👉 在什么条件下该选 Opus / Sonnet / Haiku，选错会发生什么。

• 90% 的人：选 Sonnet
• 只有“极端复杂任务”：才需要 Opus
• 只有“高频、低价值任务”：才该用 Haiku

如果你在犹豫，大概率说明 你不需要 Opus，也不适合 Haiku。

Claude 的模型结构先搞清楚

Anthropic 的 Claude 不是“版本高低”，而是明确的功能分工：

Haiku   → 执行器（Executor）
Sonnet → 主力工作模型（Generalist）
Opus   → 推理/规划器（Reasoner）

这三者不是“谁更先进”，而是为不同任务设计。

Claude Opus：什么时候才「成立」

Opus 的真实定位

Opus ≠ 写得更好
Opus = 在复杂约束下，持续保持逻辑一致

它解决的是这些问题：

• 多目标 + 多限制条件
• 长链路推理（中途不能崩）
• 需要「先想清楚再输出」

适合 Opus 的任务（必须同时满足 ≥2 条）

• 复杂系统设计（架构 / 策略 / agent 规划）
• 长文档 + 跨文档推理
• 多步骤代码推导（不是写函数，是设计系统）
• 你会反复追问「为什么这样，而不是那样」

不适合 Opus 的情况（常见误区）

• ❌ 写文章
• ❌ 日常对话
• ❌ 翻译 / 总结
• ❌ “我想要一个更聪明的 Claude”

👉 如果你给 Opus 的任务不复杂，它不会显得更强，只会更慢、更贵。

Claude Sonnet：为什么它是「默认正确答案」

Sonnet 的核心价值

Sonnet 是 Claude 的“工作马”：

• 推理够用
• 表达稳定
• 不容易跑偏
• 成本 / 延迟 / 能力三者最均衡

Sonnet 特别擅长的事情

• 写文章 / 技术文档
• 编程（90% 的开发需求）
• 分析问题并给出可执行方案
• 中等复杂度的多轮对话

一个判断 Sonnet 是否足够的简单标准

如果你没有明确写下「这个任务为什么必须用最强模型」
那它就应该交给 Sonnet。

这也是为什么：

• 官方产品默认是 Sonnet
• 大多数真实生产场景用的也是 Sonnet

👉 Sonnet 是“不会错”的选择。

Claude Haiku：最容易被误用的一档

Haiku 的真实定位

Haiku 不是“便宜版 Claude”
它是一个：

高吞吐、低思考成本的执行模型

Haiku 适合做什么

• 高频重复任务
• 简单问答
• 文本抽取 / 分类
• 客服、机器人回复
• 批量处理（你关心的是速度和数量）

Haiku 不适合做什么（但很多人硬用）

• ❌ 深度分析
• ❌ 写结构复杂的文章
• ❌ 编程推理
• ❌ 多轮逻辑对话

👉 你一旦觉得 Haiku「有点不聪明」——那不是错觉，是用错场景。

三个模型放在一起的「真实差异」

常见选型错误（非常重要）

❌ 错误 1：觉得 Opus = 更好的写作

不是。
写作稳定性 > 极限推理能力，Sonnet 反而更合适。

❌ 错误 2：把 Haiku 当“省钱 Sonnet”

Haiku 是执行器，不是压缩版大脑。

❌ 错误 3：任务模糊，却上 Opus

Opus 需要清晰的问题结构，否则只是浪费。

实用选型口诀（记住这个就够）

写 / 编程 / 日常分析 → Sonnet
极复杂、必须推理 → Opus
高频、低价值、快 → Haiku

如果你现在在犹豫：
👉 直接用 Sonnet，不会后悔。

最后一句总结（给真正要用的人）

Claude 的模型不是“越贵越好”，而是：

你有没有给模型一个“配得上它”的问题。

选对模型，本质是你是否清楚自己在解决什么问题。

如果你愿意，我可以下一步帮你做的是：

• 用 具体使用场景 帮你精确选型
• 或直接给你一套 Sonnet / Opus / Haiku 的组合用法（生产级）