Chat example
客户说“导出要快一点”，请写三个用于澄清需求的问题，避免默认文件格式或性能指标。
1. 你通常导出什么内容，数据量大约是多少？ 2. 现在从点击导出到拿到文件需要多久，你希望缩短到什么范围？ 3. 你最在意等待时间、导出失败，还是导出期间无法继续操作？
需求去歧义
客户说“导出要快一点”，请写三个用于澄清需求的问题，避免默认文件格式或性能指标。
Use text conversations to organize ideas, draft content, or discuss questions.
The final cost is rounded up to whole credits.
Example output
客户说“导出要快一点”，请写三个用于澄清需求的问题，避免默认文件格式或性能指标。
Chat
Example output
客户说“导出要快一点”，请写三个用于澄清需求的问题，避免默认文件格式或性能指标。
客户说“导出要快一点”，请写三个用于澄清需求的问题，避免默认文件格式或性能指标。
1. 你通常导出什么内容，数据量大约是多少？ 2. 现在从点击导出到拿到文件需要多久，你希望缩短到什么范围？ 3. 你最在意等待时间、导出失败，还是导出期间无法继续操作？
Best for
Supports
Try this model
Model inputs
Estimated credits: 1+
Chat controls
Choose a reasoning level, turn web search on or off, and decide whether to show model thoughts. Available controls depend on the selected model.
Thoughts
Use the model default or choose whether to show its thought output, when supported.
Ask a question or describe a task to start.
Model examples
Review examples to help decide whether the model fits your task.
客户说“导出要快一点”，请写三个用于澄清需求的问题，避免默认文件格式或性能指标。
1. 你通常导出什么内容，数据量大约是多少？ 2. 现在从点击导出到拿到文件需要多久，你希望缩短到什么范围？ 3. 你最在意等待时间、导出失败，还是导出期间无法继续操作？
客户说“导出要快一点”，请写三个用于澄清需求的问题，避免默认文件格式或性能指标。
访谈记录：甲用手机找活动，乙在电脑报名，丙希望能看清取消规则。请总结三项观察，明确样本只有三人。
本次仅访谈三人，观察不能直接代表所有用户。 1. 甲通过手机寻找活动，说明移动端发现流程值得关注。 2. 乙选择电脑报名，说明发现与报名可能发生在不同设备。 3. 丙关注取消规则，应检查规则是否容易找到、表述是否清楚。
访谈记录：甲用手机找活动，乙在电脑报名，丙希望能看清取消规则。请总结三项观察，明确样本只有三人。
写一条发给买家的通知：订单已打包，承运商尚未揽收；物流单号已生成，但不能说已经发出。
你的订单已打包，物流单号也已生成，目前正等待承运商揽收。揽收后可查看运输进度。
写一条发给买家的通知：订单已打包，承运商尚未揽收；物流单号已生成，但不能说已经发出。
把“周一／设计评审／10:00；周三／内容检查／14:00；周五／上线复核／09:30”整理成三行日程，不加日期。
周一 10:00：设计评审 周三 14:00：内容检查 周五 09:30：上线复核
把“周一／设计评审／10:00；周三／内容检查／14:00；周五／上线复核／09:30”整理成三行日程，不加日期。
将“活动报名42人，场地有50个座位，最好留出志愿者座位”区分为已知事实和建议。
已知事实：活动已报名42人；场地共有50个座位。 建议：为志愿者预留座位。 待确认：志愿者人数，以及42名报名者中是否已经包含志愿者。
将“活动报名42人，场地有50个座位，最好留出志愿者座位”区分为已知事实和建议。
把“这个工具可以把一批图片按宽度调整大小，并且保留原始比例，你可以一次下载处理后的所有文件”压缩为不超过35个汉字。
批量按宽度缩放图片，保留比例并打包下载。
把“这个工具可以把一批图片按宽度调整大小，并且保留原始比例，你可以一次下载处理后的所有文件”压缩为不超过35个汉字。
Model strengths
Model strengths
Suggested uses
Tasks to consider
Model details
Provider
Anthropic
Category
Chat
Capabilities
Chat
Credit charges
Base rate per million tokens: 12 credits for input, 60 for output
Inputs
Prompt only
Prompt requirements
Up to 20,000 characters
Developer access
Use Claude Haiku 5.5 through Public API v1. Check the model reference for supported inputs, parameters, and credit charges before sending a request.
Claude Haiku 5.5 FAQ
Text conversations are billed by input and output usage: 12 input credits and 60 output credits per million tokens. Check the estimated credits before submitting. Credits are reserved when the task is accepted; final billing uses confirmed consumption. Check credit history for actual charges and refunds.
Compare alternatives
Use Claude Sonnet 5 on Rivya to discuss pasted requirements, draft implementation briefs, and prepare technical handoffs.
Why consider it
Credit charges: Base rate per million tokens: 170 credits for input, 855 for output
A Claude text chat model on Rivya for summaries of pasted material, reply drafts, and working through everyday questions.
Why consider it
Credit charges: Base rate per million tokens: 55 credits for input, 285 for output
Text chat on Rivya for drafting from notes, revising copy, and adapting a message for a different audience.
Why consider it
Credit charges: Base rate per million tokens: 800 credits for input, 4,000 for output