合作夥伴詢問我們是否能保證每個提示詞模板在上線前都使用完全授權的媒體。
謝謝你提出這個問題。我們把已審查示例視為上線門檻,而不是外觀潤飾。 目前計畫是將草稿素材分開管理,把最終示例移到已核准的 URL,並記錄仍保留的相容性行為。 在最終審計通過前,我不能把這件事表述成全面保證。 下一步:我可以分享目前審計狀態與剩餘替換清單。
Claude Haiku 4.5 是 Rivya 的快速 Claude AI 聊天選項,適合快速閱讀、輕量改寫、收件匣分流,以及成本較低的日常助手工作。
範例輸出
適合收件匣回覆、客服支援跟進與冷靜的營運溝通。
對話
範例輸出
適合收件匣回覆、客服支援跟進與冷靜的營運溝通。
讓 Rivya 快速摘要、做輕量分析,或處理高頻低成本的日常協作任務。
Rivya 中精簡回覆起草的聊天預覽。
輸出
適合收件匣回覆、客服支援跟進與冷靜的營運溝通。
最適合
支援
線上試用
輸入設定
對話控制
選擇 Rivya 何時可以搜尋網頁、應使用多高的推理強度,以及所選模型支援時是否包含模型思考內容。
思考內容
交由模型預設決定,或在提供方支援時明確包含或隱藏思考軌跡。
開始一段對話,把規劃、提示詞和創意方向整理成一條可重用的脈絡。
提示詞起步
不想從空白提示開始時,可使用已映射到 Claude Haiku 4.5 的模板,讓第一次執行更穩。
模型證明
先使用上方線上試用,再對照這些範例結果判斷完成度、節奏和任務適配度,之後再決定是否在 Studio 消耗更多點數。
讓 Rivya 快速摘要、做輕量分析,或處理高頻低成本的日常協作任務。
Rivya 中精簡回覆起草的聊天預覽。
輸出
適合收件匣回覆、客服支援跟進與冷靜的營運溝通。
主要範例
Rivya 中精簡回覆起草的聊天預覽。
輸入
僅提示詞
觀察重點
Rivya 中精簡回覆起草的聊天預覽。
每次使用點數
per_million_tokens · input=55 · output=285 · cache_read_multiplier=0.1 · cache_write_5m_multiplier=1.25 · cache_write_1h_multiplier=2 · ⌈total⌉
為什麼這個模型有效
更適合低延遲、高頻使用
token 定價比 Sonnet 或 Opus 低很多
Rivya 目前前端中的文字優先 Claude 專案
最適合的任務
模型證明
決策適配
決策適配
Claude Haiku 4.5 常見問題
Claude Haiku 4.5 適合快速且可重複的文字工作,例如收件匣分類、內部問答、電子郵件改寫、客服回覆、筆記擷取和短篇摘要。當回應速度與較低的 token 成本比深度分析更重要時,它是實用的 Claude 選項。
在 Rivya 上,Claude Haiku 4.5 目前以文字優先的聊天專案運行。
請提供來源文字、目標讀者、要完成的動作和明確的輸出格式。此頁的 Haiku 設定選項不多,因此聚焦的任務說明比調整控制項更重要。
Rivya 目前按使用量計費:每百萬 input token 為 55 點數,每百萬 output token 為 285 點數。這個層級適合大量短任務;Haiku 的速度與 Claude 系列中較低的成本,可減少反覆對話的支出。
例行工作若重視速度與較低成本,可選 Haiku,不必使用 Sonnet 或 Opus。寫作判斷或語氣細節更重要時選 Sonnet;分析難度足以支持較高 token 價格時再選 Opus。
當第一個回應需要測試收件匣分流、快速內部問答、第一版改寫、客服回覆,或單一 Claude 模型上的預算敏感摘要時,可以從這裡開始。這能提供一個可控的第一回合,用來檢查提示詞、方向和回應品質,再進入較長專案。
此頁設定為 Claude Haiku 4.5 的公開聊天入口。這會讓第一個結果聚焦在收件匣分流和快速內部問答,而不是太早把工作推進到較長的聊天串。
第一回合前,比起尋找額外控制項,更重要的是整理好任務框架、來源材料,以及答案需要多謹慎。對 Claude Haiku 4.5 這類文字優先聊天選項而言,開場設定通常會決定第一個結果是否足以處理收件匣分流和快速內部問答。
此頁可公開瀏覽,但實際送出第一則訊息仍需要登入。Rivya 目前按使用量計費:每百萬 input token 為 55 點數,每百萬 output token 為 285 點數。你可以先在這裡整理問題並選擇模型,準備好開始即時聊天時再登入。
當工作仍是第一段對話,且你正在測試 Claude Haiku 4.5 是否能從第一回合處理收件匣分流和快速內部問答時,可以留在這個頁面。當工作需要保存脈絡、附加檔案、後續回合,或你知道會持續擴展這條聊天串時,再開啟完整 Studio。
比較替代模型
Anthropic 在 Rivya 上的旗艦 Claude 聊天模型,適合深度推理、謹慎整合、主管寫作和高影響力文字工作。
為什麼考慮它
如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:per_million_tokens · input=285 · output=1430 · cache_read_multiplier=0.1 · cache_write_5m_multiplier=1.25 · cache_write_1h_multiplier=2 · ⌈total⌉。
Anthropic 在 Rivya 上的均衡型 Claude AI 聊天模型。它保留強大的長文推理和謹慎分析,適合內容、研究和程式設計專案,同時不必直接跳到 Opus 層級的花費。
為什麼考慮它
如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:per_million_tokens · input=170 · output=855 · cache_read_multiplier=0.1 · cache_write_5m_multiplier=1.25 · cache_write_1h_multiplier=2 · ⌈total⌉。
Anthropic 在 Rivya 上的均衡型 Claude AI 聊天模型。它擅長細膩寫作、謹慎分析和注重安全的回應,是內容創作和研究中很穩的 Claude 選項。
為什麼考慮它
如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:per_million_tokens · input=170 · output=855 · cache_read_multiplier=0.1 · cache_write_5m_multiplier=1.25 · cache_write_1h_multiplier=2 · ⌈total⌉。
輕量法律紅線審閱對話預覽封面。
讓 Rivya 快速摘要、做輕量分析,或處理高頻低成本的日常協作任務。
客戶異議分群對話預覽封面。
「客戶異議分群」預覽,聚焦輸入脈絡、結構化回覆與可執行下一步。
客戶異議分群對話預覽封面。
讓 Rivya 快速摘要、做輕量分析,或處理高頻低成本的日常協作任務。
每週高階主管狀態彙整聊天預覽封面。
每週高階主管狀態彙整預覽,聚焦輸入背景、結構化回覆與可執行下一步。
每週高階主管狀態彙整聊天預覽封面。
最適合的任務
任務接近這些情境時使用
安靜事實
提供方
Anthropic
類別
聊天
能力
對話
點數模式
per_million_tokens · input=55 · output=285 · cache_read_multiplier=0.1 · cache_write_5m_multiplier=1.25 · cache_write_1h_multiplier=2 · ⌈total⌉
輸入路徑
僅提示詞
提示設定
最多 20,000 個字元
開發者存取
確認模型欄位、參考媒體規則和點數行為後,可透過 Public API v1 呼叫 Claude Haiku 4.5。