GPT-5.6 Luna vs Claude Haiku 4.5: Tania półka, dwa bardzo różne rachunki

GPT-5.6 Luna i Claude Haiku 4.5 to tanie warianty dwóch różnych rodzin modeli frontier, a różnica między nimi zależy wyłącznie od tego, na którą liczbę spojrzysz. Pod względem ceny katalogowej to pogrom: 0,20 USD za milion tokenów wejściowych wobec 1,00 USD. Jeśli chodzi o koszt ukończonego zadania Intelligence Index według Artificial Analysis, wynosi on 0,18 USD wobec 0,21 USD — różnica około 14%. Te same dwa modele, dwie uczciwe odpowiedzi, a powód tej rozbieżności to najważniejsza rzecz, którą warto zrozumieć, zanim wybierzesz jeden z nich.

W skrócie: Luna to na papierze mocniejszy model i szybszy pod względem przepustowości, ale rozmyśla długo i nalicza za to opłaty. Haiku 4.5 jest starszy, ma węższy zakres i jest znacznie bardziej przewidywalny, jeśli chodzi o koszt żądania. To, które z tych czynników ma większe znaczenie, jest cechą Twojego obciążenia, a nie samych modeli.

W skrócie

• Dostawca — Open​AI kontra Anth​hropic

• Wydano — 9 lipca 2026 vs 15 października 2025

• Okno kontekstowe — 1 mln tokenów vs 200 tys. tokenów

• Maks. wyjście — 128 tys. tokenów vs 64 tys. tokenów

• Dane wejściowe — tekst, obraz i plik vs tekst, obraz i PDF

• Cena za milion tokenów — 0,20 USD za wejście / 1,20 USD za wyjście vs 1,00 USD za wejście / 5,00 USD za wyjście

• Artificial Analysis Intelligence Index — 38, 4. z 177 vs 18, 138. z 200 (oba w konfiguracji rozumowania)

• Koszt na zadanie Intelligence Index — 0,18 USD vs 0,21 USD

• Szybkość generowania — 109,4 tokenów/s vs 84,7 tokenów/s

• Kontrola rozumowania — pokrętło wysiłku od braku do maksimum vs rozszerzone myślenie włączane ręcznie, bez parametru wysiłku

• Wiarygodna data odcięcia wiedzy — luty 2026 vs luty 2025 (dane treningowe do lipca 2025)

• Zobowiązanie dotyczące przejścia na emeryturę — brak opublikowanego vs nie wcześniej niż 15 października 2026

Gdzie GPT-5.6 Luna naprawdę wygrywa

Możliwości — i to z dużą przewagą. Wskaźnik Intelligence Index wynoszący 38 wobec 18 to nie jest wyrównany pojedynek. Luna zajmuje wyższą pozycję niż Haiku w złożonym wskaźniku, który Artificial Analysis buduje na podstawie ocen rozumowania, wiedzy, matematyki i kodowania, i robi to, będąc tańszym modelem za token. Każdy, kto ostatnio porównywał te dwie rodziny na wskaźniku sprzed września — gdzie Luna osiągała 51 i 52 — powinien zauważyć, że cała skala została ponownie oceniona we wrześniu 2026 roku, a przewaga Luny przetrwała tę ponowną ocenę.

Kontekst, pięciokrotnie większy. Okno 1M tokenów w porównaniu z 200K samo w sobie rozstrzyga o całej kategorii zadań: przejścia po całym repozytorium, długie zestawy dokumentów, rozszerzone transkrypcje agentów, które na Haiku wymagałyby streszczania. Jeśli Twoja aplikacja jest zdefiniowana przez to, ile kontekstu musi pomieścić, porównanie kończy się tutaj.

Zapas na wyjściu — dwukrotnie większy. Maksymalnie 128K tokenów wyjściowych wobec 64K ma znaczenie dla generowania długich tekstów oraz dla pętli agentowych, które zwracają ustrukturyzowane plany, a nie jednowierszowe odpowiedzi.

Przepustowość. 109,4 tokenów wyjściowych na sekundę w porównaniu z 84,7 to realna różnica w przypadku interfejsów strumieniowych, choć nie jest to tym samym co responsywność — zobacz sekcję dotyczącą opóźnień poniżej.

Cena, na naklejce. Pięć razy taniej na wejściu i mniej więcej cztery razy taniej na wyjściu to nie błąd zaokrąglenia, a przy pracy z krótkim wyjściem to cała decyzja.

Gdzie Claude Haiku 4.5 wciąż znajduje swoje miejsce

Przewidywalny koszt. Rozumowanie Haiku 4.5 to rozszerzone myślenie, które włączasz ręcznie. Gdy je wyłączysz, odpowiada bezpośrednio i rozlicza się przewidywalnie. Suwak wysiłku w GPT-5.6 Luna można przesunąć aż do maksimum, a każde zwiększenie to więcej tokenów wyjściowych według stawki za tokeny wyjściowe. Zespół, który chce mieć pułap kosztów możliwy do podania z góry, uzna Haiku za łatwiejsze do analizy, nawet przy wyższej cenie katalogowej.

Konfiguracja bez rozumowania jest naprawdę tania w eksploatacji.Artificial Analysis ocenia konfigurację Claude 4.5 Haiku bez rozumowania na 15 punktów w Intelligence Index, bez opublikowanej wartości kosztu na zadanie, i jest to rozsądny wybór do zadań, w których poprzeczka to po prostu „poprawnie to przeanalizować” — klasyfikacja intencji, ekstrakcja pól, decyzje routingu, triage moderacji. W przypadku tych zadań różnica w indeksie między 15 a 38 jest w większości nieistotna, ponieważ żaden z modeli nie jest proszony o myślenie.

Buforowanie i rabaty wsadowe są dojrzałe. Haiku 4.5 oferuje 90% rabatu na odczyt z pamięci podręcznej promptów i 50% rabatu w Batch API. Luna ma porównywalną ekonomię buforowania, więc to bliżej remisu niż przewagi — ale jeśli Twój pipeline już przetwarza partie za pomocą narzędzi Anthropic, koszt migracji z Haiku jest realnym kosztem i nie pojawi się w żadnym benchmarku.

Operacyjny dorobek. Haiku 4.5 jest w produkcji od października 2025 r. i ma opublikowane zobowiązanie do wycofania nie wcześniej niż 15 października 2026 r. Luna ma dwa miesiące. W przypadku obciążenia, w którym model jest szczegółem, a nie produktem, jedenastomiesięczna historia produkcyjna jest warta coś, czego nie wyrazi żaden benchmark.

To bardziej prawdziwy model, na jedynej osi, która to mierzy. Bezpośrednie porównanie Artificial Analysis stawia Lunę wyżej w niemal każdym wierszu możliwości — AA-Briefcase 1339 przeciwko 614, GDPval-AA v2 1489 przeciwko 854, AutomationBench-AA 50% przeciwko 3%, Humanity's Last Exam 39% przeciwko 10%, GDPpdf 24% przeciwko 4%. Wyjątkiem jest AA-Omniscience, które karze pewne siebie błędne odpowiedzi na pytania wiedzy: Luna uzyskuje tam -10, a Haiku -4. Wynik ujemny oznacza, że kara za halucynacje przewyższa punkt za poprawność, a kara Luny jest większa. Wyższy indeks złożony to nie to samo co bardziej wiarygodna odpowiedź, a w jedynej ocenie stworzonej, by te dwie rzeczy rozdzielić, starszy model wypada lepiej.

Kalkulacja kosztów na rzeczywistym obciążeniu

Weź potok, który zużywa 100 mln tokenów wejściowych i emituje 20 mln tokenów wyjściowych miesięcznie.

• GPT-5.6 Luna — 100 × 0,20 USD = 20 USD, plus 20 × 1,20 USD = 24 USD. Razem 44 USD miesięcznie.

• Claude Haiku 4.5 — 100 × 1,00 $ = 100 $, plus 20 × 5,00 $ = 100 $. Razem 200 $ miesięcznie.

Przy takich proporcjach Luna jest około 4,5 razy tańsza i właśnie takie obliczenie publikuje większość porównań. Teraz zmieńmy jedno założenie. Jeśli zwiększymy wysiłek rozumowania Luny, liczba generowanych przez nią tokenów wyjściowych rośnie, a strona wyjściowa jest droższa — przy 1,20 USD kosztuje sześć razy więcej niż wejście. Doprowadź Lunę do punktu, w którym emituje 150 mln tokenów wyjściowych przy takim samym wolumenie pracy, tak jak robi to w zestawie ewaluacyjnym Artificial Analysis, a 44 USD staje się spokojnie ponad 180 USD. Przewaga 4,5x zapada się w stronę parytetu.

Lekcja nie polega na tym, że Luna jest droga. Polega na tym, że przewaga cenowa Luny jest funkcją tego, ile mówi, a to parametr, który kontrolujesz. Zmniejsz rozumowanie przy ekstrakcji i klasyfikacji, a rabat stanie się realny. Zostaw je na maksimum do wszystkiego, a kupiłeś model o większych możliwościach w cenie, która nie przypomina już jego ceny z metki.

Opóźnienie i liczba, której nie powinieneś ufać

Publikowane wartości czasu do pierwszego tokenu dla tych dwóch modeli są praktycznie bezużyteczne i warto zrozumieć dlaczego. W Artificial Analysis konfiguracje rozumowania obu modeli wykazują opóźnienia pierwszego tokenu rzędu dziesiątek, a nawet setek sekund, ponieważ harness nie emituje tokenu, dopóki model nie zakończy rozumowania. Ta liczba mierzy konfigurację ewaluacji, a nie responsywność modelu.

Telemetria routingu jest lepszym źródłem, ponieważ mierzy model w środowisku produkcyjnym. Własne dane OrcaRoutera wskazują, że GPT-5.6 Luna osiąga medianę 1,83 sekundy do pierwszego tokenu i 95. percentyl wynoszący 10,00 sekund, podczas gdy Claude Haiku 4.5 ma 3,81 sekundy mediany i 9,47 sekundy w 95. percentylu. Odczytane właściwie, oznacza to, że oba są bliżej siebie, niż sugerują rankingi: Luna wygrywa w przypadku typowego żądania, a ogony różnią się od siebie o około pół sekundy. Jeśli zależy ci na najgorszym przypadku, a nie na średniej, różnica między nimi jest bardzo niewielka.

Który wybrać

Wybierz GPT-5.6 Luna, jeśli utrzymujesz długi kontekst, jeśli zadanie korzysta z prawdziwego rozumowania, jeśli dane wyjściowe są długie lub ustrukturyzowane albo jeśli chcesz najsilniejszy model dostępny w dolnej części przedziału cenowego. Jest to również bardziej naturalny wybór, jeśli reszta Twojego stosu już działa w oparciu o zachowanie rodziny Open​AI.

Wybierz Claude Haiku 4.5, jeśli Twoja praca polega na krótkich wynikach i dużym wolumenie, jeśli potrzebujesz pułapu kosztów, który możesz określić przed uruchomieniem żądania, jeśli Twój pipeline jest już zbudowany wokół batchingu i cache'owania Anthropic, albo jeśli cenisz model z historią produkcyjną i opublikowanym cyklem życia bardziej niż taki, który ma dwa miesiące.

Nie wybieraj żadnego z nich do zadania, z którym poradziłby sobie mały model rozumujący albo dostrojony klasyfikator. Duża część ruchu, który pochłaniają te dwa poziomy, to klasyfikacja i ekstrakcja, które działałyby taniej na czymś węższym — a najtańszy model to zawsze ten, którego nie potrzebowałeś.

Uruchamianie obu na jednym kluczu

Pojedynek przestaje być ekskluzywny, gdy oba modele są osiągalne przez jeden punkt końcowy. W OrcaRouter Claude Haiku 4.5 i GPT-5.6 Luna kryją się za tym samym bazowym adresem URL zgodnym z OpenAI — jedno API dla ponad 200 modeli, jeden klucz, jedna linia rozliczeniowa, żaden drugi kontrakt i żadna zmiana w kodzie poza identyfikatorem modelu. W przypadku decyzji o poziomie, co do którego nie masz jeszcze pewności, zamienia to migrację w wartość konfiguracyjną.

Dwie funkcje odgrywają tu realną rolę. Automatyczne przełączanie awaryjne między dostawcami oznacza, że tania warstwa może obsługiwać ruch produkcyjny bez zależności od jednego dostawcy — przydaje się, gdy model jest wystarczająco tani, że wysyłasz do niego tysiące wywołań na godzinę, a nie jedno ważne. A DSL routingu pozwala złożyć wywołanie z kilku modeli: kieruj prostą większość żądań do Luna, eskaluj resztę do GPT-5.6 Terra, a Haiku 4.5 trzymaj w puli jako rozwiązanie awaryjne, gdy chcesz odpowiedzi drugiego dostawcy, a nie ponownej próby.

Sprawdź bieżącą stawkę za token w GPT-5.6 Luna i Claude Haiku 4.5, zanim przypiszesz którąkolwiek z nich do ścieżki produkcyjnej — obie stawki są przekazywane bez marży (0% markup), więc zmieniają się tego samego dnia, w którym zmieni je dostawca, a zewnętrzne trackery cen opóźniają się o dni, a nawet tygodnie.

Pytania, na które naprawdę warto odpowiedzieć

Czy GPT-5.6 Luna jest naprawdę pięć razy tańsza niż Claude Haiku 4.5? W przypadku tokenów wejściowych — tak, 0,20 USD wobec 1,00 USD. W przypadku kosztu ukończenia tego samego ocenianego zadania — nie: 0,18 USD wobec 0,21 USD. Różnica między tymi dwoma stwierdzeniami to gadatliwość Luny. Generuje ona około dwa razy więcej tokenów wyjściowych niż Haiku potrzebuje do wykonania tej samej pracy, a tokeny wyjściowe kosztują sześć razy więcej niż tokeny wejściowe. W przypadku krótkich odpowiedzi cena z metki jest w dużej mierze uczciwa. W przypadku pracy wymagającej intensywnego rozumowania już nie.

Czy mogę tak samo regulować koszty w obu?Nie, a to najbardziej przemilczana różnica między nimi. Luna udostępnia suwak wysiłku rozumowania z ustawieniami od none do max, dzięki czemu kompromis między kosztem a jakością jest jawnie ustalany dla każdego żądania. Rozszerzone myślenie w Haiku 4.5 jest albo włączone, z budżetem tokenów, albo nie — nie ma parametru wysiłku. Jeśli zależy Ci na kontroli kosztów przy każdym żądaniu, tylko jeden z tych dwóch daje Ci tę dźwignię.

A co z klasyfikatorem o dużym wolumenie, wykonującym kilka milionów wywołań dziennie?Żaden z tych modeli nie potrzebuje do tego rozumowania. Uruchom Haiku 4.5 z wyłączonym extended thinking albo Lunę z parametrem effort ustawionym na none i porównaj je pod kątem opóźnienia oraz długości odpowiedzi, a nie indeksu złożonego — na tym etapie istotne pytania to jak szybko pojawia się pierwszy token i ile tokenów zajmuje odpowiedź, a benchmarki inteligencji przestają je rozróżniać.

Który z nich będzie tu jeszcze za rok?Claude Haiku 4.5 ma opublikowane zobowiązanie, że nie zostanie wycofany przed 15 października 2026 r. OpenAI nie podaje równoważnej daty dla GPT-5.6 Luna, a linia GPT-5.6 ma już nad sobą nowszą generację w postaci GPT-6 Astra. Żadna z tych okoliczności nie jest powodem, by unikać Luny, ale jeśli Twoja mapa drogowa zakłada jedenastomiesięczny horyzont planowania, jest to powód, by trzymać identyfikator modelu w konfiguracji, a nie zaszyty na stałe w kodzie.

Aktualna stawka za token dla GPT-5.6 Luna na tym samym kluczu, przekazywana bez marży (0%) i bez drugiej relacji rozliczeniowej.

Aktualna stawka za token dla Claude Haiku 4.5 na tym samym punkcie końcowym, dzięki czemu można porównać oba poziomy bez drugiej umowy.