Claude Haiku 5.5 vs GPT-5.6 Luna: La mitad del precio de etiqueta, 19% más por tarea completada

La equiparación de precios sobre la que todo el mundo escribió es real, y no es con este modelo. Claude Haiku 5.5, que el proveedor lanzó el 7 de octubre de 2026, tiene un precio de 0,10 $ por millón de tokens de entrada y 0,50 $ por millón de tokens de salida para prompts de hasta 100.000 tokens. GPT-5.6 Luna, el nivel optimizado en costes del 9 de julio de 2026, tiene un precio de 0,20 $ y 1,20 $. Así que el proveedor cobra exactamente la mitad de la tarifa del modelo más antiguo en ambos medidores — y exactamente lo mismo que GPT-6 Luna, el sucesor que lo sustituyó el 22 de septiembre de 2026 y que es el modelo con el que se compara en la propia publicación de lanzamiento del proveedor.

Ese es un lugar extraño desde el que escribir una comparación, así que vale la pena ser preciso sobre para qué sirve este enfrentamiento. GPT-5.6 Luna es el único de los dos que está obsoleto en la tabla independiente, ya no es la Luna que figura en la lista de precios principal de OpenAI, y sigue siendo la Luna que encontrarás en mucho código de integración hoy en día. Compararlo con Claude Haiku 5.5 es una cuestión sobre una migración que quizá ya tengas pendiente, no una cuestión sobre a cuál de los dos modelos actuales llamar.

Y la respuesta a la pregunta obvia es la parte interesante. En esa misma ejecución de evaluación independiente, completar una tarea del Intelligence Index cuesta 0,21 $ en Claude Haiku 5.5 y 0,18 $ en GPT-5.6 Luna. La mitad del precio por token, un 19% más por respuesta.

Las dos tarjetas de tarifas

Por millón de tokens en dólares estadounidenses. Las tarifas de Anthropic y OpenAI proceden de su propia documentación; las puntuaciones compartidas son del Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, consultado el 2026-10-08.

• Entrada — Claude Haiku 5.5 $0,10 hasta 100.000 tokens y $0,50 por encima; GPT-5.6 Luna $0,20, que se duplica a $0,40 para solicitudes de más de 272.000 tokens.

• Salida — Claude Haiku 5.5 $0.50 hasta 100.000 tokens y $2.50 por encima; GPT-5.6 Luna $1.20, que sube a $1.80 en la ruta de contexto largo.

• Entrada en caché — Claude Haiku 5.5 $0.01 y $0.05, un descuento del 90%; GPT-5.6 Luna $0.02, también 90%, más un cargo por escritura en caché de $0.25.

• Contexto — 1M de tokens para Claude Haiku 5.5 y 1,050,000 para GPT-5.6 Luna. Ambos limitan una sola respuesta a 128,000 tokens, y OpenAI publica una fecha de corte de conocimiento del 16 de febrero de 2026 para su modelo.

• Control del razonamiento — Claude Haiku 5.5 ofrece un dial de esfuerzo de Low a Max, con medium como valor predeterminado; GPT-5.6 Luna ofrece seis ajustes: none / low / medium (predeterminado) / high / xhigh / max.

• Puntuación independiente: 43,40 para Claude Haiku 5.5 (Max) frente a 37,32 para GPT-5.6 Luna (Max), una diferencia de 6,07 puntos en una clasificación de 182 modelos.

• Estado — Claude Haiku 5.5 está vigente, es propietario y solo está disponible vía API. GPT-5.6 Luna lleva una marca de obsoleto en el panel independiente y ya no ocupa una fila en la tabla de precios de referencia de OpenAI.

La mitad del precio, más caro por respuesta

La aritmética de la tarifa aquí es inusualmente favorable para Anthropic —un limpio 2x en ambos medidores dentro del régimen de prompts cortos—, así que el resultado por tarea es el que necesita explicación.

Claude Haiku 5.5 emite 162.164 tokens de salida por tarea del Intelligence Index, divididos en 129.047 de razonamiento y 33.118 de respuesta. GPT-5.6 Luna emite 41.235, divididos en 28.098 de razonamiento y 13.136 de respuesta. El modelo de Anthropic gasta 3,9 veces más tokens en la misma tarea y, a la mitad de la velocidad de salida, eso lo deja un 19 % más caro por tarea completada. La ventaja de velocidad y la desventaja de verbosidad están dentro de un factor de dos entre sí, por lo que casi se anulan, y el residuo favorece a OpenAI.

Los dos costes por tarea son cercanos, pero la forma en que se compone cada uno no lo es. Los 0,1783 $ por tarea de GPT-5.6 Luna corresponden aproximadamente a la mitad a escrituras de caché y a un cuarto a salida; los 0,2128 $ de Claude Haiku 5.5 son 0,1317 $ de entrada —en su mayoría lecturas en caché— más 0,0811 $ de salida. Ninguno de los dos modelos es caro en términos absolutos, y son caros en lugares distintos, que es lo que hace que los totales por tarea converjan mientras que las tarifas de precios se sitúan a un factor de dos de distancia.

Este es el mismo efecto que hace que una comparación por token de los modelos de razonamiento sea poco fiable en general, y vale la pena decirlo sin rodeos: un medidor barato se multiplica por un presupuesto de tokens elevado, y el producto es lo que pagas. Las propias notas de lanzamiento de Anthropic son francas al respecto, y afirman que Claude Haiku 5.5 es «especialmente buena relación calidad-precio cuando se usa para tareas con prompts de hasta 100.000 tokens, que representan alrededor del 90 % de las solicitudes a nuestro modelo Haiku anterior».

Las matemáticas de la combinación cuentan la misma historia desde la dirección opuesta. En la combinación 7:2:1 con predominio de entrada de Artificial Analysis —la forma que realmente tiene la mayor parte del tráfico de producción—, Claude Haiku 5.5 llega a $0,077 por millón de tokens frente a $0,174 de GPT-5.6 Luna. Eso es el 2,26x que esperarías según el precio de etiqueta. Solo cuando se pondera el medidor de salida como lo hace una carga de trabajo de razonamiento convergen ambos, y más allá de los 100.000 tokens se cruzan.

El acantilado de 100.000 tokens frente al de 272.000 tokens

Ambos proveedores reajustan el precio de las solicitudes largas, y los umbrales distan entre sí más de dos veces y media.

El punto de corte de Anthropic está en 100.000 tokens de entrada. Por encima de él, las tarifas de Claude Haiku 5.5 pasan a $0,50 por entrada y $2,50 por salida —cinco veces la tarifa de prompts cortos, aplicada a toda la solicitud. El punto de corte de OpenAI está en 272.000 tokens de entrada. Por encima de él, las tarifas de GPT-5.6 Luna pasan a $0,40 por entrada y $1,80 por salida —2x de entrada y 1,5x de salida, también aplicadas a toda la solicitud.

Así que el punto de cruce no es una convergencia lenta, sino un salto. Un prompt de recuperación de 120.000 tokens paga el tramo largo de Anthropic y se sitúa cómodamente dentro del tramo corto de OpenAI, lo que convierte una ventaja de 2x de Anthropic en una ventaja de 1,25x de OpenAI en entrada y de 1,39x en salida. Y el umbral de Anthropic es lo bastante bajo como para que una canalización con muchos documentos lo cruce de forma rutinaria, mientras que el de OpenAI es lo bastante alto como para que la mayoría de esas canalizaciones nunca lo alcancen.

Por debajo de 100.000 tokens, nada de esto cambia el orden. Por encima de 272.000, el orden se invierte y permanece invertido.

¿Qué reemplazó al modelo con el que estás comparando?

Esta es la parte que debería decidir cuánto tiempo dedicas a la comparación, si es que dedicas alguno.

OpenAI lanzó GPT-6 Luna el 22 de septiembre de 2026 —quince días antes de que Anthropic lanzara Claude Haiku 5.5— a $0.10 de entrada y $0.50 de salida, con un contexto de 1M de tokens, un techo de respuesta de 128,000 tokens y el mismo control de esfuerzo de razonamiento de seis pasos. Esa es la tarifa idéntica a Claude Haiku 5.5, en ambos medidores, en el régimen de prompts cortos.

En el panel independiente, los dos están lo bastante cerca como para que el orden compuesto no lo decida: Claude Haiku 5.5 obtiene 43,40 frente a los 38,12 de GPT-6 Luna —sigue siendo una ventaja de 5,28 puntos para Anthropic—, pero el costo por tarea terminada es de $0,21 frente a $0,068. Eso es una triple ventaja de OpenAI en la cifra que realmente se factura, y existe por la misma razón de verbosidad que antes: GPT-6 Luna emite 50.012 tokens de salida por tarea del Index frente a los 162.164 de Claude Haiku 5.5.

La publicación de lanzamiento de Anthropic hace la comparación por sí misma, en una tabla que pone a Haiku 5.5 frente a "GPT-6 Luna" en GDPval-AA v2.1 (1620 frente a 1437), AA-Briefcase v1.1 (1578 frente a 1336), el subconjunto offline de OSWorld 2.1 (72,4% frente a 48,9%) y Terminal-Bench 4.0 (39,2% frente a 16,4%). Esos son los propios números de Anthropic y están reportados por el proveedor, pero la elección del oponente es la pista: el modelo que Anthropic eligió para vencer es el que viene después del que aparece en el título de este artículo.

Donde la antigua Luna todavía gana

Tres cosas, y ninguna de ellas es la capacidad.

Vídeo y audio. Ninguno de los dos modelos es nativo de vídeo —Claude Haiku 5.5 lee texto e imágenes, y GPT-5.6 Luna lee texto e imágenes—, así que esta fila es un empate y ambos pierden frente a cualquier cosa con una canalización de medios.

Escrituras en caché. OpenAI publica una tarifa de escritura en caché de $0.25 por millón para GPT-5.6 Luna, y Anthropic no publica ninguna para Claude Haiku 5.5, lo que significa que la afirmación honesta es que el costo de escritura está dentro del medidor de entrada de $0.10 de Anthropic, en lugar de estar ausente. Una carga de trabajo intensiva en prefijos con una caché de corta duración paga esa diferencia en cada turno.

Y el propio camino de contexto largo, donde el umbral más alto de OpenAI es una ventaja estructural genuina que no tiene nada que ver con cuál modelo es más inteligente.

Ambos son invocables, uno de ellos no es nuestro.

GPT-5.6 Luna ya está hoy en el catálogo de OrcaRouter en openai/gpt-5.6-luna — $0,20 de entrada, $1,20 de salida, $0,25 por escritura de caché, un contexto de 1.050.000 tokens y un límite de respuesta de 128.000 tokens, con el nivel de contexto largo de 272.000 tokens incluido como un escalón aparte en el registro de precios en lugar de promediarse. Se traslada al precio de lista de OpenAI con un 0% de recargo, y conmutación por error automática por debajo, lo que vale algo muy concreto para un modelo deliberadamente superado: si la capacidad propia de OpenAI para él se ajusta, la ruta cambia antes de que lo haga tu presupuesto de errores.

Claude Haiku 5.5 no figura en el catálogo. Se puede acceder a él mediante la API de Anthropic y a través de AWS, Google Cloud y Microsoft Azure, y esa es la forma precisa de decirlo. Lo que el catálogo sí incluye de Anthropic es Claude Sonnet 5.5 y Claude Opus 5.5, así que la ruta de escalado desde un nivel de clasificación barato hasta uno agéntico de nivel medio es un ajuste de enrutamiento más que una integración — y el mismo catálogo incluye GPT-6 Luna a la tarifa exacta que usa Claude Haiku 5.5, lo que hace que la comparación A/B honesta para este nivel de precio sea un cambio de dos cadenas en lugar de un ejercicio de adquisición.

Qué hacer con esta comparación

Si tu integración incluye el nombre gpt-5.6-luna, la conclusión útil no es que Claude Haiku 5.5 le saque seis puntos de índice. Es que estás en un modelo que tu proveedor ya ha reemplazado dos veces dentro de su propio nivel flash — primero por la generación de Terra, luego por GPT-6 Luna, que la propia Anthropic considera el competidor actual a este precio. Migrar a GPT-6 Luna supone una tarifa equivalente y una reducción a un tercio del coste por tarea finalizada en la misma medición independiente.

Si estás eligiendo entre Claude Haiku 5.5 y la línea Luna en cuanto a capacidad, Anthropic gana en la métrica compuesta, en las filas de terminal y código, y en uso de computadora, y su propia tabla de proveedor lo dice. Si estás eligiendo por la factura, la línea Luna ha ganado todas las versiones de esta comparación por un amplio margen, y la razón es un único número: 162.164 tokens de salida por tarea frente a 41.235.

Lo que este enfrentamiento realmente dirime es que un medidor dos veces más barato vale menos que un modelo cuatro veces más ligero. Anthropic fijó el precio de Claude Haiku 5.5 para igualar a GPT-6 Luna, y lo consiguió —exactamente, en ambos medidores—, y aun así cuesta tres veces más obtener una respuesta de él.