GPT-5.6 Luna vs Claude Haiku 4.5: ระดับราคาประหยัด แต่บิลสองแบบที่ต่างกันสุดขั้ว

GPT-5.6 Luna และ Claude Haiku 4.5 เป็นรุ่นระดับราคาถูกของสองตระกูลโมเดลชายขอบที่แตกต่างกัน และช่องว่างระหว่างทั้งสองนั้นขึ้นอยู่กับว่าคุณดูตัวเลขใดเป็นหลัก หากดูที่ราคาหน้าป้าย ถือเป็นการเอาชนะแบบขาดลอย: 0.20 ดอลลาร์ต่ออินพุตหนึ่งล้านโทเคน เทียบกับ 1.00 ดอลลาร์ แต่หากดูที่ต้นทุนต่อหนึ่งงานที่ทำสำเร็จใน Intelligence Index ของ Artificial Analysis กลับเป็น 0.18 ดอลลาร์ เทียบกับ 0.21 ดอลลาร์ — ต่างกันราว 14% โมเดลสองตัวเดียวกัน ให้คำตอบที่ซื่อตรงได้สองแบบ และเหตุผลที่ตัวเลขทั้งสองแตกต่างกันคือสิ่งที่มีประโยชน์ที่สุดที่ควรเข้าใจก่อนที่คุณจะเลือกใช้ตัวใดตัวหนึ่ง

สรุปสั้น ๆ: Luna เป็นโมเดลที่แข็งแกร่งกว่าในทางทฤษฎีและเร็วกว่าในด้านทรูพุต แต่ใช้เวลาคิดนานและคิดค่าบริการตามนั้น Haiku 4.5 เก่ากว่า มีขอบเขตเล็กกว่า และคาดการณ์ได้แน่นอนกว่าอย่างมากว่าคำขอหนึ่ง ๆ จะมีค่าใช้จ่ายเท่าไร สิ่งใดในนั้นจะสำคัญกว่ากัน ขึ้นอยู่กับลักษณะภาระงานของคุณ ไม่ใช่ตัวโมเดล

ภาพรวม

• ผู้ให้บริการ — Open​AI vs Anth​hropic

• เผยแพร่ — 9 กรกฎาคม 2026 เทียบกับ 15 ตุลาคม 2025

• หน้าต่างบริบท — 1M โทเค็น เทียบกับ 200K โทเค็น

• เอาต์พุตสูงสุด — 128K โทเคน เทียบกับ 64K โทเคน

• อินพุต — ข้อความ รูปภาพ และไฟล์ เทียบกับ ข้อความ รูปภาพ และ PDF

• ราคาต่อหนึ่งล้านโทเค็น — 0.20 ดอลลาร์ ขาเข้า / 1.20 ดอลลาร์ ขาออก เทียบกับ 1.00 ดอลลาร์ ขาเข้า / 5.00 ดอลลาร์ ขาออก

• Artificial Analysis Intelligence Index — 38, อันดับที่ 4 จาก 177 เทียบกับ 18, อันดับที่ 138 จาก 200 (ทั้งคู่ในการตั้งค่าแบบ reasoning)

• ค่าใช้จ่ายต่องาน Intelligence Index — $0.18 เทียบกับ $0.21

• ความเร็วในการส่งออก — 109.4 โทเค็น/วินาที เทียบกับ 84.7 โทเค็น/วินาที

• การควบคุมการใช้เหตุผล — ปุ่มปรับระดับความพยายามตั้งแต่ไม่มีจนถึงสูงสุด เทียบกับการเปิดใช้การคิดแบบขยายด้วยตนเอง โดยไม่มีพารามิเตอร์ระดับความพยายาม

• จุดตัดความรู้ที่เชื่อถือได้ — กุมภาพันธ์ 2026 เทียบกับ กุมภาพันธ์ 2025 (ข้อมูลการฝึกอบรมถึงกรกฎาคม 2025)

• คำมั่นเกี่ยวกับการเกษียณอายุ — ยังไม่มีการเผยแพร่ เทียบกับ ไม่เร็วกว่าวันที่ 15 ตุลาคม 2026

จุดที่ GPT-5.6 Luna ชนะจริง ๆ

ความสามารถ ชนะขาดลอย ดัชนี Intelligence Index ที่ 38 เทียบกับ 18 ไม่ใช่การตัดสินที่สูสีกันเลย Luna มีอันดับสูงกว่า Haiku ในคะแนนรวมที่ Artificial Analysis สร้างขึ้นจากการประเมินด้านการให้เหตุผล ความรู้ คณิตศาสตร์ และการเขียนโค้ด และทำได้เช่นนั้นทั้งที่เป็นโมเดลที่ถูกกว่าต่อโทเคน ใครก็ตามที่เปรียบเทียบสองตระกูลนี้ครั้งสุดท้ายบนดัชนีก่อนเดือนกันยายน — ซึ่งตอนนั้น Luna อยู่ที่ 51 และ 52 — ควรทราบว่ามาตราส่วนทั้งหมดถูกให้คะแนนใหม่ในเดือนกันยายน 2026 และข้อได้เปรียบของ Luna ก็ยังคงอยู่หลังการให้คะแนนใหม่

บริบท มากกว่า 5 เท่า หน้าต่างขนาด 1 ล้านโทเคนเทียบกับ 200K ตัดสินประเภทของงานได้ด้วยตัวมันเอง: การประมวลผลทั้งรีโพซิทอรี ชุดเอกสารยาว บันทึกบทสนทนาของเอเจนต์แบบยาวที่ต้องสรุปบน Haiku หากแอปพลิเคชันของคุณถูกกำหนดด้วยปริมาณบริบทที่ต้องเก็บไว้ การเปรียบเทียบก็จบลงตรงนี้

พื้นที่เหลือสำหรับเอาต์พุต เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า โทเคนเอาต์พุตสูงสุด 128K เมื่อเทียบกับ 64K นั้นสำคัญสำหรับการสร้างเนื้อหารูปแบบยาว และสำหรับลูปแบบเอเจนต์ที่ส่งคืนแผนแบบมีโครงสร้างแทนที่จะเป็นคำตอบเพียงบรรทัดเดียว

ปริมาณงาน 109.4 โทเคนเอาต์พุตต่อวินาที เทียบกับ 84.7 ถือเป็นความแตกต่างที่แท้จริงสำหรับอินเทอร์เฟซแบบสตรีมมิ่ง แม้ว่ามันจะไม่ใช่สิ่งเดียวกับการตอบสนอง — ดูส่วนความหน่วงด้านล่าง

ราคา ตามที่ติดอยู่บนป้ายถูกกว่าห้าเท่าสำหรับอินพุต และถูกกว่าประมาณสี่เท่าสำหรับเอาต์พุต นี่ไม่ใช่ความคลาดเคลื่อนจากการปัดเศษ และสำหรับงานที่ให้เอาต์พุตสั้น นี่คือปัจจัยชี้ขาดทั้งหมด

จุดที่ Claude Haiku 4.5 ยังคงมีที่ยืนของตัวเอง

ค่าใช้จ่ายที่คาดเดาได้ การให้เหตุผลของ Haiku 4.5 คือ extended thinking ที่คุณต้องเปิดเองด้วยมือ หากไม่เปิด มันจะตอบโดยตรงและคิดค่าบริการได้อย่างคาดเดาได้ สวิตช์ปรับระดับความพยายามของ GPT-5.6 Luna ขึ้นไปได้ถึงระดับสูงสุด และทุกขั้นที่เพิ่มขึ้นก็คือ output tokens ที่มากขึ้นในอัตราค่า output ทีมที่ต้องการเพดานค่าใช้จ่ายซึ่งระบุล่วงหน้าได้จะพบว่า Haiku เข้าใจและคาดการณ์ได้ง่ายกว่า แม้ราคาหน้าป้ายจะสูงกว่า

การตั้งค่าแบบไม่ใช้การให้เหตุผลนั้นมีต้นทุนในการรันที่ถูกจริง ๆ Artificial Analysis ให้คะแนนการตั้งค่าแบบไม่ใช้การให้เหตุผลของ Claude 4.5 Haiku อยู่ที่ Intelligence Index เท่ากับ 15 โดยไม่มีตัวเลขค่าใช้จ่ายต่องานที่เผยแพร่ และมันเหมาะอย่างสมเหตุสมผลกับงานที่เกณฑ์มีเพียงแค่ "แยกวิเคราะห์สิ่งนี้ให้ถูกต้อง" — การจำแนกเจตนา, การดึงข้อมูลฟิลด์, การตัดสินใจด้านเส้นทาง, การคัดกรองเนื้อหาเบื้องต้น ในงานเหล่านั้น ช่องว่างของดัชนีระหว่าง 15 กับ 38 แทบไม่มีความสำคัญ เพราะไม่มีโมเดลใดถูกขอให้คิด

แคชและการลดราคาแบบเหมาเป็นเรื่องที่พัฒนาเต็มที่แล้ว Haiku 4.5 มีส่วนลด 90% สำหรับการอ่านแคชพรอมต์ และส่วนลด 50% สำหรับ Batch API ส่วน Luna มีเศรษฐศาสตร์ของแคชที่เทียบเคียงได้ ดังนั้นเรื่องนี้จึงใกล้เคียงกับความเสมอกันมากกว่าจะเป็นความได้เปรียบ — แต่ถ้าไปป์ไลน์ของคุณประมวลผลแบบเหมาผ่านเครื่องมือของ Anthhropic อยู่แล้ว ต้นทุนในการย้ายออกจาก Haiku ก็ถือเป็นต้นทุนจริง และมันจะไม่ปรากฏในเบนช์มาร์กใด ๆ

ประวัติการใช้งานจริงที่ผ่านมา Haiku 4.5 อยู่ในโปรดักชันตั้งแต่เดือนตุลาคม 2025 และมีคำมั่นที่ประกาศไว้เรื่องกำหนดเลิกใช้งานว่าจะไม่เร็วกว่า 15 ตุลาคม 2026 Luna อายุสองเดือน สำหรับเวิร์กโหลดที่โมเดลเป็นเพียงรายละเอียด ไม่ใช่ตัวผลิตภัณฑ์ ประวัติการใช้งานในโปรดักชันสิบเอ็ดเดือนมีคุณค่าบางอย่างที่เกณฑ์มาตรฐานไม่อาจสะท้อนออกมาได้

มันคือโมเดลที่ตรงต่อความจริงมากกว่า ในแกนเดียวที่วัดสิ่งนั้น การเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัวของ Artificial Analysis ทำให้ Luna นำในเกือบทุกแถวความสามารถ — AA-Briefcase 1,339 เทียบกับ 614, GDPval-AA v2 1,489 เทียบกับ 854, AutomationBench-AA 50% เทียบกับ 3%, Humanity's Last Exam 39% เทียบกับ 10%, GDPpdf 24% เทียบกับ 4% ข้อยกเว้นคือ AA-Omniscience ซึ่งลงโทษคำตอบผิดที่ตอบอย่างมั่นใจในคำถามด้านความรู้: Luna ได้ -10 ในส่วนนั้น เทียบกับ -4 ของ Haiku คะแนนติดลบหมายความว่าบทลงโทษจากการหลอนมีน้ำหนักมากกว่าคะแนนความแม่นยำ และบทลงโทษของ Luna ก็มากกว่า ดัชนีรวมที่สูงกว่าไม่ใช่สิ่งเดียวกับคำตอบที่น่าเชื่อถือกว่า และในการประเมินเพียงหนึ่งเดียวที่สร้างขึ้นเพื่อแยกสองสิ่งนั้น โมเดลที่เก่ากว่ากลับทำได้ดีกว่า

การคำนวณต้นทุนบนเวิร์กโหลดจริง

สมมติว่ามีไปป์ไลน์ที่ใช้โทเคนอินพุต 100 ล้านโทเคน และสร้างโทเคนเอาต์พุต 20 ล้านโทเคนต่อเดือน

• GPT-5.6 Luna — 100 × $0.20 = $20 บวก 20 × $1.20 = $24 รวม $44 ต่อเดือน

• Claude Haiku 4.5 — 100 × $1.00 = $100 บวก 20 × $5.00 = $100 รวมเป็น $200 ต่อเดือน

ที่อัตราส่วนเหล่านั้น Luna ถูกกว่าประมาณ 4.5 เท่า และนั่นคือการคำนวณที่การเปรียบเทียบส่วนใหญ่เผยแพร่กัน ตอนนี้ลองเปลี่ยนสมมติฐานหนึ่งข้อ หากเพิ่มความพยายามในการให้เหตุผลของ Luna จำนวนโทเคนเอาต์พุตก็จะสูงขึ้น และเอาต์พุตคือฝั่งที่มีราคาแพง — ที่ $1.20 มันมีค่าใช้จ่ายเป็นหกเท่าของอินพุต ดัน Luna ไปถึงจุดที่ปล่อยโทเคนเอาต์พุต 150M สำหรับปริมาณงานเท่าเดิม แบบเดียวกับที่มันทำในชุดประเมินของ Artificial Analysis แล้ว $44 จะกลายเป็นเกิน $180 อย่างสบาย ๆ ความเป็น 4.5 เท่าก็ยุบลงจนเกือบเท่ากัน

บทเรียนไม่ใช่ว่า Luna แพง แต่เป็นว่า ข้อได้เปรียบด้านราคาของ Luna ขึ้นอยู่กับปริมาณที่มัน “พูด” ซึ่งเป็นพารามิเตอร์ที่คุณควบคุมได้ ลดการให้เหตุผล (reasoning) ลงสำหรับงานสกัดข้อมูลและการจำแนกประเภท แล้วส่วนลดนั้นเป็นของจริง ถ้าปล่อยให้เปิดไว้สูงสุดกับทุกอย่าง คุณก็ได้ซื้อโมเดลที่ความสามารถสูงขึ้นในราคาที่ไม่เหมือนราคาหน้าป้ายอีกต่อไป

ความหน่วง และตัวเลขที่คุณไม่ควรเชื่อถือ

ตัวเลข time-to-first-token ที่เผยแพร่สำหรับทั้งสองโมเดลนี้แทบจะไร้ประโยชน์ และเป็นเรื่องที่ควรค่าแก่การทำความเข้าใจว่าทำไม บน Artificial Analysis การตั้งค่าการให้เหตุผลของทั้งสองโมเดลแสดงเวลาหน่วงของโทเค็นแรกเป็นสิบหรือแม้กระทั่งหลายร้อยวินาที เนื่องจากชุดทดสอบไม่ปล่อยโทเค็นจนกว่าโมเดลจะให้เหตุผลเสร็จ ตัวเลขนั้นวัดการตั้งค่าการประเมิน ไม่ใช่ความสามารถในการตอบสนองของโมเดล

เทเลเมทรีการจัดเส้นทางเป็นแหล่งข้อมูลที่ดีกว่า เพราะมันวัดโมเดลในสภาพการใช้งานจริง ตัวเลขของ OrcaRouter เองระบุว่า GPT-5.6 Luna ใช้เวลามัธยฐาน 1.83 วินาทีถึงโทเคนแรก และเปอร์เซ็นไทล์ที่ 95 อยู่ที่ 10.00 วินาที เทียบกับ Claude Haiku 4.5 ที่ 3.81 วินาทีสำหรับค่ามัธยฐาน และ 9.47 วินาทีที่เปอร์เซ็นไทล์ที่ 95 เมื่ออ่านอย่างถูกต้อง นั่นบอกว่าสองตัวนี้ใกล้กันกว่าที่ลีดเดอร์บอร์ดชี้ให้เห็น: Luna ชนะในคำขอโดยทั่วไป และส่วนปลายของการกระจายห่างกันประมาณครึ่งวินาที ถ้าสิ่งที่คุณกังวลคือกรณีแย่ที่สุดมากกว่าค่าเฉลี่ย ก็แทบไม่มีความแตกต่างกันเลยระหว่างสองตัวนี้

เลือกอันไหนดี

เลือก GPT-5.6 Luna หากคุณต้องจัดการกับบริบทแบบยาว หากงานนั้นได้ประโยชน์จากการให้เหตุผลอย่างแท้จริง หากผลลัพธ์ยาวหรือมีโครงสร้าง หรือหากคุณต้องการโมเดลที่แข็งแกร่งที่สุดที่มีให้ใช้ในระดับราคาต่ำสุด นอกจากนี้ยังเป็นตัวเลือกที่เป็นธรรมชาติกว่าหากสแต็กส่วนที่เหลือของคุณทำงานบนพฤติกรรมแบบตระกูล Open​AI อยู่แล้ว

เลือก Claude Haiku 4.5 หากงานของคุณเป็นงานที่ให้ผลลัพธ์สั้นและมีปริมาณสูง หากคุณต้องการเพดานค่าใช้จ่ายที่คุณระบุได้ก่อนที่คำขอจะเริ่มทำงาน หากไปป์ไลน์ของคุณถูกสร้างขึ้นรอบระบบแบตช์และแคชของ Anth​hropic อยู่แล้ว หรือหากคุณให้ความสำคัญกับโมเดลที่มีประวัติการใช้งานจริงในโปรดักชันและมีวงจรชีวิตที่เปิดเผย มากกว่าโมเดลที่เพิ่งมีอายุได้สองเดือน

อย่าเลือกทั้งสองอย่างสำหรับงานที่โมเดลการให้เหตุผลขนาดเล็กหรือตัวจำแนกประเภทที่ปรับจูนมาแล้วก็เพียงพอ ปริมาณการใช้งานจำนวนมากที่สองระดับนี้รองรับไว้คือการจำแนกประเภทและการสกัดข้อมูล ซึ่งจะทำงานได้ในราคาถูกกว่าหากใช้โมเดลที่แคบกว่า และโมเดลที่ถูกที่สุดก็คือโมเดลที่คุณไม่จำเป็นต้องใช้ตั้งแต่แรก

รันทั้งสองบนคีย์เดียว

การจับคู่จะไม่จำกัดเฉพาะอีกต่อไป เมื่อทั้งคู่เข้าถึงได้ผ่านปลายทางเดียว บน OrcaRouter Claude Haiku 4.5 และ GPT-5.6 Luna อยู่เบื้องหลัง base URL เดียวกันที่เข้ากันได้กับ OpenAI — API เดียวสำหรับ 200+ โมเดล คีย์เดียว บรรทัดการเรียกเก็บเงินเดียว ไม่มีสัญญาฉบับที่สอง และไม่ต้องแก้โค้ดใด ๆ นอกเหนือจากตัวระบุโมเดล สำหรับการตัดสินใจเลือกระดับที่คุณยังไม่แน่ใจ สิ่งนี้เปลี่ยนการย้ายระบบให้กลายเป็นเพียงค่าคอนฟิกค่าเดียว

สองฟีเจอร์นี้ทำงานได้จริงในบริบทนี้ การสลับไปยังผู้ให้บริการรายอื่นอัตโนมัติเมื่อเกิดความขัดข้องหมายความว่าชั้นราคาประหยัดสามารถรองรับทราฟฟิกโปรดักชันได้โดยไม่ต้องพึ่งพาผู้ให้บริการรายเดียว — มีประโยชน์เมื่อโมเดลมีราคาถูกพอที่คุณจะส่งคำขอหลายพันครั้งต่อชั่วโมง แทนที่จะเป็นคำขอสำคัญเพียงครั้งเดียว และ routing DSL ช่วยให้คุณประกอบการเรียกหนึ่งครั้งขึ้นมาจากหลายโมเดลได้: กำหนดเส้นทางคำขอส่วนใหญ่ที่ตรงไปตรงมาไปยัง Luna ยกระดับคำขอส่วนที่เหลือไปยัง GPT-5.6 Terra และเก็บ Haiku 4.5 ไว้ในพูลเป็นตัวสำรองเมื่อคุณต้องการคำตอบจากผู้ให้บริการรายที่สองแทนการลองใหม่

ตรวจสอบอัตราต่อโทเคนแบบเรียลไทม์ของ GPT-5.6 Luna และ Claude Haiku 4.5 ก่อนนำตัวใดตัวหนึ่งไปใช้กับเส้นทางโปรดักชัน — อัตราทั้งสองถูกส่งต่อโดยบวกเพิ่ม 0% จึงเปลี่ยนแปลงในวันที่ผู้ให้บริการปรับราคา และตัวติดตามราคาของบุคคลที่สามจะล่าช้าตั้งแต่หลายวันถึงหลายสัปดาห์

คำถามที่ควรค่าแก่การตอบจริง ๆ

GPT-5.6 Luna ถูกกว่า Claude Haiku 4.5 ถึงห้าเท่าจริงหรือ? สำหรับโทเค็นอินพุต ใช่ — $0.20 เทียบกับ $1.00 สำหรับค่าใช้จ่ายในการทำงานที่ประเมินไว้ให้เสร็จเดียวกัน ไม่ใช่: $0.18 เทียบกับ $0.21 ช่องว่างระหว่างสองข้อความนั้นคือความเยิ่นเย้อของ Luna มันสร้างโทเค็นเอาต์พุตมากกว่าที่ Haiku ทำเพื่อทำงานเดียวกันให้เสร็จประมาณสองเท่า และโทเค็นเอาต์พุตมีราคาเป็นหกเท่าของโทเค็นอินพุต สำหรับคำตอบสั้น ๆ ป้ายราคานั้นพูดตามจริงโดยทั่วไป สำหรับงานที่ต้องใช้การให้เหตุผลหนัก ๆ ไม่เป็นเช่นนั้น

ฉันปรับต้นทุนด้วยวิธีเดียวกันบนทั้งสองตัวได้ไหมไม่ได้ และนี่คือความแตกต่างระหว่างสองตัวนี้ที่ถูกพูดถึงน้อยที่สุด Luna เปิดให้ปรับระดับความพยายามในการคิด (reasoning effort) ตั้งแต่ none ไปจนถึง max ดังนั้นต้นทุนกับคุณภาพจึงแลกเปลี่ยนกันอย่างชัดเจนในแต่ละคำขอ ส่วน extended thinking ของ Haiku 4.5 นั้นจะเปิดใช้งานพร้อมกำหนดงบโทเคน หรือไม่เปิดเลย ก็เท่านั้น ไม่มีพารามิเตอร์เรื่องระดับความพยายาม ถ้าการควบคุมต้นทุนต่อคำขอเป็นสิ่งสำคัญสำหรับคุณ มีเพียงหนึ่งในสองตัวนี้เท่านั้นที่ให้คันโยกนั้นกับคุณได้

แล้วตัวจำแนกประเภทปริมาณสูงที่เรียกใช้หลายล้านครั้งต่อวันล่ะ ทั้งสองโมเดลไม่จำเป็นต้องใช้การให้เหตุผลสำหรับงานนี้ เรียกใช้ Haiku 4.5 โดยปิด extended thinking หรือ Luna โดยตั้งค่า effort เป็น none แล้วเปรียบเทียบกันที่ latency และความยาวของเอาต์พุต แทนที่จะดูที่ดัชนีรวม ณ จุดนั้น คำถามที่เกี่ยวข้องคือโทเคนแรกมาถึงเร็วแค่ไหนและคำตอบใช้โทเคนไปกี่ตัว ส่วนเกณฑ์วัดความฉลาดก็เลิกแยกความแตกต่างระหว่างสองโมเดลนี้แล้ว

ตัวไหนจะยังอยู่ตรงนี้ในอีกหนึ่งปี? Claude Haiku 4.5 มีคำมั่นที่ประกาศไว้อย่างเป็นทางการว่าจะไม่ปลดระวางก่อนวันที่ 15 ตุลาคม 2026 ส่วน Open​AI ไม่ได้ประกาศวันที่เทียบเท่าใด ๆ สำหรับ GPT-5.6 Luna และตระกูล GPT-5.6 ก็มีรุ่นใหม่กว่าอยู่เหนือขึ้นไปแล้วใน GPT-6 Astra ทั้งสองเรื่องนี้ไม่ใช่เหตุผลที่จะหลีกเลี่ยง Luna แต่ถ้า roadmap ของคุณตั้งสมมติฐานว่ามีขอบเขตการวางแผนสิบเอ็ดเดือน นั่นก็เป็นเหตุผลที่ควรเก็บ model identifier ไว้ใน configuration แทนที่จะ hard-code ลงไป

อัตราต่อโทเคนแบบเรียลไทม์สำหรับ GPT-5.6 Luna บนคีย์เดียวกัน โดยส่งผ่านด้วยการบวกเพิ่ม 0% และไม่มีRelationshipการเรียกเก็บเงินอีกชั้นหนึ่ง

อัตราต่อโทเคนแบบเรียลไทม์สำหรับ Claude Haiku 4.5บนปลายทางเดียวกัน เพื่อให้สามารถเปรียบเทียบทั้งสองระดับได้โดยไม่ต้องมีสัญญาฉบับที่สอง