Claude Haiku 4.5 es el nivel barato. GPT-6 Luna acaba de convertirlo en el caro.
Luna figura a 0,10 / 0,50 frente al 1 / 5 de Haiku 4.5, saca 37 contra 17 y lleva 1 M de contexto frente a 200K. El nivel pequeño de Anthropic tiene un año.
GTM Architect & Growth Operator · Insights · 23 de septiembre de 2026 · 8 min de lectura
Resumen · Lo esencial
- GPT-6 Luna figura a 0,10 / 0,50 dólares por millón de tokens. Claude Haiku 4.5 figura a 1 / 5. Diez veces, en el nivel donde el precio es todo el asunto.
- Artificial Analysis puntúa a Luna con 37 y a Haiku 4.5 con razonamiento con 17 en el Intelligence Index v4.3.2, y mide 0,07 dólares por tarea frente a 0,21.
- Luna lleva una ventana de contexto de 1.050.000 tokens frente a los 200K de Haiku, y un corte de conocimiento de mayo de 2026 frente al febrero de 2025 declarado por Anthropic.
- Anthropic sigue llamando a Haiku 4.5 su modelo más rápido. Artificial Analysis mide a Luna en unos 154 tokens de salida por segundo y a Haiku en unos 109, así que esa afirmación solo se sostiene ya dentro de la propia gama de Anthropic.
El nivel barato es donde la elección de modelo deja de ser una preferencia y pasa a ser aritmética. Usted ejecuta estos modelos un millón de veces, no cien, y una diferencia de precio de diez veces es el presupuesto entero.
GPT-6 Luna figura a un décimo de Claude Haiku 4.5 y saca más del doble en el índice independiente. No es una comparación ajustada, y fingir lo contrario le haría perder el tiempo.
| Info | GPT-6 Luna | Claude Haiku 4.5 |
|---|---|---|
| Entrada / salida por 1 M | $0.10 / $0.50 | $1 / $5 |
| Entrada en caché por 1 M | $0.01 | $0.10 |
| Intelligence Index v4.3.2 | 37 | 17 |
| Coste por tarea del índice | $0.07 | $0.21 |
| Velocidad de salida, tokens/s | unos 154 | unos 109 |
| Ventana de contexto | 1.050.000 | 200K |
| Salida máxima | 128.000 | 64K |
| Corte de conocimiento | 18 may 2026 | feb 2025 |
| Publicado | sep 2026 | oct 2025 |
Precios y límites de la página de modelo de GPT-6 Luna de OpenAI y de las páginas de precios y modelos de Anthropic. Puntuación del índice, coste por tarea y velocidad de las páginas de modelo de Artificial Analysis, Haiku medido con razonamiento activo. Consultado el 23 de septiembre de 2026.
Veinte puntos en un nivel que debería ser intercambiable
Artificial Analysis puntúa a Luna con 37 y a Haiku 4.5 con razonamiento con 17 en el Intelligence Index v4.3.2. Luna es sexto entre los 183 modelos de su clase. Haiku es centésimo quincuagésimo cuarto entre 212.
Los modelos pequeños suelen comprarse por precio y darse por equivalentes en calidad. Veinte puntos rompen esa suposición. Luna está cerca de la calidad de modelos que cuestan veinte veces más, y Haiku 4.5 está ahora por debajo de la mediana de la clase en la que compite.
Por tarea la distancia se estrecha, y conviene saberlo
Diez veces en la lista de precios se convierte en tres veces en la factura: 0,07 dólares por tarea del índice frente a 0,21.
El motivo es la verbosidad. Luna generó 150 millones de tokens en la ejecución del índice frente a los 78 de Haiku. Luna piensa casi el doble de tiempo, lo que se come parte de una ventaja de precio de diez veces y aún deja una de tres.
Es el mismo patrón que en el nivel de frontera y aquí corre en dirección contraria. Las listas de precios subestiman a Opus 5.5 frente a Sol y sobrestiman a Luna frente a Haiku. Ninguna lista de precios predice una factura; solo lo hace una ejecución medida.
La ventana de contexto es la restricción más dura
Luna lleva una ventana de contexto de 1.050.000 tokens y 128.000 de salida máxima. Haiku 4.5 lleva 200K y 64K.
Para clasificación y extracción esa diferencia es teórica. Para cualquier cosa que lea un documento largo, una transcripción, un trozo de base de código o un día de registros, es la diferencia entre una llamada y un problema de orquestación. Un modelo barato con ventana pequeña suele costar más en ingeniería de lo que ahorra en tokens, y ese coste no aparece nunca en una página de precios.
El corte de conocimiento apunta en la misma dirección. Anthropic indica febrero de 2025 como corte fiable de Haiku 4.5. El de Luna es el 18 de mayo de 2026. Quince meses de mundo, en el nivel con más probabilidad de responder preguntas sin recuperación conectada.
La afirmación del modelo más rápido necesita ahora un asterisco
El resumen de modelos de Anthropic sigue describiendo a Haiku 4.5 como el modelo más rápido con inteligencia casi de frontera. Dentro de la gama de Anthropic eso es cierto.
Frente a Luna no lo es. Artificial Analysis mide a Luna en unos 154 tokens de salida por segundo y a Haiku 4.5 con razonamiento en unos 109. Luna es más rápido, más barato y puntúa más alto, lo que deja la velocidad como razón para quedarse solo si comparaba Haiku con Sonnet.
Programación: Luna está medido, Haiku no
En el Coding Agent Index v1.5 de Artificial Analysis, Codex con GPT-6 Luna saca 41 a 0,18 dólares por tarea, con un 64% en DeepSWE v1.1 y un 15% en Terminal-Bench 4.0.
Haiku 4.5 no tiene entrada en esa tabla. Lea con atención las cifras de Luna antes de desplegar cualquiera de los dos como agente de programación: un 15% en Terminal-Bench no es un modelo que se deje cerca de una shell sin supervisión, por barata que sea la tarea. El nivel barato es para clasificación, extracción, enrutado y primeros borradores, no para trabajo autónomo de entorno.
Lo que Haiku 4.5 sigue teniendo
- El stack de Claude. Un proveedor, una factura, un conjunto de ajustes de seguridad, y los acuerdos que ya cubran a Anthropic.
- Concisión. La mitad de tokens de salida por tarea, lo que importa si su restricción es la latencia en respuestas cortas y no el coste.
- Un año de rodaje en producción. Salió en octubre de 2025 y la gente conoce su comportamiento.
- Nada en precio, puntuación, velocidad, contexto o actualidad. Esa es la lista honesta.
La historia de fondo no es que Anthropic haya perdido una comparación. Es que Anthropic no ha renovado su nivel pequeño en once meses mientras OpenAI ha entregado dos veces en ese segmento. A Haiku 4.5 le toca sucesor, y esta comparación es el aspecto que tiene ese hueco desde fuera.
Cuál usaría yo
| El trabajo | Modelo | Por qué |
|---|---|---|
| Clasificación, extracción y enrutado a volumen | GPT-6 Luna | $0.07 por tarea frente a $0.21, y veinte puntos de índice. |
| Cualquier cosa que lea un documento largo | GPT-6 Luna | 1.050.000 tokens frente a 200K. La alternativa es un troceado que no tiene que construir. |
| Bucles con mucha caché | GPT-6 Luna | $0.01 por millón de tokens de entrada en caché. El lado de entrada de la factura redondea a cero. |
| Ya todo en Claude, solo tareas cortas | Claude Haiku 4.5 | Un proveedor gana a un ahorro de tres veces sobre trabajo que ya es barato en términos absolutos. |
| Trabajo autónomo de terminal | Ninguno | Luna saca un 15% en Terminal-Bench 4.0. Suba un nivel y deje el modelo barato para las partes que pueda comprobar. |
Luna gana el nivel de volumen sin discusión. El caso para Haiku 4.5 es consolidación de proveedor, no capacidad.
Un nivel por encima, Sol frente a Opus 5.5 es la misma decisión con dos ceros más. Todas las demás parejas están en las comparativas de modelos.
Qué me haría cambiar de opinión
Un Haiku 5. El nivel pequeño de Anthropic tiene once meses y un lanzamiento reiniciaría toda esta comparación.
Un resultado de Terminal-Bench para Haiku 4.5. El 15% de Luna es lo bastante malo como para que una cifra medida de Anthropic importe, caiga donde caiga.
Luna con menos esfuerzo. Su coste por tarea está inflado por la verbosidad a max effort, y un barrido a medium probablemente ampliaría la distancia a favor de Luna.
Preguntas que me hicieron
¿Es GPT-6 Luna mejor que Claude Haiku 4.5?
En toda medición publicada, sí. Artificial Analysis puntúa a GPT-6 Luna con 37 y a Claude 4.5 Haiku con razonamiento con 17 en el Intelligence Index v4.3.2. Luna es además diez veces más barato por token, más rápido con unos 154 tokens de salida por segundo frente a 109, y lleva una ventana de 1.050.000 tokens frente a los 200K de Haiku. La objeción justa es la edad: Haiku 4.5 salió en octubre de 2025 y Luna en septiembre de 2026.
¿Cuánto más barato es GPT-6 Luna que Claude Haiku 4.5?
Diez veces por token y tres por tarea. Luna figura a $0.10 por millón de tokens de entrada y $0.50 de salida frente a $1 y $5 de Haiku 4.5, y la entrada en caché cuesta $0.01 frente a $0.10. Artificial Analysis midió $0.07 por tarea del índice en Luna y $0.21 en Haiku con razonamiento; Luna es más verboso, por eso la distancia por tarea es más estrecha que la de precio.
¿Sigue teniendo sentido Claude Haiku 4.5 en 2026?
Dentro del stack de Claude, para tareas cortas, sí. Es el modelo más barato de Anthropic, encaja en trabajo que nunca se acerca a 200K tokens, y le mantiene en una sola facturación, un solo conjunto de ajustes de seguridad y un solo utillaje. Fuera de esa restricción el caso es delgado: tiene un año más que Luna y pierde en precio, puntuación, velocidad y ventana de contexto.
¿Debo usar GPT-6 Luna o Claude Haiku 4.5 para trabajo de alto volumen?
Luna, salvo que algo más le ate a Anthropic. Clasificación, extracción, enrutado, primeros borradores y comprobaciones de recuperación son exactamente el trabajo para el que Luna está tarifado, y a $0.01 por millón de tokens de entrada en caché un bucle con mucha caché no cuesta casi nada por el lado de entrada. Conserve Haiku 4.5 donde la carga ya vive en Claude y el volumen no justifica un segundo proveedor.
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