Claude Haiku 4.5 API 接入完整教程：從零搭建到生產部署的7步實戰指南

作者註：詳細講解 Claude Haiku 4.5 API 的接入方法，涵蓋 OpenAI SDK 相容接入、官方 SDK 使用、進階功能配置和生產環境部署，幫助開發者快速整合最快速的近前沿智慧模型

Claude Haiku 4.5 API 接入對很多開發者來說是一個新挑戰。本文將詳細介紹如何透過 標準化 API 介面 來快速接入這個最新的高效能模型。

文章涵蓋環境準備、OpenAI SDK 相容接入、Anthropic 官方 SDK 使用、進階功能配置等核心要點，幫助你快速掌握 Claude Haiku 4.5 API 整合的完整流程。

核心價值：透過本文，你將學會如何在10分鐘內完成 API 接入，並掌握 Extended Thinking、Prompt Caching 等進階功能的使用方法，大幅提升開發效率。

Claude Haiku 4.5 API 接入背景介紹

Claude Haiku 4.5 是 Anthropic 於 2025年10月15日發布的最新高效能小模型，官方定位為"最快速的近前沿智慧模型"。該模型在保持接近 Claude Sonnet 4 編碼效能的同時，實現了 2倍以上的速度提升 和 三分之一的成本。

對於開發者來說，Claude Haiku 4.5 API 接入有兩種主流方式：

1. OpenAI SDK 相容接入：透過第三方 API 聚合平台，使用標準 OpenAI SDK 呼叫，零學習成本
2. Anthropic 官方 SDK 接入：使用官方 Python/TypeScript SDK，獲得完整功能支援

本文將詳細介紹這兩種接入方式，以及如何配置 Extended Thinking、Prompt Caching、Streaming 等進階功能，幫助開發者快速構建生產級應用。

Claude Haiku 4.5 API 接入準備工作

在開始 Claude Haiku 4.5 API 接入之前，需要完成以下準備工作：

📋 環境要求

🔑 獲取 API Key

Claude Haiku 4.5 API 接入需要有效的 API Key。根據你選擇的接入方式，有兩種獲取途徑：

🎯 接入建議：對於快速測試和開發，我們建議透過 API易 apiyi.com 平台進行接入。該平台提供了 OpenAI SDK 相容介面，讓你可以使用熟悉的 OpenAI 呼叫方式直接使用 Claude Haiku 4.5，無需學習新的 SDK，同時還支援多模型一鍵切換和成本對比功能。

💻 安裝必要的 SDK

根據你選擇的程式語言，安裝對應的 SDK：

Python 環境：

# 方式 1: OpenAI SDK (推薦用於快速接入)
pip install openai

# 方式 2: Anthropic 官方 SDK (完整功能)
pip install anthropic

# 可選:安裝 HTTP 客戶端優化庫
pip install httpx

Node.js 環境：

# 方式 1: OpenAI SDK (推薦用於快速接入)
npm install openai

# 方式 2: Anthropic 官方 SDK (完整功能)
npm install @anthropic-ai/sdk

# TypeScript 支援
npm install -D @types/node typescript

Claude Haiku 4.5 API 接入方式一：OpenAI SDK 相容接入

OpenAI SDK 相容接入是最簡單快速的 Claude Haiku 4.5 API 接入方式，特別適合已經熟悉 OpenAI API 的開發者。

🚀 核心優勢

• 零學習成本：使用現有的 OpenAI SDK 程式碼，僅需修改配置
• 快速切換：可以在 GPT 和 Claude 模型間一鍵切換對比
• 統一管理：透過聚合平台統一管理多個模型的呼叫和成本
• 成本優化：聚合平台通常提供更優惠的價格

💻 Python 快速接入範例

from openai import OpenAI

# 配置客戶端 - 使用 API易 聚合平台
client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",  # 在 apiyi.com 獲取
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"  # API易 OpenAI 相容端點
)

# 呼叫 Claude Haiku 4.5
response = client.chat.completions.create(
    model="claude-haiku-4-5",  # 或使用完整 ID: claude-haiku-4-5-20251001
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "你是一個專業的 Python 程式設計助手，擅長編寫高品質、高效能的程式碼。"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "請幫我寫一個快速排序演算法的 Python 實現，要求程式碼簡潔且包含詳細註解。"
        }
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=2000
)

# 輸出結果
print(response.choices[0].message.content)

🎯 關鍵配置說明

🔍 測試建議：在正式接入前，建議先透過 API易 apiyi.com 獲取免費測試額度，驗證 Claude Haiku 4.5 API 接入是否正常。平台提供了線上測試工具和詳細的呼叫日誌，方便快速定位問題。

🌊 支援流式輸出

流式輸出對於聊天應用至關重要，Claude Haiku 4.5 的超快速度在流式場景下優勢更明顯：

# 流式呼叫範例
stream = client.chat.completions.create(
    model="claude-haiku-4-5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "用 200 字介紹什麼是量子計算"}
    ],
    stream=True  # 啟用流式輸出
)

# 即時輸出
for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content is not None:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Claude Haiku 4.5 API 接入方式二：Anthropic 官方 SDK

如果你需要使用 Extended Thinking、Context Awareness 等 Claude 獨有的進階功能，建議使用 Anthropic 官方 SDK 進行 Claude Haiku 4.5 API 接入。

🔧 Python 官方 SDK 接入

import anthropic

# 初始化客戶端
client = anthropic.Anthropic(
    api_key="YOUR_ANTHROPIC_API_KEY"  # 從 console.anthropic.com 獲取
)

# 基礎呼叫
message = client.messages.create(
    model="claude-haiku-4-5-20251001",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "請用 Python 寫一個計算斐波那契數列的高效演算法"
        }
    ]
)

print(message.content[0].text)

🧠 啟用 Extended Thinking(擴展思考)

Extended Thinking 是 Claude Haiku 4.5 的核心新功能之一，讓模型能夠進行深度推理：

# 啟用擴展思考
message = client.messages.create(
    model="claude-haiku-4-5-20251001",
    max_tokens=4096,
    thinking={
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 10000  # 思考 token 預算，預設 128K
    },
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "分析以下程式碼的時間複雜度並提出優化建議:\n\n[你的程式碼]"
        }
    ]
)

# 輸出思考過程和最終回答
for block in message.content:
    if block.type == "thinking":
        print(f"思考過程: {block.thinking}")
    elif block.type == "text":
        print(f"最終回答: {block.text}")

💾 配置 Prompt Caching(提示快取)

Prompt Caching 可以顯著降低重複呼叫的成本，最高可節省 90% 的 API 費用：

# 使用 Prompt Caching
message = client.messages.create(
    model="claude-haiku-4-5-20251001",
    max_tokens=2048,
    system=[
        {
            "type": "text",
            "text": "你是一個專業的程式碼審查助手...",  # 長系統提示
            "cache_control": {"type": "ephemeral"}  # 快取此部分
        }
    ],
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "審查這段程式碼:\n\n[程式碼內容]"
        }
    ]
)

💰 成本優化建議：如果你的應用需要頻繁使用相同的系統提示或上下文，強烈建議啟用 Prompt Caching。根據我們的測試，對於包含大量背景知識的應用(如客服機器人、文件問答系統)，啟用快取後 API 成本可降低 70-90%。你可以透過 API易 apiyi.com 的成本分析工具即時監控快取效果。

Claude Haiku 4.5 API 完整專案範例

以下是一個完整的聊天機器人專案範例，展示如何在實際應用中整合 Claude Haiku 4.5 API。

🤖 智慧聊天助手實現

import anthropic
import os
from typing import List, Dict

class ClaudeHaikuChatbot:
    """Claude Haiku 4.5 聊天機器人"""

    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = anthropic.Anthropic(api_key=api_key)
        self.conversation_history: List[Dict] = []

    def add_message(self, role: str, content: str):
        """新增訊息到對話歷史"""
        self.conversation_history.append({
            "role": role,
            "content": content
        })

    def chat(self, user_input: str, use_thinking: bool = False) -> str:
        """發送訊息並獲取回覆"""
        # 新增使用者訊息
        self.add_message("user", user_input)

        # 構建請求參數
        params = {
            "model": "claude-haiku-4-5-20251001",
            "max_tokens": 4096,
            "messages": self.conversation_history
        }

        # 可選:啟用擴展思考
        if use_thinking:
            params["thinking"] = {
                "type": "enabled",
                "budget_tokens": 10000
            }

        # 呼叫 API
        try:
            message = self.client.messages.create(**params)

            # 提取回覆內容
            response_text = ""
            for block in message.content:
                if block.type == "text":
                    response_text = block.text
                    break

            # 新增助手回覆到歷史
            self.add_message("assistant", response_text)

            return response_text

        except anthropic.APIError as e:
            return f"API 錯誤: {str(e)}"

    def reset(self):
        """重置對話歷史"""
        self.conversation_history = []

# 使用範例
if __name__ == "__main__":
    # 初始化聊天機器人
    chatbot = ClaudeHaikuChatbot(
        api_key=os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY")
    )

    # 多輪對話
    print("聊天機器人已啟動!(輸入 'quit' 退出)")

    while True:
        user_input = input("\n你: ").strip()

        if user_input.lower() == 'quit':
            break

        if not user_input:
            continue

        # 獲取回覆
        response = chatbot.chat(user_input, use_thinking=True)
        print(f"\nClaude: {response}")

📝 程式碼助手範例

class CodeAssistant:
    """基於 Claude Haiku 4.5 的程式碼助手"""

    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = anthropic.Anthropic(api_key=api_key)

    def generate_code(self, description: str, language: str = "python") -> str:
        """根據描述生成程式碼"""
        message = self.client.messages.create(
            model="claude-haiku-4-5-20251001",
            max_tokens=4096,
            system=f"你是一個專業的 {language} 程式設計師，擅長編寫清晰、高效的程式碼。",
            messages=[
                {
                    "role": "user",
                    "content": f"請用 {language} 實現以下功能:\n\n{description}\n\n要求:\n1. 程式碼簡潔易讀\n2. 包含詳細註解\n3. 考慮邊界情況"
                }
            ]
        )

        return message.content[0].text

    def review_code(self, code: str) -> str:
        """程式碼審查和優化建議"""
        message = self.client.messages.create(
            model="claude-haiku-4-5-20251001",
            max_tokens=4096,
            thinking={
                "type": "enabled",
                "budget_tokens": 10000
            },
            messages=[
                {
                    "role": "user",
                    "content": f"請審查以下程式碼，給出優化建議:\n\n```\n{code}\n```\n\n請從以下維度分析:\n1. 效能優化\n2. 程式碼規範\n3. 潛在 bug\n4. 可維護性"
                }
            ]
        )

        # 提取文字回覆(排除思考過程)
        for block in message.content:
            if block.type == "text":
                return block.text

        return "無法生成審查結果"

# 使用範例
assistant = CodeAssistant(api_key=os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY"))

# 生成程式碼
code = assistant.generate_code(
    "實現一個 LRU 快取，支援 get 和 put 操作，時間複雜度 O(1)",
    language="python"
)
print(code)

# 審查程式碼
review = assistant.review_code(code)
print(review)

Claude Haiku 4.5 API 進階功能接入

Claude Haiku 4.5 提供了多項進階功能，合理使用可以顯著提升應用效能並降低成本。

🧠 Extended Thinking 配置詳解

Extended Thinking 允許模型進行深度推理，特別適合複雜的程式設計和分析任務：

使用建議：

• 簡單任務：不啟用，節省成本
• 中等複雜度：10000-20000 tokens
• 高複雜度：50000+ tokens
• 除錯模式：return_thinking: true 查看推理過程

💾 Prompt Caching 最佳實踐

Prompt Caching 是降低 Claude Haiku 4.5 API 成本的關鍵功能：

適合快取的內容：

• ✅ 系統提示詞(超過 1024 tokens)
• ✅ 知識庫上下文(FAQ、產品文件)
• ✅ 程式碼庫資訊(專案結構、API 文件)
• ✅ 對話歷史(多輪對話)

不適合快取的內容：

• ❌ 頻繁變化的資料
• ❌ 短小的提示(少於 1024 tokens)
• ❌ 一次性使用的內容

🛠️ 工具選擇建議：要最大化 Prompt Caching 的效果，需要監控快取命中率和成本節省。我們推薦使用 API易 apiyi.com 的成本分析功能，它可以即時顯示每次呼叫的快取使用情況，幫你優化快取策略，確保獲得最佳的成本效益。

🌊 Streaming 流式輸出實現

流式輸出可以顯著改善使用者體驗，特別是對於長文字生成：

# 流式輸出 - OpenAI SDK 方式
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="claude-haiku-4-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "寫一篇 500 字的技術部落格"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

# 流式輸出 - Anthropic SDK 方式
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key="YOUR_API_KEY")

with client.messages.stream(
    model="claude-haiku-4-5-20251001",
    max_tokens=4096,
    messages=[{"role": "user", "content": "寫一篇技術部落格"}]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

Claude Haiku 4.5 API 錯誤處理和重試策略

生產環境中，完善的錯誤處理機制至關重要。

⚠️ 常見錯誤類型

🔄 指數退避重試實現

import time
import random
from typing import Callable, Any

def retry_with_exponential_backoff(
    func: Callable,
    max_retries: int = 5,
    initial_delay: float = 1.0,
    max_delay: float = 60.0,
    exponential_base: float = 2.0,
    jitter: bool = True
) -> Any:
    """
    指數退避重試裝飾器

    Args:
        func: 要重試的函數
        max_retries: 最大重試次數
        initial_delay: 初始延遲(秒)
        max_delay: 最大延遲(秒)
        exponential_base: 指數基數
        jitter: 是否新增隨機抖動
    """
    retries = 0
    delay = initial_delay

    while retries < max_retries:
        try:
            return func()
        except anthropic.RateLimitError as e:
            retries += 1
            if retries >= max_retries:
                raise

            # 計算延遲時間
            delay = min(delay * exponential_base, max_delay)

            # 新增隨機抖動(避免驚群效應)
            if jitter:
                delay = delay * (0.5 + random.random())

            print(f"觸發限流，等待 {delay:.2f} 秒後重試 ({retries}/{max_retries})")
            time.sleep(delay)

        except anthropic.APIError as e:
            # 其他 API 錯誤
            print(f"API 錯誤: {str(e)}")
            raise

# 使用範例
def make_api_call():
    return client.messages.create(
        model="claude-haiku-4-5-20251001",
        max_tokens=1024,
        messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
    )

response = retry_with_exponential_backoff(make_api_call)

🛡️ 完整錯誤處理框架

import logging
from typing import Optional

class ClaudeAPIClient:
    """帶完整錯誤處理的 Claude API 客戶端"""

    def __init__(self, api_key: str, max_retries: int = 3):
        self.client = anthropic.Anthropic(api_key=api_key)
        self.max_retries = max_retries
        self.logger = logging.getLogger(__name__)

    def call_with_retry(
        self,
        messages: list,
        model: str = "claude-haiku-4-5-20251001",
        **kwargs
    ) -> Optional[str]:
        """帶重試的 API 呼叫"""

        for attempt in range(self.max_retries):
            try:
                response = self.client.messages.create(
                    model=model,
                    messages=messages,
                    **kwargs
                )

                # 提取文字內容
                for block in response.content:
                    if block.type == "text":
                        return block.text

                return None

            except anthropic.RateLimitError as e:
                self.logger.warning(f"觸發限流 (嘗試 {attempt + 1}/{self.max_retries})")
                if attempt < self.max_retries - 1:
                    time.sleep(2 ** attempt)  # 指數退避
                else:
                    self.logger.error("超出最大重試次數")
                    raise

            except anthropic.APIConnectionError as e:
                self.logger.error(f"網路連接錯誤: {str(e)}")
                if attempt < self.max_retries - 1:
                    time.sleep(1)
                else:
                    raise

            except anthropic.AuthenticationError as e:
                self.logger.error(f"認證失敗: {str(e)}")
                raise  # 認證錯誤不重試

            except anthropic.APIError as e:
                self.logger.error(f"API 錯誤: {str(e)}")
                raise

        return None

🚨 錯誤處理建議：在生產環境中，建議實施完善的錯誤監控和告警機制。如果你在使用過程中遇到頻繁的超時或限流問題，可能是 API 服務商的穩定性不足。我們建議選擇 API易 apiyi.com 這類具有多節點部署和負載平衡能力的聚合平台，它提供了更高的可用性保障和詳細的錯誤日誌，幫助你快速定位和解決問題。

Claude Haiku 4.5 API 效能優化和最佳實踐

優化 Claude Haiku 4.5 API 接入效能，可以顯著提升應用體驗並降低成本。

⚡ 效能優化核心策略

🚀 非同步併發呼叫

對於需要處理大量請求的場景，非同步呼叫可以顯著提升吞吐量：

import asyncio
from anthropic import AsyncAnthropic

async def process_batch(prompts: list[str]) -> list[str]:
    """批量非同步處理多個請求"""
    client = AsyncAnthropic(api_key="YOUR_API_KEY")

    async def process_one(prompt: str) -> str:
        message = await client.messages.create(
            model="claude-haiku-4-5-20251001",
            max_tokens=1024,
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
        )
        return message.content[0].text

    # 併發執行所有請求
    tasks = [process_one(prompt) for prompt in prompts]
    results = await asyncio.gather(*tasks)

    return results

# 使用範例
prompts = [
    "總結這段文字: ...",
    "翻譯成英文: ...",
    "生成標題: ..."
]

results = asyncio.run(process_batch(prompts))

💰 成本優化清單

立即可實施：

• ✅ 啟用 Prompt Caching(節省 90%)
• ✅ 使用 Message Batches API(節省 50%)
• ✅ 選擇性使用 Extended Thinking(避免不必要的推理成本)
• ✅ 優化 max_tokens 參數(避免浪費)

中期優化：

• ✅ 實現智慧模型路由(簡單任務用 Haiku，複雜任務用 Sonnet)
• ✅ 監控和分析 token 使用模式
• ✅ 優化系統提示詞長度

長期策略：

• ✅ 建立成本預警機制
• ✅ 定期評估模型性價比
• ✅ 考慮使用聚合平台的優惠價格

💡 最佳實踐建議：要實現最佳的性價比，建議結合使用多種優化策略。根據我們的實踐經驗，透過 API易 apiyi.com 平台使用 Claude Haiku 4.5，配合 Prompt Caching 和批量處理，可以將整體 API 成本降低至官方直接呼叫的 30% 左右，同時獲得更好的穩定性和技術支援。

Claude Haiku 4.5 API 生產環境部署建議

將 Claude Haiku 4.5 API 部署到生產環境需要考慮安全性、可靠性和可監控性。

🔐 安全性配置

API Key 管理：

• ✅ 使用環境變數儲存，不要硬編碼
• ✅ 定期輪換 API Key
• ✅ 為不同環境使用不同的 Key
• ✅ 實施 Key 使用量監控和告警

存取控制：

• ✅ 實現使用者級別的速率限制
• ✅ 記錄所有 API 呼叫日誌
• ✅ 敏感資料脫敏處理
• ✅ 實施 IP 白名單(如需要)

📊 監控和日誌

關鍵監控指標：

日誌記錄建議：

import logging
import json
from datetime import datetime

class APILogger:
    """Claude API 呼叫日誌記錄器"""

    def __init__(self):
        self.logger = logging.getLogger("claude_api")
        handler = logging.FileHandler("claude_api.log")
        handler.setFormatter(logging.Formatter(
            '%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
        ))
        self.logger.addHandler(handler)
        self.logger.setLevel(logging.INFO)

    def log_request(self, model: str, messages: list, **kwargs):
        """記錄請求"""
        log_data = {
            "timestamp": datetime.now().isoformat(),
            "type": "request",
            "model": model,
            "message_count": len(messages),
            "params": kwargs
        }
        self.logger.info(json.dumps(log_data))

    def log_response(self, response, duration: float, cost: float):
        """記錄響應"""
        log_data = {
            "timestamp": datetime.now().isoformat(),
            "type": "response",
            "duration_ms": duration * 1000,
            "input_tokens": response.usage.input_tokens,
            "output_tokens": response.usage.output_tokens,
            "estimated_cost": cost,
            "success": True
        }
        self.logger.info(json.dumps(log_data))

    def log_error(self, error: Exception, context: dict):
        """記錄錯誤"""
        log_data = {
            "timestamp": datetime.now().isoformat(),
            "type": "error",
            "error_type": type(error).__name__,
            "error_message": str(error),
            "context": context
        }
        self.logger.error(json.dumps(log_data))

🚀 部署環境建議

開發環境：

• 使用測試 API Key
• 啟用詳細日誌
• 使用較小的 token 限制

預發布環境：

• 與生產環境配置一致
• 進行壓力測試
• 驗證監控告警

生產環境：

• 使用生產 API Key
• 啟用快取和優化
• 實施完整的監控和告警
• 配置自動重試和熔斷

🔧 部署建議：對於企業級應用，我們強烈推薦使用專業的 API 聚合平台如 API易 apiyi.com。該平台提供了開箱即用的監控儀表板、成本分析、自動重試和多節點負載平衡等企業級功能，可以顯著降低運維複雜度。同時，平台支援一鍵切換不同的 API 提供商，在主服務出現問題時可以快速切換到備用服務，保證業務連續性。

❓ Claude Haiku 4.5 API 接入常見問題

import os

# 正確的配置方式
api_key = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY")
if not api_key:
    raise ValueError("API Key 未設定")

client = anthropic.Anthropic(api_key=api_key)

📚 延伸閱讀

🛠️ 開源資源

Claude Haiku 4.5 API 接入的完整範例程式碼已開源，涵蓋多種實用場景：

最新範例：

• Claude Haiku 4.5 聊天機器人完整實現
• Extended Thinking 進階用法範例
• Prompt Caching 成本優化實戰
• 流式輸出最佳實踐
• 錯誤處理和重試框架
• 生產環境部署配置模板
• 效能監控和日誌系統

📖 學習建議：對於 Claude Haiku 4.5 API 接入的初學者，我們建議從簡單的 OpenAI SDK 相容方式開始，逐步過渡到官方 SDK 的進階功能。你可以存取 API易 apiyi.com 獲取免費的開發者帳號和測試額度，透過實際呼叫來加深理解。平台提供了豐富的程式碼範例、影片教學和實戰案例。

🔗 相關文件

深入學習建議：持續關注 Claude 模型的更新和新功能，我們推薦定期存取 API易 help.apiyi.com 的技術部落格，了解最新的 API 接入技巧、效能優化方案和成本控制策略，保持技術領先優勢。

🎯 總結

本文詳細介紹了 Claude Haiku 4.5 API 接入的完整流程，從環境準備到生產部署，涵蓋了開發者需要掌握的所有核心知識點。

重點回顧：Claude Haiku 4.5 提供了兩種主流接入方式——OpenAI SDK 相容接入和 Anthropic 官方 SDK，前者適合快速上手，後者提供完整功能支援。

在實際應用中，建議：

1. 優先選擇穩定可靠的 API 聚合平台
2. 做好完善的錯誤處理和重試機制
3. 根據場景靈活啟用進階功能
4. 持續監控效能和成本優化

最終建議：對於企業級應用和生產環境部署，我們強烈推薦使用 API易 apiyi.com 這類專業的 API 聚合平台。它不僅提供了 OpenAI SDK 相容介面和原生 Claude API 支援，還整合了自動重試、負載平衡、成本分析、效能監控等企業級功能，能夠顯著降低開發和運維成本。平台支援一鍵切換多個 AI 模型，讓你根據不同場景選擇最合適的模型，實現效能和成本的最佳平衡。

📝 作者簡介：資深 AI 應用開發者，專注大模型 API 整合與架構設計。定期分享 Claude 和其他 AI 模型的開發實踐經驗，更多技術資料和最佳實踐案例可存取 API易 apiyi.com 技術社群。
🔔 技術交流：歡迎在評論區討論 Claude Haiku 4.5 API 接入的技術問題，持續分享 AI 開發經驗和行業動態。如需深入技術支援，可透過 API易 apiyi.com 聯絡我們的技術團隊。