EP03. "怎么选对 Claude 模型：Haiku、Sonnet、Opus 还是 Fable"
🔒 登录后可标记已读- Claude 现在有四个模型：Haiku、Sonnet、Opus、Fable，吃 rate limit 的程度从轻到重排列，不是随便选一个都一样划算
- 免费版只能用 Haiku 和 Sonnet；Pro/Max 才能用到全部四个模型，而且额度更高
- 学完能照「任务难度」而不是「感觉哪个厉害」去选模型，省额度也省时间
- 前置知识：知道 rate limit 是什么——限的是「一段时间窗口内能用多少 token」，四个模型耗 token 的速度不一样
重点内容
四个模型怎么选
| 模型 | 吃额度程度 | 主要用途 |
|---|---|---|
| Haiku | 最轻 | 快速回答、摘要、简单信息抽取 |
| Sonnet | 中等 | 写代码、写作、分析、多步骤工作流 |
| Opus | 较重 | 深度研究、复杂推理 |
| Fable | 最重 | 最大型、最关键的项目 |
- Haiku：又快又轻，推理能力号称能打平 Sonnet 4.0，适合处理日常请求
- Sonnet：日常主力模型，反应够快能实时协作，能处理 computer use、看图、写文件
- Opus：适合需要进阶推理的专项复杂任务，Pro 方案以上才能用
- Fable：目前最强的模型，能更自主地把任务一路做完，中途不用频繁跟你确认，付费方案才能用
各模型适合的场景
Haiku 适合：
- 简单直接的问题
- 快速查找/分类
- 信息抽取
- 简单摘要
- 不需要复杂推理、要求「秒出结果」的任务
Sonnet 适合：
- 写作、内容创作
- 写代码
- 有一定推理量、但不算特别复杂的分析
- 客服聊天机器人
- 多步骤问题
- 拿不准要用哪个模型时的通用选择
Opus 适合：
- 需要反复迭代的深度研究和分析
- 复杂的、来回讨论的实时对话
- 生物、安全相关的工作
- Sonnet 处理不好的问题
Fable 适合：
- 准确度是硬指标的任务
- 步骤环环相扣、耗时很长的任务
- 要从密集的原始资料里产出内容
- 比起自己列步骤，更想直接描述「要什么结果」交给它规划的场景
- Opus 处理不好的问题
实际任务对照
| 任务 | 该用哪个 | 为什么 |
|---|---|---|
| 总结几篇文章 | Haiku | 单纯的内容抽取，不需要复杂推理 |
| 除错代码 | Sonnet | 代码能力本来就很强 |
| 分析复杂研究资料 | Opus | 要在又长又专业的文件里做深度分析 |
| 从一个粗略想法搭出一个项目 | Fable | 会自己规划步骤、自己检查自己的成果 |
动手试一下：同一个任务丢给两个模型
用这个 prompt 分别丢给两个不同模型试试：
Summarize the attached report in five bullet points, then flag the one claim
in it you'd most want a second source for.
📌 比较的重点是答案哪里不一样，不是比谁写得更长。
进阶设置：thinking 和 effort
模型选择器里还有「Effort」这个设置，可以进一步调整推理深度（想多深、想多久），细节见官方 extended thinking 文档。
账号方案跟模型的对应
| 方案 | 能用的模型 |
|---|---|
| 免费版 | Haiku、Sonnet |
| Pro / Max | 全部四个模型 + 更高的额度 |
常见错误
- ❌ 不管任务难度，习惯性都用最强的模型——简单的摘要/分类丢给 Fable 或 Opus，纯粹是浪费额度
- ❌ 拿不准该用哪个模型时干脆瞎猜，而不是直接选 Sonnet 当默认通用选项
- 💡 官方模型会不定期更新迭代，能力会跟着变化，别以为学一次就永远适用，定期回来确认一下现在的模型清单
Sources
官方文档：
- Choosing the right Claude model: Haiku, Sonnet, Opus, or Fable — https://academy.claude.com/tutorials/choosing-the-right-claude-model