Claude Haiku 5.5 против GPT-6 Luna: та же цена на ценнике — втрое больший счёт

Claude Haiku 5.5 и GPT-6 Luna на бумаге стоят одинаково: $0,10 за миллион входных токенов и $0,50 за миллион выходных — те же две цифры с точностью до цента, от двух вендоров, которые редко в чём-либо сходятся. В посте о запуске Anthropic даже приводит результаты Luna в колонке рядом со своими собственными — а так вендоры не поступают с моделями, которые не считают угрозой.

Две карточки расходятся во всём, что скрывает ценник. Luna удерживает эту ставку до 272 000 токенов, прежде чем перейти на следующую ступень; Claude Haiku 5.5 делает это на 100 000. Claude Haiku 5.5 набирает 43,40 в Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 против 38,12 у Luna — и стоит $0,21 за завершённую задачу Index против $0,07 у Luna. Та же цена, втрое выше счёт, на пять пунктов больше интеллекта. В этом весь компромисс, и он чище, чем у большинства прямых сравнений в этом диапазоне.

Две карточки, рядом

В расчёте на миллион токенов в долларах США, согласно опубликованным тарифам Anthropic и OpenAI, отражённым в нашем собственном каталоге, с независимыми измерениями, приписываемыми Artificial Analysis. Кэшировано 2026-10-08.

• Ввод — Claude Haiku 5.5: $0.10 до 100 000 токенов, $0.50 свыше. GPT-6 Luna: $0.10 до 272 000 токенов, $0.20 свыше.

• Вывод — Claude Haiku 5.5: $0.50 до 100 000 токенов, $2.50 свыше этого объёма. GPT-6 Luna: $0.50 до 272 000 токенов, $0.75 свыше этого объёма.

• Кэшированный ввод и запись — оба по $0,01 и $0,125 ниже первого порога, при этом Claude Haiku 5.5 переходит на $0,05 и $0,625 после 100 000 токенов, а GPT-6 Luna — на $0,02 и $0,25 после 272 000.

• Контекст и вывод — по 1M токенов у обоих; максимальный вывод 128 000 у обоих. Эти двое действительно одинаковы по форме.

• Мышление — адаптивно в обоих случаях, причём в обоих есть параметр усилия. У Claude Haiku 5.5 уровень усилия по умолчанию — средний; не все опубликованные оценки получены при этой настройке.

• Независимая оценка — Claude Haiku 5.5 (Max): 43,40, второй из 182 моделей. GPT-6 Luna (Max): 38,12, восьмой из 182.

• Независимая стоимость за задачу — $0,21 против $0,07.

• Скорость — 241.9 выходных токенов в секунду против 129.4, по измерению того же оценщика.

Порог — это место, где заключается разница.

Оба вендора построили двухуровневую тарифную сетку. Сделали они это в совершенно разных местах, и расположение значит куда больше, чем число наверху.

Порог Ant​hropic составляет 100 000 токенов. Ниже него вы платите $0,10 и $0,50; сверх него — в пять раз и в пять раз больше: $0,50 и $2,50. Ant​hropic сообщает, что промпты ниже порога составляли около 90% запросов к ее предыдущей модели Haiku, что отражает собственное распределение трафика вендора и дает разумное описание рабочих нагрузок с короткими вызовами в целом.

Ступень OpenAI находится на отметке 272 000 токенов. Ниже неё — $0.10 и $0.50, идентично Anthropic. Выше неё — $0.20 и $0.75: удвоение и рост на 50%. Это гораздо более мягкая ступень, и она начинается почти втрое дальше.

Возьмите промпт размером 200 000 токенов — правдоподобный размер для конвейера обработки длинных документов и вполне разумный для окна в 1 млн токенов. В Claude Haiku 5.5 такой запрос тарифицируется по второму уровню: $0,50 за ввод, $2,50 за вывод. В GPT-6 Luna это всё ещё первый уровень: $0,10 за ввод, $0,50 за вывод. Ставка за ввод в пять раз выше и ставка за вывод в пять раз выше — для одного и того же запроса, между двумя моделями с одинаковой заявленной ценой. Это не нюанс — для нагрузки с длинными промптами это и есть всё сравнение.

Почему при одной и той же ставке счёт получается в три раза больше

Стоимость за задачу — вот что должно определять выбор для высоконагруженного конвейера, и здесь два модели расходятся так, что прайс-лист этого объяснить не может.

Artificial Analysis оценивает GPT-6 Luna (Max) в $0,07 за задачу в Intelligence Index, а Claude Haiku 5.5 (Max) — в $0,21: разница в три раза, при одинаковых заявленных тарифах, при разнице в оценке в 5,28 балла. Причина на той же странице, и она не отличается тонкостью. Модель Claude Haiku 5.5 сгенерировала 440 млн выходных токенов, проходя Intelligence Index, против медианы в 100 млн, и оценщик называет её очень многословной. Модель GPT-6 Luna сгенерировала 140 млн против той же медианы в 100 млн и описывается как несколько многословная. Втрое больше выходных токенов — втрое больше счёт, когда именно выход является доминирующим счётчиком.

Собственные цифры Anthropic указывают в том же направлении. На графиках зависимости стоимости от точности у вендора Haiku 5.5 показан по всей шкале усилий, а ключевая цитата из анонса такова: для сложной агентной работы лучшим выбором остаются Sonnet 5.5 и Opus 5.5, тогда как Haiku 5.5 предназначен скорее для суммаризации и субагентов. Чем меньше задача, тем меньше вы получаете этой проблемы с многословностью — а это как раз та нагрузка, для которой модель и создавалась, и именно та нагрузка, где трёхкратную разницу в стоимости стоит проверить по своим собственным логам, а не по чьему-то дашборду.

Ещё одна запись в реестре, из документации Ant​hropic, а не из документации оценщика: Claude Haiku 5.5 использует более новый токенизатор, общий с Claude 4.7 и более поздними версиями, поэтому один и тот же текст насчитывает примерно на 30% больше токенов, чем в предыдущем Haiku. Тариф такой же, как у Luna; токенизатор — нет.

Что собственная таблица Anthropic говорит о Luna

На странице запуска Ant​hropic модель GPT-6 Luna фигурирует отдельной колонкой в её таблице бенчмарков, и честный способ сообщить об этом — с указанием атрибуции: это оценки Ant​hropic, выполненные на стенде Ant​hropic, против модели конкурента. Они заявлены вендором, а не воспроизведены независимо, а сравнение, в котором вендор прогоняет собственный набор тестов против результатов соперника, следует взвешивать, а не принимать на веру.

• Работа со знаниями — GDPval-AA v2.1: 1620 у Claude Haiku 5.5 против 1437 у GPT-6 Luna. AA-Briefcase v1.1: 1578 против 1336.

• Использование компьютера — офлайн-подмножество OSWorld 2.1: 72,4% против 48,9%.

• Агентное программирование — Terminal-Bench 4.0: 39,2% против 16,4%; FrontierCode 1.1 (Main): 46,4% против 42,4%.

• Визуальное рассуждение — Chartography: 46,4% без инструментов против 29,1%.

В собственных тестах вендора Claude Haiku 5.5 лидирует в каждой строке. В независимом рейтинге он лидирует с меньшим отрывом — 43,40 против 38,12, — что отражает обычное соотношение между таблицей вендора и таблицей третьей стороны и объясняет, почему здесь приведены обе. Обе совпадают в направлении, но расходятся в масштабе.

Законопроект — это решающий голос.

Сопоставьте четыре факта, которые действительно имеют значение, и для большинства рабочих нагрузок выбор перестанет быть сложным.

GPT-6 Luna дешевле в расчёте на выполненную задачу в три раза по независимому измерению, его первый ценовой уровень простирается в контекстном окне в восемнадцать раз дальше, его показатели превышения порога ниже по обеим метрикам, и это единственная из двух, у которой штраф за длинный контекст — это удвоение, а не пятикратный скачок. Claude Haiku 5.5 впереди по измеренному интеллекту с разрывом, который реален и скромен, быстрее почти в два раза по скорости вывода и — на собственном стенде вендора, где разрыв наибольший — впереди по каждой опубликованной строке бенчмарка.

Если ваши вызовы короткие, если ограничение — пропускная способность или если разница в качестве видна в вашей собственной оценке, платите втрое. Если ваши вызовы длинные, если они сгенерированы машиной и их никогда не читает человек, или если вы используете уровень классификации, который срабатывает миллион раз в день, те же $0,10 и $0,50 дадут вам счёт в три раза меньше с другой стороны, а возможность, которой вы жертвуете, — это пять пунктов в рейтинговой таблице, в верхней части которой находятся обе модели.

Вызов любого из них из одного места

Полезное свойство столь близкого сравнения в том, что вам не нужно верить никому на слово, включая нас. GPT-6 Luna уже сегодня доступна в каталоге OrcaRouter по тарифу провайдера с наценкой 0 % — та же тарифная структура, что напечатана выше, передаётся как есть, а не усредняется — и то же самое касается Claude Sonnet 5.5 и Claude Opus 5.5, что превращает тест эскалации с дешёвого плеча на средний уровень в настройку, а не в проект. Один ключ, один SDK, автоматическое переключение при сбое под капотом и DSL маршрутизации, если эскалация должна находиться в маршруте, а не в вашем приложении.

Claude Haiku 5.5 пока нет в каталоге. Сказать это прямо полезнее, чем намекать на обратное: сторона Luna в этом сравнении доступна для вызова с нашей стороны уже сегодня утром, а до стороны Anthropic приходится добираться через Anthropic — пока это не изменится.

Что изменило бы ответ?

Две вещи, и за обеими стоит наблюдать, а не оценивать.

Первый вопрос — сдвинется ли многословность. Стоимость Claude Haiku 5.5 на задачу — это функция от того, сколько токенов он тратит на ответ при максимальном усилии, и параметр усилия — это рычаг, влияющий на неё. Команда, которая зафиксирует усилие на более низком уровне — собственное значение модели по умолчанию — medium, а не max — увидит стоимость на задачу ближе к показателю Luna и оценку тоже ближе к Luna. Этот компромисс доступен; чего он стоит — вопрос о вашей оценке, а не о модели.

Второе — сохранятся ли независимые показатели стоимости за задачу по мере того, как обе модели накапливают больше измеренных прогонов. Одно место на табло — это лишь моментальный снимок, и трёхкратный разрыв, появившийся в одном снимке, стоит подтвердить по собственному счёту, прежде чем перестраивать вокруг него конвейер. Именно для этого и нужен общий эндпоинт.