een hoger vermogen kan te specifieke instructies versterken.
• Het opnieuw testen van de aannames over de uitvoerlengte en het toepassen van maximale uitvoerlimieten waar nodig.

9.2 Migreren van Opus naar Fable 5

Fable 5 is geen “sneller Opus.” Beschouw het als een workflowtool voor taken met een lange horizon:

• Ga naar doel + checkpoint-structurering (vooral voor agentenruns).
• Delegeer subtaken in plaats van alles in één lange draad te stapelen.
• Gebruik caching en begrensde uitvoer, zodat lange runs de uitgaven niet verhogen.

10. Veel voorkomende valkuilen

• Fable voor alles gebruiken. Het is bedoeld voor de harde gevallen met een lange horizon.
• Geen uitgangslimieten. Zelfs haiku's kunnen duur worden als je er onbeperkte tekst mee laat genereren.
• Ervan uitgaande dat contextvensters uitwisselbaar zijn. Haiku heeft 200K-tokens; de anderen zijn standaard ingesteld op 1M.
• Het negeren van cutoff-verschillen. Als je post-cutoff-informatie nodig hebt, gebruik dan retrieval/tools.
• Geen routeringsinspanning. Door overal de maximale inspanning te leveren, stijgen de kosten vaak, zonder dat de resultaten verbeteren.

11. Kortom

Het assortiment van Claude is zo ontworpen dat u een modelrouter kunt bouwen die past bij het kleinste capabele niveau voor elke taakvorm. Begin met Haiku voor goedkope routering en extractie. Gebruik Sonnet voor het grootste deel van het dagelijkse werk. Escaleer naar Opus voor complexe ondernemings- en agentische codering. Reserveer Fable 5 (en gated Mythos 5) voor de echte lange horizonruns die duurzame autonomie en samenhang vereisen.

Houd bij twijfel uw aanwijzingen beperkt, beperk de uitvoerlengte en meet de uitvoertokens per uitkomst. Die ene maatstaf maakt de modelkeuze vaak voor de hand liggend.

SEO-momentopname voor dit artikel

• SEO-titel: Claude-modellen vergeleken: Haiku versus Sonnet versus Opus versus Fable 5 (Mythos 5)
• Metabeschrijving: Vergelijk Antropische Claude Haiku, Sonnet, Opus, Fable 5 en gated Mythos 5. Inclusief specificaties, kosten-/tokensstrategie, routeringsblauwdruk en wanneer elke laag moet worden gebruikt.
• Primaire trefwoorden: Vergelijking van Claude-modellen, Claude Opus 4.8, Claude Fable 5, Claude Sonnet 5, Claude Haiku 4.5, Claude Mythos 5, tokenbudgettering, agentische codering
• Twitter / X: Claude-modelniveaus uitgelegd: Haiku voor goedkope routering, Sonnet voor dagelijks werk, Opus voor complexe codering, Fable 5 voor dagenlange agentische runs. Token-budget routing blauwdruk binnenin.
• LinkedIn: Een praktische, implementeerbare vergelijking van antropische Claude Haiku, Sonnet, Opus, Fable 5 en gated Mythos 5. Specificaties, kostenmodel en een router die uitvoertokens onder controle houdt. Van Workstation.