Claude Haiku 5.5 vs GPT-5.6 Luna: Metade do Preço de Tabela, 19% Mais por Tarefa Concluída

A equiparação de preço sobre a qual todo mundo escreveu é real, e não é com este modelo. Claude Haiku 5.5, que o fornecedor lançou em 7 de outubro de 2026, tem preço de tabela de $0,10 por milhão de tokens de entrada e $0,50 por milhão de tokens de saída para prompts de até 100.000 tokens. GPT-5.6 Luna, o nível otimizado para custo de 9 de julho de 2026, tem preço de tabela de $0,20 e $1,20. Então o fornecedor cobra exatamente metade da tarifa do modelo mais antigo nas duas métricas — e exatamente igual ao GPT-6 Luna, o sucessor que o substituiu em 22 de setembro de 2026 e que é o modelo contra o qual o próprio post de lançamento do fornecedor faz benchmarks.

É um lugar estranho de onde escrever uma comparação, então vale a pena ser preciso sobre para que serve este confronto. GPT-5.6 Luna é o único dos dois que está obsoleto no quadro independente, não é mais a Luna na tabela de preços principal da OpenAI, e ainda é a Luna que você encontrará em muito código de integração hoje. Compará-la ao Claude Haiku 5.5 é uma questão sobre uma migração que você pode já estar devendo, não uma questão sobre qual de dois modelos atuais chamar.

E a resposta à pergunta óbvia é a parte interessante. Na mesma rodada de avaliação independente, uma tarefa concluída do Intelligence Index custa US$ 0,21 no Claude Haiku 5.5 e US$ 0,18 no GPT-5.6 Luna. Metade do preço do token, 19% mais por resposta.

As duas tabelas de tarifas

Por milhão de tokens em dólares americanos. As tarifas da Anthropic e da OpenAI vêm da documentação delas; as pontuações compartilhadas são o Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, lido em 2026-10-08.

• Entrada — Claude Haiku 5.5 $0,10 até 100.000 tokens e $0,50 acima; GPT-5.6 Luna $0,20, dobrando para $0,40 para solicitações acima de 272.000 tokens.

• Saída — Claude Haiku 5.5 US$ 0,50 até 100.000 tokens e US$ 2,50 acima; GPT-5.6 Luna US$ 1,20, subindo para US$ 1,80 no caminho de contexto longo.

• Entrada em cache — Claude Haiku 5.5 $0.01 e $0.05, um desconto de 90%; GPT-5.6 Luna $0.02, também 90%, além de uma cobrança de gravação de cache de $0.25.

• Contexto — 1 milhão de tokens para Claude Haiku 5.5 e 1.050.000 para GPT-5.6 Luna. Ambos limitam uma única resposta a 128.000 tokens, e a OpenAI publica uma data de corte de conhecimento de 16 de fevereiro de 2026 para seu modelo.

• Controle de raciocínio — Claude Haiku 5.5 expõe um seletor de esforço de Low a Max, com medium como padrão; GPT-5.6 Luna expõe seis configurações: none / low / medium (padrão) / high / xhigh / max.

• Pontuação independente — 43,40 para Claude Haiku 5.5 (Max) contra 37,32 para GPT-5.6 Luna (Max), uma diferença de 6,07 pontos em um ranking de 182 modelos.

• Status — Claude Haiku 5.5 está atual, é proprietário e somente via API. O GPT-5.6 Luna carrega uma marca de descontinuação no quadro independente e não ocupa mais uma linha na tabela de preços dos principais modelos da OpenAI.

Metade do preço, mais caro por resposta

A aritmética da tabela de preços aqui é incomumente favorável à Anthropic — um 2x exato em ambos os medidores dentro do regime de prompt curto —, então o resultado por tarefa é o que precisa de explicação.

Claude Haiku 5.5 emite 162.164 tokens de saída por tarefa do Intelligence Index, divididos em 129.047 de raciocínio e 33.118 de resposta. GPT-5.6 Luna emite 41.235, divididos em 28.098 de raciocínio e 13.136 de resposta. O modelo da Anthropic gasta 3,9 vezes mais tokens no mesmo trabalho e, com metade da taxa de saída, isso o deixa 19% mais caro por tarefa concluída. A vantagem de taxa e a desvantagem de verbosidade estão dentro de um fator de dois uma da outra, então elas quase se anulam — e o resíduo vai para o lado da OpenAI.

Os dois custos por tarefa são próximos, mas a forma como cada um é composto não é. Os US$ 0,1783 por tarefa do GPT-5.6 Luna são aproximadamente metade de gravações em cache e um quarto de saída; os US$ 0,2128 do Claude Haiku 5.5 são US$ 0,1317 de entrada — principalmente leituras em cache — mais US$ 0,0811 de saída. Nenhum dos modelos é caro em termos absolutos, e eles são caros em pontos diferentes, que é o que faz os totais por tarefa convergirem enquanto as tabelas de preços ficam separadas por um fator de dois.

É esse o mesmo efeito que torna, em geral, pouco confiável a comparação por token de modelos de raciocínio, e vale a pena dizer com todas as letras: um medidor barato se multiplica por um orçamento de tokens elevado, e o produto é o que você paga. As próprias notas de lançamento da Anthropic são francas quanto a isso, afirmando que o Claude Haiku 5.5 é "especialmente vantajoso quando usado em tarefas com prompts de até 100.000 tokens, que representam cerca de 90% das solicitações ao nosso modelo Haiku anterior".

A matemática da mistura conta a mesma história pelo outro lado. Na combinação 7:2:1 com peso maior na entrada, da Artificial Analysis — o formato que a maior parte do tráfego de produção realmente tem —, o Claude Haiku 5.5 chega a US$ 0,077 por milhão de tokens, contra US$ 0,174 do GPT-5.6 Luna. Esse é o 2,26x que você esperaria pela etiqueta. É somente quando se pondera o medidor de saída como uma carga de trabalho de raciocínio faz que os dois convergem, e, passados 100.000 tokens, eles se cruzam.

O precipício de 100.000 tokens contra o de 272.000 tokens

Ambos os fornecedores reajustam o preço de solicitações longas, e os limiares estão separados por mais de duas vezes e meia.

O ponto de corte da Anthropic ocorre em 100.000 tokens de entrada. Acima disso, as tarifas do Claude Haiku 5.5 passam a ser $0.50 de entrada e $2.50 de saída — cinco vezes a tarifa de prompt curto, aplicada à solicitação inteira. O ponto de corte da OpenAI ocorre em 272.000 tokens de entrada. Acima disso, as tarifas do GPT-5.6 Luna passam a ser $0.40 de entrada e $1.80 de saída — 2x de entrada e 1,5x de saída, também aplicadas à solicitação inteira.

Portanto, a inversão não é uma convergência lenta; é um degrau. Um prompt de recuperação de 120.000 tokens é cobrado na faixa longa da Anthropic e fica confortavelmente dentro da faixa curta da OpenAI, o que transforma uma vantagem de 2x da Anthropic em uma vantagem de 1,25x da OpenAI na entrada e uma vantagem de 1,39x na saída. E o limite da Anthropic é baixo o suficiente para que um pipeline com muitos documentos o ultrapasse rotineiramente, enquanto o da OpenAI é alto o suficiente para que a maioria desses pipelines nunca o alcance.

Abaixo de 100.000 tokens, nada sobre isso muda a ordenação. Acima de 272.000, a ordenação se inverte e permanece invertida.

O que substituiu o modelo com o qual você está comparando?

Esta é a parte que deve decidir quanto tempo você gasta com a comparação em primeiro lugar.

A OpenAI lançou o GPT-6 Luna em 22 de setembro de 2026 — quinze dias antes de a Anthropic lançar o Claude Haiku 5.5 — a US$ 0,10 de entrada e US$ 0,50 de saída, com contexto de 1M de tokens, teto de resposta de 128.000 tokens e o mesmo controle de esforço de raciocínio em seis etapas. É a tabela de preços idêntica à do Claude Haiku 5.5, em ambos os medidores, no regime de prompts curtos.

No ranking independente, os dois estão próximos o suficiente para que a ordenação composta não resolva a questão: Claude Haiku 5.5 pontua 43,40 contra os 38,12 do GPT-6 Luna — ainda uma vantagem de 5,28 pontos da Anthropic — mas o custo por tarefa concluída é de US$ 0,21 contra US$ 0,068. Isso é uma tripla vantagem da OpenAI no número que realmente é cobrado, e ela existe pelo mesmo motivo de verbosidade acima: o GPT-6 Luna emite 50.012 tokens de saída por tarefa do Index, contra 162.164 do Claude Haiku 5.5.

O post de lançamento da Anthropic faz a comparação por conta própria, em uma tabela que coloca o Haiku 5.5 contra o "GPT-6 Luna" no GDPval-AA v2.1 (1620 contra 1437), no AA-Briefcase v1.1 (1578 contra 1336), no subconjunto offline do OSWorld 2.1 (72,4% contra 48,9%) e no Terminal-Bench 4.0 (39,2% contra 16,4%). Esses são os próprios números da Anthropic e são relatados pelo fornecedor, mas a escolha do oponente é o indício: o modelo que a Anthropic escolheu para superar é o que vem depois do que aparece no título deste artigo.

Onde a antiga Luna ainda vence

Três coisas, e nenhuma delas é capacidade.

Vídeo e áudio. Nenhum dos modelos é nativo em vídeo — Claude Haiku 5.5 lê texto e imagens, e GPT-5.6 Luna lê texto e imagens —, então esta linha é um empate, e ambos perdem para qualquer coisa com um pipeline de mídia.

Gravações de cache. A OpenAI publica uma taxa de US$ 0,25 por milhão de gravações para o GPT-5.6 Luna, e a Anthropic não publica nenhuma para o Claude Haiku 5.5, o que significa que a afirmação honesta é que o custo de gravação está dentro do medidor de entrada de US$ 0,10 da Anthropic, em vez de ausente. Uma carga de trabalho com muitos prefixos e cache de curta duração paga essa diferença todas as vezes.

E o próprio caminho de contexto longo, onde o limiar mais alto da OpenAI é uma vantagem estrutural genuína que não tem nada a ver com qual modelo é mais inteligente.

Ambos são chamáveis, um deles não é nosso.

O GPT-5.6 Luna está hoje no catálogo do OrcaRouter em openai/gpt-5.6-luna — 0,20 $ de entrada, 1,20 $ de saída, 0,25 $ de escrita de cache, 1 050 000 tokens de contexto e um teto de resposta de 128 000 tokens, com o nível de contexto longo de 272 000 tokens registado como um passo separado no registo de preços, em vez de ser diluído numa média. Repassado ao preço de tabela da OpenAI, com 0 % de margem, e failover automático por baixo, o que vale algo de específico para um modelo deliberadamente ultrapassado: se a capacidade da própria OpenAI para ele se tornar mais restrita, a rota muda antes de o seu orçamento de erros mudar.

O Claude Haiku 5.5 não consta do catálogo. Está acessível através da API da Anthropic e através da AWS, Google Cloud e Microsoft Azure, e é esta a forma correta de o dizer. O que o catálogo inclui da Anthropic é Claude Sonnet 5.5 e Claude Opus 5.5, pelo que o caminho de escalonamento de um nível barato de classificação para um nível intermédio agêntico é uma definição de encaminhamento e não uma integração — e o mesmo catálogo inclui o GPT-6 Luna exatamente com a mesma tabela de preços que o Claude Haiku 5.5 utiliza, o que faz com que o teste A/B honesto para este nível de preço seja uma alteração de duas strings e não um exercício de procurement.

O que fazer com esta comparação

Se a sua integração usa gpt-5.6-luna, a conclusão útil não é que o Claude Haiku 5.5 o supere em seis pontos de índice. É que você está num modelo que o seu fornecedor já substituiu duas vezes na sua própria faixa flash — primeiro pela geração do Terra, depois pelo GPT-6 Luna, que a própria Anthropic trata como o concorrente atual nesse preço. Migrar para o GPT-6 Luna é uma equivalência de tabela de preços e uma redução de três vezes no custo por tarefa concluída na mesma medição independente.

Se você está escolhendo entre o Claude Haiku 5.5 e a linha Luna em termos de capacidade, a Anthropic vence no composto, nas linhas de terminal e código, e no uso de computador, e a própria tabela do fornecedor diz isso. Se você está escolhendo pela fatura, a linha Luna venceu todas as versões desta comparação por uma margem ampla, e o motivo é um único número: 162.164 tokens de saída por tarefa contra 41.235.

O que este confronto de fato resolve é que um medidor duas vezes mais barato vale menos do que um modelo quatro vezes mais enxuto. A Anthropic precificou o Claude Haiku 5.5 para igualar o GPT-6 Luna, e conseguiu — exatamente, nos dois medidores —, e ainda assim custa três vezes mais para se obter uma resposta dele.