GPT-5.6 Luna vs Claude Haiku 4.5: gama económica, dos facturas muy diferentes

GPT-5.6 Luna y Claude Haiku 4.5 son las gamas económicas de dos familias de modelos de frontera diferentes, y la diferencia entre ellos depende por completo de qué número se mire. En cuanto al precio de lista, esto es una paliza: $0.20 por millón de tokens de entrada frente a $1.00. Según el costo de Artificial Analysis por tarea completada del Intelligence Index, es de $0.18 frente a $0.21 — una diferencia de alrededor del 14%. Los mismos dos modelos, dos respuestas honestas, y la razón por la que divergen es la cosa más útil que hay que entender antes de elegir uno.

La versión corta: Luna es el modelo más potente sobre el papel y el más rápido en rendimiento, pero piensa durante mucho tiempo y lo cobra. Haiku 4.5 es más antiguo, de menor alcance y considerablemente más predecible en cuánto costará una solicitud. Cuál de esas cosas importa más es una propiedad de tu carga de trabajo, no de los modelos.

De un vistazo

• Proveedor — Open​AI vs Anth​hropic

• Publicado — 9 de julio de 2026 vs 15 de octubre de 2025

• Ventana de contexto — 1M de tokens frente a 200K tokens

• Salida máxima — 128K tokens frente a 64K tokens

• Entrada — texto, imagen y archivo vs texto, imagen y PDF

• Precio por millón de tokens — $0.20 de entrada / $1.20 de salida frente a $1.00 de entrada / $5.00 de salida

• Artificial Analysis Intelligence Index — 38, 4.º de 177 frente a 18, 138.º de 200 (ambos en configuración de razonamiento)

• Costo por tarea de Intelligence Index — $0.18 vs $0.21

• Velocidad de salida — 109,4 tokens/seg frente a 84,7 tokens/seg

• Control de razonamiento: un ajuste de esfuerzo de ninguno a máximo frente al pensamiento extendido habilitado manualmente, sin parámetro de esfuerzo

• Fecha límite de conocimiento fiable — febrero de 2026 vs. febrero de 2025 (datos de entrenamiento hasta julio de 2025)

• Compromiso de retiro — ninguno publicado vs no antes del 15 de octubre de 2026

Dónde gana realmente GPT-5.6 Luna

Capacidad, por un amplio margen. Un Intelligence Index de 38 frente a 18 no es una diferencia reñida. Luna supera a Haiku en el compuesto que Artificial Analysis construye a partir de evaluaciones de razonamiento, conocimiento, matemáticas y programación, y lo hace siendo el modelo más económico por token. Quien haya comparado estas dos familias por última vez en el índice anterior a septiembre —donde Luna mostraba 51 y 52— debería tener en cuenta que toda la escala se puntuó de nuevo en septiembre de 2026, y la ventaja de Luna sobrevivió a esa nueva puntuación.

Contexto, multiplicado por cinco. Una ventana de 1M de tokens frente a 200K decide por sí sola una categoría de trabajo: pasadas de repositorio completo, conjuntos extensos de documentos, transcripciones prolongadas de agentes que necesitarían resumirse en Haiku. Si tu aplicación se define por la cantidad de contexto que debe contener, la comparación termina aquí.

Margen de salida, por el doble. Un máximo de 128K tokens de salida frente a 64K importa para la generación de contenido extenso y para los bucles agénticos que devuelven planes estructurados en lugar de respuestas de una sola línea.

Rendimiento. 109,4 tokens de salida por segundo frente a 84,7 es una diferencia real para las interfaces de streaming, aunque no es lo mismo que la capacidad de respuesta; consulta la sección de latencia a continuación.

El precio, en la etiqueta.Cinco veces más barato en la entrada y aproximadamente cuatro veces más barato en la salida no es un error de redondeo, y para trabajos de salida corta es toda la decisión.

Dónde Claude Haiku 4.5 todavía se gana su lugar

Coste predecible. El razonamiento de Haiku 4.5 es pensamiento extendido que se activa manualmente. Si se deja desactivado, responde directamente y factura de forma predecible. El nivel de esfuerzo de GPT-5.6 Luna llega hasta el máximo, y cada paso hacia arriba supone más tokens de salida a la tarifa de salida. Un equipo que quiera un techo de coste que pueda fijar de antemano encontrará en Haiku una opción más fácil de prever, incluso con un precio de etiqueta más alto.

La configuración sin razonamiento es realmente económica de ejecutar.Artificial Analysis puntúa la configuración sin razonamiento de Claude 4.5 Haiku con un Índice de Inteligencia de 15 y sin ninguna cifra publicada de coste por tarea, y resulta una opción razonable para trabajos en los que el listón se limita a «analizar esto correctamente»: clasificación de intenciones, extracción de campos, decisiones de enrutamiento, triaje de moderación. En esas tareas, la diferencia de índice entre 15 y 38 es en gran medida irrelevante, porque a ninguno de los modelos se le pide que piense.

El almacenamiento en caché y los descuentos por lotes están maduros. Haiku 4.5 incluye un descuento del 90 % en la lectura de caché de prompts y un descuento del 50 % en la Batch API. Luna tiene una economía de caché comparable, así que esto se acerca más a un empate que a una ventaja, pero si tu pipeline ya procesa por lotes mediante las herramientas de Anth​hropic, el costo de migración por dejar Haiku es un costo real, y no aparecerá en ningún benchmark.

Un historial operativo comprobado. Haiku 4.5 está en producción desde octubre de 2025 y cuenta con un compromiso público de retirada no antes del 15 de octubre de 2026. Luna tiene dos meses. Para una carga de trabajo en la que el modelo es un detalle y no el producto, once meses de historial en producción valen algo que un benchmark no puede expresar.

Es el modelo más veraz, en el único eje que lo mide.El cara a cara de Artificial Analysis sitúa a Luna por delante en casi todas las filas de capacidad — AA-Briefcase 1.339 frente a 614, GDPval-AA v2 1.489 frente a 854, AutomationBench-AA 50% frente a 3%, Humanity's Last Exam 39% frente a 10%, GDPpdf 24% frente a 4%. La excepción es AA-Omniscience, que penaliza las respuestas incorrectas pero seguras en preguntas de conocimiento: Luna obtiene -10 ahí, frente al -4 de Haiku. Una puntuación negativa significa que la penalización por alucinación supera el crédito por precisión, y la penalización de Luna es mayor. Un índice compuesto más alto no es lo mismo que una respuesta más fiable, y en la única evaluación creada para separar esas dos cosas, el modelo más antiguo lo hace mejor.

El cálculo de costos en una carga de trabajo real

Toma un pipeline que consume 100 millones de tokens de entrada y emite 20 millones de tokens de salida al mes.

• GPT-5.6 Luna — 100 × $0,20 = $20, más 20 × $1,20 = $24. Total $44 al mes.

• Claude Haiku 4.5 — 100 × $1.00 = $100, más 20 × $5.00 = $100. Total $200 al mes.

A esas proporciones, Luna es unas 4,5 veces más barata, y ese es el cálculo que publican la mayoría de las comparaciones. Ahora cambiemos una suposición. Si se aumenta el esfuerzo de razonamiento de Luna, sus tokens de salida aumentan, y la salida es el lado caro: a $1,20 cuesta seis veces lo que cuesta la entrada. Llevemos a Luna hasta el punto en que emita 150M de tokens de salida para el mismo volumen de trabajo, tal como lo hace en el conjunto de evaluación de Artificial Analysis, y los $44 se convierten cómodamente en más de $180. El factor de 4,5 se desmorona hacia la paridad.

La lección no es que Luna tenga un precio elevado. Es que la ventaja de precio de Luna es función de cuánto habla, un parámetro que tú controlas. Baja el nivel de razonamiento para extracción y clasificación y el descuento es real. Déjalo al máximo para todo y habrás comprado un modelo más capaz a un precio que ya no se parece en nada al de la etiqueta.

Latencia, y un número en el que no deberías confiar

Las cifras publicadas de tiempo hasta el primer token para estos dos modelos son casi inútiles, y vale la pena entender por qué. En Artificial Analysis, las configuraciones de razonamiento de ambos modelos muestran latencias del primer token de decenas o incluso cientos de segundos, porque el arnés no emite un token hasta que el modelo ha terminado de razonar. Esa cifra mide la configuración de evaluación, no la capacidad de respuesta del modelo.

La telemetría de enrutamiento es una fuente mejor, porque mide el modelo en producción. Las propias cifras de OrcaRouter sitúan a GPT-5.6 Luna en una mediana de 1,83 segundos hasta el primer token y un percentil 95 de 10,00 segundos, frente a Claude Haiku 4.5, con 3,81 segundos de mediana y 9,47 segundos en el percentil 95. Bien interpretado, eso indica que los dos están más cerca de lo que sugieren las clasificaciones: Luna gana en la solicitud típica, y las colas están a alrededor de medio segundo de distancia entre sí. Si lo que te preocupa es el peor caso y no el promedio, hay muy poca diferencia entre ellos.

¿Cuál elegir?

Elige GPT-5.6 Luna si vas a manejar contexto largo, si la tarea se beneficia de razonamiento real, si la salida es extensa o estructurada, o si quieres el modelo más potente disponible dentro del tramo más bajo de precio. También es la opción más natural si el resto de tu stack ya funciona con el comportamiento de la familia Open​AI.

Elige Claude Haiku 4.5 si tu trabajo consiste en salidas cortas y un alto volumen, si necesitas un límite de costos que puedas indicar antes de que se ejecute la solicitud, si tu pipeline ya está construido en torno al procesamiento por lotes y el almacenamiento en caché de Anth​hropic, o si valoras un modelo con historial de producción y un ciclo de vida publicado por encima de uno que apenas tiene dos meses de antigüedad.

No elijas ninguno de los dos para una tarea en la que bastaría un modelo de razonamiento pequeño o un clasificador ajustado. Gran parte del tráfico que absorben estos dos niveles es clasificación y extracción que se ejecutarían más barato en algo más específico, y el modelo más barato siempre es el que no necesitabas.

Ejecutando ambos con una sola tecla

La comparativa deja de ser exclusiva en cuanto se puede acceder a ambos a través de un único endpoint. En OrcaRouter, Claude Haiku 4.5 y GPT-5.6 Luna están detrás de la misma URL base compatible con OpenAI — una sola API para más de 200 modelos, una sola clave, una sola línea de facturación, sin un segundo contrato y sin ningún cambio de código más allá del identificador del modelo. Para una decisión de nivel sobre la que todavía no estás seguro, eso convierte una migración en un valor de configuración.

Dos características hacen trabajo real aquí. La conmutación por error automática entre proveedores significa que un nivel de bajo coste puede soportar tráfico de producción sin depender de un único proveedor; resulta útil cuando el modelo es lo bastante barato como para enviarle miles de llamadas por hora en lugar de una sola importante. Y el DSL de enrutamiento te permite componer una llamada a partir de varios modelos: enruta la mayoría sencilla de las solicitudes a Luna, escala el resto a GPT-5.6 Terra y mantén Haiku 4.5 en el grupo como respaldo cuando quieres la respuesta de un segundo proveedor en lugar de un reintento.

Consulta la tarifa por token en vivo de GPT-5.6 Luna y Claude Haiku 4.5 antes de comprometer cualquiera de las dos a una ruta de producción — ambas tarifas se repercuten con un 0 % de margen, así que cambian el mismo día que el proveedor las cambia, y los rastreadores de precios de terceros se retrasan de días a semanas.

Preguntas que realmente valen la pena responder

¿Es GPT-5.6 Luna realmente cinco veces más barato que Claude Haiku 4.5? En tokens de entrada, sí: $0.20 frente a $1.00. En el costo de completar la misma tarea evaluada, no: $0.18 frente a $0.21. La brecha entre esas dos afirmaciones es la verbosidad de Luna. Produce aproximadamente el doble de tokens de salida que Haiku para completar el mismo trabajo, y los tokens de salida cuestan seis veces lo que cuestan los tokens de entrada. Para respuestas cortas, el precio de etiqueta es en general honesto. Para el trabajo intensivo en razonamiento, no lo es.

¿Puedo ajustar el costo de la misma manera en ambos? No, y esta es la diferencia más subestimada entre ellos. Luna expone un dial de esfuerzo de razonamiento con ajustes desde none hasta max, por lo que el costo y la calidad se compensan explícitamente por solicitud. El pensamiento extendido de Haiku 4.5 o está habilitado, con un presupuesto de tokens, o no lo está — no existe un parámetro de esfuerzo. Si el control de costos por solicitud te importa, solo uno de estos dos te ofrece esa palanca.

¿Qué hay de un clasificador de gran volumen que hace unos pocos millones de llamadas al día? Ninguno de los modelos necesita razonamiento para esto. Ejecuta Haiku 4.5 con el pensamiento extendido desactivado, o Luna con el esfuerzo configurado en ninguno, y compara la latencia y la longitud de salida en lugar del índice compuesto; en ese punto, las preguntas relevantes son con qué rapidez llega el primer token y cuántos tokens consume la respuesta, y los benchmarks de inteligencia dejan de discriminar entre ellos.

¿Cuál seguirá estando aquí dentro de un año?Claude Haiku 4.5 tiene un compromiso publicado de que no se retirará antes del 15 de octubre de 2026. Open​AI no publica una fecha equivalente para GPT-5.6 Luna, y la línea GPT-5.6 ya tiene una generación más nueva por encima, GPT-6 Astra. Ninguna de las dos cosas es una razón para evitar Luna, pero si tu hoja de ruta asume un horizonte de planificación de once meses, es una razón para mantener el identificador del modelo en la configuración en lugar de codificarlo de forma fija.

Tarifa por token en vivo para GPT-5.6 Luna con la misma clave, repercutida con un 0% de margen y sin una segunda relación de facturación.

Tarifa en vivo por token de Claude Haiku 4.5 en el mismo endpoint, para que los dos niveles se puedan comparar sin un segundo contrato.