Artificial Analysis 测评：Claude 升档位比拉满 effort 更划算
Artificial Analysis 用 Cost per Task 数据算了一笔账：Opus 5.5 开 xhigh 比 Sonnet 5.5 拉满 effort 又快又便宜，Fable 5.2 也压过 Opus。做 Claude API 选型的人该看看这份对比，别只盯着 effort 参数调。
Artificial Analysis 对 Anthropic 当前 Claude 系列做了 Cost per Task 与 Time per Task 对比，结论是升级模型档位比在同一模型上拉满 effort 参数更能换来每美元智能。Claude Opus 5.5（xhigh，得分 57）超过 Claude Sonnet 5.5（max，得分 55），且 Cost per Task 低 40%，Time per Task 约为其一半。
进一步看，Claude Fable 5.2（high）的表现超过 Opus 5.5（max），成本和时间都有节省；Fable 5.2（low）则超过 Opus 5.5（high）。也就是说，在大模型梯队里，每一档更大的模型几乎都落在性能-成本帕累托前沿上，与其烧更多推理算力，不如直接换更大的模型。
这一规律在最低档不成立：从 Claude Haiku 5.5（max）再往上走，每一步都意味着成本上升，性价比反而下降。对开发者和企业采购来说，选型的第一杠杆是模型档位，effort 参数更适合在已定档位内做微调。
With the current Claude lineup, moving up a model tier beats maxing out effort to achieve the highest intelligence per dollar
At nearly every Cost per Task, we see the largest model sits on the performance vs. cost Pareto frontier for @AnthropicAI models:
➤ Claude Opus 5.5 (xhigh, 57) outscores Claude Sonnet 5.5 (max, 55) with 40% lower Cost per Task and about half the Time per Task ➤ Claude Fable 5.2 (high) beats Opus 5.5 (max), with smaller cost and time savings, and Fable 5.2 (low) beats Opus 5.5 (high) ➤ This pattern doesn’t hold at the cheapest tier, where every step up from Claude Haiku 5.5 (max) costs more
本条情报归属 AITOP「模型」核心栏目，重点聚焦北美前沿实验室与硅谷科技巨头。在跨区域产业观察坐标中，该动态直接关联「AI 开发者工具链、Coding Agent 与工程化实践」「中美大模型技术代差与商业化对照」研究主线，反映出当前技术演进与商业落地的最新风向。涉及核心实体与技术议题包括：Claude、Anthropic、Opus 5.5、Sonnet 5.5，读者可通过下方标签进入对应专题页查阅历史脉络与关联对比。
信源核验说明：本文原始线索采编自「Artificial Analysis」（@ArtificialAnlys），经 AITOP 多维评分管线结构化提炼。
