Anthropic hat Claude Haiku 5.5 am 7. Oktober veröffentlicht und seine Aufgabe auf den Punkt gebracht: Es „lässt sich bei Programmierarbeiten hervorragend als Subagent mit Opus 5.5 und Sonnet 5.5 kombinieren“. Im Ankündigungsbeitrag wird der Preis mit 0,10 $ pro Million Input-Token und 0,50 $ pro Million Output-Token für Prompts bis zu 100K Token beziffert; darüber liegen die Preise bei 0,50 $ bzw. 2,50 $. Zwei der sechs Kundenstimmen auf der Seite beschreiben dasselbe Einsatzmuster: Rogo nutzt einen Haiku 5.5-Subagenten, der eine Umsatzzeile aus einem 10-K-Bericht extrahiert, während ein größeres Modell die Präsentation erstellt, und Cognition setzt ihn als „Sidekick“ unter Opus 5.5 in Devin Fusion ein.
Dieser Blickwinkel fokussiert sich auf das Modell. Für ein Team, das mehrere Agenten betreibt, stellt sich jedoch auf dem Board die weitaus schwierigere Frage. Ein Subagent existiert innerhalb des Laufs eines anderen Agenten. Er hat keine eigene Task, keinen Assignee und keinen eigenen Status. Wenn ihm also ein Fehler unterläuft, taucht dieser unter dem Namen des Lead-Agenten auf. Günstige Rechenarbeit ist mittlerweile so billig, dass man sie in großem Umfang einsetzen kann – die eigentliche Entscheidung liegt darin, wo sie sichtbar sein soll.
TL;DR
Belassen Sie Haiku 5.5 als In-Run-Subagenten, wenn seine Ausgabe vom Lead-Agenten verarbeitet und dort geprüft wird: Suchvorgänge, Zusammenfassungen, Codebase-Exploration, Komprimierung. Weisen Sie ihm einen eigenen Agenten und eine eigene Task zu, wenn seine Ausgabe direkt ausgeliefert wird, jemand sie abnehmen muss oder er unabhängig fehlschlagen kann. Hinterlegen Sie in Claude Code model: claude-haiku-5-5 in der Subagenten-Datei anstelle des Alias haiku und denken Sie daran, dass der integrierte Explore-Subagent auf dem Modell der Hauptkonversation läuft, nicht auf Haiku. In Sharkly ist ein günstiger Agent eine Einstellung unter Custom arguments, sodass sich beide Spuren einen Computer teilen können. Agenten recherchieren, führen aus, testen und berichten. Menschen geben die Richtung vor, erteilen Freigaben und nehmen die Ergebnisse ab.
Von oben betrachtet ist ein Subagent unsichtbar
Ein Subagent ist ein Helfer, den der Lead-Agent innerhalb seiner eigenen Sitzung startet, dem er eine eng umrissene Aufgabe übergibt und dessen Antwort er anschließend ausliest. Das ist für viele Aufgaben genau das richtige Konzept – es bildet aber auch eine Grenze: Alles, was der Subagent tut, findet innerhalb eines einzigen Laufs statt.
Aus Sicht des Boards unterscheiden sich die beiden Ansätze bei jeder Frage, die sich ein Manager stellt.
| Frage | Haiku 5.5 als In-Run-Subagent | Haiku 5.5 als eigenständiger Agent auf einer Task |
|---|---|---|
| Wer verantwortet das Ergebnis? | Implizit der Lead | Explizit der Assignee der Task |
| Wo wird die Arbeit sichtbar? | Im Lauf und in der finalen Antwort des Leads | In einer eigenen Task, eigenem Laufstatus und Ausführungsprotokoll |
| Wer prüft sie? | Das Lead-Modell, bevor es fortfährt | Ein Mensch oder ein Reviewer vor der Abnahme |
| Was passiert bei einem Fehler? | Der Lead fängt ihn ab oder schleift ihn mit durch | Die Task weist den Fehler eigenständig aus |
| Kann ein Mensch während des Laufs eingreifen? | Nein, er kommuniziert nur mit dem Lead | Ja, eine Rückfrage landet in der Task und im Posteingang |
| Wie hoch ist der Einrichtungsaufwand? | Eine Datei im Repository | Ein Agent und eine Task |
Die Codex-Variante dieses Problems wurde in diesem Blog bereits thematisiert: Sobald sich eine Sitzung in viele Subagenten auffächert, ist eine konsolidierte Antwort das Einzige, was ein Reviewer zu Gesicht bekommt. Haiku 5.5 macht diesen Kompromiss noch verlockender, da Anthropic das Modell genau für diese Rolle entwickelt und bepreist hat. Das Muster von Rogo funktioniert, weil der Lead die Umsatzzeile verarbeitet und sie in einer Präsentation landet – einem Artefakt, das ohnehin von einem Menschen geprüft wird, bevor es weitergereicht wird. Ein etwaiger Fehler des Subagenten fällt bei diesem Review auf.
Übertragen Sie dasselbe Modell nun auf eine Aufgabe, bei der seine Ausgabe direkt das Artefakt darstellt: eine Migration, eine Konfigurationsänderung, eine Datenkorrektur, eine Antwort an einen Kunden. Als Subagent erreicht diese Arbeit das Board nur als Teil der Zusammenfassung des Leads. Niemand sieht, welcher Teil des Diffs von dem günstigen Modell stammt, und wer die Task absegnet, genehmigt Arbeit, die sich nicht eindeutig zuordnen lässt.
Die Faustregel im Detail
Die Luna-Beiträge haben geklärt, welche Arbeit auf eine günstige Ebene gehört: Steuern Sie nach Überprüfbarkeit, nicht nach Schwierigkeit. Haiku 5.5 fügt eine zweite Achse hinzu. Sobald Rechenleistung günstig genug ist, entscheidet die Frage, wer die Ausgabe verarbeitet, darüber, wo die Arbeit angesiedelt wird.
Haiku 5.5 placement rule
In-run subagent when ALL of these hold:
- the output is read by the lead agent, not shipped
- the lead checks or uses it before continuing
- a wrong answer shows up downstream, inside reviewed work
examples: file lookups, codebase exploration, log and doc summaries,
classification, pulling one fact from a long document
Own Agent and own Task when ANY of these hold:
- the output ships (a diff, a message, a record, a submitted form)
- a person has to accept it
- it can fail, stall, or need a human answer independently
- you want its acceptance rate measured separately from the lead's
Nutzen Sie einen Subagenten, wenn die Arbeit auf eine einzelne Antwort hinausläuft, die der Lead benötigt. Nutzen Sie eine separate Task, wenn es sich um Arbeitsergebnisse handelt, für die das Team eine verantwortliche Person benennen würde.
In Sharkly gibt es einen Mittelweg. In einer Crew erwähnt der Leader-Agent Mitglieder für bestimmte Zuarbeiten. Diese Mitglieder laufen im Kontext derselben Task und fügen ihre Ergebnisse dem Chat hinzu. Ein Haiku 5.5-Mitglied ist somit in der Task sichtbar, ohne eine eigene Task zu benötigen. Nutzen Sie diesen Weg, wenn eine einzelne Person das Gesamtergebnis abnimmt. Teilen Sie die Arbeit in separate Tasks auf, wenn unterschiedliche Personen verschiedene Teilbereiche prüfen.
Konfiguration beider Wege
Bei beiden Wegen gibt es jeweils eine Einstellung, bei der man leicht Fehler macht.
Der Weg über Subagenten in Claude Code. Claude Code erfordert Version 2.1.293 oder neuer für Haiku 5.5. Das Feld model eines Subagenten akzeptiert laut der Dokumentation zu Subagenten sonnet, opus, haiku, fable, eine vollständige Modell-ID oder inherit. Legen Sie die vollständige ID fest:
---
name: lookup
description: Find files, symbols and config values. Read-only.
model: claude-haiku-5-5
---
Answer with paths and line numbers. Do not edit files.
Der Alias ist die Falle. Laut der Dokumentation zur Modellkonfiguration verweist haiku nur auf der Anthropic-API auf Haiku 5.5. Auf Amazon Bedrock, Google Cloud, Microsoft Foundry und Claude Platform on AWS verweist er nach wie vor auf Haiku 4.5. Wird eine Subagenten-Datei über Computers hinweg bei verschiedenen Providern geteilt, können unter demselben Namen zwei völlig unterschiedliche Modelle laufen. Über ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL lässt sich auf dem jeweiligen Host definieren, wofür haiku steht und was Claude Code für Hintergrundfunktionen heranzieht.
Die zweite Überraschung: Der integrierte Explore-Subagent nutzt das Modell der Hauptkonversation, nicht Haiku. Läuft der Lead auf Opus 5.5, wird auch die Codebase-Exploration mit Opus 5.5 ausgeführt. Die Dokumentation empfiehlt selbst, einen benutzer- oder projektspezifischen Subagenten namens Explore anzulegen, der den integrierten Subagenten überschreibt, und model: haiku zu setzen, um die Exploration mit einem kostengünstigeren Modell durchzuführen. Benennen Sie die obige Datei entsprechend und behalten Sie die vollständige ID bei.
Der Weg über eigenständige Agenten in Sharkly. Sharkly wählt keine Modelle aus. In der Agents-Dokumentation heißt es dazu: „Der Agent folgt dem Standardmodell der Runtime. Er garantiert und zeigt keinen spezifischen Modellnamen an. Um Modelle zu wechseln, geben Sie eines in den Custom arguments des Agenten oder der Runtime an.“ Es gibt beim Agenten weder ein Dropdown-Menü für Modelle noch einen Regler für die Denktiefe. Der günstige Agent ist folglich ein zweiter Agent auf demselben Computer und derselben Claude Code-Runtime, bei dem claude-haiku-5-5 in den Custom arguments angegeben ist, während der Lead-Agent seinen Standard beibehält. Die hauseigene Anleitung zur Einrichtung von Claude Haiku 5.5-Agenten in Sharkly führt Schritt für Schritt durch das Setup.
Da die Task keinen Modellnamen anzeigt, empfiehlt es sich, die Anweisungen des günstigen Agenten um eine Zeile zu ergänzen: das verwendete Modell in der finalen Antwort auszuweisen. In Claude Code ist Haiku 5.5 standardmäßig auf medium Effort eingestellt, und das Thinking lässt sich nicht deaktivieren – der dort konfigurierte Aufwand bestimmt also maßgeblich die Kosten jedes Laufs.
Wo der 100K-Preissprung greift
Die Entscheidung über die Platzierung bestimmt auch den Preis, den Sie zahlen. Haiku 5.5 kostet nur dann 0,10 $/0,50 $ pro Million Token, solange der Prompt bei maximal 100K Token bleibt. Darüber liegen die Preise bei 0,50 $/2,50 $ – also fünfmal so hoch. Laut Anthropic lagen rund 90 % der Anfragen an Haiku 4.5 unter diesem Schwellenwert.
Ein Subagenten-Aufruf hat genau das passende Format, um unter der Schwelle zu bleiben: ein eng umrissener Auftrag, kurzes Einlesen von Daten, eine gezielte Antwort zurück. Ein eigenständiger Agent, der an einer umfangreichen Task arbeitet, überschreitet sie hingegen typischerweise. Claude Code komprimiert native 1M-Modelle wie Haiku 5.5 standardmäßig erst bei etwa 967K Token – weit jenseits der 100K-Grenze. Daher kann ein langer Haiku 5.5-Lauf den Großteil seiner späteren Iterationen zum höheren Tarif verbringen. Die Lösung für eine lange Task besteht darin, sie aufzuteilen – nicht darin, sie wieder in den Lauf eines Leads zurückzuverlegen.
Daraus ergibt sich ein klarer Kostenvorteil bei der Wahl des Ansatzes: Nutzen Sie den In-Run-Subagenten für kurze, leseintensive Aufrufe, bei denen sich der niedrige Tarif problemlos einhalten lässt. Nutzen Sie einen separaten Agenten für Ergebnisse, die ausgeliefert werden, und dimensionieren Sie diese Tasks so, dass ein Lauf abgeschlossen ist, bevor das Kontextfenster erschöpft ist.
Zwei Dinge, die sich nicht geändert haben
Anthropic spricht die Leistungsgrenzen offen an. Sonnet 5.5 und Opus 5.5 „bleiben die bessere Wahl für komplexe agentische Programmieraufgaben“, und in der Veröffentlichungsübersicht erreicht Haiku 5.5 auf dem Terminal-Bench 4.0 einen Wert von 39,2 % gegenüber 70,6 % bei Sonnet 5.5 (jeweils bei maximalem Effort). Haiku 5.5 ist ein Worker oder Assistent, kein Lead.
Und ein günstigerer Worker macht die Abnahme nicht billiger. Unabhängig davon, ob Haiku 5.5 als Subagent oder als eigenständiger Agent läuft: Jemand muss das Ergebnis verantworten. Der Subagenten-Weg versteckt diesen Verantwortlichen im Lauf des Leads; der Agenten-Weg weist ihm einen Namen und einen Status zu. Bei Browser- und Desktop-Aufgaben, bei denen ein Lauf leicht halbfertig enden kann, wird dieser Unterschied schnell teuer – ein Thema, das in Günstige Browser-Agenten und die Review-Queue behandelt wird. Die Wahl zwischen Haiku 5.5 und GPT-6 Luna zum selben Listenpreis ist eine eigene Fragestellung, die im Artikel Zwei günstige Runtimes zum gleichen Preis beleuchtet wird.
Halten Sie die Platzierungsregel einmal fest: Nutzen Sie Subagenten für Recherchen, die der Lead prüft, und erstellen Sie für alles, was ausgeliefert wird, eine eigene Task. Wenn Sie bereits mehrere Agenten einsetzen, bietet Sharkly einen zentralen Ort, um deren Tasks und Ergebnisse zu verwalten.
