隨著 AI 工具逐漸成為日常工作的標配，Claude 大型語言模型（LLM）憑藉其卓越的邏輯推理與「擬人化」語感，吸引越來越多人使用，並將它融入寫作、分析、程式開發甚至複雜決策流程中。然而，在送出問題前，你是否會確認目前使用的究竟是 Claude 的哪一個模型呢？
事實上，Claude 提供三種不同模型供使用者選擇：Claude Opus 4.7（4 月 16 日發布）、Claude Sonnet 4.6、Claude Haiku 4.5。三者在智慧深度、回應速度與使用成本之間各有不同。「面對不同任務，我該切換哪一個模型，才能同時有好品質及低成本」也成了多數使用者的疑問。
《未來商務》為讀者解析三款模型的差異，以及在什麼情境下該選哪款模型上場。
Claude 是什麼？
Claude 是由 Anthropic 開發的大型語言模型。與其他 AI 工具相比，Claude 以「可信賴、安全且具備高階推理能力」為核心設計理念，生成的內容具有高安全規範（合憲 AI）。同時，在長文本理解、多輪對話脈絡維持以及細膩的指令遵循上，具備明顯優勢，並能生成最接近人類自然對話的語氣。
此外，Claude 為人稱道的還有它強大的代理功能（Agentic AI），付費用戶可使用 Claude Cowork 或 Claude code 兩個進階功能，授權 AI 自主調用工具、執行複雜程式碼，或是跨文件執行任務。
完整 Claude 功能說明，可參考這篇文章：
Claude超實用地圖！Cowork、Claude Code是什麼？初階者從哪開始學？進階技巧一次整理
Claude 3 款模型：Opus、Sonnet、Haiku，優勢有哪些？怎麼選？
以下說明三款模型的各自的強項與適用情境：
1. Claude Opus 4.7：最強推理大腦，複雜任務就交給它
Opus 4.7 是 Claude 目前智慧層級最高的模型，也是 Anthropic 在程式開發、企業自動化代理與專業工作流程上主推的旗艦款（於 4 月 16 日最新發布）。它在複雜推理、多步驟問題拆解與精密程式設計上的表現，在同類模型中處於頂尖位置。Opus 4.7 具備的「自適應思考」功能，讓它能針對問題動態調整思考深度，對於需要多角度評估的任務格外有利。
此外，有別於先前的 Opus 4.6，Opus 4.7 是首款支援高解析度圖像輸入的 Claude 模型，最大解析度從過去的 1568px / 1.15MP（Megapixel，百萬像素）大幅提升至 2576px / 3.75MP，在截圖分析、簡報理解、圖表數據轉錄等視覺密集任務上有顯著改善。開發者也可透過全新的 Task Budget（任務預算）功能，為代理任務預設 token 總量，讓模型依剩餘預算自主調配工作節奏，更適合企業級長時程自動化部署。
Opus 4.7 模型適合的任務包括：
- 複雜的軟體工程開發與除錯
- 長達數小時的研究分析任務
- 需要高度推理能力的科學或數學問題
- 高解析度圖像分析
- 企業級自動化代理部署
- 準確性比成本更重要的應用場景
定價：輸入每百萬 token 5 美元、輸出每百萬 token 25 美元。
2. Claude Sonnet 4.6：兼具智慧與速度，適合多數日常工作場景
Sonnet 4.6 支援延伸思考與多輪代理工具使用，應付大多數進階任務綽綽有餘，不像 Opus 那麼費工，卻比 Haiku 有更強的推理能力與輸出品質。在不犧牲品質的前提下，大幅縮短等待時間，適合內容創作者、分析師、或需要頻繁與 AI 來回互動的工作者。
Sonnet 4.6 模型適合的任務包括：
- 程式碼生成與程式開發輔助
- 資料整理與分析報告
- 內容寫作與多版本草稿生成
- 圖像理解與說明任務
- 搭配外部工具的代理工作流程
定價： 輸入每百萬 token 3 美元、輸出每百萬 token 15 美元。
3. Claude Haiku 4.5：速度最快，執行大量重複任務的首選
Haiku 4.5 是三者中回應速度最快、單次成本最低的模型，定位是「以最經濟的價格取得接近前沿效能」。儘管如此，Haiku 4.5 同樣支援延伸思考功能，在需要基本推理能力的場景下表現可圈可點。
Haiku 4.5 模型適合的任務包括：
- 即時應用與低延遲互動介面
- 大規模、重複性的批次任務
- 成本敏感的初期原型開發
- 多代理系統中的子任務節點
- 快速迭代的測試階段
定價：輸入每百萬 token 1 美元、輸出每百萬 token 5 美元。
三款模型比較一覽
| Claude 模型 | Opus 4.7 | Sonnet 4.6 | Haiku 4.5 |
|---|---|---|---|
| 定位 | 最智慧的模型 | 兼具智慧與速度 | 最快速的模型、具高性價比 |
| 適用場景 | 複雜推理、建構代理和程式編寫 | 日常開發、分析、內容創作 | 即時互動、批次處理、原型開發 |
| 延伸思考 | ✅ | ✅ | ✅ |
| 自適應思考 | ✅ | ✅ | ❌ |
| 高解析度視覺（2576px） | ✅ | ❌ | ❌ |
| Task Budget（任務預算） | ✅ | ❌ | ❌ |
| 上下文窗口 | 1M Tokens | 1M Tokens（beta） | 200K Tokens |
| 最大輸出 | 128K Tokens | 64K Tokens | 64K Tokens |
| 輸入定價（/MTok） | US$5 | US$3 | US$1 |
| 輸出定價（/MTok） | US$25 | US$15 | US$5 |
另外，Anthropic 官方也建議可從三個關鍵面向評估：能力、速度和成本。只要使用者釐清這三個維度，幾乎就能精準鎖定最合適的選擇。
- 能力：模型具備哪些特定功能或能力才能滿足你的需求？
- 速度：模型在應用程式中需要多快的回應速度？
- 成本：在開發和生產使用方面的預算是多少？
靈活切換模型，最大產出、最小成本兩者兼得
隨著 AI 工具融入我們的工作，使用之餘，更應思考「如何正確地使用」才能最大化地釋放它的生產力。Claude 三款模型恰恰說明，使用者有必要依據任務的複雜度，選用適合的模型。
高難度邏輯任務交給 Opus 4.7、日常產出交給 Sonnet 4.6、規模化自動處理交給 Haiku 4.5。如果你還不確定從哪裡開始，不妨先用 Haiku 4.5 跑遍你的日常任務，確認哪些環節覺得「不夠用」，再針對性升級到 Sonnet 或 Opus。如此，也能避免因「選錯模型」而帶來的高成本及低效率。
參考資料：Claude(1)、Claude(2)、Claude(3)、《數位時代》
（本文初稿為 AI 編撰）
