直接给结论
| 场景 | 推荐 | 理由 |
|---|---|---|
| 复杂规划、多步推理 | Opus | 长链路任务的稳定性远超弟弟们 |
| 日常代码、文档、对话 | Sonnet | 性价比之王，90% 任务的默认选择 |
| 大批量分类、抽取、过滤 | Haiku | 便宜、快、对简单任务足够 |
三个判断维度
1. 任务复杂度 ≠ Prompt 长度
很长的 Prompt 不代表难。"读 50 页合同找出违约条款"是简单任务（Haiku 够）；"基于这份合同设计谈判策略"是复杂任务（Opus 才行）。
2. 错误成本
一次错误是"重试"（用 Sonnet）还是"造成损失"（必须 Opus）？
写注释错了无所谓，金融报表错了要赔钱。
3. 调用量与延迟
QPS 高、延迟敏感的场景，Opus 不只是贵，是慢。Haiku 在分类、初筛、路由这类任务上是最佳选择。
一个组合套路
金字塔分层：
Haiku → 初筛、路由、分类
↓
Sonnet → 主要业务逻辑
↓
Opus → 关键决策、复杂规划让便宜的模型先过滤掉 80% 的简单情况，把昂贵模型留给真正难的 20%。同样的预算下，整体效果能比"全程 Opus"还好。
别忘了的一点
模型在迭代。这张表的有效期是 3 个月。每个版本发布后，重新跑你自己的评测集——别替模型供应商做广告，让数据说话。