Claude Haiku 5.5 vs GPT-6 Luna Pro: โมเดลปะทะโหมด

ด้านหนึ่งของการเปรียบเทียบนี้คือโมเดล ส่วนอีกด้านคือการตั้งค่า Claude Haiku 5.5เปิดให้ใช้งานทั่วไปเมื่อวันที่ 7 ตุลาคม 2026 ในราคา 0.10 ดอลลาร์ต่ออินพุตหนึ่งล้านโทเคน และ 0.50 ดอลลาร์ต่อเอาต์พุตหนึ่งล้านโทเคน บน Claude API, Amazon Bedrock, Google Cloud, Microsoft Foundry และ Claude Platform on AWS GPT-6 Luna Proไม่ใช่โมเดลเลย: วิธีเข้าถึงมันคือการเรียก GPT-6 Luna — เปิดใช้งานตั้งแต่ 22 กันยายน 2026 ในราคาเดียวกันคือ 0.10 และ 0.50 — โดยตั้งค่า reasoning.mode เป็น pro แทนที่จะเป็น standard ไม่มี gpt-6-luna-pro อยู่ในหน้าโมเดลของ OpenAI ดังนั้นการวางกรอบอย่างตรงไปตรงมาของการจับคู่นี้จึงไม่ใช่ "โมเดลไหนชนะ" แต่เป็น "วิธีใดเป็นวิธีที่ดีกว่าที่จะใช้จ่ายสิบเซนต์ต่ออินพุตหนึ่งล้านโทเคน": โมเดลเล็กที่มีปุ่มปรับระดับความพยายาม หรือโมเดลใหญ่ที่รันในโหมดที่ทำงานมากขึ้นและคิดเงินคุณสำหรับโทเคนที่มันไม่แสดงให้คุณเห็น สำหรับงานสั้น ๆ ที่มีปริมาณมาก คำตอบมักเป็นแบบแรก สำหรับงานยาก ๆ ที่ทำเป็นครั้งคราว อาจเป็นแบบที่สอง — และตัวเลขที่ใช้ตัดสินใจ OpenAI ยังไม่ได้เผยแพร่

สิ่งที่ "pro" เป็นในเชิงกลไก

คู่มือการให้เหตุผลของ OpenAI ระบุว่าโมเดล GPT-5.6 และ GPT-6 รองรับสองโหมดใน Responses API standard (ค่าเริ่มต้น) และ pro ซึ่งเลือกผ่าน reasoning.mode โหมดเป็นตัวควบคุมที่แตกต่างจาก reasoning.effort: โหมดกำหนดว่าโมเดลต้องทำงานมากแค่ไหนก่อนจะสรุปเป็นคำตอบ ส่วน effort กำหนดว่าจะมีการให้เหตุผลมากแค่ไหนภายในโหมดที่คุณเลือก ค่า effort ที่ระบุไว้ในเอกสารของ GPT-6 Luna ได้แก่ none, low, medium (ค่าเริ่มต้น), high, xhigh และ max และค่าใดในเหล่านี้สามารถใช้ร่วมกับโหมด pro ได้

ในเรื่องการเรียกเก็บเงิน คู่มือระบุไว้อย่างชัดเจนและค่อนข้างขัดกับสัญชาตญาณเล็กน้อย โหมด Pro รวมงานของโมเดลทั้งหมดที่อยู่เบื้องหลังคำตอบสุดท้าย และคิดค่าบริการโทเค็นเหล่านั้น "ในอัตราโทเค็นมาตรฐานของโมเดลที่เลือก" ไม่มีค่าพรีเมียมสำหรับ Pro ในตารางอัตราค่าบริการ ค่าใช้จ่ายจะปรากฏเป็นปริมาณ เนื่องจากโหมด Pro "ทำงานของโมเดลมากกว่าโหมดมาตรฐาน ทำให้การใช้โทเค็นและค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้น" — และโทเค็นการให้เหตุผลถูกคิดค่าบริการเป็นโทเค็นเอาต์พุต ในขณะที่ปรากฏเฉพาะในออบเจ็กต์การใช้งานภายใต้ output_tokens_details.reasoning_tokens หากคุณไม่อ่านฟิลด์นั้น การเพิ่มขึ้นจะมองไม่เห็นจนกว่าใบแจ้งหนี้จะมาถึง

การเปรียบเทียบสองอย่างตามมาจากตรงนั้น และทั้งสองอย่างนี้ก็ควรค่าแก่การแยกออกจากกัน เมื่อเทียบกับ GPT-6 Luna ในโหมดมาตรฐาน โหมดโปรคือโมเดลเดียวกันกับตัวคูณที่ไม่ทราบค่าในการใช้โทเคน เมื่อเทียบกับClaude Haiku 5.5 มันยังเป็นโมเดลที่ต่างกันในระดับสเกลที่ต่างกันด้วย — คอนเท็กซ์ 1,050,000 โทเคน เทียบกับ 1M เพดานอินพุต 922,000 โทเคน และจุดตัดความรู้วันที่ 18 พฤษภาคม 2026 บนระดับชั้นที่เอกสารเปิดตัวของ Anthropic เองวางตำแหน่งไว้สูงกว่า Haiku เล็กน้อยในงานเอเจนต์ที่ยาก ความแตกต่างสองประการนี้ดึงไปในทางเดียวกันในแง่ต้นทุน และดึงไปในทางตรงกันข้ามในแง่ความสามารถ ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงไม่สามารถอ่านค่าทั้งสองจากรายการราคาได้

เรตการ์ดเคียงข้างกัน

โมเดลทั้งสองคิดค่าบริการเป็นสองระดับ และเกณฑ์ขั้นบันไดอยู่กันคนละตำแหน่ง ซึ่งเรื่องนี้สำคัญกว่าอัตราที่โฆษณาไว้ เพราะอัตราที่โฆษณาไว้ของทั้งสองนั้นเหมือนกัน

• อินพุต — Claude Haiku 5.5 ราคา $0.10 ต่อล้านโทเคนสำหรับไม่เกิน 100,000 โทเคน และ $0.50 สำหรับส่วนที่เกิน GPT-6 Luna ราคา $0.10 สำหรับไม่เกิน 272,000 โทเคน และ $0.20 สำหรับส่วนที่เกิน

• เอาต์พุต — Claude Haiku 5.5 $0.50 สำหรับไม่เกิน 100,000 โทเค็น และ $2.50 สำหรับส่วนที่เกิน GPT-6 Luna $0.50 สำหรับไม่เกิน 272,000 โทเค็น และ $0.75 สำหรับส่วนที่เกิน

• การแคช — Claude Haiku 5.5 อ่านแคช $0.01 และเขียนแคช $0.125 เมื่ออยู่ต่ำกว่าเส้นแบ่ง, $0.05 และ $0.625 เมื่ออยู่สูงกว่า GPT-6 Luna อ่านแคช $0.01 และเขียนแคช $0.125 เมื่อต่ำกว่า 272,000 โทเค็น, $0.02 และ $0.25 เมื่อสูงกว่า

• บริบทและเอาต์พุต — 1 ล้านโทเค็น และเอาต์พุตสูงสุด 128,000 สำหรับ Claude Haiku 5.5; 1,050,000 โทเค็น โดยมีขีดจำกัดอินพุต 922,000 โทเค็น และเอาต์พุตสูงสุด 128,000 สำหรับ GPT-6 Luna

• การคิด — ปรับได้ทั้งสองแบบ Claude Haiku 5.5 ใช้ค่าเริ่มต้นที่ระดับปานกลางสำหรับความพยายาม; GPT-6 Luna ใช้ค่าเริ่มต้นที่ระดับปานกลางสำหรับความพยายามและโหมดมาตรฐาน โดยมีโหมดโปรเป็นตัวเลือกเสริมที่เปิดใช้เพิ่มเติมได้

• ส่วนลดสำหรับการประมวลผลแบบกลุ่มและแคช — Claude Haiku 5.5 ลดราคา 50% บน Message Batches API; GPT-6 Luna ลดราคา 50% บน Batch และ Flex, คิดราคาเป็นสองเท่าสำหรับ Fast mode และบวกเพิ่มอีก 10% สำหรับการประมวลผลแบบระดับภูมิภาค

บรรทัดเดียวที่รูปร่างไม่เหมือนกันคือ tokenizer เอกสารของ Anthropic ระบุว่า Claude Haiku 5.5 ใช้ tokenizer รุ่นใหม่กว่าที่ใช้ร่วมกับ Claude 4.7 และรุ่นหลังจากนั้น ดังนั้นข้อความเดียวกันจะถูกนับเป็นโทเคนมากกว่าบน Claude Haiku 4.5 ประมาณ 30% นั่นไม่ได้เปลี่ยนอัตราค่าใช้จ่าย แต่เปลี่ยนว่าพรอมป์ไปถึงขั้น 100,000 โทเคนได้เร็วแค่ไหน และเป็นความแตกต่างของต้นทุนจริงที่ไม่มีตารางอัตราใดแสดงไว้ พรอมป์ขนาด 90,000 โทเคนจะวัดได้ประมาณ 117,000 และจ่าย $0.50 ต่ออินพุตหนึ่งล้านโทเคน แทนที่จะเป็น $0.10 — อัตราสูงขึ้นห้าเท่าสำหรับพรอมป์ที่ดูเหมือนจะต่ำกว่าเส้นแบ่งอย่างสบาย ๆ

ค่าใช้จ่ายของโหมดโปร ในหน่วยเดียวที่ใครๆ ก็ใช้ได้

เนื่องจากตัวคูณยังไม่ถูกเปิดเผย สิ่งที่มีประโยชน์คือการระบุว่าโทเค็นเพิ่มเติมแต่ละตัวมีค่าใช้จ่ายเท่าใด แล้วจึงระบุว่าช่วงที่เป็นไปได้ให้ผลอย่างไรเมื่อมีปริมาณมาก

• ด้วยราคา GPT-6 Luna ที่ $0.50 ต่อโทเค็นเอาต์พุตหนึ่งล้านโทเค็น โทเค็นเอาต์พุตที่เพิ่มขึ้นทุก ๆ 10,000 โทเค็นต่องานจะมีค่าใช้จ่าย $0.005 หากรัน 100,000 งานต่อวัน ส่วนเพิ่มนั้นจะกลายเป็นโทเค็นพิเศษหนึ่งพันล้านโทเค็น — ประมาณ $500 ต่อวัน หรือ $15,000 ต่อเดือน บนโมเดลที่มีราคาที่โฆษณาไว้เพียง 10 เซนต์ต่ออินพุตหนึ่งล้านโทเค็น

• เพื่อให้เห็นภาพ GPT-6 Luna ที่ใช้ความพยายามสูงสุดใช้โทเค็นเอาต์พุตไปแล้ว 140 ล้านโทเค็นในการรัน Intelligence Index เทียบกับค่ามัธยฐานที่ 100 ล้าน ซึ่งผู้ประเมินอธิบายว่าค่อนข้างละเอียดเกินไป ตารางการเปิดตัวของ Anthropic ซึ่งรันบนฮาร์เนสของ Anthropic เอง ระบุว่า GPT-6 Luna อยู่ที่ 16.4% บน Terminal-Bench 4.0 และ 42.4% บน FrontierCode 1.1 เทียบกับ 39.2% และ 46.4% สำหรับ Claude Haiku 5.5 — เป็นข้อมูลที่ผู้ขายรายงาน ชุดทดสอบของผู้ขายรายเดียว โมเดลของคู่แข่ง

• บนลีดเดอร์บอร์ดอิสระ ช่วงการจัดอันดับแคบกว่า Artificial Analysis ให้คะแนน Claude Haiku 5.5 อยู่ที่ 43 เมื่อใช้ Max effort บน Intelligence Index v4.3.2 เป็นอันดับที่สองจาก 182 และ GPT-6 Luna (Max) อยู่ที่ 38 เป็นอันดับที่แปดจาก 182 ตัวเลขทั้งสองเป็นของโหมดมาตรฐานที่ใช้ Max effort ไม่มีการประเมินแบบอิสระของ GPT-6 Luna ในโหมด pro: หน้าเพจของมันไม่มีรายการ pro และ Artificial Analysis ก็ไม่ได้ระบุรายการดังกล่าวไว้

ปัญหาทางโครงสร้างของโหมด pro คือปฏิสัมพันธ์ระหว่างสองประเด็นสุดท้ายนั้น ข้อได้เปรียบด้านต้นทุนทั้งหมดของ GPT-6 Luna เมื่อเทียบกับ Claude Haiku 5.5 มาจากประสิทธิภาพของโทเค็น — โทเค็นเอาต์พุต 140 ล้าน เมื่อเทียบกับ 440 ล้านสำหรับชุดงานเดียวกัน ในอัตราเดียวกัน ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมการประเมินเดียวกันจึงมีค่าใช้จ่าย $0.07 ต่องานในด้านหนึ่ง และ $0.21 ในอีกด้านหนึ่ง โหมด pro ตามนิยามแล้วคือโหมดที่ปล่อยโทเค็นมากกว่า การเปิดมันก็เท่ากับปิดสิ่งที่ทำให้โมเดลนี้มีต้นทุนต่ำในการเปรียบเทียบนี้ และตัวคูณที่จะบอกคุณว่าเพิ่มขึ้นเท่าใดนั้นไม่ได้เผยแพร่ นั่นไม่ใช่ข้อโต้แย้งว่าโหมด pro เป็นข้อตกลงที่ไม่ดี — สำหรับงานยาก งานที่ทำมากกว่ามักเป็นงานที่ดีกว่า — แต่เป็นข้อโต้แย้งว่าโหมด pro แข่งขันกันที่ความสามารถ ไม่ใช่ที่ราคา และควรได้รับการประเมินเทียบกับโมเดลระดับกลางที่มีราคาใกล้เคียง มากกว่าเทียบกับระดับราคาถูกที่มันอยู่ภายใน

จุดที่แต่ละตัวชนะจริง ๆ

ตัดทอนให้เหลือแค่การตัดสินใจ แล้วการแบ่งแยกก็ชัดเจน แม้ว่าทั้งสองฝ่ายจะไม่มีฝ่ายใดที่ปลอดจากข้อแม้ก็ตาม

Claude Haiku 5.5 ครองส่วนปลายราคาถูก มันเร็วกว่าในทั้งสองความหมายที่สำคัญ: 241.9 โทเค็นเอาต์พุตต่อวินาทีที่วัดโดย Artificial Analysis เทียบกับ 123.0 สำหรับ GPT-6 Luna และเวลา 295 วินาทีถึงโทเค็นแรกในการรัน Index ซึ่งเป็นผลมาจากระยะเวลาที่มันคิดก่อนตอบที่ความพยายามระดับ Max มากกว่าจะเป็นตัวเลขเครือข่าย ตารางราคาของมันไปถึงระดับที่สองที่ 100,000 โทเค็น และโทเคไนเซอร์ของมันทำให้พรอมป์ต์ขยายขึ้นประมาณ 30% ดังนั้นงานที่มีพรอมป์ต์ยาวจึงจ่ายมากกว่าที่ป้ายราคาบอกไว้ในทั้งสองกรณี สิ่งที่มันให้กลับมาคือความได้เปรียบด้านความฉลาดห้าคะแนนบนดัชนีอิสระ และปุ่มปรับความพยายาม — Low ถึง Max — ซึ่งเป็นการควบคุมต้นทุนที่มีประโยชน์ที่สุดเพียงอย่างเดียวที่ผู้ขายรายใดก็ตามส่งมาพร้อมกับการเปิดตัวเหล่านี้ การตรึงความพยายามให้ต่ำลงคือวิธีที่คุณแลกส่วนหนึ่งของความได้เปรียบห้าคะแนนนั้นมาเป็นตัวเลขต้นทุนต่องานที่ใกล้เคียงกับของ GPT-6 Luna มากขึ้น

GPT-6 Luna Pro ครองช่วงท้ายที่ยาก โดยมีค่าใช้จ่ายที่ยังไม่ได้ระบุเป็นตัวเลข โมเดลที่อยู่เบื้องหลังมีราคาต่อโทเคนถูกกว่าเมื่อเกิน 272,000 โทเคนอินพุต เมื่อเทียบกับที่ Claude Haiku 5.5 ถูกกว่าเมื่อเกิน 100,000 โทเคน โดยคิดเป็นอัตราสองเท่าครึ่งในด้านอินพุต และสามเท่ากับหนึ่งในสามในด้านเอาต์พุต และระดับแรกของมันเข้าถึงหน้าต่างบริบทได้ไกลกว่าถึงสิบแปดเท่า โหมดมาตรฐานมีราคาถูกกว่าอย่างวัดได้ต่อหนึ่งงานที่ทำสำเร็จ โหมด Pro แลกสิ่งนั้นเพื่อให้ได้งานมากขึ้นต่อหนึ่งคำตอบในอัตราเดิม และไม่ว่ามันจะเอาชนะ Claude Haiku 5.5 ที่ความพยายามระดับ Max หรือโมเดลระดับกลางในงานใดงานหนึ่งได้หรือไม่ เป็นคำถามที่ไม่มีตัวเลขที่เผยแพร่ใดตอบได้ วิธีตอบคำถามนี้คือรันงานทั้งสองแบบแล้วอ่านฟิลด์โทเคนการให้เหตุผล

ลองอย่างใดอย่างหนึ่งโดยไม่เดิมพันกับมัน

ส่วนที่ชวนอึดอัดของการเปรียบเทียบนี้คือ ตัวเลขที่สำคัญที่สุดของมัน — ต้นทุนจริงของโหมดโปร — เกิดขึ้นได้เพียงจากการรันทราฟฟิกของคุณเองผ่านมัน และต้นทุนที่เกิดขึ้นจริงของโมเดลที่เล็กกว่านั้น ขึ้นอยู่กับว่าพรอมป์ของคุณตกลงตรงไหนเมื่อเทียบกับเส้นแบ่ง 100,000 โทเคนหลังการแปลงโทเคนใหม่ ทั้งสองอย่างเป็นปัญหาด้านการวัด และทั้งคู่มีต้นทุนถูกกว่าบนเอนด์พอยต์ที่แชร์ร่วมกันมากกว่าการแยกผ่านไคลเอนต์ของผู้ขายสองราย

GPT-6 Luna อยู่ในแค็ตตาล็อกของ OrcaRouter วันนี้ในราคาที่ผู้ให้บริการกำหนด โดยมีส่วนเพิ่ม 0% ที่ส่งต่อให้คุณดังนั้นค่าพื้นฐานในโหมดมาตรฐานสำหรับการเปรียบเทียบครั้งนี้จึงเรียกใช้ได้จากคีย์เดียว และหากผู้ให้บริการเปลี่ยนราคา เราก็รับรู้ฝั่งเราในวันเดียวกัน ไม่ต้องรอรอบบิลถัดไป ส่วน Claude Haiku 5.5 ยังไม่อยู่ในแค็ตตาล็อก ระดับของ Anthropic ที่เรามีให้เลือกใช้ในตอนนี้คือ Claude Haiku 4.5, Claude Sonnet 5.5 และ Claude Opus 5.5 ซึ่งทำให้การทดสอบการยกระดับจากรุ่นราคาถูกขึ้นไปยังรุ่นกลางกลายเป็นเพียงการตั้งกฎการกำหนดเส้นทาง ไม่ใช่การแก้โค้ด ระบบสลับอัตโนมัติเมื่อเกิดข้อขัดข้องคือสิ่งที่ทำให้โมเดลที่เพิ่งเปิดตัวได้สองวันรับโหลดโปรดักชันได้ ขณะที่คุณยังวัดผลอยู่ ผู้ให้บริการรายใดเริ่มล่ม ระบบจะส่งคำขอไปทางอื่นแทนที่จะปล่อยให้คำขอล้มเหลว ซึ่งเป็นความต่างระหว่างไพล็อตที่คุณเริ่มรันได้ในสัปดาห์นี้ กับการตัดระบบที่คุณต้องนัดหมายล่วงหน้า

อะไรที่ทำให้เรื่องนี้จบลง

สามสิ่ง เรียงตามลำดับว่าแต่ละอย่างจะเปลี่ยนคำตอบได้มากแค่ไหน การที่ OpenAI เผยแพร่ตัวคูณโทเค็นของโหมด pro หรือ slug ของโหมด pro ที่มีบรรทัดราคาเป็นของตัวเอง จะเปลี่ยนค่าที่ไม่รู้ที่สำคัญที่สุดให้กลายเป็นเลขคณิต การที่ Artificial Analysis รัน GPT-6 Luna ในโหมด pro อีกครั้งที่ระดับความพยายามที่เท่ากัน จะทำสิ่งนั้นได้จากฝั่งอิสระ และการรัน Claude Haiku 5.5 อย่างอิสระเป็นครั้งที่สองที่ mediumแทนที่จะเป็น Max จะบอกคุณว่าโมเดลนี้มีค่าใช้จ่ายจริงเท่าไรที่การตั้งค่าเริ่มต้น ซึ่งเป็นคอนฟิกที่คนส่วนใหญ่จะนำไปใช้จริง — ตัวเลข $0.21 ต่องานบนกระดานเป็นตัวเลขที่ระดับความพยายาม Max และ Max ไม่ใช่ค่าเริ่มต้น

จนถึงตอนนั้น สรุปที่แม่นยำก็ยังแคบ Claude Haiku 5.5 เป็นโมเดลที่คุณเรียกใช้ ตั้งราคา และวัดประสิทธิภาพได้วันนี้ และที่ปริมาณการใช้งานซึ่งระดับของมันถูกออกแบบมาให้รองรับ มันคือคำตอบที่ถูกกว่า พร้อมวิธีที่เอกสารระบุไว้เพื่อให้ถูกลงไปอีก GPT-6 Luna Pro เป็นการตั้งค่าหนึ่งของโมเดลที่คุณเรียกใช้ได้ ตารางอัตราค่าบริการของมันไม่ใช่ปัญหา การใช้โทเค็นของมันยังไม่ผ่านการตรวจสอบ และเหตุผลทั้งหมดสำหรับมันขึ้นอยู่กับงานที่ยากพอจนการจ่ายโทเค็นมากขึ้นคือประเด็น ซื้อมันสำหรับงานเหล่านั้น วัดผลมันก่อนที่คุณจะทำ และอย่านำมันไปใช้ในเส้นทางปริมาณสูงจนกว่าจะมีใครเผยแพร่ตัวคูณ