Claude Haiku 5.5 vs. GPT-5.6 Luna: Zum halben Listenpreis, 19 % mehr pro abgeschlossener Aufgabe

Das Preis-Matching, über das alle geschrieben haben, ist real, und es gilt nicht für dieses Modell. Claude Haiku 5.5, das der Anbieter am 7. Oktober 2026 eingeführt hat, hat einen Listenpreis von 0,10 $ pro Million Eingabe-Token und 0,50 $ pro Million Ausgabe-Token bei Prompts mit bis zu 100.000 Token. GPT-5.6 Luna, die kostenoptimierte Variante vom 9. Juli 2026, hat einen Listenpreis von 0,20 $ und 1,20 $. Damit liegt der Anbieter bei beiden Messgrößen genau bei der Hälfte des Preises des älteren Modells — und genau gleichauf mit GPT-6 Luna, dem Nachfolger, der es am 22. September 2026 ersetzt hat und das Modell ist, das der eigene Launch-Beitrag des Anbieters als Vergleichsmaßstab heranzieht.

Das ist ein seltsamer Ort, von dem aus man einen Vergleich schreibt, daher lohnt es sich, genau zu sein, worum es bei dieser Gegenüberstellung geht. GPT-5.6 Luna ist das einzige der beiden, das auf dem unabhängigen Board als veraltet geführt wird, es ist nicht mehr das Luna auf der Flaggschiff-Preisliste von OpenAI, und es ist immer noch das Luna, das Sie heute in einer Menge Integrationscode finden. Es mit Claude Haiku 5.5 zu vergleichen, ist die Frage nach einer Migration, die Sie möglicherweise bereits schulden, nicht die Frage, welches von zwei aktuellen Modellen aufgerufen werden soll.

Und die Antwort auf die naheliegende Frage ist der interessante Teil. Im selben unabhängigen Evaluationslauf kostet eine abgeschlossene Intelligence-Index-Aufgabe 0,21 $ bei Claude Haiku 5.5 und 0,18 $ bei GPT-5.6 Luna. Zum halben Tokenpreis, 19 % mehr pro Antwort.

Die beiden Tarifkarten

Pro Million Tokens in US-Dollar. Die Tarife von Anthropic und OpenAI stammen aus deren eigener Dokumentation; die gemeinsamen Scores sind Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, abgelesen am 2026-10-08.

• Eingabe — Claude Haiku 5.5 0,10 $ bis zu 100.000 Tokens und 0,50 $ darüber; GPT-5.6 Luna 0,20 $, verdoppelt sich auf 0,40 $ bei Anfragen über 272.000 Tokens.

• Ausgabe — Claude Haiku 5.5 0,50 $ bis zu 100.000 Tokens und 2,50 $ darüber; GPT-5.6 Luna 1,20 $, steigend auf 1,80 $ auf dem Long-Context-Pfad.

• Zwischengespeicherte Eingabe — Claude Haiku 5.5 0,01 $ und 0,05 $, ein Rabatt von 90 %; GPT-5.6 Luna 0,02 $, ebenfalls 90 %, plus eine Gebühr von 0,25 $ für das Schreiben in den Cache.

• Kontext — 1 Mio. Tokens für Claude Haiku 5.5 und 1.050.000 für GPT-5.6 Luna. Beide begrenzen eine einzelne Antwort auf 128.000 Tokens, und OpenAI gibt für sein Modell einen Wissensstichtag vom 16. Februar 2026 an.

• Reasoning-Steuerung — Claude Haiku 5.5 bietet einen Aufwandsregler von Low bis Max, wobei Medium die Standardeinstellung ist; GPT-5.6 Luna bietet sechs Einstellungen: none / low / medium (Standard) / high / xhigh / max.

• Unabhängige Bewertung — 43,40 für Claude Haiku 5.5 (Max) gegenüber 37,32 für GPT-5.6 Luna (Max), eine Differenz von 6,07 Punkten auf einem Board mit 182 Modellen.

• Status — Claude Haiku 5.5 ist aktuell, proprietär und nur über die API verfügbar. GPT-5.6 Luna trägt ein Deprecation-Flag auf dem unabhängigen Board und hat keine Zeile mehr in OpenAIs Flaggschiff-Preistabelle.

Halber Preis, pro Antwort teurer

Die Preislisten-Arithmetik ist hier für Anthropic ungewöhnlich günstig – ein sauberes 2x auf beiden Zählern innerhalb des Kurz-Prompt-Regimes –, weshalb das Ergebnis pro Aufgabe das ist, was erklärt werden muss.

Claude Haiku 5.5 erzeugt pro Intelligence-Index-Aufgabe 162.164 Ausgabe-Tokens, aufgeteilt in 129.047 Reasoning- und 33.118 Antwort-Tokens. GPT-5.6 Luna erzeugt 41.235, aufgeteilt in 28.098 Reasoning- und 13.136 Antwort-Tokens. Anthropics Modell verbraucht 3,9-mal so viele Tokens für dieselbe Aufgabe, und bei halber Ausgabegeschwindigkeit kostet es dadurch 19 % mehr pro abgeschlossener Aufgabe. Der Geschwindigkeitsvorteil und der Nachteil der Weitschweifigkeit liegen innerhalb eines Faktors von zwei auseinander, sodass sie sich beinahe gegenseitig aufheben – und der Rest geht zugunsten von OpenAI aus.

Die beiden Kosten pro Aufgabe liegen dicht beieinander, doch die Art und Weise, wie sie sich zusammensetzen, unterscheidet sich. GPT-5.6 Lunas 0,1783 $ pro Aufgabe bestehen grob zur Hälfte aus Cache-Schreibvorgängen und zu einem Viertel aus Output; Claude Haiku 5.5 kommt auf 0,2128 $, davon 0,1317 $ für Input – überwiegend gecachte Lesevorgänge – plus 0,0811 $ für Output. Keines der Modelle ist in absoluten Zahlen teuer, und sie sind an unterschiedlichen Stellen teuer, was dazu führt, dass die Gesamtkosten pro Aufgabe konvergieren, während die Tarifkarten um den Faktor zwei auseinanderliegen.

Dies ist derselbe Effekt, der einen Vergleich von Reasoning-Modellen pro Token im Allgemeinen unzuverlässig macht, und es lohnt sich, ihn klar zu benennen: Ein günstiger Zähler multipliziert sich mit einem hohen Token-Budget, und das Produkt ist das, was man zahlt. Die eigenen Launch-Notes von Anthropic sind diesbezüglich offen und sagen, Claude Haiku 5.5 sei „besonders preiswert, wenn es für Aufgaben mit Prompts von bis zu 100.000 Tokens verwendet wird, die etwa 90 % der Anfragen an unser vorheriges Haiku-Modell ausmachen.“

Die Mischungsrechnung erzählt dieselbe Geschichte aus der anderen Richtung. Bei der eingangslastigen 7:2:1-Mischung von Artificial Analysis – der Form, die der meiste Produktionsverkehr tatsächlich hat – kommt Claude Haiku 5.5 auf 0,077 $ pro Million Tokens gegenüber 0,174 $ für GPT-5.6 Luna. Das sind die 2,26x, die man nach dem Preisschild erwarten würde. Erst wenn man die Ausgabemessung so gewichtet, wie es eine Reasoning-Workload tut, konvergieren die beiden, und jenseits von 100.000 Tokens kreuzen sie sich.

Die Klippe bei 100.000 Token gegenüber der bei 272.000 Token

Beide Anbieter bepreisen lange Anfragen neu, und die Schwellenwerte liegen um mehr als das Zweieinhalbfache auseinander.

Die Grenze von Anthropic liegt bei 100.000 Input-Tokens. Darüber steigen die Tarife von Claude Haiku 5.5 auf 0,50 $ Input und 2,50 $ Output – das Fünffache des Kurz-Prompt-Tarifs, angewendet auf die gesamte Anfrage. Die Grenze von OpenAI liegt bei 272.000 Input-Tokens. Darüber steigen die Tarife von GPT-5.6 Luna auf 0,40 $ Input und 1,80 $ Output – 2x Input und 1,5x Output, ebenfalls angewendet auf die gesamte Anfrage.

Der Übergang ist also keine langsame Annäherung; er ist ein Sprung. Ein Retrieval-Prompt mit 120.000 Token wird nach Anthropics langer Stufe abgerechnet und liegt bequem innerhalb von OpenAIs kurzer Stufe, wodurch ein 2-facher Anthropic-Vorteil bei der Eingabe in einen 1,25-fachen OpenAI-Vorteil und bei der Ausgabe in einen 1,39-fachen Vorteil umschlägt. Und Anthropics Schwelle ist niedrig genug, dass eine dokumentenlastige Pipeline sie routinemäßig überschreitet, während OpenAIs hoch genug ist, dass die meisten solchen Pipelines sie nie erreichen.

Unter 100.000 Tokens ändert sich dadurch nichts an der Reihenfolge. Über 272.000 kehrt sich die Reihenfolge um und bleibt umgekehrt.

Wodurch wurde das Modell ersetzt, mit dem Sie vergleichen?

Das ist der Teil, der überhaupt entscheiden sollte, wie viel Zeit du für den Vergleich aufwendest.

OpenAI hat GPT-6 Luna am 22. September 2026 veröffentlicht — fünfzehn Tage bevor Anthropic Claude Haiku 5.5 veröffentlichte — zu 0,10 $ für Input und 0,50 $ für Output, mit einem 1-Mio.-Token-Kontext, einer Antwortobergrenze von 128.000 Token und derselben sechsstufigen Steuerung des Reasoning-Aufwands. Das ist die identische Preisliste wie bei Claude Haiku 5.5, bei beiden Messgrößen, im Kurzprompt-Regime.

Auf der unabhängigen Rangliste liegen die beiden nah genug beieinander, dass die Gesamtwertung es nicht entscheidet: Claude Haiku 5.5 erzielt 43.40 gegenüber 38.12 für GPT-6 Luna — immer noch ein 5.28-Punkte-Vorsprung für Anthropic — doch die Kosten pro abgeschlossener Aufgabe betragen $0.21 gegenüber $0.068. Das ist ein dreifacher Vorteil für OpenAI bei der Zahl, die tatsächlich abgerechnet wird, und er besteht aus demselben Grund der Wortfülle wie oben: GPT-6 Luna gibt pro Index-Aufgabe 50,012 Ausgabe-Tokens aus gegenüber 162,164 bei Claude Haiku 5.5.

Der Launch-Post von Anthropic nimmt den Vergleich selbst vor, in einer Tabelle, die Haiku 5.5 gegen „GPT-6 Luna“ antreten lässt – bei GDPval-AA v2.1 (1620 gegen 1437), AA-Briefcase v1.1 (1578 gegen 1336), OSWorld 2.1 Offline-Teilmenge (72,4 % gegen 48,9 %) und Terminal-Bench 4.0 (39,2 % gegen 16,4 %). Das sind Anthropics eigene Zahlen, und sie sind Anbieterangaben, aber die Wahl des Gegners ist das verräterische Detail: Das Modell, das Anthropic zu schlagen ausgewählt hat, ist das nächste nach dem im Titel dieses Artikels genannten.

Wo die alte Luna noch gewinnt

Drei Dinge, und keines davon ist Fähigkeit.

Video und Audio. Keines der beiden Modelle ist video-nativ — Claude Haiku 5.5 liest Text und Bilder, und GPT-5.6 Luna liest Text und Bilder —, also ist diese Zeile ein Gleichstand, und beide verlieren gegen alles mit einer Media-Pipeline.

Cache-Schreibvorgänge. Für GPT-5.6 Luna veröffentlicht OpenAI einen Preis von 0,25 US-Dollar pro Million Cache-Schreibvorgänge, und für Claude Haiku 5.5 veröffentlicht Anthropic keinen; das bedeutet, dass die ehrliche Aussage lautet, dass die Schreibkosten in Anthropics 0,10-US-Dollar-Messung für Eingaben enthalten und nicht etwa abwesend sind. Eine präfixlastige Workload mit kurzlebigem Cache zahlt diese Differenz bei jeder Runde.

Und der Long-Context-Pfad selbst, bei dem OpenAIs höhere Schwelle ein echter struktureller Vorteil ist, der nichts damit zu tun hat, welches Modell intelligenter ist.

Beide sind aufrufbar, einer davon ist nicht von uns

GPT-5.6 Luna ist heute im OrcaRouter-Katalog unter openai/gpt-5.6-luna — 0,20 $ Eingang, 1,20 $ Ausgang, 0,25 $ für Cache-Schreibvorgänge, 1.050.000 Token Kontext und eine Obergrenze von 128.000 Token für Antworten, wobei die 272.000-Token-Stufe für langen Kontext als separater Schritt im Preisdatensatz geführt wird, statt herausgemittelt zu werden. Zum Listenpreis von OpenAI mit 0 % Aufschlag durchgereicht, und automatisches Failover darunter, was bei einem bewusst abgelösten Modell konkret etwas wert ist: Wenn OpenAIs eigene Kapazität dafür knapp wird, wechselt die Route, bevor es Ihr Fehlerbudget tut.

Claude Haiku 5.5 ist nicht im Katalog. Es ist über Anthropics API sowie über AWS, Google Cloud und Microsoft Azure erreichbar, und das ist die zutreffende Formulierung. Was der Katalog von Anthropic führt, sind Claude Sonnet 5.5 und Claude Opus 5.5, sodass der Eskalationspfad aus einer günstigen Klassifizierungsstufe in eine agentische Mittelklasse-Stufe eher eine Routing-Einstellung als eine Integration ist – und derselbe Katalog führt GPT-6 Luna zu exakt dem Tarif, den Claude Haiku 5.5 nutzt, was das ehrliche A/B für diesen Preispunkt zu einer Änderung von zwei Strings statt zu einem Beschaffungsvorgang macht.

Was tun mit diesem Vergleich

Wenn Ihre Integration gpt-5.6-luna nennt, ist die nützliche Schlussfolgerung nicht, dass Claude Haiku 5.5 sie um sechs Indexpunkte übertrifft. Sie lautet, dass Sie ein Modell verwenden, das Ihr Anbieter in seinem eigenen Flash-Tier bereits zweimal abgelöst hat – zuerst durch Terras Generation, dann durch GPT-6 Luna, das Anthropic selbst als den aktuellen Wettbewerber zu diesem Preis betrachtet. Die Migration zu GPT-6 Luna ist eine Übereinstimmung mit der Preisliste und ein Rückgang der Kosten pro abgeschlossener Aufgabe um das Dreifache bei derselben unabhängigen Messung.

Wenn Sie sich in Bezug auf die Leistungsfähigkeit zwischen Claude Haiku 5.5 und der Luna-Linie entscheiden, gewinnt Anthropic beim Composite, bei Terminal- und Code-Zeilen und bei der Computernutzung, und die eigene Anbietertabelle sagt dies. Wenn Sie nach der Rechnung entscheiden, hat die Luna-Linie jede Version dieses Vergleichs mit großem Abstand gewonnen, und der Grund ist eine einzige Zahl: 162.164 Ausgabe-Token pro Aufgabe gegenüber 41.235.

Was dieser Vergleich tatsächlich klärt, ist, dass ein zweimal günstigerer Tarif weniger wert ist als ein viermal schlankeres Modell. Anthropic hat Claude Haiku 5.5 so bepreist, dass es mit GPT-6 Luna gleichzieht, und das tat es – exakt, bei beiden Tarifen –, und trotzdem kostet es dreimal so viel, eine Antwort daraus zu bekommen.