Claude Haiku 5.5: wanneer je hem als subagent inzet (en wanneer niet)

Op 7 oktober 2026 bracht Anthropic Claude Haiku 5.5 uit: het goedkoopste en snelste model in zijn huidige line-up, gepositioneerd voor "high-volume, cost-sensitive tasks" zoals classificeren, samenvatten en routeren. Werk je al met AI-agents of met subagents in Claude Code, dan is dit de update die je direct kunt gebruiken om de rekening te verlagen zonder je hoofdmodel aan te passen. Hieronder: wat er precies is veranderd, een uitgewerkt voorbeeld van een subagent die er vandaag al mee draait, de beslisregel voor wanneer je hem wel en niet inzet, en de valkuil die Anthropic zelf in de documentatie benoemt.

Wat is Claude Haiku 5.5?

Claude Haiku 5.5 (model-ID claude-haiku-5-5) is het derde model in de 5.5-familie, na Claude Opus 5.5 op 22 september en Claude Sonnet 5.5 op 28 september 2026. Volgens Anthropics eigen modellenoverzicht is hij "for high-volume, latency-sensitive tasks such as classification, extraction, and routing", met een contextvenster van 1 miljoen tokens en een kennis-cutoff van juni 2026, gelijk aan de rest van de 5.5-familie.

Eén ding maakt hem relevant voor een agent-opzet, niet alleen voor losse chatvragen: hij werkt volgens Anthropic expliciet als subagent naast Sonnet 5.5 en Opus 5.5 op coding-werk, met hetzelfde effort-systeem (vijf niveaus, meer daarover hieronder) als de rest van de 5.5-familie.

Op de drie scores die het dichtst bij agent-werk liggen, is het verschil met de vorige Haiku-generatie groot. Op Terminal-Bench 4.0 (een test voor het zelfstandig bedienen van een terminal) haalt Haiku 5.5 39,2%, tegen 0,0% voor Haiku 4.5, volgens Anthropics eigen systeemkaart. Op de onafhankelijke ranglijst van Terminal-Bench zelf (gehost door Stanford, Harbor en het Laude Institute) stond Haiku 5.5 op het moment van schrijven nog niet genoteerd: dat cijfer is dus Anthropics eigen meting met de testmethode van de benchmark, nog niet onafhankelijk herhaald. Op GDPval-AA v2.1, een Elo-achtige score voor praktijktaken over een breed scala aan beroepen, staat Haiku 5.5 op 1.620 tegen 735 voor Haiku 4.5. Sonnet 5.5 blijft op beide tests hoger (70,6% en 1.840), en dat verschil is precies waarom de modelkeuze per taak blijft bestaan in plaats van dat iedereen naar het goedkoopste model verhuist.

Twee van die cijfers verdienen een kritische kanttekening van DataLearner, een onafhankelijk Chinees platform dat AI-modellen bijhoudt en zelf geen van beide producten verkoopt. Anthropics 72,4% op OSWorld 2.1 (zelfstandig een desktop bedienen) is volgens DataLearner een deelscore: het percentage losse checkpoints dat het model haalt, niet het percentage taken dat volledig en correct wordt afgerond. Die strikte afrondingsscore ligt met 37,1% ruim 35 procentpunt lager, en voor een subagent die een proces van begin tot eind moet afronden is dat tweede cijfer het relevante. Dezelfde bron wijst ook op een verschil in testopzet tussen Haiku en Sonnet op Terminal-Bench (Haiku kreeg tien pogingen per vraag zonder internet en geen terugvalmodel na een veiligheidsingreep, Sonnet vijf pogingen met wel een terugvalmodel in sommige gevallen): het gat van 31,4 procentpunt is dus niet zuiver aan het model zelf toe te schrijven.

Claude Haiku 5.5 als subagent in Claude Code: wat verandert er?

In Claude Code is een subagent een los markdownbestand met YAML-frontmatter in .claude/agents/. Het veld model bepaalt welk model die subagent draait, en volgens de officiële documentatie kan dat op vier manieren: een alias (sonnet, opus, haiku, fable), een volledig model-ID zoals claude-haiku-5-5, inherit (volgt het hoofdgesprek), of helemaal weggelaten (Claude Code kiest zelf).

Dat onderscheid is precies waar de meeste teams een beslissing nemen zonder het te merken. Een subagent met model: haiku schakelde op 7 oktober automatisch over naar Haiku 5.5, zonder dat iemand iets aanpaste: het alias wijst altijd naar de nieuwste Haiku-generatie. Een subagent met het volledige, gepinde ID van de vorige generatie (model: claude-haiku-4-5) deed dat niet en blijft op dat oudere, duurdere model draaien totdat je het bestand zelf bewerkt. Dat werkt beide kanten op: pinnen beschermt tegen een onverwachte gedragsverandering op een moment dat je niet kiest, maar kost je ook de verbetering tot je zelf in actie komt.

De ingebouwde subagent claude-code-guide draait volgens dezelfde documentatie standaard op het Haiku-alias: gebruikte je team die al, dan liep de overstap naar Haiku 5.5 op 7 oktober gewoon mee, zonder releasenotitie.

Waar Claude Haiku 5.5 misgaat: te lage effort in een lang agent-recept

Claude effort-niveaus: van low tot max

De grootste valkuil staat met zoveel woorden in Anthropics eigen documentatie over het effort-systeem: bij effort low is Haiku 5.5 "more likely to skip a search, stop early, or skip a check" in een lange agentprompt. De vijf Claude effort-niveaus (low, medium, high, xhigh, max) bepalen hoeveel tokens het model aan een antwoord besteedt, inclusief het nadenken vóór een tool-aanroep, en daarmee hoe grondig hij werkt. Dat is geen vage waarschuwing maar een concreet mechanisme: bij low maakt het model minder en kortere stappen, wat bij een eenvoudige, korte vraag niets uitmaakt, maar bij een taak met meerdere controles (zoeken, vergelijken, dan pas concluderen) betekent dat een reële kans dat een stap stilletjes wordt overgeslagen.

Wat een hogere effort-instelling daadwerkelijk kost, becijfert DataLearner los van Anthropics eigen marketingcijfer van "75% goedkoper": op GDPval-AA v2.1 haalt Haiku 5.5 op max 1.620 Elo-punten tegen 1.277 op medium, terwijl medium ongeveer een tiende van de outputtokens van max gebruikt. Vertaald naar je eigen afweging: wil je dat laatste stukje kwaliteit, dan betaal je daar met tien keer zoveel tokens voor. Bepaal daarom eerst of een taak dat verschil echt nodig heeft, voordat je standaard op max gaat zitten omdat het model toch al goedkoop is.

Haiku 5.5 staat daarom standaard op effort medium, niet op low, en Anthropic adviseert dat ook als startpunt voor "most work, including agentic coding". Zet je een subagent met een meerstaps controle toch op low om nog iets goedkoper te zijn, dan bespaar je een paar cent per aanroep en loop je het risico dat de controle zelf minder betrouwbaar wordt, zonder dat er een foutmelding bij komt.

Een subagent op Claude Haiku 5.5: het voorbeeld

Een fictief maar herkenbaar voorbeeld bij een technische groothandel. Het team bouwde een Claude Code-subagent die een binnenkomende orderbevestiging van een leverancier controleert tegen de eigen inkooporder: klopt het aantal, de prijs en de leverdatum.

---
name: orderbevestiging-check
description: Controleert een orderbevestiging tegen de inkooporder op aantal,
  prijs en leverdatum. Gebruik bij elke binnenkomende orderbevestiging.
tools: Read, Grep
model: haiku
---

Je krijgt de tekst van de inkooporder en de orderbevestiging. Vergelijk
aantal, prijs per stuk en leverdatum. Geef een van drie labels: COMPLEET,
AFWIJKING (met welk veld en het verschil), of ONDUIDELIJK (als een veld
ontbreekt). Verzin geen waarde die niet letterlijk in een van de twee
documenten staat.

Fictieve invoer: de inkooporder noemt 240 stuks pompfilter type X, €14,50 per stuk, levering op 14 oktober. De orderbevestiging van de leverancier noemt dezelfde 240 stuks en dezelfde prijs, maar levering "week 42".

Met deze prompt en op de standaard effort medium geeft Haiku 5.5 realistisch dit terug:

COMPLEET. Aantal en prijs komen overeen. Leverdatum valt binnen week 42,
waarin 14 oktober valt.

Dat klinkt redelijk, en dat is precies het probleem. Week 42 loopt van 12 tot 18 oktober. De bevestigde datum kan dus op 14 oktober liggen, maar hoeft niet: de leverancier heeft zich niet vastgelegd op de dag die de inkooporder noemt. Het model behandelt "valt binnen de week" als gelijk aan "op de afgesproken dag", omdat dat de meest voor de hand liggende lezing is als je er geen aparte regel voor geeft.

De reparatie is één zin in de prompt, niet een ander model: "Behandel een leverweek nooit als gelijk aan een vaste datum, ook niet als die datum in die week valt. Label dit altijd als AFWIJKING, met de reden 'datum vs. week'." Met die regel erbij geeft dezelfde subagent op dezelfde invoer:

AFWIJKING. Reden: datum vs. week. De inkooporder noemt 14 oktober, de
orderbevestiging noemt week 42 (12 tot 18 oktober). Dat is geen bevestigde
toezegging op de afgesproken dag.

De kern: je wint tijd door de taak klein en eenduidig te maken (één vergelijking, drie labels), maar elke grijze zone die je niet expliciet benoemt, wordt op de gladste manier opgelost. Bij een duurder model gebeurt hetzelfde risico, alleen minder vaak: de oplossing is de regel in de prompt, niet het duurdere model.

Wanneer gebruik je Claude Haiku 5.5, en wanneer niet?

Claude API-kosten: wat kost dit, en wat levert het op?

Haiku 5.5 kost volgens Anthropic zelf $0,10 per miljoen inputtokens en $0,50 per miljoen outputtokens voor prompts tot 100.000 tokens (daarboven $0,50 en $2,50). Haiku 4.5 kostte $1,00 en $5,00. Dat is ongeveer 75% minder per token.

Die 75% is een prijs per token, geen gegarandeerde besparing per taak. Artificial Analysis, een onafhankelijke benchmarkorganisatie die niet aan Anthropic verbonden is, meette dat Haiku 5.5 op hun Intelligence Index gemiddeld 440 miljoen outputtokens verbruikte om de test af te ronden, tegen een mediaan van 100 miljoen bij vergelijkbare modellen in dezelfde prijsklasse: opvallend verbose voor zijn klasse. Gebruikt jouw eigen subagent daardoor aanzienlijk meer tokens om tot een antwoord te komen, dan eet dat een deel van die 75% korting per token weer op. Reken dus met de werkelijke tokenteller in je eigen Claude-console, niet met het kortingspercentage uit de aankondiging.

Draai je al op Sonnet 5.5, dan is er ook goed nieuws zonder dat je iets moet veranderen. Anthropic heeft de prijs van cache-reads op Sonnet 5.5 gehalveerd, van $0,20 naar $0,10 per miljoen tokens, en zegt dat dit de kosten op de meeste agentic taken met ongeveer 20% verlaagt. Dat is geen modelkeuze maar een prijswijziging: als je al Sonnet 5.5 via de API gebruikt, geldt die verlaging automatisch op je volgende factuur.

Wat na een week beter wordt: de omzetting zelf kost nauwelijks tijd, en de prijs per token staat vanaf dag één vast, dus die winst zie je meteen in je console. Wat niet meteen duidelijk wordt: hoeveel tokens jouw eigen subagent daadwerkelijk per taak verstookt, zie je pas na een paar dagen gebruik, niet uit het aankondigingscijfer. Omdat Haiku 5.5 sinds gisteren bestaat, hebben we zelf nog geen week aan eigen gebruiksdata; de cijfers hierboven staan daarom met bron, niet als eigen meting.

Claude computer use: wat is er nieuw?

Haiku 5.5 krijgt daarnaast beta-support voor computer use en browser use in de Python- en TypeScript-SDK's, zo meldt Anthropic: het snelste en goedkoopste model van de line-up, nu ook voor taken waarbij een agent zelf een scherm bedient. Dit is beta, dus zet er geen onomkeerbare actie achter zonder een mens ertussen.

Een haalbare eerste test: laat de subagent vijf terugkerende, omkeerbare acties uitvoeren (inloggen op een testomgeving, een formulier invullen, een export downloaden) en vergelijk elke uitkomst met wat je zelf zou doen. Gaat één van de vijf mis zonder dat je meteen ziet waarom, dan is dit voor jouw proces nog te vroeg: wacht tot de beta volwassener is voordat je er iets productiekritisch aan hangt.

Probeer dit vandaag

Open elk bestaand subagent-bestand in .claude/agents/ en kijk naar het veld model. Staat er niets, inherit, of een los alias (haiku, sonnet, opus), dan liep de overstap naar de 5.5-generatie op 7 oktober automatisch mee. Staat er een gepind ouder ID zoals claude-haiku-4-5, zet dat dan nu om naar haiku of naar claude-haiku-5-5: anders draait die subagent gewoon door op het oudere, duurdere model.

Hoe je na zeven dagen weet of het werkt

• Hoeveel van de labels op een steekproef van twintig gevallen klopten achteraf? Onder de negentien van de twintig wijst meestal naar een grijze zone die nog geen eigen regel heeft, zoals in het voorbeeld.
• Zijn je API-kosten voor deze specifieke subagent gedaald? Check dit in je Claude-console op basis van tokengebruik, niet op gevoel: de prijs per token ligt vast, dus het verschil is meteen zichtbaar.
• Hoe vaak moest je de effort-instelling omhoog zetten omdat medium een stap miste? Gebeurt dat bij meer dan één op de tien taken, dan hoort deze subagent waarschijnlijk op high in plaats van medium.

Doe dit deze week

1. Inventariseer je subagent-bestanden

   Loop .claude/agents/ (project en persoonlijk) langs en noteer per bestand of het veld model een alias, een gepind ID, inherit of niets is.

2. Verplaats één classificatie- of extractietaak naar Haiku 5.5

   Zet model: haiku, laat effort op de standaard medium staan, en test tegen vijftien tot twintig echte gevallen voordat je 'm op meer dan één taak loslaat.

3. Zet elke grijze zone die je tegenkomt in de prompt, niet in een ander model

   Schrijf de uitzondering die je bij het testen vond letterlijk op als regel, zoals de datum-versus-weekregel hierboven.

Het agent-recept dat vandaag werkt: het subagent-bestand hierboven, met model: haiku en de datum-versus-weekregel erin. Kopieer het, vervang de drie labels door die van je eigen controletaak, en test met je eigen documenten.

Wil je dit met je team uitwerken tot een eigen set subagents met de juiste modelkeuze per taak? Dat bouw je in de Agent Sprint. Wil je eerst breder kijken welke taken in jouw organisatie zich lenen voor een goedkoop model, dat hoort in een AI-werksessie.

Bronnen

• Anthropic, Introducing Claude Haiku 5.5. Zelf geopend. Bron voor de releasedatum (7 oktober 2026), de positionering als subagent, de prijzen, de Terminal-Bench- en GDPval-AA-scores, en de beta-support voor computer use en browser use.
• Claude Platform, Models overview. Zelf geopend. Bron voor de modelvergelijkingstabel, het contextvenster, de kennis-cutoff en de bevestiging dat elk Claude-model-ID vanaf de 4.6-generatie een vastgezette snapshot is.
• Claude Code, Subagents. Zelf geopend. Bron voor het model-veld in subagent-frontmatter, de vier manieren om een model te kiezen, de resolutievolgorde, en de standaardmodellen van de ingebouwde subagents claude-code-guide (Haiku) en statusline-setup (Sonnet).
• Claude Platform, Effort. Zelf geopend. Bron voor de vijf effort-niveaus, de standaard medium op Haiku 5.5, en de letterlijke waarschuwing dat het model bij low in een lang agent-recept vaker een zoekstap overslaat, eerder stopt, of een check mist.
• DataLearner, Claude Haiku 5.5. Zelf geopend, onafhankelijk van Anthropic: een Chinees platform dat AI-modellen bijhoudt en zelf geen van beide producten verkoopt. Bron voor het verschil tussen de deelscore (72,4%) en de strikte, volledige-taak-successcore (37,1%) op OSWorld 2.1, de testopzet-verschillen tussen Haiku en Sonnet op Terminal-Bench 4.0, en de Elo-tokenafweging tussen effort medium (1.277) en max (1.620) op GDPval-AA v2.1.
• Artificial Analysis, Claude Haiku 5.5. Zelf geopend, onafhankelijk van Anthropic: een benchmarkorganisatie die modellen van alle grote leveranciers test en geen van die producten zelf verkoopt. Bron voor het verbruik van 440 miljoen outputtokens op hun Intelligence Index (tegen een mediaan van 100 miljoen) en voor de bevestiging dat Terminal-Bench 4.0 een van de tien onderliggende, onafhankelijk afgenomen tests in die index is.
• Terminal-Bench, ranglijst. Zelf geopend, onafhankelijk van Anthropic: gehost door Stanford, Harbor en het Laude Institute. Bron voor de constatering dat Claude Haiku 5.5 op het moment van schrijven nog niet op de officiële, onafhankelijke ranglijst van deze benchmark stond.

Veelgestelde vragen

• Wat is Claude Haiku 5.5?

  Claude Haiku 5.5 is het model dat Anthropic op 7 oktober 2026 uitbracht als goedkoopste en snelste model in zijn line-up, bedoeld voor classificeren, extraheren en routeren. Hij kost volgens Anthropic ongeveer 75% minder dan Haiku 4.5 en kan als subagent naast Sonnet 5.5 en Opus 5.5 draaien.

• Kun je Claude Haiku 5.5 gebruiken als subagent in Claude Code?

  Ja. Zet in de YAML-frontmatter van je subagent-bestand (.claude/agents/) het veld model op haiku, of op het volledige ID claude-haiku-5-5. Het alias haiku wijst automatisch naar de nieuwste Haiku-generatie; een gepind ouder ID zoals claude-haiku-4-5 blijft op dat model staan tot je het zelf aanpast.

• Wat zijn de Claude API-kosten van Haiku 5.5 vergeleken met Haiku 4.5?

  Haiku 5.5 kost $0,10 per miljoen inputtokens en $0,50 per miljoen outputtokens voor prompts tot 100.000 tokens, tegen $1,00 en $5,00 voor Haiku 4.5. Dat is ongeveer 75% minder, al gebruikt de nieuwe tokenizer iets meer tokens per taak, waardoor de werkelijke besparing per taak net iets lager uitvalt.

• Wat is het Claude effort-niveau bij Haiku 5.5, en kun je het aanpassen?

  Haiku 5.5 staat standaard op effort medium. Je kunt dat aanpassen naar low, high, xhigh of max. Anthropic raadt low alleen aan voor korte, enkelvoudige taken: bij low in een lang agent-recept slaat het model vaker een zoekstap over, stopt eerder, of mist een controle.

• Werkt Claude computer use al met Haiku 5.5?

  Ja, in beta. De Python- en TypeScript-SDK's ondersteunen computer use en browser use met Haiku 5.5. Omdat het beta is, hoort er bij een onomkeerbare actie zoals een betaling of een verzending altijd een menselijke controle tussen de agent en de uitvoering.