GPT-5.6 Luna vs Claude Haiku 4.5: Billig nivå, två väldigt olika räkningar

GPT-5.6 Luna och Claude Haiku 4.5 är de billiga nivåerna i två olika frontierfamiljer, och klyftan mellan dem beror helt och hållet på vilket tal man tittar på. På prislappen är detta en utklassning: $0,20 per miljon indatatoken mot $1,00. Enligt Artificial Analysis är kostnaden per slutförd Intelligence Index-uppgift $0,18 mot $0,21 – en skillnad på omkring 14 %. Samma två modeller, två ärliga svar, och anledningen till att de skiljer sig är den enskilt mest användbara saken att förstå innan man väljer en.

Kortversionen: Luna är den starkare modellen på pappret och den snabbare i genomströmning, men den tänker länge och tar betalt för det. Haiku 4.5 är äldre, mindre till omfånget och betydligt mer förutsägbar när det gäller vad en begäran kommer att kosta. Vilket av dessa som spelar störst roll är en egenskap hos din arbetsbelastning, inte hos modellerna.

I ett ögonkast

• Leverantör — OpenAI vs Anthropic

• Släppt — 9 juli 2026 vs 15 oktober 2025

• Kontextfönster — 1M tokens vs 200K tokens

• Maximal utdata — 128K tokens mot 64K tokens

• Indata — text, bild och fil vs text, bild och PDF

• Pris per miljon tokens — 0,20 $ in / 1,20 $ ut mot 1,00 $ in / 5,00 $ ut

• Artificial Analysis Intelligence Index — 38, 4:e av 177 mot 18, 138:e av 200 (båda i resonemangskonfiguration)

• Kostnad per uppgift i Intelligence Index — 0,18 $ jämfört med 0,21 $

• Utdatashastighet — 109,4 tokens/sek jämfört med 84,7 tokens/sek

• Resonemangsstyrning — en ansträngningsratt från none till max kontra utökat tänkande som aktiveras manuellt, utan någon ansträngningsparameter

• Tillförlitlig kunskapsgräns — februari 2026 vs februari 2025 (träningsdata till och med juli 2025)

• Åtagande om pensionering — inget publicerat vs inte tidigare än den 15 oktober 2026

Där GPT-5.6 Luna faktiskt vinner

Förmåga, med bred marginal. Ett Intelligence Index på 38 mot 18 är inte ens nära. Luna rankas högre än Haiku i det sammansatta mått som Artificial Analysis bygger utifrån utvärderingar av resonemang, kunskap, matematik och kodning, och det gör den samtidigt som den är den billigare modellen per token. Den som senast jämförde dessa två familjer på indexet före september — där Luna visade 51 och 52 — bör notera att hela skalan poängsattes om i september 2026, och att Lunas försprång överlevde ompoängsättningen.

Kontext, fem gånger så mycket. Ett fönster på 1M tokens mot 200K avgör en kategori av arbete på egen hand: genomgångar av hela kodbaser, långa dokumentsamlingar, utökade agenttranskript som skulle behöva sammanfattas på Haiku. Om din applikation definieras av hur mycket kontext den måste hålla, slutar jämförelsen här.

Utdatamarginal, dubbelt så stor. 128K maximala utdatatokens mot 64K har betydelse för långformsgenerering och för agentiska loopar som returnerar strukturerade planer i stället för enradiga svar.

Genomströmning. 109,4 utdatatoken per sekund jämfört med 84,7 är en verklig skillnad för strömmande gränssnitt, även om det inte är samma sak som responsivitet – se avsnittet om latens nedan.

Priset, på prislappen. Fem gånger billigare för indata och ungefär fyra gånger billigare för utdata är inte ett avrundningsfel, och för arbete med kort utdata är det hela beslutet.

Där Claude Haiku 4.5 fortfarande förtjänar sin plats

Förutsebar kostnad. Haiku 4.5:s resonemang är utökat tänkande som du slår på manuellt. Med det avstängt svarar den direkt och debiterar förutsägbart. GPT-5.6 Lunas ansträngningsreglage går upp till max, och varje steg upp innebär fler utdatatoken till utdatatakten. Ett team som vill ha ett kostnadstak som det kan ange i förväg kommer att uppleva Haiku som enklare att resonera kring, även vid ett högre listpris.

Den icke-resonerande konfigurationen är verkligen billig att köra. Artificial Analysis ger Claude 4.5 Haikus icke-resonerande konfiguration ett Intelligence Index på 15, utan någon publicerad siffra för kostnad per uppgift, och den passar rimligen för jobb där ribban helt enkelt är "tolka detta korrekt" – avsiktsklassificering, fältutvinning, routingbeslut, moderationstriage. I sådana uppgifter är indexgapet mellan 15 och 38 i stort sett irrelevant, eftersom ingen av modellerna uppmanas att tänka.

Cachelagring och batchrabatter är mogna. Haiku 4.5 har en rabatt på 90 % för läsning av promptcache och en rabatt på 50 % för Batch-API:et. Luna har jämförbar cacheekonomi, så detta är närmare oavgjort än en fördel – men om din pipeline redan batchar via Anth​ropics verktyg är migreringskostnaden för att lämna Haiku en verklig kostnad, och den kommer inte att synas i någon benchmark.

En operativ meritlista. Haiku 4.5 har varit i produktion sedan oktober 2025 och har ett publicerat åtagande om utfasning tidigast den 15 oktober 2026. Luna är två månader gammal. För en arbetsbelastning där modellen är en detalj snarare än produkten är en elva månader lång produktionshistorik värd något som ett benchmark inte kan förmedla.

Den är den sanningsenligare modellen, på den enda axeln som mäter det.Artificial Analysis direktjämförelse placerar Luna före på nästan varje kapacitetsrad — AA-Briefcase 1 339 mot 614, GDPval-AA v2 1 489 mot 854, AutomationBench-AA 50 % mot 3 %, Humanity's Last Exam 39 % mot 10 %, GDPpdf 24 % mot 4 %. Undantaget är AA-Omniscience, som straffar självsäkra felaktiga svar på kunskapsfrågor: Luna får -10 där, mot Haikus -4. Ett negativt resultat innebär att hallucineringsstraffet väger tyngre än poängen för korrekthet, och Lunas straff är större. Ett högre sammansatt index är inte samma sak som ett mer tillförlitligt svar, och i den enda utvärdering som byggts för att skilja dessa två saker åt gör den äldre modellen det bättre.

Kostnadsmatematiken för en verklig arbetsbelastning

Ta en pipeline som förbrukar 100M indatatokens och avger 20M utdatatokens per månad.

• GPT-5.6 Luna — 100 × 0,20 $ = 20 $, plus 20 × 1,20 $ = 24 $. Totalt 44 $ per månad.

• Claude Haiku 4.5 — 100 × 1,00 $ = 100 $, plus 20 × 5,00 $ = 100 $. Totalt 200 $ per månad.

Med de kvoterna är Luna ungefär 4,5 gånger billigare, och det är den beräkning som de flesta jämförelser publicerar. Ändra nu ett antagande. Om Lunas resonemangsansträngning skruvas upp ökar dess utdatatokens, och utdata är den dyra sidan – vid $1,20 kostar den sex gånger så mycket som indata. Pressa Luna till den punkt där den avger 150 miljoner utdatatokens för samma mängd arbete, så som den gör i utvärderingssetet från Artificial Analysis, och $44 blir med god marginal över $180. 4,5x kollapsar mot paritet.

Lärdomen är inte att Luna är dyr. Det är att Lunas prisfördel beror på hur mycket den pratar, vilket är en parameter du styr. Skruva ner resonemanget för extrahering och klassificering, och rabatten är verklig. Låt den vara på max för allt, och du har köpt en mer kapabel modell till ett pris som inte längre liknar dess prislapp.

Latens, och en siffra du inte bör lita på

Publicerade siffror för tid till första token för dessa två modeller är i det närmaste oanvändbara, och det är värt att förstå varför. På Artificial Analysis visar båda modellernas resonemangskonfigurationer latenser för första token på tiotals eller till och med hundratals sekunder, eftersom testramverket inte avger någon token förrän modellen har avslutat sitt resonemang. Den siffran mäter utvärderingsupplägget, inte modellens responsivitet.

Routing-telemetri är en bättre källa, eftersom den mäter modellen i produktion. OrcaRouters egna siffror anger GPT-5.6 Luna till en median på 1,83 sekunder till första token och en 95:e percentil på 10,00 sekunder, mot Claude Haiku 4.5 på 3,81 sekunder i median och 9,47 sekunder vid 95:e percentilen. Rätt tolkat säger det att de två ligger närmare varandra än topplistorna antyder: Luna vinner på den typiska förfrågan, och svansarna ligger inom ungefär en halv sekund från varandra. Om din oro gäller värsta fallet snarare än genomsnittet, är det väldigt lite som skiljer dem åt.

Vilken ska man välja?

Välj GPT-5.6 Luna om du arbetar med lång kontext, om uppgiften drar nytta av verklig resonemangsförmåga, om utdata är lång eller strukturerad, eller om du vill ha den starkaste modellen som finns i det lägre prissegmentet. Det är också det naturligare valet om resten av din stack redan bygger på OpenAI-familjens beteende.

Välj Claude Haiku 4.5 om ditt arbete har korta utdata och hög volym, om du behöver ett kostnadstak som du kan ange innan förfrågan körs, om din pipeline redan är byggd kring Anthropics batchkörning och cachelagring, eller om du värdesätter en modell med produktionshistorik och en publicerad livscykel framför en som är två månader gammal.

Välj inte någon av dem för en uppgift där en liten resonemangsmodell eller en finjusterad klassificerare skulle duga. En stor del av trafiken som dessa två nivåer tar emot är klassificering och extrahering som skulle köras billigare på något smalare – och den billigaste modellen är alltid den du inte behövde.

Kör båda på en och samma knapp

Matchen slutar vara exklusiv så snart båda går att nå via en enda slutpunkt. På OrcaRouter ligger Claude Haiku 4.5 och GPT-5.6 Luna bakom samma OpenAI-kompatibla bas-URL – ett API för 200+ modeller, en nyckel, en faktureringsrad, inget andra kontrakt och ingen kodändring utöver modellidentifieraren. För ett nivåbeslut som du ännu inte är säker på förvandlar det en migrering till ett konfigurationsvärde.

Två funktioner gör verklig nytta här. Automatisk failover mellan leverantörer innebär att en lågkostnadsnivå kan hantera produktionstrafik utan beroende av en enda leverantör – användbart när modellen är tillräckligt billig för att du skickar tusentals anrop i timmen till den i stället för ett enda viktigt. Och routing-DSL:en låter dig sätta samman ett anrop av flera modeller: dirigera den okomplicerade majoriteten av förfrågningarna till Luna, eskalera resten till GPT-5.6 Terra och behåll Haiku 4.5 i poolen som en fallback när du vill ha en andra leverantörs svar i stället för ett nytt försök.

Kontrollera den aktuella per-token-taxan för GPT-5.6 Luna och Claude Haiku 4.5 innan du väljer någon av dem för produktion – båda taxorna förs vidare med 0 % påslag, så de ändras samma dag som leverantören ändrar dem, och prisbevakare från tredje part ligger dagar till veckor efter.

Frågor värda att faktiskt besvara

Är GPT-5.6 Luna verkligen fem gånger billigare än Claude Haiku 4.5? När det gäller indatatoken, ja — 0,20 USD mot 1,00 USD. När det gäller kostnaden för att slutföra samma utvärderade uppgift, nej: 0,18 USD mot 0,21 USD. Klyftan mellan dessa två påståenden är Lunas ordrikedom. Den producerar ungefär dubbelt så många utdatatoken som Haiku gör för att slutföra samma arbete, och utdatatoken kostar sex gånger så mycket som indatatoken. För korta svar är prislappen i stort sett ärlig. För resonemangstungt arbete är den det inte.

Kan jag justera kostnaden på samma sätt för båda? Nej, och detta är den mest underrapporterade skillnaden mellan dem. Luna exponerar en ratt för resonemangsansträngning med inställningar från none upp till max, så kostnad och kvalitet avvägs uttryckligen per begäran. Haiku 4.5:s utökade tänkande är antingen aktiverat, med en tokenbudget, eller inte — det finns ingen ansträngningsparameter. Om kostnadskontroll per begäran är viktigt för dig, är det bara en av dessa två som ger dig den spaken.

Vad sägs om en klassificerare med hög volym som gör några miljoner anrop om dagen? Ingen av modellerna behöver resonemang för det här. Kör Haiku 4.5 med utökat tänkande avstängt, eller Luna med effort satt till none, och jämför latens och utdatalängd i stället för på det sammansatta indexet — vid det laget är de relevanta frågorna hur snabbt den första token anländer och hur många tokens svaret tar, och intelligensbenchmarkarna slutar skilja dem åt.

Vilken av dem kommer fortfarande att finnas kvar om ett år? Claude Haiku 4.5 har ett publicerat åtagande om att inte avvecklas före den 15 oktober 2026. OpenAI publicerar inget motsvarande datum för GPT-5.6 Luna, och GPT-5.6-serien har redan en nyare generation ovanför sig i GPT-6 Astra. Inget av detta är ett skäl att undvika Luna, men om din färdplan förutsätter en planeringshorisont på elva månader är det ett skäl att behålla modellidentifieraren i konfigurationen i stället för hårdkodad.

Live-pris per token för GPT-5.6 Luna med samma nyckel, vidarebefordrat med 0 % påslag utan en andra faktureringsrelation.

Aktuellt pris per token för Claude Haiku 4.5 på samma endpoint, så att de två nivåerna kan jämföras utan ett andra avtal.