Claude Haiku 5.5 vs GPT-6 Luna：短输入同价，API 该选哪个？

Claude Haiku 5.5 和 GPT-6 Luna 的短输入常规单价相同：每百万输入 Token 0.10 美元、输出 Token 0.50 美元。真正会改变选型的，是输入长度、任务完成质量和现有接口，而不只是首页的起步价。Haiku 模型资料、Luna 模型资料

如果请求大多不超过 100K，先做小规模质量与延迟对比；如果经常处理超过 100K 的材料，要把两家的长输入规则单独算一遍。本文核对于 2026 年 10 月 9 日，属于官方资料整理和费用推算，未对两款模型做独立实测。

核心规格与价格

下表比较官方常规文本 Token 价格，不含缓存、工具、地区及第三方费用。金额单位为美元／百万 Token。

项目	Claude Haiku 5.5	GPT-6 Luna
原生模型 ID	`claude-haiku-5-5`	`gpt-6-luna`
上下文窗口	1M Token	1,050,000 Token
常规最大输出	128K Token	128,000 Token
低价档输入长度	不超过 100K	不超过 272K
低价档输入／输出	0.10／0.50	0.10／0.50
超过门槛后输入／输出	0.50／2.50	0.20／0.75

来源：Haiku 5.5 规格、OpenAI 常规价格、Luna 长输入规则。上表没有列 Haiku Batch 的实验性输出上限，也没有混入 Batch、Flex 或 Fast 的处理价格。

两家的长输入加价都针对整笔请求。Haiku 的门槛统计包含缓存输入；Luna 官方说明，超过 272K 输入后，该请求输入与缓存价格为原来的 2 倍，输出为 1.5 倍。比较时不能只给“超出部分”加价。Anthropic 长上下文计费、Luna 计费规则

同样的 Token 数，费用相差多少？

为隔离价格规则，下面假设两款模型恰好产生相同的计费 Token 数，没有缓存和额外工具调用。现实中相同文字经过不同分词器，输入数未必相等；模型的思考、回答长度和重试次数也可能不同。

每次计费输入／输出	Haiku 5.5	GPT-6 Luna	如何理解
2,000／500	0.00045 美元	0.00045 美元	同处低价档，基础费用相同
200,000／2,000	0.105 美元	0.021 美元	Haiku 已跨档，Luna 尚未跨档
300,000／2,000	0.155 美元	0.0615 美元	两者均跨档，但加价规则不同

以中间一行为例：Haiku 为 0.2 × 0.50 + 0.002 × 2.50 = 0.105 美元；Luna 为 0.2 × 0.10 + 0.002 × 0.50 = 0.021 美元。

在这组明确假设下，200K 输入任务的 Haiku 基础 Token 费用是 Luna 的 5 倍。这不是实际业务的固定成本比，也不是质量结论。它说明：做长文档问答、长会话或大量检索拼接时，输入分布值得单独检查。

官方基准能告诉我们什么？

Anthropic 的 Haiku 5.5 发布页列出若干对比成绩。例如，Terminal-Bench 4.0 为 Haiku 39.2%、Luna 16.4%；OSWorld 2.1 的离线子集为 Haiku 72.4%、Luna 48.9%。这些是 Anthropic 发布的评测数据，测试配置需结合其系统卡阅读。发布页与评测说明

这些成绩可以帮助决定先测什么任务，但不宜直接推导出中文客服、账单抽取或你自己的代码库里也有同样差距。工具环境、推理档位、提示词、失败重试和判分方式都会影响结果。

尤其不要把厂商的一组成绩与另一网站不同配置的成绩拼成一个“总冠军”。对生产应用，更有用的问题是：在可接受的延迟和费用内，哪一个能稳定产出你需要的结果？

按工作负载选择，先看这四种情况

短文本分类、字段抽取、简单客服

两者基础单价相同，优先比较错误类型和尾部延迟。比如订单分类不仅要看总体准确率，还要看“退款”被错分成“咨询”的次数，以及结果能否通过你已有的字段校验。

准备一批包含噪声、缩写、混合语言和缺失字段的真实脱敏样本。答案短的任务，人工纠错成本可能比 Token 成本更重要。

输入经常超过 100K、且不超过 272K

从官方费率出发，Luna 值得优先进入成本评估。再确认它在长材料里的引用定位、事实提取和漏项表现是否合格。

如果 Haiku 在关键任务上明显减少复核或重试，也可能值得使用较高单价。应比较整项任务完成后的账单，而不只比较第一次请求。

已经使用某一家的 SDK 和工具链

保留现有接口通常能减少迁移工作。Luna 官方建议使用 Responses API 处理内置工具和函数调用；Chat Completions 的函数调用仅在 reasoning_effort 为 none 时支持。现有项目如果依赖 Chat Completions，应先核对这一限制。Luna 接口说明

接入 Haiku 时，则要检查 Messages API 的内容块、工具循环和思考配置。所谓“兼容 OpenAI 接口”应落实到具体字段与行为，不能只验证一个普通问答就认定完全兼容。

多步骤代理或编程子任务

建议将模型分别放在边界清楚的任务上测试，例如查找调用位置、提取文档证据或生成小范围修改。把“是否真的完成”和“是否通过检查”列为验收条件。

Haiku 提供 low、medium、high、xhigh 和 max 五档 effort，默认 medium。官方建议用自己的评测选择档位；更高档位需要用效果收益解释额外成本。Haiku effort 指南

两个厂商同名的 effort 档位并不自动代表相同计算量。评测时先固定各自配置，再记录实际用量。

一份可以直接执行的选型清单

先选择一组足以覆盖主要错误类型的样本，例如 100 条；这只是试验起点，并非统计充分性的保证。给两款模型同样的输入资料、工具权限和可验证目标，然后记录：

合格结果占比：采用预先写好的规则，避免看完输出才改标准
每个合格任务的总费用：所有调用费用除以合格结果数量，并单列人工复核成本
延迟：分别记录首字延迟、完整任务耗时和较慢的一批请求
工具与格式：字段是否缺失，参数是否有效，是否正确处理空结果和工具失败
稳定性：相同类型任务多次执行后，是否仍满足要求

对用户体验有影响的任务，可以给延迟设一个明确上限；对抽取任务，可以先把关键字段的错误率设为硬门槛。把合格的候选留下，再比较成本。

使用中转站，还要控制额外变量

通过 PickAIPlan 中转站目录比较公开报价时，尽量保持相同模型、同类处理模式和可核对的计费单位。记录测试时使用的分组、上游、时间和地区，避免把线路差异当成模型差异。

充值前再确认缓存、长输入加价、限速、隐私条款与退款条件。目录中的价格和状态记录可以用于筛选，不能代替你对目标接口的验证。

结论

短输入场景：两者基础单价相同，让质量、延迟和接入成本决定选择
常见输入超过 100K、且不超过 272K：优先核算 Luna 的费率优势，再确认任务质量
已有成熟工具链：将迁移和回归验证的成本计入总成本
复杂任务：用可验证的完成率和每个合格结果的费用做判断

没有一种模型能仅凭起步价适合所有任务。把业务样本、计费规则和接口限制放在一起看，选型才更接近真实使用成本。