Claude Haiku 4.5 ist die günstige Stufe. GPT-6 Luna hat sie gerade zur teuren gemacht.
Luna listet zu 0,10 / 0,50 Dollar gegen Haiku 4.5 mit 1 / 5 Dollar, erreicht 37 gegen 17 und trägt 1 Mio. Kontext gegen Haikus 200K. Anthropics kleine Stufe ist ein Jahr alt.
GTM Architect & Growth Operator · Insights · 23. September 2026 · 7 Min. Lesezeit
Kurzfassung · Die wichtigsten Punkte
- GPT-6 Luna listet zu 0,10 / 0,50 Dollar je Million Token. Claude Haiku 4.5 listet zu 1 / 5 Dollar. Das Zehnfache, auf der Stufe, auf der der Preis der ganze Punkt ist.
- Artificial Analysis bewertet Luna mit 37 und Haiku 4.5 mit Reasoning mit 17 im Intelligence Index v4.3.2 und misst 0,07 Dollar je Aufgabe gegen 0,21 Dollar.
- Luna trägt ein Kontextfenster von 1.050.000 Token gegen Haikus 200K und einen Wissensstand von Mai 2026 gegen Anthropics angegebenen Februar 2025.
- Anthropic nennt Haiku 4.5 weiterhin sein schnellstes Modell. Artificial Analysis misst Luna mit etwa 154 Ausgabetoken pro Sekunde und Haiku mit etwa 109, diese Aussage gilt also nur noch innerhalb von Anthropics eigener Reihe.
Die günstige Stufe ist der Ort, an dem Modellwahl aufhört, Geschmack zu sein, und zur Rechenaufgabe wird. Sie fahren diese Modelle eine Million Mal, nicht hundert Mal, und ein zehnfacher Preisunterschied ist das ganze Budget.
GPT-6 Luna listet zum Zehntel von Claude Haiku 4.5 und erreicht im unabhängigen Index mehr als das Doppelte. Das ist kein knapper Vergleich, und etwas anderes zu behaupten wäre Ihre Zeit nicht wert.
| Info | GPT-6 Luna | Claude Haiku 4.5 |
|---|---|---|
| Eingabe / Ausgabe je 1 Mio. | $0.10 / $0.50 | $1 / $5 |
| Gecachte Eingabe je 1 Mio. | $0.01 | $0.10 |
| Intelligence Index v4.3.2 | 37 | 17 |
| Kosten je Indexaufgabe | $0.07 | $0.21 |
| Ausgabetempo, Token/s | etwa 154 | etwa 109 |
| Kontextfenster | 1.050.000 | 200K |
| Maximale Ausgabe | 128.000 | 64K |
| Wissensstand | 18. Mai 2026 | Feb. 2025 |
| Veröffentlicht | Sep. 2026 | Okt. 2025 |
Preise und Limits von OpenAIs Modellseite zu GPT-6 Luna sowie Anthropics Preis- und Modellseiten. Indexwert, Kosten je Aufgabe und Tempo von den Modellseiten von Artificial Analysis, Haiku mit eingeschaltetem Reasoning gemessen. Gelesen am 23. September 2026.
Zwanzig Punkte auf einer Stufe, die austauschbar sein sollte
Artificial Analysis bewertet Luna mit 37 und Haiku 4.5 mit Reasoning mit 17 im Intelligence Index v4.3.2. Luna steht auf Platz sechs der 183 Modelle seiner Klasse. Haiku steht auf Platz einhundertvierundfünfzig von 212.
Kleine Modelle werden meist nach Preis gekauft und in der Qualität als ungefähr gleichwertig angenommen. Zwanzig Punkte brechen diese Annahme. Luna liegt nahe an der Qualität von Modellen, die das Zwanzigfache kosten, und Haiku 4.5 liegt inzwischen unter dem Median der Klasse, in der es antritt.
Je Aufgabe schrumpft der Abstand, und das ist wissenswert
Das Zehnfache auf der Preisliste wird zum Dreifachen auf der Rechnung: 0,07 Dollar je Indexaufgabe gegen 0,21 Dollar.
Der Grund ist Wortfülle. Luna erzeugte im Indexlauf 150 Millionen Token gegen Haikus 78 Millionen. Luna denkt fast doppelt so lange, was einen zehnfachen Preisvorteil anknabbert und immer noch einen dreifachen übrig lässt.
Das ist dasselbe Muster wie auf der Spitzenstufe, und es läuft hier in die Gegenrichtung. Preislisten unterschätzen Opus 5.5 gegen Sol und überschätzen Luna gegen Haiku. Keine Preisliste sagt eine Rechnung voraus, nur ein gemessener Lauf tut das.
Das Kontextfenster ist die härtere Grenze
Luna trägt ein Kontextfenster von 1.050.000 Token und 128.000 maximale Ausgabe. Haiku 4.5 trägt 200K und 64K.
Für Klassifikation und Extraktion ist dieser Unterschied theoretisch. Für alles, was ein langes Dokument liest, ein Transkript, einen Ausschnitt einer Codebasis oder einen Tag Logs, ist es der Unterschied zwischen einem Aufruf und einem Orchestrierungsproblem. Ein günstiges Modell mit kleinem Fenster kostet oft mehr an Entwicklung, als es an Token spart, und diese Kosten stehen auf keiner Preisseite.
Der Wissensstand zeigt in dieselbe Richtung. Anthropic gibt den verlässlichen Wissensstand von Haiku 4.5 mit Februar 2025 an. Lunas ist der 18. Mai 2026. Fünfzehn Monate Welt, auf der Stufe, die am ehesten Fragen ohne angeschlossenes Retrieval beantwortet.
Die Aussage zum schnellsten Modell braucht jetzt ein Sternchen
Anthropics Modellübersicht beschreibt Haiku 4.5 weiterhin als schnellstes Modell mit nahezu Spitzenintelligenz. Innerhalb von Anthropics Reihe stimmt das.
Gegen Luna stimmt es nicht. Artificial Analysis misst Luna mit etwa 154 Ausgabetoken pro Sekunde und Haiku 4.5 mit Reasoning mit etwa 109. Luna ist schneller, günstiger und erreicht mehr Punkte, womit Tempo nur dann ein Grund zum Bleiben ist, wenn Sie Haiku mit Sonnet verglichen haben.
Programmieren: Luna ist gemessen, Haiku nicht
Im Coding Agent Index v1.5 von Artificial Analysis erreicht Codex mit GPT-6 Luna 41 Punkte zu 0,18 Dollar je Aufgabe, mit 64% auf DeepSWE v1.1 und 15% auf Terminal-Bench 4.0.
Haiku 4.5 hat in dieser Tabelle keinen Eintrag. Lesen Sie Lunas Zahlen genau, bevor Sie eines von beiden als Coding-Agent einsetzen: 15% auf Terminal-Bench ist kein Modell, das Sie unbeaufsichtigt an eine Shell lassen, so günstig die Aufgabe auch ist. Die günstige Stufe ist für Klassifikation, Extraktion, Routing und erste Entwürfe, nicht für autonome Umgebungsarbeit.
Was Haiku 4.5 weiterhin hat
- Den Claude-Stack. Ein Anbieter, eine Rechnung, ein Satz Sicherheitseinstellungen, und was immer an Vereinbarungen Anthropic bereits abdeckt.
- Knappheit. Halb so viele Ausgabetoken je Aufgabe, was zählt, wenn Ihre Grenze die Latenz bei kurzen Antworten ist und nicht die Kosten.
- Ein Jahr Härtung im Betrieb. Es kam im Oktober 2025, und die Leute kennen sein Verhalten.
- Nichts bei Preis, Wert, Tempo, Kontext oder Aktualität. Das ist die ehrliche Liste.
Die eigentliche Geschichte ist nicht, dass Anthropic einen Vergleich verloren hat. Sie ist, dass Anthropic seine kleine Stufe seit elf Monaten nicht erneuert hat, während OpenAI zweimal in dieses Segment geliefert hat. Haiku 4.5 ist ein Nachfolger fällig, und dieser Vergleich zeigt, wie die Lücke von aussen aussieht.
Welches ich nehmen würde
| Die Arbeit | Modell | Warum |
|---|---|---|
| Klassifikation, Extraktion, Routing in Menge | GPT-6 Luna | $0.07 je Aufgabe gegen $0.21, und zwanzig Indexpunkte. |
| Alles, was ein langes Dokument liest | GPT-6 Luna | 1.050.000 Token gegen 200K. Die Alternative ist Chunking, das Sie nicht bauen müssen. |
| Cache-lastige Schleifen | GPT-6 Luna | $0.01 je Million gecachter Eingabetoken. Die Eingabeseite der Rechnung rundet auf null. |
| Bereits ganz bei Claude, nur kurze Aufgaben | Claude Haiku 4.5 | Ein Anbieter schlägt eine dreifache Ersparnis bei Arbeit, die absolut gesehen ohnehin günstig ist. |
| Autonome Terminal-Arbeit | Keines | Luna erreicht 15% auf Terminal-Bench 4.0. Gehen Sie eine Stufe hoch und behalten Sie das günstige Modell für die prüfbaren Teile. |
Luna gewinnt die Mengenstufe klar. Der Fall für Haiku 4.5 ist Anbieterkonsolidierung, nicht Leistungsfähigkeit.
Eine Stufe höher ist Sol gegen Opus 5.5 dieselbe Entscheidung mit zwei Nullen mehr. Alle weiteren Paarungen stehen im Modellvergleich.
Was meine Meinung ändern würde
Ein Haiku 5. Anthropics kleine Stufe ist elf Monate alt, und eine Veröffentlichung würde diesen ganzen Vergleich zurücksetzen.
Ein Terminal-Bench-Ergebnis für Haiku 4.5. Lunas 15% sind schlecht genug, dass eine gemessene Anthropic-Zahl zählen könnte, wie immer sie ausfällt.
Luna bei geringerem Aufwand. Die Kosten je Aufgabe sind durch Wortfülle bei max effort aufgebläht, und ein Durchlauf bei medium würde den Abstand vermutlich zugunsten von Luna verbreitern.
Fragen, die gestellt wurden
Ist GPT-6 Luna besser als Claude Haiku 4.5?
In jeder veröffentlichten Messung ja. Artificial Analysis bewertet GPT-6 Luna mit 37 und Claude 4.5 Haiku mit Reasoning mit 17 im Intelligence Index v4.3.2. Luna ist zudem um den Faktor zehn günstiger je Token, schneller mit etwa 154 Ausgabetoken pro Sekunde gegen 109, und trägt ein Kontextfenster von 1.050.000 Token gegen Haikus 200K. Der faire Einwand ist das Alter: Haiku 4.5 kam im Oktober 2025, Luna im September 2026.
Wie viel günstiger ist GPT-6 Luna als Claude Haiku 4.5?
Zehnmal pro Token und dreimal pro Aufgabe. Luna listet zu $0.10 je Million Eingabetoken und $0.50 Ausgabe gegen Haiku 4.5 mit $1 und $5, gecachte Eingabe kostet $0.01 gegen $0.10. Artificial Analysis mass $0.07 je Indexaufgabe auf Luna und $0.21 auf Haiku mit Reasoning. Luna ist wortreicher, deshalb ist der Abstand je Aufgabe schmaler als der Preisabstand.
Ergibt Claude Haiku 4.5 im Jahr 2026 noch Sinn?
Innerhalb des Claude-Stacks, für kurze Aufgaben, ja. Es ist das günstigste Anthropic-Modell, es passt zu Arbeit, die nie an 200K Token heranreicht, und es hält Sie bei einer Abrechnung, einem Satz Sicherheitseinstellungen und einem Werkzeugkasten. Ausserhalb dieser Randbedingung ist der Fall dünn: Es ist ein Jahr älter als Luna und verliert bei Preis, Indexwert, Tempo und Kontextfenster.
Soll ich GPT-6 Luna oder Claude Haiku 4.5 für Arbeit in Menge einsetzen?
Luna, sofern Sie nicht etwas anderes an Anthropic bindet. Klassifikation, Extraktion, Routing, erste Entwürfe und Retrieval-Prüfungen sind genau die Arbeit, für die Luna bepreist ist, und bei $0.01 je Million gecachter Eingabetoken kostet eine cache-lastige Schleife auf der Eingabeseite fast nichts. Behalten Sie Haiku 4.5 dort, wo die Last ohnehin in Claude liegt und die Menge keinen zweiten Anbieter rechtfertigt.
Wenn Sie eine Stufe für Arbeit in Menge dimensionieren und die Routing- und Rückfallregeln schriftlich haben wollen, ist die Kontaktseite der schnellste Weg zu mir.
