GPT-5.6 Luna vs Claude Haiku 4.5: goedkope tier, twee zeer verschillende rekeningen

GPT-5.6 Luna en Claude Haiku 4.5 zijn de goedkope varianten van twee verschillende frontier-families, en de kloof tussen hen hangt volledig af van welk getal je bekijkt. Op de adviesprijs is dit een afstraffing: $0,20 per miljoen inputtokens tegen $1,00. Op de kosten per voltooide Intelligence Index-taak van Artificial Analysis is het $0,18 tegen $0,21 — een verschil van ongeveer 14%. Dezelfde twee modellen, twee eerlijke antwoorden, en de reden dat ze uiteenlopen is het allerbelangrijkste dat je moet begrijpen voordat je er een kiest.

De korte versie: Luna is het sterkere model op papier en het snellere qua doorvoer, maar het denkt lang na en brengt daarvoor kosten in rekening. Haiku 4.5 is ouder, heeft een kleinere reikwijdte en is aanzienlijk voorspelbaarder in wat een aanvraag gaat kosten. Wat zwaarder weegt, is een eigenschap van je werklast, niet van de modellen.

In één oogopslag

• Leverancier — OpenAI vs Anthropic

• Uitgebracht — 9 juli 2026 vs. 15 oktober 2025

• Contextvenster — 1M tokens vs 200K tokens

• Maximale uitvoer — 128K tokens vs 64K tokens

• Invoer — tekst, afbeelding en bestand versus tekst, afbeelding en pdf

• Prijs per miljoen tokens — $0,20 in / $1,20 uit vs $1,00 in / $5,00 uit

• Artificial Analysis Intelligence Index — 38, 4e van 177 vs 18, 138e van 200 (beide in redeneerconfiguratie)

• Kosten per Intelligence Index-taak — $0,18 vs. $0,21

• Uitvoersnelheid — 109,4 tokens/sec vs 84,7 tokens/sec

• Redeneercontrole — een inspanningsschaal van geen tot max versus uitgebreid denken dat handmatig wordt ingeschakeld, zonder inspanningsparameter

• Betrouwbare kennisafsluiting — februari 2026 vs februari 2025 (trainingsdata tot juli 2025)

• Toezegging over pensionering — niet gepubliceerd vs. niet eerder dan 15 oktober 2026

Waar GPT-5.6 Luna echt wint

Capabiliteit, met een ruime marge. Een Intelligence Index van 38 tegen 18 is geen nek-aan-nekrace. Luna staat hoger dan Haiku op de samengestelde score die Artificial Analysis samenstelt uit evaluaties van redeneren, kennis, wiskunde en programmeren, en dat terwijl het per token het goedkopere model is. Wie deze twee families voor het laatst vergeleek op de index van vóór september — waar Luna 51 en 52 liet zien — moet erop letten dat de hele schaal in september 2026 opnieuw is gescoord, en dat de voorsprong van Luna de herscoring heeft doorstaan.

Context, met een factor vijf. Een venster van 1M tokens tegenover 200K bepaalt op zichzelf al een hele categorie werk: doorgangen over volledige repositories, lange documentsets, uitgebreide agenttranscripten die op Haiku samengevat zouden moeten worden. Als je applicatie wordt gedefinieerd door hoeveel context deze moet bevatten, eindigt de vergelijking hier.

Twee keer zoveel uitvoerruimte. Een maximum van 128K uitvoertokens tegenover 64K is belangrijk voor het genereren van lange teksten en voor agentische loops die gestructureerde plannen retourneren in plaats van antwoorden van één regel.

Doorvoer. 109,4 uitvoertokens per seconde tegenover 84,7 is een reëel verschil voor streaminginterfaces, al is dat niet hetzelfde als responsiviteit — zie het gedeelte over latentie hieronder.

Prijs, op de sticker.Vijf keer goedkoper op input en ongeveer vier keer goedkoper op output is geen afrondingsfout, en voor werk met korte output is het de hele beslissing.

Waar Claude Haiku 4.5 nog steeds zijn plek verdient

Voorspelbare kosten. Het redeneren van Haiku 4.5 is een extended-thinkingmodus die je handmatig aanzet. Laat je die uit, dan antwoordt het direct en wordt er voorspelbaar gefactureerd. De effort-dial van GPT-5.6 Luna gaat tot het maximum, en elke stap hoger betekent meer outputtokens tegen het outputtarief. Een team dat een kostenplafond wil dat het vooraf kan aangeven, vindt Haiku makkelijker te overzien, zelfs tegen een hogere stickerprijs.

De niet-redenerende configuratie is echt goedkoop om te draaien.Artificial Analysis geeft de niet-redenerende configuratie van Claude 4.5 Haiku een Intelligence Index van 15, zonder gepubliceerde kosten per taak, en het is een redelijke keuze voor taken waarbij de lat simpelweg "dit correct verwerken" is — intentieclassificatie, veldextractie, routeringsbeslissingen, moderatietriage. Bij die taken is het indexverschil tussen 15 en 38 grotendeels irrelevant, want van geen van beide modellen wordt gevraagd om na te denken.

Caching- en batchkortingen zijn volwassen. Haiku 4.5 heeft een korting van 90% op het lezen van de promptcache en een korting van 50% op de Batch API. Luna heeft vergelijkbare cache-economie, dus dit is eerder een gelijkspel dan een voordeel — maar als je pijplijn al batcht via de tooling van Anthropic, zijn de migratiekosten van het overstappen van Haiku een echte kostenpost, en die zal op geen enkele benchmark zichtbaar zijn.

Een operationele staat van dienst. Haiku 4.5 is sinds oktober 2025 in productie en heeft een gepubliceerde uitfaseringstoezegging van niet eerder dan 15 oktober 2026. Luna is twee maanden oud. Voor een werklast waarin het model een detail is in plaats van het product, is een productiegeschiedenis van elf maanden iets waard dat een benchmark niet kan uitdrukken.

Het is het waarheidsgetrouwere model, op de enige as die dat meet.De rechtstreekse vergelijking van Artificial Analysis zet Luna aan kop op bijna elke capaciteitsrij — AA-Briefcase 1.339 tegen 614, GDPval-AA v2 1.489 tegen 854, AutomationBench-AA 50% tegen 3%, Humanity's Last Exam 39% tegen 10%, GDPpdf 24% tegen 4%. De uitzondering is AA-Omniscience, die zelfverzekerde foute antwoorden op kennisvragen bestraft: Luna scoort daar -10, tegenover -4 voor Haiku. Een negatieve score betekent dat de straf voor hallucinaties zwaarder weegt dan de punten voor nauwkeurigheid, en die van Luna is groter. Een hogere samengestelde index is niet hetzelfde als een betrouwbaarder antwoord, en op de enige evaluatie die is opgezet om die twee dingen te scheiden, doet het oudere model het beter.

De kostenberekening bij een echte workload

Neem een pipeline die 100M invoertokens per maand verbruikt en 20M uitvoertokens uitstuurt.

• GPT-5.6 Luna — 100 × $0,20 = $20, plus 20 × $1,20 = $24. Totaal $44 per maand.

• Claude Haiku 4.5 — 100 × $1,00 = $100, plus 20 × $5,00 = $100. Totaal $200 per maand.

Bij die verhoudingen is Luna ongeveer 4,5x goedkoper, en dat is de berekening die de meeste vergelijkingen publiceren. Verander nu één aanname. Als Luna's reasoning-inspanning wordt opgevoerd, stijgen de outputtokens, en output is de dure kant — bij $1,20 kost het zes keer zoveel als input. Duw Luna tot het punt waarop het 150M outputtokens uitstuurt voor hetzelfde werkvolume, zoals het doet op de evaluatieset van Artificial Analysis, en de $44 wordt ruim boven de $180. De 4,5x zakt ineen richting pariteit.

De les is niet dat Luna duur is. Het is dat Luna's prijsvoordeel afhangt van hoeveel het praat, een parameter die jij beheert. Zet redeneren lager voor extractie en classificatie en de korting is reëel. Laat het op maximaal staan voor alles en je hebt een capabeler model gekocht tegen een prijs die niet meer op het prijskaartje lijkt.

Latentie, en een getal dat je niet moet vertrouwen

Gepubliceerde time-to-first-token-cijfers voor deze twee modellen zijn vrijwel nutteloos, en het is de moeite waard om te begrijpen waarom. Op Artificial Analysis laten de reasoningconfiguraties van beide modellen latenties voor het eerste token zien van tientallen of zelfs honderden seconden, omdat de harness pas een token uitzendt nadat het model klaar is met redeneren. Dat cijfer meet de evaluatieopstelling, niet de responsiviteit van het model.

Routingtelemetrie is een betere bron, omdat het het model in productie meet. OrcaRouter's eigen cijfers zetten GPT-5.6 Luna op een mediaan van 1,83 seconden tot het eerste token en een 95e percentiel van 10,00 seconden, tegenover Claude Haiku 4.5 op een mediaan van 3,81 seconden en 9,47 seconden op het 95e percentiel. Goed gelezen betekent dat dat de twee dichter bij elkaar liggen dan de leaderboards suggereren: Luna wint bij het typische verzoek, en de staarten liggen binnen ongeveer een halve seconde van elkaar. Als je zorg het slechtste geval is in plaats van het gemiddelde, is er heel weinig verschil tussen hen.

Welke moet je kiezen?

Kies GPT-5.6 Luna als je een lange context hanteert, als de taak baat heeft bij echt redeneervermogen, als de output lang of gestructureerd is, of als je het sterkste model wilt dat onderaan het prijsbereik beschikbaar is. Het is ook de natuurlijkere keuze als de rest van je stack al draait op gedrag uit de Open​AI-familie.

Kies Claude Haiku 4.5 als je werk korte output en grote volumes betreft, als je een kostenplafond nodig hebt dat je kunt aangeven voordat het verzoek wordt uitgevoerd, als je pipeline al is gebouwd rond de batching en caching van Anthropic, of als je een model met een productiegeschiedenis en een gepubliceerde levenscyclus verkiest boven een model dat twee maanden oud is.

Kies geen van beide voor een taak waarvoor een klein redeneermodel of een fijngetunede classifier zou volstaan. Een groot deel van het verkeer dat deze twee tiers opvangen, is classificatie en extractie die goedkoper zouden draaien op iets nauwers — en het goedkoopste model is altijd het model dat je niet nodig had.

Beide draaien op één key

De vergelijking is niet langer exclusief zodra beide bereikbaar zijn via één enkel endpoint. Op OrcaRouter bevinden Claude Haiku 4.5 en GPT-5.6 Luna zich achter dezelfde Open​AI-compatibele basis-URL — één API voor 200+ modellen, één sleutel, één facturatieregel, geen tweede contract, en geen codewijziging verder dan de model-ID. Voor een tierbeslissing waarover je nog niet zeker bent, maakt dat van een migratie een configuratiewaarde.

Twee functies doen hier echt werk. Automatische failover tussen providers betekent dat een goedkope laag productieverkeer kan dragen zonder afhankelijkheid van één leverancier — handig wanneer het model goedkoop genoeg is dat je er duizenden aanroepen per uur naartoe stuurt in plaats van één belangrijke. En met de routing-DSL kun je een aanroep uit meerdere modellen samenstellen: routeer de eenvoudige meerderheid van verzoeken naar Luna, escaleer de rest naar GPT-5.6 Terra, en houd Haiku 4.5 in de pool als fallback wanneer je het antwoord van een tweede leverancier wilt in plaats van een nieuwe poging.

Controleer het actuele tarief per token voor GPT-5.6 Luna en Claude Haiku 4.5 voordat je een van beide in een productiepad opneemt — beide tarieven worden met 0% opslag doorgegeven, dus ze veranderen op de dag dat de leverancier ze aanpast, en prijstrackers van derden lopen dagen tot weken achter.

Vragen die het daadwerkelijk waard zijn om te beantwoorden

Is GPT-5.6 Luna echt vijf keer goedkoper dan Claude Haiku 4.5? Voor invoertokens wel — $0,20 tegen $1,00. Voor de kosten om dezelfde geëvalueerde taak te voltooien, niet: $0,18 tegen $0,21. Het verschil tussen die twee uitspraken is Luna's breedsprakigheid. Het produceert ongeveer twee keer zoveel uitvoertokens als Haiku om hetzelfde werk te voltooien, en uitvoertokens kosten zes keer zoveel als invoertokens. Voor korte antwoorden is het prijskaartje grotendeels eerlijk. Voor redeneerintensief werk niet.

Kan ik de kosten bij beide op dezelfde manier afstellen? Nee, en dit is het meest onderbelichte verschil tussen beide. Luna biedt een instelknop voor redeneerinspanning met instellingen van none tot max, zodat kosten en kwaliteit per verzoek expliciet tegen elkaar worden afgewogen. Bij Haiku 4.5 is extended thinking ofwel ingeschakeld, met een tokenbudget, ofwel niet — er is geen inspanningsparameter. Als kostenbeheersing per verzoek belangrijk voor je is, biedt slechts één van deze twee je die mogelijkheid.

Hoe zit het met een high-volume classifier die een paar miljoen aanroepen per dag doet?Geen van beide modellen heeft hiervoor redeneervermogen nodig. Draai Haiku 4.5 met extended thinking uit, of Luna met effort ingesteld op none, en vergelijk op latentie en uitvoerlengte in plaats van op de samengestelde index — op dat punt zijn de relevante vragen hoe snel het eerste token aankomt en hoeveel tokens het antwoord kost, en de intelligentiebenchmarks maken geen onderscheid meer tussen beide.

Welke van de twee zal er over een jaar nog zijn? Voor Claude Haiku 4.5 geldt een gepubliceerde toezegging dat het niet vóór 15 oktober 2026 buiten gebruik wordt gesteld. OpenAI publiceert geen vergelijkbare datum voor GPT-5.6 Luna, en de GPT-5.6-lijn heeft al een nieuwere generatie boven zich in GPT-6 Astra. Geen van beide is een reden om Luna te vermijden, maar als je roadmap uitgaat van een planningshorizon van elf maanden, is het wel een reden om de modelidentificatie in de configuratie te houden in plaats van hard te coderen.

Live tarief per token voor GPT-5.6 Luna op dezelfde sleutel, doorgegeven tegen 0% opslag zonder een tweede factuurrelatie.

Live tarief per token voor Claude Haiku 4.5 op hetzelfde endpoint, zodat de twee niveaus vergeleken kunnen worden zonder een tweede contract.