Claude Haiku 5.5 vs GPT-5.6 Luna: ราคาหน้าป้ายแค่ครึ่งเดียว แต่ได้งานที่เสร็จสมบูรณ์มากขึ้น 19%

การจับคู่ราคาที่ทุกคนเขียนถึงนั้นเป็นเรื่องจริง และมันไม่ใช่กับโมเดลนี้ Claude Haiku 5.5ซึ่งผู้ขายเปิดตัวเมื่อวันที่ 7 ตุลาคม 2026 มีราคาตั้งไว้ที่ $0.10 ต่อล้านโทเคนอินพุต และ $0.50 ต่อล้านโทเคนเอาต์พุต สำหรับพรอมป์ต์สูงสุด 100,000 โทเคน GPT-5.6 Lunaซึ่งเป็นระดับที่ปรับให้เหมาะสมด้านต้นทุนจากวันที่ 9 กรกฎาคม 2026 ตั้งราคาไว้ที่ $0.20 และ $1.20 ดังนั้นผู้ขายจึงคิดราคาเป็นครึ่งหนึ่งของอัตราของโมเดลเก่าพอดีในทั้งสองหน่วยวัด — และเท่ากับ GPT-6 Lunaพอดี ซึ่งเป็นรุ่นสืบทอดที่มาแทนที่เมื่อวันที่ 22 กันยายน 2026 และเป็นโมเดลที่โพสต์เปิดตัวของผู้ขายเองใช้เป็นเกณฑ์เปรียบเทียบด้วย

นั่นเป็นที่แปลก ๆ ที่จะใช้เขียนการเปรียบเทียบ ดังนั้นจึงควรพูดให้ชัดเจนว่าการเปรียบเทียบนี้มีไว้เพื่ออะไร GPT-5.6 Luna เป็นเพียงตัวเดียวในสองตัวที่ถูกเลิกใช้บนบอร์ดอิสระ มันไม่ใช่ Luna ในตารางราคาโมเดลเรือธงของ OpenAI อีกต่อไป และมันก็ยังคงเป็น Luna ที่คุณจะพบได้ในโค้ดสำหรับการผสานรวมจำนวนมากในปัจจุบัน การนำมันไปเปรียบเทียบกับ Claude Haiku 5.5 จึงเป็นคำถามเกี่ยวกับการโยกย้ายที่คุณอาจติดค้างอยู่แล้ว ไม่ใช่คำถามว่าจะเรียกใช้โมเดลปัจจุบันตัวไหนในสองตัวนี้

และคำตอบของคำถามที่เห็นได้ชัดก็คือส่วนที่น่าสนใจ ในการรันการประเมินแบบอิสระรอบเดียวกัน งาน Intelligence Index ที่เสร็จสิ้นหนึ่งงานมีค่าใช้จ่าย $0.21 บน Claude Haiku 5.5 และ $0.18 บน GPT-5.6 Luna ราคาโทเค็นครึ่งหนึ่ง ต่อคำตอบเพิ่มขึ้น 19%

เรทการ์ดทั้งสองใบ

ต่อล้านโทเค็นในหน่วยดอลลาร์สหรัฐ อัตราของ Anthropic และ OpenAI มาจากเอกสารของแต่ละเจ้าเอง ส่วนคะแนนที่ใช้อ้างอิงร่วมกันคือ Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 ซึ่งอ่านข้อมูลเมื่อ 2026-10-08

• อินพุต — Claude Haiku 5.5 $0.10 สูงสุด 100,000 โทเค็น และ $0.50 สำหรับส่วนที่เกิน; GPT-5.6 Luna $0.20 เพิ่มเป็นสองเท่าเป็น $0.40 สำหรับคำขอที่เกิน 272,000 โทเค็น

• เอาต์พุต — Claude Haiku 5.5 $0.50 สูงสุด 100,000 โทเคน และ $2.50 เมื่อเกิน; GPT-5.6 Luna $1.20 เพิ่มเป็น $1.80 ในเส้นทางบริบทแบบยาว

• อินพุตที่แคชไว้ — Claude Haiku 5.5 $0.01 และ $0.05 ซึ่งเป็นส่วนลด 90%; GPT-5.6 Luna $0.02 ก็ลด 90% เช่นกัน บวกค่าธรรมเนียมการเขียนแคช $0.25

• บริบท — 1 ล้านโทเคนสำหรับ Claude Haiku 5.5 และ 1,050,000 สำหรับ GPT-5.6 Luna ทั้งสองจำกัดการตอบกลับครั้งเดียวไว้ที่ 128,000 โทเคน และ OpenAI ประกาศวันตัดขอบเขตความรู้ (knowledge cutoff) วันที่ 16 กุมภาพันธ์ 2026 สำหรับโมเดลของตน

• การควบคุมการใช้เหตุผล — Claude Haiku 5.5 มีตัวปรับระดับความพยายามตั้งแต่ Low ถึง Max โดยมี medium เป็นค่าเริ่มต้น; GPT-5.6 Luna มีการตั้งค่าหกระดับ ได้แก่ none / low / medium (ค่าเริ่มต้น) / high / xhigh / max

• คะแนนอิสระ — 43.40 สำหรับ Claude Haiku 5.5 (Max) เทียบกับ 37.32 สำหรับ GPT-5.6 Luna (Max) เป็นช่องว่าง 6.07 จุดบนกระดานจัดอันดับ 182 โมเดล

• สถานะ — Claude Haiku 5.5 เป็นรุ่นปัจจุบัน เป็นซอฟต์แวร์กรรมสิทธิ์ และใช้ผ่าน API เท่านั้น GPT-5.6 Luna มีธงแจ้งเลิกใช้บนบอร์ดอิสระ และไม่มีแถวอยู่ในตารางราคาระดับเรือธงของ OpenAI อีกต่อไป

ราคาครึ่งเดียว แต่แพงกว่าต่อคำตอบ

การคำนวณตามเรตการ์ดตรงนี้อำนวยประโยชน์ให้ Anthropic อย่างผิดปกติ — เพิ่มขึ้นเป็น 2 เท่าอย่างชัดเจนในทั้งสองเมตริกภายใต้โหมดพรอมป์แบบสั้น — ดังนั้นผลลัพธ์ต่องานจึงเป็นสิ่งที่ต้องอธิบาย

Claude Haiku 5.5 ปล่อยโทเคนเอาต์พุต 162,164 โทเคนต่องาน Intelligence Index โดยแยกเป็น 129,047 สำหรับการให้เหตุผล และ 33,118 สำหรับคำตอบ GPT-5.6 Luna ปล่อย 41,235 แยกเป็น 28,098 สำหรับการให้เหตุผล และ 13,136 สำหรับคำตอบ โมเดลของ Anthropic ใช้3.9 เท่าของจำนวนโทเคนในงานเดียวกัน และด้วยอัตราเอาต์พุตเพียงครึ่งหนึ่ง จึงทำให้มีค่าใช้จ่ายแพงขึ้น 19% ต่องานที่เสร็จสมบูรณ์ ข้อได้เปรียบด้านอัตราและข้อเสียเปรียบด้านความเยิ่นเย้อนั้นต่างกันไม่เกินสองเท่า ดังนั้นทั้งสองจึงเกือบหักล้างกันพอดี — และส่วนที่เหลือตกเป็นของ OpenAI

ต้นทุนต่องานของทั้งสองใกล้กัน แต่ส่วนประกอบของแต่ละต้นทุนไม่ได้ใกล้กัน $0.1783 ต่องานของ GPT-5.6 Luna มาจากการเขียนแคชประมาณครึ่งหนึ่ง และเอาต์พุตหนึ่งในสี่ ส่วน $0.2128 ของ Claude Haiku 5.5 เป็นอินพุต $0.1317 — ซึ่งส่วนใหญ่เป็นการอ่านจากแคช — บวกกับเอาต์พุต $0.0811 ไม่มีโมเดลใดแพงในเชิงตัวเลขสัมบูรณ์ และทั้งคู่มีจุดที่แพงต่างกัน ซึ่งเป็นสิ่งที่ทำให้ยอดรวมต่องานลู่เข้าหากัน ขณะที่ตารางราคายังต่างกันอยู่เป็นสองเท่า

นี่คือผลแบบเดียวกันที่ทำให้การเปรียบเทียบแบบต่อโทเค็นของโมเดลการให้เหตุผลโดยทั่วไปเชื่อถือไม่ได้ และควรพูดให้ตรง ๆ ว่า มาตรวัดราคาถูกคูณกับงบโทเค็นจำนวนมหาศาล และผลคูณคือสิ่งที่คุณต้องจ่าย บันทึกการเปิดตัวของ Anthropic เองก็พูดตรงไปตรงมาเกี่ยวกับเรื่องนี้ โดยระบุว่า Claude Haiku 5.5 "คุ้มค่าเป็นพิเศษเมื่อใช้กับงานที่มีพรอมป์ต์สูงถึง 100,000 โทเค็น ซึ่งคิดเป็นประมาณ 90% ของคำขอที่ส่งมายังโมเดล Haiku รุ่นก่อนของเรา"

คณิตศาสตร์ของส่วนผสมบอกเรื่องเดียวกันจากอีกทิศทางหนึ่ง บนส่วนผสมแบบเน้นอินพุต 7:2:1 ของ Artificial Analysis — รูปแบบที่ทราฟฟิกโปรดักชันส่วนใหญ่มีจริง — Claude Haiku 5.5 อยู่ที่ $0.077 ต่อล้านโทเค็น เทียบกับ $0.174 สำหรับ GPT-5.6 Luna นั่นคือ 2.26 เท่าที่คุณคาดว่าจะได้จากราคาที่ติดป้ายไว้ เฉพาะเมื่อคุณให้น้ำหนักกับมาตรวัดเอาต์พุตในแบบที่ภาระงานเชิงการให้เหตุผลทำ ทั้งสองจึงมาบรรจบกัน และเมื่อเกิน 100,000 โทเค็น พวกมันก็ตัดกัน

หน้าผา 100,000 โทเคน เทียบกับหน้าผา 272,000 โทเคน

ผู้ให้บริการทั้งสองรายกำหนดราคาใหม่สำหรับคำขอที่ยาว และเกณฑ์ต่างกันมากกว่าสองเท่าครึ่ง

จุดเปลี่ยนของ Anthropic อยู่ที่ 100,000 โทเคนอินพุต เมื่อเกินกว่านั้น อัตราของ Claude Haiku 5.5 จะกลายเป็น $0.50 ขาเข้า และ $2.50 ขาออก — คิดเป็นห้าเท่าของอัตราสำหรับพร้อมต์สั้น โดยคิดกับคำขอทั้งหมด จุดเปลี่ยนของ OpenAI อยู่ที่ 272,000 โทเคนอินพุต เมื่อเกินกว่านั้น อัตราของ GPT-5.6 Luna จะกลายเป็น $0.40 ขาเข้า และ $1.80 ขาออก — อินพุต 2 เท่า และเอาต์พุต 1.5 เท่า โดยคิดกับคำขอทั้งหมดเช่นกัน

ดังนั้นจุดตัดกันจึงไม่ใช่การลู่เข้าแบบค่อยเป็นค่อยไป แต่เป็นการก้าวกระโดด พรอมต์สำหรับ retrieval ขนาด 120,000 โทเคนต้องจ่ายในราคาระดับ long tier ของ Anthropic และอยู่ในระดับ short tier ของ OpenAI ได้อย่างสบาย ๆ ซึ่งพลิกข้อได้เปรียบ 2 เท่าของ Anthropic ให้กลายเป็นข้อได้เปรียบ 1.25 เท่าของ OpenAI ในด้านอินพุต และข้อได้เปรียบ 1.39 เท่าในด้านเอาต์พุต และเกณฑ์ของ Anthropic ต่ำพอที่ไปป์ไลน์ที่เน้นเอกสารจำนวนมากจะข้ามเกณฑ์นี้เป็นประจำ ขณะที่เกณฑ์ของ OpenAI สูงพอที่ไปป์ไลน์แบบนั้นส่วนใหญ่จะไม่เคยแตะเกณฑ์นี้เลย

ต่ำกว่า 100,000 โทเค็น ไม่มีสิ่งใดเกี่ยวกับเรื่องนี้ที่เปลี่ยนลำดับการจัดเรียง เกิน 272,000 ลำดับการจัดเรียงจะกลับด้านและคงกลับด้านอยู่

อะไรเข้ามาแทนที่โมเดลที่คุณกำลังเปรียบเทียบด้วย

นี่คือส่วนที่ควรกำหนดว่าคุณจะใช้เวลากับการเปรียบเทียบทั้งหมดมากแค่ไหน

OpenAI เปิดตัว GPT-6 Luna เมื่อวันที่ 22 กันยายน 2026 — สิบห้าวันก่อนที่ Anthropic จะเปิดตัว Claude Haiku 5.5 — ในราคา $0.10 ต่ออินพุต และ $0.50 ต่อเอาต์พุต พร้อมบริบท 1M โทเคน เพดานการตอบกลับ 128,000 โทเคน และตัวควบคุมความพยายามในการให้เหตุผลแบบหกขั้นเช่นเดียวกัน นั่นคือเรตการ์ดที่เหมือนกันทุกประการกับ Claude Haiku 5.5 ทั้งสองมิเตอร์ ในโหมดพรอมป์ต์สั้น

บนบอร์ดจัดอันดับอิสระ ทั้งสองอยู่ใกล้กันมากพอจนลำดับแบบคอมโพสิตไม่อาจชี้ขาดได้: Claude Haiku 5.5 ได้ 43.40 เทียบกับ 38.12 ของ GPT-6 Luna — ยังคงเป็นความนำของ Anthropic อยู่ 5.28 คะแนน — แต่ต้นทุนต่องานที่เสร็จสมบูรณ์คือ $0.21 เทียบกับ $0.068 นั่นคือสามเท่าของความได้เปรียบของ OpenAI ในตัวเลขที่เรียกเก็บเงินจริง และมันเกิดขึ้นด้วยเหตุผลเรื่องความเยิ่นเย้อเช่นเดียวกับข้างต้น: GPT-6 Luna ส่งออกโทเคน 50,012 ต่องาน Index เทียบกับ 162,164 ของ Claude Haiku 5.5

โพสต์เปิดตัวของ Anthropic เปรียบเทียบเองในตารางที่จับ Haiku 5.5 เทียบกับ "GPT-6 Luna" บน GDPval-AA v2.1 (1620 ต่อ 1437), AA-Briefcase v1.1 (1578 ต่อ 1336), OSWorld 2.1 ชุดย่อยออฟไลน์ (72.4% ต่อ 48.9%) และ Terminal-Bench 4.0 (39.2% ต่อ 16.4%) นั่นคือตัวเลขของ Anthropic เองและเป็นตัวเลขที่ผู้ขายรายงานมา แต่การเลือกคู่ต่อสู้คือสิ่งที่บอกใบ้: โมเดลที่ Anthropic เลือกมาเอาชนะคือรุ่นที่ถัดจากรุ่นในชื่อบทความนี้

จุดที่ Luna รุ่นเก่ายังชนะอยู่

สามสิ่ง และไม่มีสักข้อในนั้นที่เกี่ยวกับความสามารถ

วิดีโอและเสียง ทั้งสองโมเดลไม่ใช่โมเดลที่รองรับวิดีโอโดยกำเนิด — Claude Haiku 5.5 อ่านข้อความและรูปภาพ และ GPT-5.6 Luna อ่านข้อความและรูปภาพ — ดังนั้นแถวนี้จึงเสมอกัน และทั้งคู่ก็แพ้ให้กับสิ่งใดก็ตามที่มีไปป์ไลน์สำหรับสื่อ

การเขียนแคช OpenAI เปิดเผยอัตราค่าเขียนแคชที่ 0.25 ดอลลาร์ต่อล้านสำหรับ GPT-5.6 Luna และ Anthropic ไม่ได้เปิดเผยอัตรานี้เลยสำหรับ Claude Haiku 5.5 ซึ่งหมายความว่าข้อความที่ตรงไปตรงมาคือ ค่าเขียนนั้นรวมอยู่ในมาตรวัดอินพุตราคา 0.10 ดอลลาร์ของ Anthropic แทนที่จะไม่ปรากฏอยู่เลย เวิร์กโหลดที่ใช้ prefix หนัก ๆ พร้อมแคชอายุสั้นจะจ่ายส่วนต่างนี้ทุกเทิร์น

และตัวบริบทขนาดยาวเอง เกณฑ์ที่สูงกว่าของ OpenAI ก็เป็นข้อได้เปรียบเชิงโครงสร้างที่แท้จริง ซึ่งไม่เกี่ยวข้องกับว่าโมเดลใดฉลาดกว่า

ทั้งคู่สามารถเรียกใช้ได้ หนึ่งในนั้นไม่ใช่ของเรา

GPT-5.6 Luna อยู่ในแคตตาล็อกของ OrcaRouter แล้ววันนี้ ที่ openai/gpt-5.6-luna — ราคาขาเข้า $0.20 ขาออก $1.20 ค่าเขียนแคช $0.25 บริบท 1,050,000 โทเคน และเพดานการตอบกลับ 128,000 โทเคน โดยระดับบริบทยาว 272,000 โทเคนถูกบันทึกเป็นขั้นแยกต่างหากในบันทึกการคิดราคาแทนที่จะถูกเฉลี่ยรวมหายไป ส่งผ่านในราคาตามรายการของ OpenAI โดยบวกเพิ่ม 0% และการสลับไปใช้ระบบสำรองอัตโนมัติที่อยู่เบื้องหลัง ซึ่งมีคุณค่าอย่างเฉพาะเจาะจงสำหรับโมเดลที่ตั้งใจให้ถูกแทนที่: หากความจุของ OpenAI เองสำหรับโมเดลนี้ตึงตัวขึ้น เส้นทางจะย้ายก่อนที่งบข้อผิดพลาดของคุณจะหมด

Claude Haiku 5.5 ไม่ได้อยู่ในแคตตาล็อก แต่เข้าถึงได้ผ่าน API ของ Anthropic และผ่าน AWS, Google Cloud และ Microsoft Azure และนั่นคือวิธีพูดที่ถูกต้อง สิ่งที่แคตตาล็อกมีจาก Anthropic ก็คือ Claude Sonnet 5.5 และ Claude Opus 5.5ดังนั้นเส้นทางการยกระดับจากระดับชั้นสำหรับการจำแนกราคาถูกไปสู่ระดับเอเจนต์ระดับกลางจึงเป็นการตั้งค่าการเราเทิงมากกว่าการผสานรวม — และ แคตตาล็อกเดียวกันนี้ยังมี GPT-6 Luna ในอัตราเรตการ์ดเดียวกับที่ Claude Haiku 5.5 ใช้พอดี ซึ่งทำให้การทดสอบ A/B อย่างตรงไปตรงมาสำหรับจุดราคานี้เป็นการเปลี่ยนสตริงเพียงสองจุดมากกว่าจะเป็นขั้นตอนการจัดซื้อจัดจ้าง

จะทำอย่างไรกับการเปรียบเทียบนี้

หากการผสานรวมของคุณใช้ gpt-5.6-luna ข้อสรุปก็ไม่ใช่ว่า Claude Haiku 5.5 เอาชนะมันได้ถึงหกจุดดัชนี หากแต่คือคุณกำลังใช้โมเดลที่ผู้ขายของคุณแทนที่ไปแล้วถึงสองครั้งในระดับ flash ของตัวเอง — ครั้งแรกด้วยรุ่นของ Terra จากนั้นด้วย GPT-6 Luna ซึ่ง Anthropic เองก็ถือว่าเป็นคู่แข่งปัจจุบันในราคานี้ การย้ายไป GPT-6 Luna ให้เรตการ์ดที่เท่ากัน และลดต้นทุนต่องานที่ทำเสร็จลงสามเท่าจากการวัดอิสระชุดเดียวกัน

หากคุณกำลังเลือกระหว่าง Claude Haiku 5.5 กับตระกูล Luna ในด้านความสามารถ Anthropic ชนะทั้งในคะแนนรวม ในแถวเทอร์มินัลและโค้ด และในด้านการใช้งานคอมพิวเตอร์ และตารางผู้ขายของ Anthropic เองก็ระบุเช่นนั้น หากคุณเลือกโดยดูจากใบแจ้งหนี้ ตระกูล Luna ชนะการเปรียบเทียบนี้ทุกเวอร์ชันด้วยส่วนต่างที่ห่างมาก และเหตุผลคือตัวเลขเพียงตัวเดียว: โทเคนเอาต์พุต 162,164 ต่อหนึ่งงาน เทียบกับ 41,235

สิ่งที่การเทียบกันครั้งนี้ชี้ชัดจริง ๆ ก็คือ มาตรวัดที่ถูกกว่าสองเท่ามีค่าน้อยกว่าโมเดลที่เพรียวบางกว่าสี่เท่า Anthropic ตั้งราคา Claude Haiku 5.5 ให้เทียบเท่า GPT-6 Luna และมันก็ทำได้จริง — เป๊ะ ทั้งสองมาตรวัด — แต่ก็ยังมีค่าใช้จ่ายมากกว่าสามเท่าในการดึงคำตอบออกมาจากมัน