Claude Haiku 5.5와 GPT-6 Luna는 정가가 동일합니다: Haiku 프롬프트의 경우 최대 100K 토큰까지 백만 입력/출력 토큰당 $0.10/$0.50이며, 캐시 읽기 $0.01, 캐시 쓰기 $0.125는 두 모델 모두 동일합니다. 차이점은 가격이 끝나는 지점입니다. Haiku 5.5는 100K 토큰을 초과하면 $0.50/$2.50로 변경되며, Luna는 272K 입력 토큰까지 기본 요율을 유지한 후 입력 2배, 출력 1.5배를 청구합니다. Anthropic의 출시 표에서 Haiku 5.5는 모든 공통 항목에서 더 높은 점수를 받았습니다. Anthropic 자체 비용 차트에서 Luna는 모든 GDPval-AA 노력 수준에서, 그리고 OSWorld의 5개 중 4개에서 작업당 더 저렴했습니다; OSWorld 중간 수준에서는 Haiku 5.5가 미세하게 더 저렴합니다.
아래: 가격, 사양, 공유된 벤치마크 및 이를 실행한 주체, 노력 수준별 비용 곡선, 그리고 워크로드별 라우팅. 각 모델에 대해서는 Claude Haiku 5.5란 무엇인가 및 GPT-6 Luna란 무엇인가를 참조하세요. 마지막 섹션에서는 Apidog에서 두 모델에 동일한 프롬프트를 보냅니다.
가격 비교
| 백만 토큰당 | Claude Haiku 5.5 | GPT-6 Luna |
|---|---|---|
| 입력, 기본 계층 | $0.10 (최대 100K 토큰 프롬프트) | $0.10 (최대 272K 입력 토큰) |
| 출력, 기본 계층 | $0.50 | $0.50 |
| 캐시 읽기, 기본 계층 | $0.01 | $0.01 |
| 캐시 쓰기, 기본 계층 | $0.125 (5분) | $0.125 |
| 상위 계층, 입력 / 출력 | $0.50 / $2.50 (100K 초과 시) | $0.20 / $0.75 (272K 초과 시) |
| 상위 계층, 캐시 읽기 / 쓰기 | $0.05 / $0.625 | 캐시 요율 2배 |
| 배치 | 100K까지 $0.05 / $0.25; 초과 시 $0.25 / $1.25 | 표준 요율의 50% (배치 및 플렉스) |
출처: Anthropic의 가격 문서 및 OpenAI의 GPT-6 Luna 모델 페이지. OpenAI는 272K를 초과하는 "전체 요청"에 대해 가격을 다시 책정합니다. Anthropic은 "100,000 토큰을 초과하는 프롬프트는 더 높은 가격을 지불하며", 프롬프트 길이에 따라 요청당 청구된다고 말합니다.
100K 토큰 미만에서는 청구서가 일치합니다. 100K에서 272K 사이에서는 Haiku 5.5가 Luna보다 입력 및 출력에서 5배 더 비쌉니다. 272K를 초과하면 두 모델 모두 더 높은 계층에 있으며, Luna가 여전히 더 저렴합니다.
각 공급업체 자체 토큰으로 계산된 두 가지 예시:
- 150K 토큰 프롬프트, 2K 출력. Haiku 5.5: 0.15 × $0.50 + 0.002 × $2.50 = $0.080. Luna: 0.15 × $0.10 + 0.002 × $0.50 = $0.016.
- 300K 토큰 프롬프트, 2K 출력. Haiku 5.5: 0.30 × $0.50 + 0.002 × $2.50 = $0.155. Luna: 0.30 × $0.20 + 0.002 × $0.75 = $0.0615.
Anthropic은 100K 토큰까지의 프롬프트가 Haiku 4.5 요청의 약 90%를 차지했다고 말합니다. 만약 귀하의 트래픽이 이와 같다면, 대부분의 호출 비용은 두 모델 모두 동일할 것입니다. 더 자세한 계산은 Claude Haiku 5.5 가격 책정에서 확인하세요.
토크나이저는 임계값을 이동시킨다
한 모델의 토큰이 다른 모델의 토큰과 같지 않습니다. Anthropic에 따르면 Haiku 5.5의 업데이트된 토크나이저는 동일한 텍스트에 대해 Haiku 4.5보다 약 30% 더 많은 토큰을 생성합니다. Hacker News 출시 스레드에서 한 댓글 작성자는 "최신 Claude의 100K 토큰은 약 60-65K의 최신 GPT 토큰과 비슷하다"고 추정했습니다. 이는 커뮤니티 추정치이며, 공급업체 수치는 아닙니다. 만약 이 추정치가 맞다면, Haiku의 100K 한계는 원시 숫자가 제시하는 것보다 텍스트 기준으로 더 빨리 도달할 것입니다. 두 API에서 자신의 프롬프트를 세어보고 각 usage 객체를 읽으세요.
사양
| Claude Haiku 5.5 | GPT-6 Luna | |
|---|---|---|
| API 모델 ID | claude-haiku-5-5 |
gpt-6-luna |
| 컨텍스트 윈도우 | 1M 토큰 | 1,050,000 토큰 |
| 최대 출력 | 128K 토큰 (베타 헤더가 있는 배치에서는 300K) | 128,000 토큰 |
| 지식 차단 시점 | 2026년 6월 | 2026년 5월 18일 |
| 노력 수준 | 낮음, 중간 (기본), 높음, 매우 높음, 최대 | 없음, 낮음, 중간 (기본), 높음, 매우 높음, 최대 |
| 사고 기능 끔 | 높은 노력 수준 이하에서 `thinking: {"type": "disabled"}` | `none` 추론 노력 |
| 무료 채팅 액세스 | 무료 Claude.ai 사용자는 선택 가능 | ChatGPT 데스크톱 앱의 무료 및 Go 사용자 |
두 모델 모두 기본값은 `medium`입니다. Haiku 5.5에서는 매개변수가 `output_config.effort`이고, Luna에서는 `reasoning.effort`입니다. 어떤 무료 채팅 경로도 API 키가 아니므로 스크립트, CI 작업 또는 에이전트를 구동할 수 없습니다. 무료 Claude Haiku 5.5 및 무료 GPT-6 Luna를 참조하세요.
한 가지 캐싱 차이가 루프에서 중요합니다. Haiku 5.5에서는 요청 간에 최상위 `effort`를 변경하면 프롬프트 캐시가 무효화됩니다. OpenAI는 GPT-6 모델에서 추론 노력을 변경해도 더 이상 캐시가 손상되지 않는다고 말합니다 (GPT-6 프롬프트 캐싱).
벤치마크: Anthropic의 표와 각 Luna 셀을 실행한 주체
아래의 모든 수치는 Anthropic의 출시 게시물 및 시스템 카드에서 가져왔습니다. Anthropic이 이 표를 작성했지만, 다른 주체들이 다른 행을 실행했습니다. Haiku 5.5 결과는 최대 노력 수준에서 얻은 것이며, 대부분 5회 시도의 평균치입니다.
| 벤치마크 | Haiku 5.5 | GPT-6 Luna | Luna 셀 소싱 방법 |
|---|---|---|---|
| GDPval-AA v2.1 (Elo) | 1620 | 1437 | Artificial Analysis에서 독립적으로 실행 |
| AA-Briefcase v1.1 (Elo) | 1578 | 1336 | Artificial Analysis에서 독립적으로 실행 |
| OSWorld 2.1, 오프라인 서브셋 | 72.4% | 48.9% | Anthropic이 OpenAI의 API를 통해 동일한 82개 작업에 대해 실행 |
| 터미널 벤치 4.0 | 39.2% | 16.4% | 공개 리더보드, Codex CLI 최대 노력 수준 |
| 프론티어코드 1.1 (메인) | 46.4% | 42.4% | Cognition에서 실행 (Claude Code의 Claude, Codex의 GPT) |
| 차트 작성, 도구 없음 | 46.4% | 29.1% | Surge AI가 공개적으로 보고한 바와 같음 |
행들은 벤치마크 이름은 공유하지만 하네스는 공유하지 않습니다: Terminal-Bench는 Claude Code의 Haiku 5.5를 Codex CLI의 Luna와 대결시킵니다. OSWorld는 Anthropic이 동일한 작업에서 두 모델을 모두 실행했기 때문에 가장 통제된 상황에 가깝지만, 여전히 한 공급업체가 경쟁사의 모델을 실행하는 것입니다.
아직 독립적인 일대일 비교는 없습니다. 2026년 10월 8일 현재, Artificial Analysis에는 Haiku 5.5 페이지가 없으며, Vals, LMArena, SWE-bench 또는 Aider에서 Haiku 5.5 결과를 찾을 수 없었습니다. 그날 AA의 리더보드는 GPT-6 Luna (최대)를 지능 지수 38, 초당 129 출력 토큰으로 기재했습니다. Haiku 5.5의 전체 결과는 Claude Haiku 5.5 벤치마크를 참조하세요.
각 노력 수준별 시도당 비용
출시 표는 각 모델을 최대로 보여줍니다. Anthropic의 출시 페이지는 또한 각 노력 수준을 비용 대비로 그래프에 표시하며, Luna는 두 개의 차트에 나타납니다.
OSWorld 2.1 (오프라인 서브셋), 부분 점수 / 시도당 비용:
| 노력 | Haiku 5.5 | GPT-6 Luna |
|---|---|---|
| 낮음 | 42.0% / $0.0695 | 19.2% / $0.038 |
| 중간 | 53.3% / $0.1257 | 37.5% / $0.1261 |
| 높음 | 61.3% / $0.1827 | 42.3% / $0.1435 |
| 매우 높음 | 67.6% / $0.2792 | 44.8% / $0.1672 |
| 최대 | 72.4% / $0.6111 | 48.9% / $0.205 |
GDPval-AA v2.1, Elo / 작업당 비용:
| 노력 | Haiku 5.5 | GPT-6 Luna |
|---|---|---|
| 낮음 | 1125 / $0.01167 | 1036 / $0.0038 |
| 중간 | 1277 / $0.03042 | 1262 / $0.02 |
| 높음 | 1420 / $0.08938 | 1344 / $0.03 |
| 매우 높음 | 1513 / $0.26725 | 1364 / $0.05 |
| 최대 | 1620 / $0.86593 | 1437 / $0.09 |
Luna는 GDPval-AA의 모든 노력 수준에서, 그리고 OSWorld의 낮음, 높음, 매우 높음, 최대 수준에서 더 적은 비용이 듭니다. OSWorld 중간 수준에서는 Haiku 5.5가 미세하게 더 저렴합니다 ($0.1257 대 $0.1261). Haiku 5.5는 모든 수준에서 더 높은 점수를 받습니다. 동일한 지출로 비교해 보세요:
- OSWorld: 중간 수준에서 Haiku 5.5는 시도당 $0.1257의 비용으로 Luna의 $0.1261에 비해 저렴하며, Luna의 37.5%에 비해 53.3%의 점수를 받습니다. 중간 수준의 Haiku는 또한 더 적은 비용으로 최대 수준의 Luna (48.9%)를 능가합니다.
- GDPval-AA: 최대 수준의 Luna (1437, $0.09)와 높은 수준의 Haiku 5.5 (1420, $0.08938)는 거의 동일한 비용이 들고 Elo 점수는 17점 차이입니다.
따라서 컴퓨터 사용에 있어서 Anthropic의 테스트에서는 Haiku 5.5가 달러당 더 높은 점수를 얻습니다. 지식 작업에서는 동일한 지출 시 두 모델이 비슷하며, 충분히 좋은 결과가 목표라면 Luna의 더 낮은 최소 비용이 우위를 차지합니다.
라우팅: 어떤 워크로드에 어떤 모델을 사용할까
Anthropic은 Haiku 5.5를 "범위가 좁은 작업"에 적합하다고 포지셔닝하며, Sonnet 5.5와 Opus 5.5는 "복잡한 에이전트 코딩 작업에 더 나은 선택으로 남아있다"고 말합니다. 여기의 두 모델 모두 대량 처리를 위해 제작되었습니다.
| 워크로드 | 시작 모델 | 이유 |
|---|---|---|
| 100K 토큰 미만의 분류, 라우팅, 추출 | 둘 중 아무거나; 둘 다 테스트 | 가격 동일; 라벨 정확도에 따라 선택 |
| 장문 문서 Q&A, 100K ~ 272K 토큰 | GPT-6 Luna | 272K까지 기본 요율 유지; Haiku 5.5는 100K 초과 시 5배 |
| 브라우저 및 데스크톱 자동화 | Claude Haiku 5.5 | 동일 비용 대비 더 높은 OSWorld 점수 |
| Opus 5.5 또는 Sonnet 5.5 하위 에이전트 | Claude Haiku 5.5 | Claude Code `model: haiku` 프런트매터 (Anthropic API의 Haiku 5.5) |
| 호출당 최저 비용 | GPT-6 Luna | 최저 비용: 낮음 수준에서 $0.038 (OSWorld) 및 $0.0038 (GDPval-AA) |
| 높은 노력 수준의 지식 작업 초안 작성 | 둘 중 아무거나; 둘 다 테스트 | GDPval-AA에서 동일한 지출 시 17 Elo 이내 |
하위 에이전트에 대해서는 Claude Code의 Claude Haiku 5.5를 참조하고, 고QPS 파이프라인의 대량 API 워크로드에 대해서는 고용량 API 워크로드를 위한 GPT-6 Luna를 참조하세요. Haiku 4.5에서 넘어오셨나요? Haiku 5.5 vs Haiku 4.5에서 새로운 400개 오류 5가지를 확인하세요.
Apidog에서 두 모델을 나란히 테스트
결정적인 일대일 비교는 귀하의 프롬프트에서 실행됩니다. Apidog에서 두 개의 요청과 동일한 프롬프트로 하나의 프로젝트를 생성하세요:
- `ANTHROPIC_API_KEY`와 OpenAI 키를 환경 변수로 저장하세요.
- 아래의 Haiku 5.5 요청을 추가한 다음, 동일한 프롬프트와 노력 수준으로 Luna 요청을 추가하세요.
- Haiku의 `stop_reason`이 `\"refusal\"`이 아니며 (서버 측 폴백이 없음) `usage`가 토큰 예산 내에 있는지 확인하세요.
- 두 모델을 낮음, 중간, 높은 노력 수준으로 실행하고 각 응답을 저장하여 토큰, 지연 시간 및 출력을 비교하세요.
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
-H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-haiku-5-5",
"max_tokens": 2048,
"thinking": {"type": "adaptive"},
"output_config": {"effort": "medium"},
"messages": [
{"role": "user", "content": "Classify this support ticket as billing, bug, or feature request: The export button returns a 500 error since this morning."}
]
}'
`temperature`, `top_p`, `top_k`는 제외하세요: 기본값이 아닌 값은 Haiku 5.5에서 400 오류를 반환합니다. 안내: Claude Haiku 5.5 API 사용 방법. 평가 세트에 대해서는 LLM 애플리케이션 테스트를 참조하세요.
자주 묻는 질문
Claude Haiku 5.5와 GPT-6 Luna는 가격이 동일한가요? 예, Haiku 프롬프트의 경우 최대 100K 토큰까지는 $0.10/$0.50, 캐시 읽기 $0.01, 캐시 쓰기 $0.125로 동일합니다. 그 이상에서는 Haiku 5.5가 $0.50/$2.50인 반면, Luna는 272K까지 기본 요율을 유지합니다.
어떤 모델이 더 높은 점수를 받나요? Anthropic의 출시 표에서 모든 공통 항목에서 Haiku 5.5가 더 높습니다. Anthropic이 해당 표를 작성했으며, 아직 독립적인 일대일 비교는 없습니다.
어떤 모델이 작업당 더 저렴한가요? 일반적으로 Luna입니다: Anthropic의 GDPval-AA 차트의 모든 노력 수준에서, 그리고 OSWorld의 5개 중 4개에서 (중간 수준에서는 Haiku 5.5가 $0.0004 더 저렴함). 동일한 지출 시 OSWorld에서는 Haiku 5.5가 앞서고, GDPval-AA에서는 비슷합니다.
둘 중 무료인 모델이 있나요? 채팅에서만 가능합니다: 무료 Claude.ai 사용자는 Haiku 5.5를 선택할 수 있으며, ChatGPT 데스크톱 앱의 무료 및 Go 사용자는 Luna를 이용할 수 있습니다. 둘 다 API 키를 제공하지는 않습니다. 무료 Claude Haiku 5.5를 참조하세요.
프롬프트 길이에 따라 선택 후 테스트
먼저 프롬프트 길이를 확인하세요. 100K 토큰 미만에서는 가격이 동일하고 정확도가 결정 요인이 되며, Anthropic의 수치는 Haiku 5.5를 선호합니다. 100K에서 272K 사이에서는 Luna의 임계값이 모든 호출에서 비용을 절약해 줍니다. 그런 다음 두 모델을 실제 요청에 대해 두세 가지 노력 수준으로 실행하세요: Apidog를 다운로드하여 두 요청을 하나의 프로젝트에 넣고, `usage` 수치가 결정하게 하세요.