向いている用途採点できる分類、抽出、短いエージェントのステップ向けの、Anthropic の小型 Haiku 5.5。
100 万トークンあたり · カタログ料金
入力$0.10$0.09/M−10%
出力$0.50$0.45/M−10%
// ベンダーをまたぐモデル比較モデルページを見る
Claude Haiku 5.5vsGPT-6 Luna
Claude Haiku 5.5 と GPT-6 Luna は、公開記事が 2026年10月まで比較した小型モデルです。Artificial Analysis、DataCamp、実地テストはどれも二者を並べ、勝者では一致しません。エージェントタスクでは Haiku を推すものがあり、完了した仕事あたりのコストでは Luna を推すものがあります。ベンダーの定価カードは、同じ低い料金としてよく引用されます。GPTProto では、ライブのテキスト料金は同じではありません。このページはそのカタログを使います。
短い答え：コストの確認は GPT-6 Luna から始めてください。ライブの GPTProto 料金では、入力が 11% 低く、出力が 11% 低いです。取り消し線の数字は、同じカタログのプロバイダ定価です。単一のベンチマークでどちらのモデルも推さないでください。公開比較は分かれており、負けたモデルがもう一度必要になると、小さい料金差は消えます。
モデルページを見る
向いている用途GPTProto のトークン料金が制約になる大量の呼び出し向けの、OpenAI の小型 GPT-6 Luna。
100 万トークンあたり · カタログ料金
入力$0.10$0.08/M−20%
出力$0.50$0.40/M−20%
// 並べて比較
Claude Haiku 5.5 と GPT-6 Lunaひと目で。
GPTProto の価格は、ライブのテキストからテキストへのカタログ料金です。レイテンシ、コンテキスト、ベンチマークは、OpenRouter の取得が両方のモデルについて返したときだけ現れます。
項目
Claude Haiku 5.5
GPT-6 Luna
プロバイダ
Claude
OpenAI
モデル ID
claude-haiku-5-5
gpt-6-luna
OpenRouter モデル
anthropic/claude-haiku-5.5
openai/gpt-6-luna
可用性
99.10%
直近 7 日100%
直近 7 日リリース日
2026年10月7日
2026年9月22日
入力
$0.09$0.10 公式定価
$0.08$0.10 公式定価
出力
$0.45$0.50 公式定価
$0.40$0.50 公式定価
節約
−10%カタログ定価との差
−20%カタログ定価との差
キャッシュ読み取り
$0.009$0.01 公式定価
$0.008$0.01 公式定価
キャッシュ書き込み
$0.1125$0.125 公式定価
$0.10$0.125 公式定価
レイテンシ（p50）
1.78 秒
2.74 秒
スループット（p50）
149 tok/秒
65 tok/秒
コンテキストウィンドウ
100万トークン
105万トークン
最大出力トークン
12.8万トークン
12.8万トークン
入力形式
テキスト画像ファイル
ファイル画像テキスト
出力形式
テキスト
テキスト
力を発揮するところ
小さいモデルが確認できるタスクの中に留まらなければならない、短いエージェントとツールのステップ
確認できる結果の中で終わる、大量のチャットとツールのステップ
最初に試すべきテスト
振り分けられたサブステップ。分類、抽出、または下書きをして、それから採点する
より低いカタログ料金が要点になる、繰り返す短い呼び出し
カタログ掲載
2026年10月
2026年9月
API の使い方
curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-haiku-5-5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6-luna",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'GPTProto カタログの、100 万トークンあたりの価格です。OpenRouter の数値の取得は 2026年11月3日 です。GPTProto の SLA ではありません。
// 価格比較
小さい料金差、実際に呼ぶカタログの上で。
ライブの GPTProto テキスト料金では、GPT-6 Luna は入力 100 万トークンあたり $0.08、出力 100 万トークンあたり $0.40 です。Claude Haiku 5.5 は $0.09 と $0.45 です。横に保存されているプロバイダ定価は、$0.10/$0.50 が GPT-6 Luna、$0.10/$0.50 が Claude Haiku 5.5 です。GPT-6 Luna は入力が 11%、出力が 11% 低いです。
未キャッシュの入力トークン 10,000 と出力トークン 1,000 のリクエストでは、これらの GPTProto 料金は約 $0.0012 が GPT-6 Luna、$0.0014 が Claude Haiku 5.5 になります。この例は入力と出力だけです。これらの料金では、短い呼び出し一回のドル差は小さいです。呼び出しが繰り返されると意味があり、再試行やツールのループがその差を使うと消えます。
プロンプトが長さのしきい値を超えると、ベンダーの価格カードは上がることがあります。この比較は第二の料金帯を適用しません。GPTProto カタログにある一つのテキストからテキストへの料金を示します。その料金から外れるほど長いプロンプトの予算を組む前に、モデルページを開いてください。
本番ルートの予算を組む前に、ライブの Claude Haiku 5.5 と GPT-6 Luna のページを確認してください。この比較は、それらのページが使うのと同じカタログを読みます。OpenRouter から価格をコピーしていません。
// 節約計算機
自分の数字で計算してください。私たちの数字ではありません。
見込む入力トークンと出力トークンに、ライブの GPTProto 料金を掛けてください。その後、実際のセットを実行してください。役に立つ予算には、キャッシュ、ツール、再試行、そして各モデルが正しく終えるリクエストの割合が含まれます。
料金モデル
百万トークン
百万トークン
年間で残る額
$108.00
月間ランニングコスト公式GPTProto節約
入力$20.00$16.00$4.00
出力$25.00$20.00$5.00
年間$540.00$432.00$108.00
このページに読み込まれたカタログ料金での、入力トークンと出力トークンだけです。キャッシュ、ツール、再試行は別です。
// 速度とアクセス
どれだけ速いか。どう呼ぶか。スナップショットが示すもの。
レイテンシとスループットは OpenRouter プロバイダの中央値です。欠けている行は取得に無く、推測せずに省いています。
項目
Claude Haiku 5.5
GPT-6 Luna
レイテンシ（p50）
1.78 秒
2.74 秒
スループット（p50）
149 tok/秒
65 tok/秒
測定されたプロバイダ
5
3
対応パラメータ
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstructured_outputs
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputs
ツール利用
掲載あり
掲載あり
OpenRouter プロバイダの p50 の中央値。取得は 2026年11月3日 です。GPTProto の SLA ではありません。
// チャージ一つの残高。
一つの残高。
両方のモデル。
同じ GPTProto 残高から Claude Haiku 5.5 と GPT-6 Luna を、それぞれのモデルページの料金でテストしてください。
$15
等額入金 · ボーナスなし
まず試す用。エンドポイントの確認と、新しいモデルの試し打ちに。
いちばん人気
$100
+4% ボーナスクレジット
個人の開発や、これから本番に出す小さなプロジェクト向け。
最大のお得 · +6%
$1,000
+6% ボーナスクレジット
本番の仕事を回しているチーム向け。割引済みの料金に、ボーナスが上乗せされます。
GPT-6 Luna で月 1 億トークンを使うと、GPTProto の料金では公式より年間およそ $24.00 安くなります（ボーナスクレジット適用前）
// 品質とベンチマーク
指数が示すもの。それが決められないもの。
両方のモデルにあるスコアだけを表示します。高い指数は候補を絞る合図です。あなたのタスクは決めません。
項目
Claude Haiku 5.5
GPT-6 Luna
知能指数
36.2Claude Haiku 5.5 (Max)
27.8GPT-6 Luna (Max)
OpenRouter の取得が運ぶ Artificial Analysis のスコア。取得は 2026年11月3日 です。
// 結論
どの小型モデルがそのステップを担うべきですか？
失敗の仕方をすでに説明できるモデルを使ってください。
Claude Haiku 5.5claude-haiku-5-5
採点するエージェントのステップには Haiku 5.5 を選ぶ
- 自動で確認できる分類、抽出、短いツールのステップには Haiku を使ってください。公開記事は、一部のエージェントタスクでは優位を与え、他では与えません。
- 知能指数一つを決定として扱わないでください。表がスコアを示すのは、取得が両方のモデルについてそれを持つときだけで、セルの注記が構成を示します。
- このページのレイテンシ数値は OpenRouter プロバイダの中央値であり、あなたのルートについての約束ではありません。実際に出す呼び出しの時間を測ってください。
GPT-6 Lunagpt-6-luna
呼び出しが繰り返されるときは GPT-6 Luna を選ぶ
- 同じ短い呼び出しが何度も走り、トークン料金が制約のときは Luna を使ってください。表示されている入力料金は 11%、Claude Haiku 5.5 より低く、出力料金は 11% 低くなっています。
- 再試行を数えるまでは、低いトークン料金が完了した仕事あたりの低いコストにはなりません。Haiku に使うのと同じセットを実行してください。
- コンテキストウィンドウは同じ 100 万トークン級です。ウィンドウサイズだけでどちらのモデルも選ばず、プロンプトがベンダーの長プロンプトしきい値を超えてもカタログ料金がそのまま適用されると思わないでください。モデルページを確認してください。
ステップを振り分けてから、ログを見る
繰り返される短い呼び出しは、GPTProto 料金が低い方のモデルに送り、採点器がすでに好むエージェントのステップには Haiku を残してください。ログが、最初のモデルでは成功しなかったところで別のモデルが成功したと示すときだけ、ステップを移してください。両方は一つの GPTProto 残高にあります。
// コンテキストと出力
同じ級のウィンドウ。選ぶ理由にはなりません。
GPT-6 Luna はより大きいコンテキストウィンドウを表示しています。Claude Haiku 5.5 は 100万トークン、GPT-6 Luna は 105万トークン です。どちらも 100 万トークン級です。小型モデルでは、その余裕は毎回の呼び出しを埋める理由にはなりません。送るトークンごとに、入力料金はかかります。
最大出力は 12.8万トークン が Claude Haiku 5.5、12.8万トークン が GPT-6 Luna です。これらのモデルは、通常、短い結果のために呼ばれます。実際に残す出力の長さをテストしてください。
Claude Haiku 5.5 のレイテンシ中央値は 1.78 s です。GPT-6 Luna は 2.74 s です。短い答えを待つ利用者は、レイテンシを重く見てください。これらの数値は OpenRouter プロバイダの p50 の中央値であり、GPTProto のサービスレベルではありません。
Claude Haiku 5.5 はスループットでリードしています。Claude Haiku 5.5 は 149 tok/s、GPT-6 Luna は 65 tok/s です。長い補完はスループットを重く見てください。一行の分類では、通常スループットを重く見ません。
// 決め方
数えるのは終えた仕事、一セントの十分の一ではありません。
2026年10月に公開された実地テストでは、この二つは短い仕事では近く、それぞれが外すタスクでは離れていました。自分の混ぜ方を二つのセットとして実行してください。大量の分類または抽出のセットと、ツール付きの短いエージェントのセットです。結果が使えたか、何回の試行が必要だったか、最後のトークンまでの時間を採点してください。残す数字は、成功した仕事あたりのコストです。低いトークン料金は、追加の試行が必要になると負けます。
// はじめる
一つの残高で両方を試すデフォルトを選ぶ前に。
各モデルページには、現在の料金、API の例、Playground があります。自分のプロンプトを実行し、品質、レイテンシ、予算で勝つ振り分けルールを残してください。同じテストに三つ目の候補が必要なら、モデルカタログを見る を開いてください。
// よくある質問
Haiku 5.5 と GPT-6 Luna。まっすぐな答え。
01GPTProto では、GPT-6 Luna は Claude Haiku 5.5 より安いですか？
ライブの GPTProto 料金では、はい、そうです。Luna は 100 万トークンあたり入力 $0.08、出力 $0.40 で、Haiku は $0.09 と $0.45 です。入力は 11%、出力は 11% 少なくなります。カタログのプロバイダ定価は $0.10/$0.50 と $0.10/$0.50 です。再試行、ツールのループ、またはモデルページ上の長プロンプト料金帯が、その差を消すことがあります。
02スコアが高い小型モデルはどちらですか？
このページはそれには判定を下しません。2026年10月の記事は、Artificial Analysis と実地の仕事セットを含め、タスクと努力設定で分かれます。知能の行は、OpenRouter の取得が両方のモデルのスコアを持つときだけ現れます。候補を絞るために使い、その後、実行する仕事をテストしてください。
03どちらが速く応答しますか？
レイテンシとスループットの行を読んでください。これらは OpenRouter プロバイダの p50 の中央値で、取得日は表の注記にあります。GPTProto のレイテンシ目標ではありません。短いチャットはレイテンシを重視します。長い補完はスループットを重視します。
04コンテキストウィンドウは同じですか？
まったく同じではありません。表は OpenRouter のスナップショットから、各モデルが公開しているコンテキストと最大出力を載せています。どちらも 100 万トークン級です。大きいウィンドウは長いリクエストの余裕として扱い、送る長さで品質をテストしてください。
05これらは OpenRouter の価格ですか？
いいえ、違います。金額は、テキストからテキストへのシーン向け GPTProto カタログ料金で、カタログが横に保存しているプロバイダ定価も含みます。OpenRouter はレイテンシ、スループット、コンテキスト、出力上限、Artificial Analysis のスコアの出典で、それぞれ取得時刻が付いています。
06両方を GPTProto 経由で呼び出せますか？
はい、呼び出せます。Claude Haiku 5.5 と GPT-6 Luna は、それぞれ料金、API の例、Playground のあるモデルページを持っています。モデルの切り替えは、同じ残高でのモデル名の変更です。
// 利用者の声
私たちの言葉だけではない。利用者の声。
実在する公開アカウントの投稿です。ここにあるものは作られていません。
BL#Routing
Blogstra
Reddit · r/Bloggers
For a team already juggling DeepSeek, Kimi, Qwen, or other providers, a shared routing layer can be reasonable if it removes duplicated work and the fallback behavior is tested. GPTProto is one implementation of this approach.
K
#Cost
K
X (Twitter) · @ChillaiKalan__
I've been testing GPTProto recently, and it's honestly made my creative workflow much simpler. Instead of paying for multiple subscriptions, I can access several leading AI models from one place.
SN
#Video
Sanskriti Naruka
X (Twitter) · @snskritinaruka
I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"
CF
#Video
Caden Flux
X (Twitter) · @Caden_Flux
I challenged myself to create a cinematic AI cooking short in just 15 seconds. I used GPTProto to bring the entire workflow together, from image generation to video, all in one place.
Z
#Creative
Zara
X (Twitter) · @ZaraIrahh
Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.
MO#Integration
Many-Operation2625
Reddit · r/LLMDevs
What worked for me was pointing the cloud connections at GPTProto so the frontend only sees one endpoint and I just change the model name to swap. I am not rebuilding a connection from scratch every time.
OB#Resilience
obxsurfer06
Reddit · r/singularity
I route the calls through GPTProto so a fallback is a config switch instead of a weekend rewrite when a model disappears. It turns "my default model just got export controlled" from an incident into a config change.
AL
#Models
Alice The Ai Expert
X (Twitter) · @AliceInfoAi
I used to switch between different AI tools just to compare results. Now I just use GPTProto. GPT-5, Claude, Gemini, Kimi, and more — all in one workspace.
EB#DevOps
EntireBig7258
Reddit · r/LLMDevs
I route the calls through GPTProto so the model id and latency land in one place regardless of which provider is behind it. The win is having the log schema consistent across providers.
AL
#Video
Alamin
X (Twitter) · @iam_chonchol
I created this 15-second cinematic product video with GPTProto using Seedance 2.0, and I was really impressed by how smooth the workflow was.
F
#Workflow
Fokki
X (Twitter) · @0x_fokki
GPTProto routes the character prompt and shot list to a top model on one API key: 20 minutes … voices it and burns in captions from the same key: 20 minutes.
FA#Apps
FormalAd4696
Reddit · r/SillyTavernAI
Text, images, and voice are configured separately. You can keep OpenRouter for text and use GPTProto for visuals.
AF#Teams
Any-Farm-1033
Reddit · r/EngineeringManagers
The call layer underneath the router is GPTProto, so swapping a model does not require provisioning a new provider integration. Changing models becomes cheap enough that the question stops being "should we change."
// ブログから
記事をすべて見る →AI モデルガイド。実用的な API チュートリアル。
モデルの比較、API の設定、画像と動画の実務での使い方をまとめています。
// 始める
次の 1 億トークン、定価で払わなくていい。
ブラウザで画像や動画を作るか、API キーひとつでテキスト、画像、動画のモデルをアプリに入れられます。割引のあるモデルもここにあります。
- ✓OpenAI 互換
- ✓200以上のモデル
- ✓公式より 10–30% 安い
- ✓高い稼働率、自動フェイルオーバー
✓クリップボードにコピーしました