Resposta rápidaOs modelos do Claude se dividem em perfis: Haiku é o mais rápido e leve, Sonnet equilibra velocidade e inteligência, Opus trabalha em tarefas longas de conhecimento e programação, e Fable é voltado a raciocínio muito exigente. Para a maioria das tarefas de escritório, Sonnet resolve.
Neste artigo
Os modelos do Claude vêm em famílias com nomes diferentes e perfis diferentes, e escolher o certo para cada tarefa economiza tempo e limite de uso. Em novembro de 2026, a documentação oficial da Anthropic lista quatro modelos atuais: Claude Fable 5.1, Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5 e Claude Haiku 5.5.
Este artigo explica a lógica por trás dos nomes, mostra o que cada modelo faz melhor e dá um guia de decisão por tipo de tarefa.
A lógica dos nomes
Cada nome indica um perfil, e o número indica a geração. Os nomes Haiku, Sonnet e Opus ficam em uma escala de tamanho e capacidade, do mais leve ao mais robusto. Fable é a linha voltada a raciocínio mais exigente. A cada geração, os perfis são atualizados, então um "Sonnet" de hoje não é o mesmo de um ano atrás.

Comparativo dos modelos atuais
Segundo a documentação oficial consultada em novembro de 2026:
| Modelo | Descrição oficial | Velocidade relativa | Preço de API por milhão de tokens (entrada / saída) |
|---|---|---|---|
| Fable 5.1 | Raciocínio exigente e trabalho longo com agentes | Mais lento | US$ 10 / US$ 50 |
| Opus 5.5 | Programação e trabalho de conhecimento de longa duração | Moderada | US$ 4 / US$ 20 |
| Sonnet 5.5 | Melhor combinação de velocidade e inteligência | Rápida | US$ 2 / US$ 10 |
| Haiku 5.5 | Tarefas de alto volume e baixa latência, como classificação e extração | A mais rápida | A partir de US$ 0,10 / US$ 0,50 |
Os preços de API interessam a quem constrói sistemas. Para quem usa o aplicativo, o que importa é o consumo do limite do plano. Todos os modelos atuais aceitam texto e imagem como entrada, trabalham em vários idiomas, incluindo português, e têm janela de contexto de 1 milhão de tokens na API.
Quando usar cada um
Haiku: volume e velocidade
Serve para tarefas simples e repetitivas: classificar mensagens, extrair dados de textos, corrigir ortografia, gerar variações curtas, responder perguntas diretas. É a escolha quando a resposta precisa ser rápida e a tarefa é bem definida.
Sonnet: o ponto de partida
É o modelo mais indicado para começar. Atende bem a redação, resumos, análise de documentos, planilhas e a maioria das tarefas de escritório, com boa velocidade. Se você não sabe qual modelo usar, use Sonnet e só mude se o resultado não bastar.
Opus: tarefas longas e complexas
Indicado para trabalhos com muitas etapas, análises profundas, documentos extensos e programação de longa duração. É a opção quando você nota que o Sonnet se perde no meio do caminho ou entrega análises rasas.
Fable: o problema mais difícil
É o modelo para raciocínio exigente e tarefas longas conduzidas por agentes. Na página de preços, o Fable aparece no plano Pro por créditos de uso e nos planos Max e Ultra dentro de uma parte dos limites semanais. Use quando outros modelos, mesmo em esforço mais alto, não chegarem ao resultado esperado.
Quais modelos cada plano oferece
| Plano | Modelos (novembro de 2026) |
|---|---|
| Free | Sonnet, Haiku |
| Pro | Opus, Sonnet, Haiku; Fable por créditos de uso |
| Max e Ultra | Opus, Sonnet, Haiku, Fable (até 50% dos limites semanais) |
| Team | Opus, Sonnet, Haiku; Fable em parte dos limites nos assentos premium |
| Enterprise | Fable, Opus, Sonnet, Haiku |
Detalhes de preço e limites estão em planos do Claude comparados.
Esforço e raciocínio
Os modelos atuais usam raciocínio adaptativo: eles decidem quanto "pensar" antes de responder, guiados por um nível de esforço. Mais esforço costuma melhorar a qualidade em problemas difíceis, mas aumenta o tempo de resposta e o consumo de uso. A central de ajuda recomenda reduzir o nível de esforço e desligar o raciocínio estendido quando você quer economizar limite. Em tarefa simples, não vale gastar esforço alto.
Guia de decisão por tarefa
| Tarefa | Modelo para testar primeiro |
|---|---|
| Responder e-mails e reescrever textos | Sonnet |
| Classificar centenas de mensagens | Haiku |
| Resumir um PDF de 40 páginas | Sonnet |
| Analisar um contrato complexo com várias cláusulas | Opus |
| Planejar um projeto grande, com várias etapas e dependências | Opus ou Fable |
| Resolver um problema que travou nos outros modelos | Fable |
| Extrair dados de muitas notas fiscais | Haiku |
Esta tabela é um ponto de partida, não uma regra. A forma confiável de decidir é testar a mesma tarefa em dois modelos e comparar.
Como testar na prática
- Escolha uma tarefa real e um resultado que você sabe avaliar.
- Rode no Sonnet e anote correção, necessidade de edição e tempo.
- Se o resultado for fraco, rode no modelo acima.
- Se estiver bom, teste um modelo mais leve e veja se mantém a qualidade.
- Use o mais leve que entregar o resultado aceitável.
Para o teste de redação, você pode usar este pedido:
Resuma o texto abaixo em 5 tópicos para um diretor que tem
2 minutos. Em cada tópico, indique o risco ou a decisão envolvida.
Não acrescente informações que não estejam no texto.
[cole o texto]
Os modelos antigos
A Anthropic mantém alguns modelos anteriores disponíveis por um tempo, como as versões 5 e 4.x das famílias Opus, Sonnet e Haiku, e define datas mínimas de retirada. Para quem usa o aplicativo, a escolha fica entre os modelos exibidos. Para quem integra por API, vale consultar a página de depreciações. Veja API do Claude.
Erros comuns na escolha do modelo
- Usar sempre o maior. Gasta mais limite e demora mais, sem ganho em tarefas simples.
- Usar sempre o menor. Economiza, mas pode entregar análises superficiais em problemas difíceis.
- Trocar de modelo no meio da conversa sem avisar. O contexto continua, mas o estilo pode mudar. Se trocar, confira se a resposta mantém o padrão.
- Culpar o modelo pelo pedido vago. Antes de subir para um modelo maior, reescreva o pedido com papel, contexto, formato e limite.
- Ignorar a data de corte. Os modelos listados têm conhecimento confiável até junho de 2026, segundo a documentação. Fatos mais recentes exigem pesquisa na web.

E para quem constrói sistemas
Quem integra o Claude em um sistema precisa olhar outros fatores: custo por milhão de tokens, latência, volume e data de retirada do modelo. Uma estratégia comum é usar um modelo leve para triagem e um modelo maior apenas para os casos difíceis, o que reduz custo sem sacrificar qualidade. Mas esse é um assunto para o momento em que você já domina o uso no aplicativo.
Por onde começar
Use o Sonnet por duas semanas nas suas tarefas habituais. Anote as vezes em que o resultado não bastou e teste esses casos no Opus ou no Fable. Com isso, você descobre o seu padrão de uso e evita pagar plano maior sem necessidade. Para o passo a passo de uso, leia como usar o Claude, e para aprender a escolher ferramentas e modelos com prática orientada, conheça o curso de Claude e IA presencial.
Perguntas frequentes
Qual modelo do Claude é o melhor?
Não existe o melhor em abstrato. Fable é o mais capaz e mais lento, e Haiku é o mais rápido. A escolha certa depende da tarefa: simples e repetitiva pede um modelo leve, e um problema complexo com muitas etapas pede um modelo maior.
O plano gratuito dá acesso a todos os modelos?
Não. Segundo a página de preços em novembro de 2026, o plano gratuito inclui Sonnet e Haiku. Opus está nos planos pagos e Fable aparece no Pro por créditos de uso e nos planos Max e Ultra dentro de uma parte dos limites semanais.
Modelo maior sempre dá resposta melhor?
Nem sempre. Em tarefas simples, um modelo menor responde igual ou melhor porque é mais direto e mais rápido, e gasta menos do seu limite de uso. Os modelos maiores compensam em problemas difíceis, com muitas etapas e documentos complexos.
Os nomes dos modelos mudam?
Sim, com frequência. As famílias recebem novas versões ao longo do ano, e as antigas são aposentadas depois de um prazo. A documentação da Anthropic traz a lista atual e as datas mínimas de retirada, e vale consultá-la antes de integrar um modelo a um sistema.
O que são tokens e janela de contexto?
Tokens são os pedaços em que o texto é dividido para o modelo processar, equivalentes a pedaços de palavras. A janela de contexto é o limite de tokens que o Claude considera de uma vez. Na API, todos os modelos atuais têm janela de 1 milhão de tokens.




