Claude Haiku 4.5 kosztuje dziesięć razy tyle co GPT-6 Luna i ma mniej niż połowę jego wyniku
Luna kosztuje $0,10 / $0,50 wobec $1 / $5 Haiku 4.5, ma 37 do 17 i okno 1 mln wobec 200 tys. Mały poziom Anthropica ma już rok.
GTM Architect & Growth Operator · Insights · 23 września 2026 · 7 min czytania
TL;DR · Najważniejsze wnioski
- GPT-6 Luna kosztuje $0,10 / $0,50 za milion tokenów. Claude Haiku 4.5 kosztuje $1 / $5. Dziesięć razy, na poziomie, na którym cena jest całym sensem.
- Artificial Analysis daje Lunie 37, a Haiku 4.5 z rozumowaniem 17 w Intelligence Index v4.3.2, i mierzy $0,07 na zadanie wobec $0,21.
- Luna niesie okno 1 050 000 tokenów wobec 200 tys. Haiku i granicę wiedzy z maja 2026 wobec podawanego przez Anthropica lutego 2025.
- Anthropic nadal nazywa Haiku 4.5 swoim najszybszym modelem. Artificial Analysis mierzy Lunę na ok. 154 tokeny wyjściowe na sekundę, a Haiku na ok. 109, więc to zdanie trzyma się już tylko wewnątrz linii Anthropica.
Tani poziom to miejsce, w którym wybór modelu przestaje być preferencją i staje się arytmetyką. Te modele puszczasz milion razy, nie sto, a dziesięciokrotna różnica ceny to cały budżet.
GPT-6 Luna kosztuje jedną dziesiątą Claude Haiku 4.5 i ma ponad dwa razy wyższy wynik w niezależnym indeksie. To nie jest bliskie porównanie i udawanie, że jest, zmarnowałoby twój czas.
| Info | GPT-6 Luna | Claude Haiku 4.5 |
|---|---|---|
| Wejście / wyjście za 1 mln | $0,10 / $0,50 | $1 / $5 |
| Cache na wejściu za 1 mln | $0,01 | $0,10 |
| Intelligence Index v4.3.2 | 37 | 17 |
| Koszt zadania w indeksie | $0,07 | $0,21 |
| Prędkość wyjścia, tokeny/s | ok. 154 | ok. 109 |
| Okno kontekstu | 1 050 000 | 200 tys. |
| Maks. wyjście | 128 000 | 64 tys. |
| Granica wiedzy | 18 maja 2026 | lut 2025 |
| Premiera | wrz 2026 | paź 2025 |
Ceny i limity ze strony modelu GPT-6 Luna w OpenAI oraz ze stron cennika i modeli Anthropica. Wynik indeksu, koszt zadania i prędkość z kart modeli Artificial Analysis, Haiku mierzone z włączonym rozumowaniem. Odczyt 23 września 2026.
Dwadzieścia punktów na poziomie, który miał być wymienny
Artificial Analysis daje Lunie 37, a Haiku 4.5 z rozumowaniem 17 w Intelligence Index v4.3.2. Luna stoi szósta wśród 183 modeli swojej klasy. Haiku sto pięćdziesiąte czwarte na 212.
Małe modele kupuje się zwykle po cenie, zakładając, że jakościowo są mniej więcej wymienne. Dwadzieścia punktów łamie to założenie. Luna jest blisko jakości modeli dwadzieścia razy droższych, a Haiku 4.5 jest dziś poniżej mediany klasy, w której startuje.
Na zadanie różnica się zawęża i warto o tym wiedzieć
Dziesięć razy z cennika robi się trzy razy na fakturze: $0,07 na zadanie w indeksie wobec $0,21.
Powodem jest gadatliwość. Luna wygenerowała w przebiegu indeksu 150 mln tokenów wobec 78 mln Haiku. Luna myśli prawie dwa razy dłużej, co zjada część dziesięciokrotnej przewagi i zostawia trzykrotną.
To ten sam mechanizm co na szczycie linii, tylko działa w drugą stronę. Cennik zaniża Opusa 5.5 wobec Sola i zawyża Lunę wobec Haiku. Żaden cennik nie przewiduje rachunku. Przewiduje go tylko zmierzony przebieg.
Twardszym ograniczeniem jest okno kontekstu
Luna niesie okno 1 050 000 tokenów i wyjście do 128 000. Haiku 4.5 niesie 200 tys. i 64 tys.
Przy klasyfikacji i ekstrakcji ta różnica jest teoretyczna. Przy czymkolwiek, co czyta długi dokument, transkrypcję, wycinek repozytorium albo dzień logów, to różnica między jednym wywołaniem a problemem orkiestracji. Tani model z małym oknem często kosztuje więcej w inżynierii, niż oszczędza w tokenach, a ten koszt nigdy nie pojawia się na stronie z cenami.
Granica wiedzy prowadzi w tę samą stronę. Anthropic podaje dla Haiku 4.5 luty 2025. Luna ma 18 maja 2026. Piętnaście miesięcy świata, na poziomie, który najczęściej odpowiada na pytania bez podpiętego wyszukiwania.
Zdanie o najszybszym modelu wymaga dziś gwiazdki
Strona modeli Anthropica nadal opisuje Haiku 4.5 jako najszybszy model o niemal czołowej inteligencji. Wewnątrz linii Anthropica to prawda.
Wobec Luny nie. Artificial Analysis mierzy Lunę na ok. 154 tokeny wyjściowe na sekundę, a Haiku 4.5 z rozumowaniem na ok. 109. Luna jest szybsza, tańsza i ma wyższy wynik, co zostawia prędkość jako powód do zostania tylko wtedy, gdy porównywałeś Haiku z Sonnetem.
Kodowanie: Lunę zmierzono, Haiku nie
W Coding Agent Index v1.5 od Artificial Analysis Codex na GPT-6 Luna ma 41 przy $0,18 na zadanie, z 64% na DeepSWE v1.1 i 15% na Terminal-Bench 4.0.
Haiku 4.5 nie ma w tej tabeli wpisu. Przeczytaj liczby Luny uważnie, zanim wystawisz którykolwiek z nich jako agenta programistycznego: 15% na Terminal-Bench to nie jest model, który puszczasz do shella bez nadzoru, choćby zadanie było najtańsze. Tani poziom jest do klasyfikacji, ekstrakcji, routingu i pierwszych wersji, a nie do samodzielnej pracy w środowisku.
Co Haiku 4.5 nadal ma
- Stos Claude. Jeden dostawca, jeden rachunek, jeden zestaw ustawień bezpieczeństwa i cokolwiek już masz podpisane z Anthropikiem.
- Zwięzłość. Połowa tokenów wyjściowych na zadanie, co ma znaczenie, jeśli twoim ograniczeniem jest opóźnienie przy krótkich odpowiedziach, a nie koszt.
- Rok produkcyjnego docierania. Wyszedł w październiku 2025 i ludzie wiedzą, jak się zachowuje.
- Nic na cenie, wyniku, prędkości, oknie ani świeżości. To jest uczciwa lista.
Prawdziwa historia nie brzmi, że Anthropic przegrał porównanie. Brzmi tak, że Anthropic nie odświeżył małego poziomu od jedenastu miesięcy, a OpenAI w tym czasie wstawiło w ten przedział dwa modele. Haiku 4.5 należy się następca, a to porównanie pokazuje, jak ta luka wygląda z zewnątrz.
Czego bym użył
| Rodzaj pracy | Model | Dlaczego |
|---|---|---|
| Klasyfikacja, ekstrakcja, routing na wolumenie | GPT-6 Luna | $0,07 wobec $0,21 na zadanie i dwadzieścia punktów indeksu. |
| Cokolwiek czytającego długi dokument | GPT-6 Luna | 1 050 000 tokenów wobec 200 tys. Alternatywą jest dzielenie na kawałki, którego nie musisz budować. |
| Pętle oparte na cache | GPT-6 Luna | $0,01 za milion tokenów z cache. Wejściowa strona rachunku zaokrągla się do zera. |
| Wszystko już w Claude, same krótkie zadania | Claude Haiku 4.5 | Jeden dostawca bije trzykrotną oszczędność na pracy, która w liczbach bezwzględnych i tak jest tania. |
| Samodzielna praca w terminalu | Żaden | Luna ma 15% na Terminal-Bench 4.0. Wejdź poziom wyżej, a tani model zostaw na to, co możesz sprawdzić. |
Luna wygrywa tani poziom bezapelacyjnie. Argumentem za Haiku 4.5 jest konsolidacja dostawcy, nie możliwości.
Poprzednią generację tego poziomu pokazuje GPT-5.6 Luna kontra Claude Sonnet 4.6, gdzie tani model musiał się jeszcze mocno tłumaczyć. Poziom wyżej ta sama decyzja z dwoma zerami więcej to Sol kontra Opus 5.5.
Co zmieniłoby moje zdanie
Haiku 5. Mały poziom Anthropica ma jedenaście miesięcy i jedno wydanie zresetowałoby całe to porównanie.
Wynik Terminal-Bench dla Haiku 4.5. 15% Luny jest na tyle słabe, że zmierzona liczba Anthropica mogłaby mieć znaczenie, niezależnie od tego, jak wypadnie.
Luna na niższym effortcie. Jej koszt na zadanie jest napompowany gadatliwością przy max effort, a zjazd na medium prawdopodobnie poszerzyłby przewagę Luny.
Pytania, które padają
Czy GPT-6 Luna jest lepsza od Claude Haiku 4.5?
W każdym opublikowanym pomiarze tak. Artificial Analysis daje GPT-6 Lunie 37, a Claude 4.5 Haiku z rozumowaniem 17 w Intelligence Index v4.3.2. Luna jest też dziesięć razy tańsza za token, szybsza, ok. 154 tokeny wyjściowe na sekundę wobec 109, i niesie okno 1 050 000 tokenów wobec 200 tys. Haiku. Uczciwe zastrzeżenie dotyczy wieku: Haiku 4.5 wyszło w październiku 2025, a Luna we wrześniu 2026.
O ile GPT-6 Luna jest tańsza od Claude Haiku 4.5?
Dziesięć razy za token i trzy razy na zadanie. Luna kosztuje $0,10 za milion tokenów wejściowych i $0,50 za wyjściowe wobec $1 i $5 Haiku 4.5, a cache $0,01 wobec $0,10. Artificial Analysis zmierzyło $0,07 na zadanie w indeksie na Lunie i $0,21 na Haiku z rozumowaniem; Luna jest bardziej gadatliwa i dlatego różnica na zadanie jest węższa niż w cenniku.
Czy Claude Haiku 4.5 ma jeszcze sens w 2026?
Wewnątrz stosu Claude, do krótkich zadań, tak. To najtańszy model Anthropica, pasuje do pracy, która nigdy nie zbliża się do 200 tys. tokenów, i trzyma cię przy jednym dostawcy, jednym rachunku i jednym zestawie ustawień. Poza tym ograniczeniem argumentów jest mało: jest o rok starszy od Luny i przegrywa na cenie, wyniku, prędkości i oknie kontekstu.
Do masowej pracy wybrać GPT-6 Lunę czy Claude Haiku 4.5?
Lunę, chyba że coś innego przykuwa cię do Anthropica. Klasyfikacja, ekstrakcja, routing, pierwsze wersje tekstu i sprawdzanie wyników wyszukiwania to dokładnie ta praca, pod którą Luna jest wyceniona, a przy $0,01 za milion tokenów z cache pętla oparta na cache kosztuje po stronie wejścia prawie nic. Haiku 4.5 zostaw tam, gdzie obciążenie już siedzi w Claude, a wolumen nie uzasadnia drugiego dostawcy.
Jeśli wymiarujesz tani poziom pod duży wolumen i chcesz mieć spisane reguły routingu i fallbacku, strona kontaktowa to najszybsza droga do mnie.
