Wygenerowana karta tytułowa hero z napisem „GPT-6 Luna vs Claude Opus 5”, z podtytułem „Pięćdziesiąt razy wyższa cena. Jeden z nich nie jest już modelem, który sprzedaje jego dostawca.”, z chipami pokazującymi Lunę za 0,10 USD/0,50 USD za 1 mln, Opus 5 za 5,00 USD/25,00 USD za 1 mln, a Opus 5.5 dostępny tego samego popołudnia za 4,00 USD/20,00 USD, oraz logo OrcaRouter w prawym dolnym rogu.
Guides & Insights

GPT-6 Luna vs Claude Opus 5: Pięćdziesiąt razy wyższa cena, oba na jednym kluczu

Autor

Rowan Sterling

Data publikacji

Najnowsze modele · 20Zobacz wszystkie modele →
Benchmarki: Artificial Analysis · aktualizowane codziennie
Powrót do wszystkich wpisów

GPT-6 Luna kosztuje 0,10 USD za milion tokenów wejściowych i 0,50 USD za milion tokenów wyjściowych. Claude Opus 5 kosztuje 5,00 USD i 25,00 USD. To pięćdziesięciokrotna różnica po obu stronach cennika i pierwsza rzecz, jaką każdy zauważa w tym zestawieniu — model, który dostawca wypuścił 22 września 2026 r., wyceniony w zestawieniu z modelem wydanym przez firmę 24 lipca 2026 r., obecnym na rynku od dwóch miesięcy. Liczba pięćdziesięciu razy jest prawdziwa. Jest też bliska najmniej przydatnemu faktowi w tym porównaniu, bo te dwa modele nie konkurują o to samo wywołanie, a także z powodu czegoś, co wydarzyło się po stronie drugiego modelu tego samego popołudnia, gdy zadebiutowała Luna.

GPT-6 Luna to mały poziom generacji GPT-6 OpenAI, plasujący się poniżej GPT-6 Sol w cenie $2.00/$10.00 i znacznie poniżej flagowego GPT-6 Astra w cenie $10.00/$50.00. Claude Opus 5 był flagowym modelem Anthropic aż do 22 września, kiedy Anthropic wprowadził Claude Opus 5.5 w cenie $4.00/$20.00 i przesunął Opus 5 o szczebel niżej. Oba modele wymienione w tytule tego artykułu są, na dzień dzisiejszy, o jeden szczebel od szczytu drabiny własnego dostawcy — z powodów, które nie mają ze sobą nic wspólnego. To ma większe znaczenie niż stosunek cen i od tego zaczyna się ten tekst.

Po południu obaj dostawcy wysłali.

OpenAI ogłosiło GPT-6 Sol i GPT-6 Luna 22 września. Kilka godzin wcześniej Anthropic ogłosiło Claude Opus 5.5. Dwa z trzech modeli wymienionych w tym zdaniu obniżyły ceny o mniej więcej połowę względem swoich poprzedników, co nie tyle jest zbiegiem okoliczności, ile rynkiem: poprzednie osiemnaście miesięcy premier modeli open-weight z chińskich laboratoriów już mocno obniżyło koszt przyzwoitego tokenu, a obaj dostawcy reagowali na tę samą presję.

Praktyczną konsekwencją dla każdego, kto ma wdrożenie Claude Opus 5, jest to, że model, pod który budował, nie jest już modelem, który Anthropic sprzedaje najagresywniej. Claude Opus 5.5 kosztuje $4.00/$20.00 — 20-procentowa obniżka ceny katalogowej — przy czym wejście z pamięci podręcznej kosztuje $0.20 za milion, wobec $0.50 w Opus 5, a Artificial Analysis mierzy go na 58 w swoim Intelligence Index przy maksymalnym wysiłku, co jest najwyższym wynikiem, jaki zanotowała. Claude Opus 5 osiąga 51 w tym samym indeksie. Jeśli dzisiaj używasz Opus 5, porównanie pięćdziesięciokrotne z tytułu tego artykułu nie jest tym, co masz przed sobą. To, co masz przed sobą, to czy przejść na Opus 5.5, a odpowiedź na to jest osobnym rachunkiem niż cokolwiek, co robi GPT-6 Luna.

Mimo to liczba pięćdziesięciu razy wciąż determinuje realną decyzję, ponieważ obciążenia, dla których zbudowano GPT-6 Luna, to dokładnie te obciążenia, przy których rachunek za Claude Opus 5 staje się niekomfortowy. Oba fakty mogą być prawdziwe jednocześnie.

Czym tak naprawdę jest każde z tych dwóch

Dane techniczne, jedna linia na wymiar, obie strony dla każdego:

• Cena za 1 mln tokenów — GPT-6 Luna 0,10 USD za wejście / 0,50 USD za wyjście vs Claude Opus 5 5,00 USD za wejście / 25,00 USD za wyjście

Wejście z pamięci podręcznej — GPT-6 Luna $0.01 za 1 mln, 90% zniżki w porównaniu z Claude Opus 5 $0.50 za 1 mln na karcie Opus 5, obniżone do $0.20 w Opus 5.5

• Okno kontekstowe — GPT-6 Luna łącznie 1 050 000, z maksymalnym wejściem 922 000, kontra Claude Opus 5 1 mln; oba ograniczone do 128 000 tokenów wyjściowych

• Zmiana cen dla długiego kontekstu — GPT-6 Luna podwaja cenę wejścia i pamięci podręcznej oraz podnosi cenę wyjścia 1,5× powyżej 272K tokenów wejściowych, stosowana do całego żądania, podczas gdy Claude Opus 5 ma stałą stawkę w całym swoim oknie

• Indeks Inteligencji AA — GPT-6 Luna 37 przy maksymalnym wysiłku vs Claude Opus 5 51

• AA Intelligence Index, z dopasowanym wysiłkiem — GPT-6 Luna 29 przy domyślnym średnim wysiłku vs Claude Opus 5 51 przy maksymalnym, jedynym ustawieniu, przy którym Anthropic go mierzy

• Szybkość generowania — GPT-6 Luna 153,9 tokenów/s vs Claude Opus 5 53,6 tokenów/s

• Koszt uruchomienia indeksu — GPT-6 Luna $122.39 vs Claude Opus 5 $7,274.74

• Przełącznik wyłączania rozumowania — GPT-6 Luna oferuje brak, niski, średni, wysoki, xhigh i maksymalny, podczas gdy Claude Opus 5 ma myślenie adaptacyjne i zawsze włączone

• Data wydania — GPT-6 Luna 2026-09-22 vs Claude Opus 5 2026-07-24

A generated single-panel scoreboard card headed 'The two rate cards' with six rows: GPT-6 Luna $0.10 in / $0.50 out per 1M; Claude Opus 5 $5.00 in / $25.00 out per 1M; Luna cached input $0.01 per 1M; Opus 5 cached input $0.50 per 1M, $0.20 on Opus 5.5; Intelligence Index Luna 37 at max and 29 at default against Opus 5's 51; and cost to run the full index, Luna $122.39 against Opus 5's $7,274.74. Footer: 'Index and index-run cost per Artificial Analysis; prices per OpenAI and Anthropic.'

Trzy z tych wierszy wykonują więcej pracy niż pozostałe, a pierwszy to wiersz wysiłku. 37 modelu GPT-6 Luna to jego wynik przy maksymalnym wysiłku. Jego domyślny poziom to średni, a przy średnim uzyskuje 29. 51 Claude Opus 5 to liczba dla maksymalnego wysiłku, ponieważ Anthropic nie udostępnia niższego ustawienia, które mierzy Artificial Analysis. Zatem główna różnica czternastu punktów to porównanie między pułapem jednego modelu a pułapem drugiego modelu — a zespół, który instaluje GPT-6 Luna i nic nie zmienia, działa na poziomie 29, a nie 37. To różnica dwudziestu dwóch punktów, a nie czternastu, i jest niewidoczna, chyba że zaczniesz szukać domyślnego ustawienia wysiłku.

Drugi to wiersz kosztów indeksu. To nie jest wycena — to kwota, którą Artificial Analysis faktycznie wydało z własnych pieniędzy na uruchomienie pełnego zestawu ewaluacyjnego na każdym modelu. 122,39 USD wobec 7274,74 USD to pięćdziesięciodziewięciokrotna różnica w koszcie ustalenia, jak dobry jest model, i najczystszy dostępny wskaźnik tego, jak oba zachowują się przy dużej skali. Claude Opus 5 wygenerował podczas tego przebiegu 140 milionów tokenów; GPT-6 Luna wygenerowała 150 milionów. Tani model był bardziej gadatliwy i mimo to kosztował pięćdziesiąt dziewięć razy mniej.

Trzecia rzecz to wyłącznik. GPT-6 Luna można nakazać, by w ogóle nie prowadziła rozumowania. Claude Opus 5 nie. Ta pojedyncza pozycja w specyfikacji sprawia, że jeden z tych modeli może stać za klasyfikatorem, routerem lub ekranem moderacji, a drugi nie, i wyjaśnia dużą część różnicy w cenie, wcale nie odwołując się do możliwości.

Gdzie tani plan przestaje być tani

Na cenniku GPT-6 Luna znajduje się klif, a jego przeoczenie jest najdroższym błędem, jaki można popełnić. Żądania przekraczające 272 000 tokenów wejściowych są rozliczane po dwukrotności stawek za wejście i cache oraz 1,5-krotności stawki za wyjście — za całe żądanie, a nie tylko za część, która przekroczyła próg. Wywołanie o rozmiarze 300 000 tokenów w GPT-6 Luna jest rozliczane po 0,20 USD za milion tokenów wejściowych za wszystkie 300 000 tokenów, ponieważ przekroczyło limit o 28 000. Podziel ten sam dokument na dwa wywołania, a koszt spadnie o połowę, bez żadnej zmiany w prompcie.

Claude Opus 5 nie ma równoważnej klauzuli. Jego $5.00/$25.00 są stałe w całym oknie 1M, co oznacza, że stosunek pięćdziesięciokrotny jest stosunkiem pięćdziesięciokrotnym wszędzie — z wyjątkiem powyżej 272K tokenów wejściowych, gdzie efektywna stawka wejściowa GPT-6 Luna podwaja się do $0.20, a jej stawka wyjściowa rośnie do $0.75, i luka zmniejsza się do dwudziestu pięciu razy. Wciąż ogromna. Wciąż warto o tym wiedzieć, ponieważ obciążenia, które najprawdopodobniej mają 300 000-tokenowy kontekst roboczy, to dokładnie te agentowe, w które sprzedają obaj dostawcy.

Drugą rzeczą, którą trzeba wycenić, jest wysiłek. Uruchamianie GPT-6 Luna z maksymalnym poziomem wysiłku do zadania, które dobrze poradziłoby sobie przy średnim poziomie, to najczęstszy sposób wydawania właśnie uzyskanych oszczędności. Rozpiętość między 37 a 29 to wielkość kary za niewłaściwe ustawienie i, w przeciwieństwie do klauzuli cenowej, nie pojawia się nigdzie na rachunku — ujawnia się jako wolumen tokenów, co wygląda jak sukces.

Podział, który tak naprawdę o tym decyduje

Szczera wersja tego porównania jest taka, że oba modele nie są substytutami, a stosunek cen odwraca uwagę od pytania o obciążenie, na które tak czy inaczej istnieje jasna odpowiedź.

GPT-6 Luna należy stosować wszędzie tam, gdzie wynik odbiera program, a nie człowiek, i gdzie liczy się wolumen. Klasyfikacja, ekstrakcja, decyzje o routingu, masowe streszczanie, wewnętrzna pętla agenta wykonującego tysiąc małych wywołań na zadanie. Przy $0.10/$0.50 i stawce jednego centa za wejście z pamięci podręcznej oraz przy Batch i Flex na poziomie połowy stawki standardowej ekonomia nie pozostawia wątpliwości w porównaniu z czymkolwiek z linii Opus. Artificial Analysis wskazuje jedną prawdziwą regresję, o której warto wiedzieć przed migracją: Coding Agent Index GPT-6 Luna spadł o dwa punkty do 41 w porównaniu z 43 w GPT-5.6 Luna, przy czym spadki koncentrują się w SWE-Atlas-QnA i DeepSWE v1.1. Wskazuje też jedną prawdziwą korzyść tej samej wielkości — wskaźnik halucynacji modelu w AA-Omniscience spadł z około 93% do 77%, podczas gdy jego dokładność ledwo się zmieniła. Model częściej odmawia odpowiedzi, zamiast wiedzieć więcej, a w przypadku wszystkiego, co ma dalszego odbiorcę, to jest cenniejsza połowa tego kompromisu.

Claude Opus 5 ma swoje miejsce tam, gdzie produktem jest wynik. Opublikowane przez samą Anthropic wyniki — raportowane przez dostawcę, nieodtworzone niezależnie — dają mu 96,0% w SWE-bench Verified i 79,2% w SWE-bench Pro, a czternastopunktowa luka w indeksie to taki margines, który decyduje, czy agent działający w długim horyzoncie kończy zadanie, czy po cichu zatrzymuje się w połowie. Jeśli jesteś na granicy możliwości modelu, model pięćdziesiąt razy tańszy i o dwadzieścia dwa punkty słabszy przy domyślnym poziomie wysiłku nie jest tańszą wersją tego samego.

Uruchamianie obu bez wybierania

Powód, dla którego to porównanie nie prowadzi do jednego jednoznacznego zalecenia, jest taki, że granica między tymi dwoma typami obciążenia nie jest stabilna. Przesuwa się za każdym razem, gdy którykolwiek z dostawców wypuszcza coś nowego, a w ciągu trzech tygodni poprzedzających ten artykuł przesunęła się dwukrotnie — raz, gdy Anthropic obniżył stawkę za Opus do 4,00/20,00 USD, i raz, gdy OpenAI o połowę obniżył cenę całego swojego najniższego segmentu — a potem jeszcze raz 29 września 2026 r., gdy OpenAI wypuścił GPT-6.1 Sol tydzień po GPT-6 Sol, przy tych samych stawkach za wejście, zapis do pamięci podręcznej i wyjście oraz ze stawką za wejście z pamięci podręcznej obniżoną o połowę do 0,10 USD za milion tokenów w opublikowanym cenniku OpenAI. Zespół, który w lipcu na sztywno zapisał zwycięzcę, dziś działa na niewłaściwej konfiguracji.

Claude Opus 5 jest dostępny w OrcaRouter w cenie katalogowej Anthropic, w modelu cenowym pass-through, co oznacza, że zmiana stawek dostawcy obowiązuje u nas tego samego dnia, zamiast czekać, aż reseller wynegocjuje nowe warunki — i to jest konkretny powód, dla którego obniżka Opus 5.5 trafiła do naszego katalogu bez projektu integracyjnego. GPT-6 Luna jest w tym samym katalogu, oferowana przy współczynniku 0,05 i współczynniku ukończenia 5, rozliczana według ceny katalogowej OpenAI bez żadnych dodatków. Zespół, który chce oba te modele, nie potrzebuje już dwóch kluczy, a automatyczne przełączanie awaryjne pokrywa lukę, gdy dostawca zawodzi. Przenoszenie trasy między klasyfikatorem za jednego centa a modelem rozumującym za dwadzieścia pięć dolarów poprzez zmianę konfiguracji, a nie ścieżki kodu, jest warte więcej niż trafny wybór we wrześniu.

A screenshot of the Artificial Analysis page for GPT-6 Luna (max), showing an Intelligence rank of 6th of 183 models, a Speed rank of 35th, a Cost rank of 20th and a Verbosity rank of 36th, input pricing of $0.10 and output of $0.50 per 1M tokens, an Intelligence Index score of 37 against a comparable-model median of 12, 150M output tokens generated during the index run, 153.9 tokens per second, and a total of $122.39 spent evaluating the model.

Co robić w tym tygodniu

Jeśli używasz Claude Opus 5, pięćdziesięciokrotna różnica w tytule to realna liczba wskazująca na błędną decyzję. Twoją decyzją jest Opus 5.5 — obniżka ceny katalogowej o 20%, wyższy wynik indeksu i stawka za buforowane dane wejściowe, która spadła o 60% — a GPT-6 Luna to inne pytanie, które przypadkiem znajduje się na tej samej stronie.

Jeśli prowadzisz potok klasyfikacji lub ekstrakcji o dużym wolumenie na modelu klasy Opus — osiągalnym pod tym samym kluczem, którego już używasz do wywoływania Claude Opus 5 — GPT-6 Luna to największa pojedyncza zmiana kosztów dostępna dla Ciebie w tym miesiącu, a migracja jest mniejsza, niż sugeruje obniżka ceny: ta sama klasa kontekstu 1M, ten sam limit wyjścia 128 000 i stawka za token pięćdziesiąt razy niższa po obu stronach. Przetestuj go przy średnim poziomie wysiłku, zanim założysz domyślne ustawienie, umieść wywołania z długim kontekstem po stronie powyżej 272 000 tokenów i sprawdź regresję w kodowaniu na podstawie własnej ewaluacji, a nie wykresu dostawcy.

A jeśli używasz obu, to nie to, który wybrałeś, wymaga naprawy. Wymaga jej to, że zmiana zdania kosztuje obecnie wdrożenie kodu.

A screenshot of the OrcaRouter model page for Claude Opus 5 (anthropic/claude-opus-5), showing the Vision, Tools, JSON and Reasoning badges, a 2026-07-24 catalogue date, a 1M-token context with 128K maximum output and text, image and file input, list pricing of $5.00 input and $25.00 output per 1M tokens, a p50 time to first token of 5.61s, and the description of Claude Opus 5 as Anthropic's flagship model for demanding reasoning, coding and long-horizon agentic work.

Porównane w tym artykule2

Wykryto na podstawie tego artykułu · Benchmarki: Artificial Analysis · aktualizowane codziennie