同样是用Claude写文案、做总结或看代码，不同模型的体验差异其实很明显。这篇就用最常见的三种模型做一次Claude功能对比：它们在速度、回答深度、长文处理和稳定性上的取舍分别是什么。看完你基本能确定，自己日常该固定用哪一个。
Claude功能对比先看三条：速度、深度、容错
做Claude功能对比时，我更建议先把需求拆成三条：你是否要“快”、是否要“深”、以及能不能接受偶尔需要返工。越偏日常高频的小任务，越需要速度和稳定；越偏复杂推理与高质量输出，越需要深度与更强的自检能力。
另外别忽略“容错”：同样的提示词，强模型更能把模糊需求补齐，弱一些的模型则更依赖你把背景、格式和边界写清楚。
Haiku：响应快，适合高频小活
如果你用Claude主要是做改写、要点提炼、会议纪要整理、短邮件润色，Haiku通常更顺手。它的优势在于响应快、交互成本低，适合反复迭代的小步骤工作流。
在Claude功能对比里，Haiku不太适合一上来就让它做“结构复杂、约束很多”的成稿任务；更稳的用法是先让它产出粗框架或清单，再逐段补充细节。
Sonnet：综合最均衡，日常主力更省心
Sonnet往往是多数人把Claude当作“主力助手”时的默认选择：写作质量、逻辑连贯性和对指令的服从度比较均衡。做方案、写长一点的文章、从材料里提炼观点再重组，Sonnet的完成度通常更高。
从Claude功能对比的角度看，Sonnet也更适合“带约束的创作”，比如固定标题层级、指定语气、必须覆盖某些要点这类要求，返工概率相对低。
Opus：复杂推理与高要求输出更稳，但不必硬上
当任务本身更难，比如多条件决策、深度分析、长材料综合判断、或者你希望它更认真地自查矛盾与漏洞，Opus的优势会更明显。它更擅长把零散信息串成完整论证，适合对质量更敏感的场景。
不过做Claude功能对比也要说实话：如果你的输入信息本来就不完整、目标也不清晰，Opus也不可能“凭空”替你补齐事实。更高效的做法是先用Sonnet把需求整理清楚，再用Opus做关键段落的精修与核对。
总结这次Claude功能对比：追求速度选Haiku；想要省心通用选Sonnet；遇到高难度、高质量交付再上Opus。你如果告诉我你的常用任务（写作/代码/资料整理）和一次对话大概多长，我也能按你的场景把模型选择再压缩成更明确的一条结论。
