GPT-6 Luna против Claude Opus 5: в пятьдесят раз дороже — и та же вторая половина дня

GPT-6 Luna стоит $0,10 за миллион входных токенов и $0,50 за миллион выходных. Claude Opus 5 стоит $5,00 и $25,00. Это пятидесятикратный разрыв по обеим сторонам тарифной сетки, и это первое, что бросается в глаза при таком сопоставлении — модель, которую вендор выпустил 22 сентября 2026 года, сравнивают по цене с моделью, которую компания выпустила 24 июля 2026 года и которая находится на рынке уже два месяца. Число «в пятьдесят раз» — реальное. Оно же едва ли не самый бесполезный факт в этом сравнении, потому что эти две модели не конкурируют за один и тот же запрос, и ещё из-за того, что произошло на стороне второй модели в тот же день, во второй половине дня, когда запустили Luna.

GPT-6 Luna — это младший уровень поколения GPT-6 от OpenAI, находящийся ниже GPT-6 Sol за $2.00/$10.00 и значительно ниже флагманской GPT-6 Astra за $10.00/$50.00. Claude Opus 5 был флагманом Anthropic до 22 сентября, когда Anthropic выпустила Claude Opus 5.5 за $4.00/$20.00 и опустила Opus 5 на ступень ниже. Обе модели, названные в заголовке этой статьи, по состоянию на сегодня находятся на одну ступень ниже вершины лестницы своего собственного производителя — по причинам, никак не связанным друг с другом. Это важнее, чем соотношение цен, и именно с этого начинается данная статья.

Во второй половине дня оба поставщика отгрузили.

OpenAI анонсировала GPT-6 Sol и GPT-6 Luna 22 сентября. Несколькими часами ранее Anthropic анонсировала Claude Opus 5.5. Две из трёх моделей, упомянутых в этом предложении, снизили цены примерно вдвое по сравнению со своими предшественниками, и это не столько совпадение, сколько рынок: за предыдущие восемнадцать месяцев выпуски моделей с открытыми весами от китайских лабораторий уже сильно сбили стоимость качественного токена, и оба поставщика реагировали на одно и то же давление.

Практическое следствие для всех, у кого развернут Claude Opus 5, состоит в том, что модель, под которую они создавали свои решения, больше не та модель, которую Anthropic продвигает активнее всего. Claude Opus 5.5 стоит $4.00/$20.00 — это снижение прайсовой цены на 20% — при этом кешированный ввод стоит $0.20 за миллион вместо $0.50 у Opus 5, а Artificial Analysis при максимальном усилии оценивает ее в 58 баллов по своему Intelligence Index — самый высокий показатель, который он когда-либо фиксировал. Claude Opus 5 набирает 51 балл по тому же индексу. Если сегодня вы работаете на Opus 5, то пятидесятикратное сравнение из заголовка этой статьи — не то, что стоит перед вами. Перед вами стоит вопрос, переходить ли на Opus 5.5, и ответ на него — отдельная арифметика, не имеющая отношения к тому, что делает GPT-6 Luna.

Тем не менее число «в пятьдесят раз» всё ещё определяет реальное решение, потому что рабочие нагрузки, для которых создана GPT-6 Luna, — это ровно те рабочие нагрузки, где счёт за Claude Opus 5 становится некомфортным. Оба факта могут быть верны одновременно.

Что каждое из этих двух на самом деле собой представляет

Характеристики, по одной строке на каждое измерение, обе стороны на каждом:

• Цена за 1 млн токенов — GPT-6 Luna $0.10 за вход / $0.50 за выход против Claude Opus 5 $5.00 за вход / $25.00 за выход

• Кэшированный ввод — GPT-6 Luna $0.01 за 1 млн, скидка 90% по сравнению с Claude Opus 5 $0.50 за 1 млн на карточке Opus 5, снижена до $0.20 в Opus 5.5

• Окно контекста — GPT-6 Luna: всего 1 050 000, при максимальном объёме входных данных 922 000, против 1 млн у Claude Opus 5; у обоих ограничение в 128 000 выходных токенов

• Пересмотр цен для длинного контекста — GPT-6 Luna удваивает стоимость ввода и кеша и повышает стоимость вывода в 1,5 раза при превышении 272 тыс. входных токенов, применяется ко всему запросу, тогда как у Claude Opus 5 тариф фиксированный в пределах всего окна

• AA Intelligence Index — GPT-6 Luna 37 при максимальных усилиях против Claude Opus 5 51

• AA Intelligence Index, с сопоставимыми усилиями — GPT-6 Luna 29 при его стандартном среднем уровне усилий против Claude Opus 5 51 на максимуме, единственной настройке, в которой Anthropic проводит измерения

• Скорость вывода — GPT-6 Luna 153,9 токенов/сек vs Claude Opus 5 53,6 токенов/сек

• Стоимость запуска индекса — GPT-6 Luna $122.39 против Claude Opus 5 $7,274.74

• Переключатель отключения рассуждений — GPT-6 Luna предлагает none, low, medium, high, xhigh и max, тогда как Claude Opus 5 имеет мышление, которое адаптивно и всегда включено

• Выпущено — GPT-6 Luna 2026-09-22 против Claude Opus 5 2026-07-24

Три из этих строк выполняют больше работы, чем остальные, и первая — это строка усилий. 37 у GPT-6 Luna — это его оценка при максимальном усилии. Его значение по умолчанию — среднее, а при среднем он набирает 29. 51 у Claude Opus 5 — это число при максимальном усилии, поскольку Anthropic не предоставляет более низкую настройку, которую измеряет Artificial Analysis. Так что заявленный разрыв в четырнадцать пунктов — это сравнение потолка одной модели с потолком другой, а команда, которая устанавливает GPT-6 Luna и ничего не меняет, работает на 29, а не на 37. Это разрыв в двадцать два пункта, а не в четырнадцать, и он невидим, если специально не искать настройку усилий по умолчанию.

Второй — это строка затрат в индексе. Это не котировка — это то, что Artificial Analysis на самом деле потратил своих денег, запуская полный набор оценки для каждой модели. $122,39 против $7 274,74 — это пятьдесят девятикратная разница в стоимости выяснения того, насколько хороша модель, и это самый чистый доступный показатель того, как обе ведут себя при больших объёмах. Claude Opus 5 сгенерировала 140 миллионов токенов во время того запуска; GPT-6 Luna сгенерировала 150 миллионов. Дешёвая модель была более многословной и всё равно стоила в пятьдесят девять раз меньше.

Третье — это выключатель. GPT-6 Luna можно указать вообще не рассуждать. Claude Opus 5 — нет. Эта единственная строка спецификации — причина, по которой одна из этих моделей может стоять за классификатором, маршрутизатором или экраном модерации, а другая — нет, и она объясняет значительную часть разницы в цене, вообще не апеллируя к возможностям.

Где дешёвый тариф перестаёт быть дешёвым

На тарифной карте GPT-6 Luna есть резкий скачок, и это самое дорогое, что можно упустить. Запросы, превышающие 272 000 входных токенов, оплачиваются по двойным тарифам за ввод и кэш и по 1,5-кратному тарифу за вывод — за весь запрос, а не за ту часть, что перешла границу. Вызов на 300 000 токенов в GPT-6 Luna тарифицируется по $0,20 за миллион входных токенов для всех 300 000 токенов, потому что он превысил порог на 28 000. Разделите один и тот же документ на два вызова — и стоимость уменьшится вдвое без каких-либо изменений в промпте.

У Claude Opus 5 нет эквивалентного условия. Его $5.00/$25.00 неизменны на всём окне в 1M, а значит, соотношение в пятьдесят раз остаётся соотношением в пятьдесят раз везде — кроме случаев, когда объём входных токенов превышает 272K: там эффективная ставка входных токенов у GPT-6 Luna удваивается до $0.20, а ставка выходных токенов повышается до $0.75, и разрыв сокращается до двадцати пяти раз. Он всё ещё огромен. И это всё ещё стоит знать, потому что рабочие нагрузки, которые с наибольшей вероятностью будут иметь рабочий контекст в 300 000 токенов, — это ровно те агентные нагрузки, на которые оба поставщика ориентируют свои продажи.

Второе, что нужно оценить, — это усилие. Запуск GPT-6 Luna на максимальном уровне усилий для задачи, которая отлично обошлась бы средним, — самый распространённый способ потратить только что полученную экономию. Разрыв между 37 и 29 — это размер штрафа за неправильную настройку, и, в отличие от пункта о цене, он нигде не появляется в счёте — он проявляется как объём токенов, который выглядит как успех.

Разделение, которое на самом деле решает всё

Честная версия этого сравнения состоит в том, что две модели не являются взаимозаменяемыми, а соотношение цен отвлекает от вопроса о рабочей нагрузке, на который в любом случае есть однозначный ответ.

GPT-6 Luna подходит для всего, где вывод потребляется программой, а не человеком, и где важен объём. Классификация, извлечение, решения о маршрутизации, массовое суммирование, внутренний цикл агента, который делает тысячу мелких вызовов на задачу. При цене $0.10/$0.50 со ставкой за кэшированный ввод в один цент, и с Batch и Flex по половине стандартной ставки, экономика не оставляет сомнений против чего-либо в линейке Opus. Artificial Analysis отмечает одну реальную регрессию, о которой стоит знать перед миграцией: Coding Agent Index у GPT-6 Luna упал на два пункта до 41 против 43 у GPT-5.6 Luna, причём снижение сосредоточено в SWE-Atlas-QnA и DeepSWE v1.1. Также отмечается один реальный прирост того же масштаба — уровень галлюцинаций модели на AA-Omniscience упал примерно с 93% до 77%, тогда как точность почти не изменилась. Она чаще отказывается отвечать, а не знает больше, и для всего, что имеет потребителя ниже по потоку, это более ценная половина сделки.

Claude Opus 5 уместен там, где результат — это продукт. Опубликованные самой Anthropic результаты — заявленные производителем, а не независимо воспроизведённые — показывают 96,0% на SWE-bench Verified и 79,2% на SWE-bench Pro, и разрыв в четырнадцать пунктов по этому индексу — именно тот запас, который решает, выполнит ли агент с длинным горизонтом задачу или тихо остановится на полпути. Если вы работаете на пределе возможностей модели, модель, которая в пятьдесят раз дешевле и отстаёт на двадцать два пункта при стандартных усилиях, — это не более дешёвая версия того же самого.

Запуск обоих без выбора

Причина, по которой это сравнение не сводится к единственной рекомендации, заключается в том, что граница между двумя рабочими нагрузками нестабильна. Она сдвигается каждый раз, когда любой из вендоров выпускает релиз, и за три недели до этой статьи она сдвигалась дважды — один раз, когда Anthropic снизила тариф на Opus до $4.00/$20.00, и один раз, когда OpenAI вдвое снизила цену всего своего младшего тарифного уровня. Команда, которая в июле жёстко закодировала выбор победителя, сегодня использует неверную конфигурацию.

Claude Opus 5 доступен на OrcaRouter по каталожной цене Anthropic, и при сквозном ценообразовании изменение тарифа поставщика вступает в силу на нашей стороне в тот же день, а не после ожидания, пока реселлер пересмотрит условия, — и это конкретная причина, по которой снижение цены на Opus 5.5 попало в наш каталог без интеграционного проекта. GPT-6 Luna на момент написания этого текста нет на OrcaRouter; доступ к ней — через собственный API OpenAI. Так что честная схема для команды, которой нужно и то и другое, — это один ключ для Claude Opus 5 вместе с тем, что вы уже используете для OpenAI, с автоматическим переключением при сбое, закрывающим пробел, когда провайдер начинает работать хуже. Переключение маршрута между классификатором за один цент и рассуждающей моделью за двадцать пять долларов путем изменения конфигурации, а не кода, стоит больше, чем правильный выбор в сентябре.

Что делать на этой неделе

Если вы используете Claude Opus 5, пятидесятикратный разрыв в заголовке — это реальное число, указывающее на неверное решение. Ваше решение — Opus 5.5: сокращение списка на 20%, более высокий балл по индексу и ставка на кэшированный ввод, упавшая на 60%, — а GPT-6 Luna — это совсем другой вопрос, который просто оказался на той же странице.

Если вы запускаете высоконагруженный конвейер классификации или извлечения на модели класса Opus, GPT-6 Luna — это самое крупное единовременное сокращение затрат, доступное вам в этом месяце, и миграция меньше, чем подразумевает снижение цены: тот же класс контекста 1M, тот же лимит вывода 128 000, и ставка за токен в пятьдесят раз ниже с обеих сторон. Протестируйте её при среднем усилии, прежде чем принимать настройку по умолчанию, переведите свои вызовы с длинным контекстом на сторону выше 272 000 токенов и проверьте регрессию в кодинге на собственном эвале, а не на графике вендора.

И если вы используете оба, исправлять нужно не то, какой из них вы выбрали. А то, что изменение решения сейчас стоит развёртывания кода.