적합한 용도분류, 구조화 추출, 지원, 라우팅, 요약, 범위가 좁은 서브에이전트 단계를 먼저 시험하기 좋습니다.
1M 토큰당 · 기본 정가 구간
입력$0.10$0.09/M−10%
출력$0.50$0.45/M−10%
// Claude 모델 비교모델 페이지 보기
Claude Haiku 5.5vsClaude Sonnet 5.5
Claude Haiku 5.5와 Claude Sonnet 5.5는 둘 다 100만 토큰 컨텍스트 창, 최대 128,000 출력 토큰, 텍스트와 이미지 입력, 적응형 사고를 제공합니다. 역할은 다릅니다. Anthropic은 Haiku를 분류, 추출, 라우팅처럼 대량이고 지연에 민감한 작업에 둡니다. Sonnet은 더 지속적인 판단이 필요한 코딩, 분석, 에이전트 워크플로에서 더 강한 첫 후보입니다. 둘 다 GPTProto API나 Playground에서 시험할 수 있습니다.
짧게 말하면, 잦고 결과를 확인할 수 있는 요청은 Haiku 5.5로 시작하세요. 코딩이나 여러 단계 작업에서 더 높은 성공률이 필요하면 Sonnet 5.5를 시험하세요. 프롬프트 길이에 특히 주의하세요. Anthropic은 입력 토큰이 100,000을 넘으면 직접 API의 더 높은 가격 구간을 적용합니다. 표시된 기본 요금이 모든 프롬프트 길이에 적용된다고 가정하지 말고, 긴 요청의 GPTProto 청구를 확인하세요.
모델 페이지 보기
적합한 용도범위가 정해진 코딩, 코드 리뷰, 문서 분석, 더 많은 추론이 필요한 에이전트 단계를 먼저 시험하기 좋습니다.
1M 토큰당 · 기본 정가 구간
입력$2.00$1.80/M−10%
출력$10.00$9.00/M−10%
// 나란히 비교
Haiku 5.5와 Sonnet 5.5한눈에.
아래 요금은 2026년 10월 13일에 확인한, GPTProto 카탈로그가 표시하는 기본 입력·출력 가격입니다. Anthropic은 Haiku에 대해 입력 토큰 100,000을 넘는 프롬프트 길이의 별도 구간을 공개합니다. 긴 요청에 적용되는 GPTProto 청구를 확인하세요. 표시된 기본 가격만으로 모든 구간이 정해지지는 않습니다.
항목
Claude Haiku 5.5
Claude Sonnet 5.5
제공업체
Anthropic
Anthropic
모델 ID
claude-haiku-5-5
claude-sonnet-5-5
가용성
97.7%
최근 7일97.7%
최근 7일출시일
2026년 10월 7일
2026년 9월 28일
입력
$0.09$0.10 공식 정가프롬프트 10만 토큰 초과: $0.45 (정가 $0.50)
$1.80$2.00 공식 정가
출력
$0.45$0.50 공식 정가프롬프트 10만 토큰 초과: $2.25 (정가 $2.50)
$9.00$10.00 공식 정가
절약
−10%Anthropic 정가 대비
−10%Anthropic 정가 대비
캐시 읽기
$0.009$0.01 공식 정가
$0.18$0.20 공식 정가
캐시 쓰기
$0.1125$0.125 공식 정가
$2.25$2.50 공식 정가
캐싱
지원
지원
입력 토큰이 100K를 넘는 프롬프트
업스트림 상위 구간. GPTProto 청구를 확인
Anthropic이 고시한 Sonnet 가격에는 같은 100K 구간이 없습니다
지연 (p50)
1.49초
1.91초
처리량 (p50)
130 tok/초
100 tok/초
상대 지연
가장 빠름
빠름
컨텍스트 창
100만 토큰
100만 토큰
최대 출력 토큰
12.8만 토큰
12.8만 토큰
사고
적응형, 노력 수준을 조절할 수 있음
적응형, 노력 수준을 조절할 수 있음
입력 형식
TEXTIMAGE
TEXTIMAGE
출력 형식
TEXT
TEXT
기본 기능
웹 검색파일 분석
웹 검색파일 분석
도구 사용
지원
지원
스트림 취소
지원
지원
프롬프트로 학습하지 않음
예GPTProto 개인정보 처리방침 §5.2
예GPTProto 개인정보 처리방침 §5.2
강점이 드러나는 곳
대량 분류, 추출, 라우팅, 요약, 지원, 서브에이전트 작업
범위가 정해진 코딩, 코드 리뷰, 문서 분석, 그리고 더 지속적인 판단이 필요한 에이전트 단계
먼저 시험할 용도
대량이고 범위가 정해진 작업
코딩, 분석, 에이전트 워크플로
카탈로그 등록
2026년 10월
2026년 9월
API 사용
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": "claude-sonnet-5-5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'가격은 1M 토큰당입니다. 공식 정가는 Anthropic 값을 GPTProto 카탈로그를 통해 표시합니다 (raw price / 740). GPTProto 요금은 price_multiplication 0.9를 적용합니다. 지연과 벤치마크는 2026년 10월 14일 기준 OpenRouter 수치입니다.
// 가격 비교
살펴볼 점10만 토큰 기준.
GPTProto 카탈로그는 Haiku 5.5를 입력 $0.09, 출력 $0.45, Sonnet 5.5를 입력 $1.80, 출력 $9.00으로 적습니다. 모두 100만 토큰당입니다. 이것은 표시된 기본 요금입니다. 보낼 프롬프트 크기에 적용되는 구간을 확인하세요. 그 표시 요금에서 Sonnet은 입력 토큰이든 출력 토큰이든 20배입니다. 입력 10,000 토큰, 출력 1,000 토큰 요청은 그 요금에서 캐시와 다른 과금 전에 Haiku가 약 $0.00135, Sonnet이 약 $0.027입니다.
긴 프롬프트는 비용을 따로 확인해야 합니다. Anthropic 직접 API는 요청의 입력 토큰이 100,000을 넘으면 Haiku의 입력/출력을 100만 토큰당 $0.10/$0.50에서 $0.50/$2.50으로 바꿉니다. 더 높은 구간은 요청 전체에 적용됩니다. GPTProto 카탈로그는 그 공식 구간과 0.9 배수를 저장하고, 입력 $0.45와 출력 $2.25로 환산합니다. 그 카탈로그 숫자는 긴 프롬프트 청구서 모두를 약속하지 않습니다. 임계값은 각 요청의 프롬프트 길이이며, 월간 토큰 합계가 아닙니다.
현재 Haiku 5.5 모델 가격, Sonnet 5.5 모델 가격, 그리고 GPTProto의 Haiku 긴 프롬프트 비교를 확인하세요.
// 절약 계산기
당신의 숫자로.우리의 숫자가 아니라.
예상 입력·출력 토큰으로 비용을 추정하고, 입력 토큰 100K 이하 요청과 그것을 넘는 요청을 나눈 뒤 각 그룹에 적용되는 GPTProto 요금을 확인하세요. 캐시 사용, 재시도, 도구 호출, 그리고 합격 테스트를 통과하기까지 각 모델에 필요한 시도 횟수를 더하세요.
가격 모델
백만 토큰
백만 토큰
연간 남는 금액
$54.00
월간 운영 비용공식GPTProto절약
입력$20.00$18.00$2.00
출력$25.00$22.50$2.50
연간$540.00$486.00$54.00
충전 보너스 크레딧은 빠집니다. 여기서 Haiku 5.5는 ≤100K 토큰 프롬프트 구간 가격입니다. 공개된 1M 토큰당 요금으로 사용량이 일정하다고 가정합니다.
// 속도, 가동, 호출 방법
얼마나 빠른가. 얼마나 안정적인가.호출에 필요한 것.
Anthropic은 자사 라인업 안에서 Haiku 5.5를 가장 빠름, Sonnet 5.5를 빠름으로 둡니다. 어느 라벨도 특정 GPTProto 지연을 약속하지 않습니다. 프롬프트 길이, 사고 노력, 도구 호출, 출력 크기에 따라 끝까지 걸리는 시간이 달라질 수 있습니다. 같은 요청과 설정으로 실시간 모델 페이지에서 둘을 시험하세요.
항목
Claude Haiku 5.5
Claude Sonnet 5.5
지연 (p50)
1.49초
1.91초
처리량 (p50)
130 tok/초
100 tok/초
서비스를 제공하는 업체
5
5
사용량 (최근 30일)
—
—
추론
선택요청마다 끌 수 있음
항상 켜짐노력은 조절할 수 있습니다. OpenRouter는 추론을 필수로 적고 있습니다
노력 수준
LOWMEDIUMHIGHXHIGHMAX
LOWMEDIUMHIGHXHIGHMAX
기본 노력
중간
높음
지원 매개변수
max_tokenstop_ptemperaturestopreasoningtoolstool_choicetop_k
reasoningmax_tokensstoptool_choicetoolsresponse_format
OpenRouter 수치는 2026년 10월 14일 기준입니다. “가장 빠름”과 “빠름”은 Anthropic의 상대 분류입니다. GPTProto SLA가 아닙니다.
// 충전토큰당 지불.
토큰당 지불.
두 모델, 잔액 하나로.
하나의 GPTProto 계정과 잔액으로, 표시 요금의 Haiku와 Sonnet을 시험할 수 있습니다. 실용적인 애플리케이션은 반복 가능한 요청을 Haiku에 두고, 검증에 실패하거나 더 많은 추론이 필요한 작업은 Sonnet에 남길 수 있습니다. 더 싼 첫 호출이 반복해서 올리는 비용을 숨기지 않도록, 라우팅 규칙을 사용 데이터에서 보이게 두세요.
$15
정액 충전 · 보너스 없음
시작용입니다. 엔드포인트 확인과 새 모델 시험에 맞습니다.
가장 많이 선택
$100
+4% 보너스 크레딧
개인 개발과 프로덕션에 올리는 작은 프로젝트에 맞는 균형입니다.
최대 절약 · +6%
$1,000
+6% 보너스 크레딧
프로덕션 워크로드를 돌리는 팀용입니다. 이미 할인된 모델 요금에 보너스 크레딧이 더해집니다.
Claude Sonnet 5.5에서 월 1억 토큰을 쓰면, GPTProto 요금으로는 공식보다 연간 약 $240 덜 듭니다 — 보너스 크레딧 적용 전.
// 품질과 벤치마크
무엇을 할 수 있는가.결과를 어떻게 판단하는가.
Haiku 5.5는 티켓 라벨링, 필드 추출, 요청 라우팅, 짧은 요약, 좁힌 코딩 서브에이전트 작업에 맞습니다. Sonnet 5.5는 저장소 변경, 코드 리뷰, 더 긴 문서 분석, 여러 단계 에이전트 작업에 더 해당하는 후보입니다. 공개된 점수가 모든 프롬프트에서 한쪽이 이긴다는 뜻은 아닙니다.
항목
Claude Haiku 5.5
Claude Sonnet 5.5
지능 지수
43.4
56
Vals 지수
54.4%
67.0%
코드 이전
44.6%
69.8%
정보 올림피아드 IOI
47.3%
83.1%
ProgramBench 완전한 프로그램
2.5%
6.5%
Design Arena · 웹사이트
1267 Elo카테고리 32위
1332 Elo카테고리 5위
Design Arena · UI 컴포넌트
1308 Elo카테고리 15위
1379 Elo카테고리 3위
Design Arena · 게임 개발
1310 Elo카테고리 15위
1456 Elo카테고리 2위
Artificial Analysis, Vals AI, Design Arena 수치. OpenRouter 게재, 2026년 10월 14일.
// 결론
어떤 모델이 맞을까당신의 워크로드에.
어느 릴리스가 더 새로운지가 아니라, 직접 실행할 수 있는 확인으로 고르세요.
Claude Haiku 5.5claude-haiku-5-5
대량이고 확인할 수 있는 단계에는 Haiku 5.5
- 고객 지원 분류, 정의된 스키마로의 추출, 검색에 근거한 짧은 답, 바로 확인할 수 있는 작은 서브에이전트 작업에는 Haiku를 쓰세요.
- 고시된 더 낮은 구간 가격과 가장 빠름이라는 상대 지연은, 요청이 여러 번 반복될 때 강한 첫 후보가 됩니다.
- 작업이 재시도되거나 올라가는 빈도를 추적하고, 입력 토큰이 100K를 넘는 프롬프트를 살펴보세요.
Claude Sonnet 5.5claude-sonnet-5-5
범위는 정해졌지만 더 어려운 작업에는 Sonnet 5.5
- 좁힌 코드 변경, 버그 수정, 코드 리뷰, 여러 근거를 가로지르는 더 많은 판단이 필요한 문서 분석에는 Sonnet을 쓰세요.
- 고시된 더 높은 토큰 요금은, 재시도가 더 적거나 검토 시간이 더 짧은 올바른 결과를 내면 정당화하기 쉽습니다.
- 그 우위는 가정하지 말고 자신의 작업으로 재세요.
에이전트 흐름에서는 둘을 함께
좁고 검증할 수 있는 하위 작업은 Haiku에 주고, 모호하거나 실패한 단계는 Sonnet으로 올리세요. 넘길 때 지시, 근거, 합격 테스트를 유지하세요. 완료된 작업의 최종 비용에는 두 호출을 모두 세세요. 라우팅이 도움이 되려면 결과나 청구가 나아져야 합니다.
// 컨텍스트와 멀티모달
컨텍스트, 출력,그리고 멀티모달 지원.
Anthropic은 두 모델 모두에 텍스트와 이미지 입력, 텍스트 출력, 1M 토큰 컨텍스트 창, 표준 128K 토큰 출력 한도를 정합니다. 사고 토큰은 출력 예산에 포함됩니다. 선택한 GPTProto 경로가 자체 요청 한도를 둘 수도 있습니다. Haiku의 업스트림 100K 가격 임계값은, 컨텍스트 용량이 같다고 모든 프롬프트 길이에서 단일 요금이라는 뜻은 아닙니다. 답에 필요한 사실이 남을 때만 문서를 쓸 수 있는 근거로 나누세요. 싼 구간에 맞추려고 작업만 자르지 마세요.
문서 워크플로를 위해 GPTProto에는 Haiku 파일 분석과 Sonnet 파일 분석 페이지가 있습니다. 모델별 Haiku 웹 검색과 Sonnet 웹 검색 경로도 있습니다. 배포하기 전에 실시간 요청 스키마를 확인하세요.
// 결정하는 방법
공정하게 비교하는 법Haiku 5.5와 Sonnet 5.5.
실제 워크로드로 평가 집합을 만드세요. 일상 사례, 어려운 실패, 그리고 100K 임계값 양쪽에 있는 긴 프롬프트입니다. 비교할 수 있는 지시, 도구, 추론 설정으로 두 모델을 실행하세요. 채택된 결과, 재시도, 지연, 총 토큰을 채점하세요. 올려야 하는 요청의 비율과, 그 결과로 완료된 작업당 비용을 보고하세요. 하나의 평균은 Haiku의 대량 처리 우위와, 더 어려운 작업에서 Sonnet의 가치를 모두 가릴 수 있습니다.
// 시작하기
Haiku 5.5와 Sonnet 5.5를 시험GPTProto에서.
두 모델 페이지 모두 Playground, API 예시, 현재 가격이 있습니다. 프롬프트 길이에 맞는 요금을 확인하고, 대표적인 요청을 실행하고, 품질, 속도, 예산에 맞는 기본값이나 상향 규칙을 고르세요. GPTProto에서 Claude 모델 둘러보기.
// 자주 묻는 질문
Haiku 5.5와 Sonnet 5.5.바로 답합니다.
01GPTProto에서 Haiku 5.5가 Sonnet 5.5보다 저렴한가요?
예. 2026년 10월 13일에 확인한 표시 기본 요금에서 Haiku는 입력 $0.09 / 출력 $0.45, Sonnet은 100만 토큰당 $1.80 / $9.00입니다. Anthropic에는 입력 토큰이 100K를 넘으면 직접 API의 더 높은 Haiku 구간이 있습니다. 카탈로그는 그 공식 구간을 같은 0.9 배수로 환산하지만, 예산을 잡기 전에 적용되는 GPTProto 요금과 프롬프트 길이를 확인하세요.
02Haiku 5.5가 Sonnet 5.5보다 빠른가요?
Anthropic은 다른 모델 대비 Haiku를 가장 빠름, Sonnet을 빠름으로 분류합니다. 이것은 GPTProto 지연 측정이 아닙니다. 2026년 10월 14일에 확인한 OpenRouter 제공업체 중앙값에서 Haiku의 p50 지연은 1.49초, Sonnet은 1.91초였습니다. 자신의 프롬프트 길이, 사고 설정, 출력 크기로 둘을 재세요.
03코딩에는 어느 모델이 더 나은가요?
좁고 확인할 수 있는 코딩 하위 단계는 Haiku를 시험하세요. 범위가 정해진 버그 수정, 코드 리뷰, 파일을 가로질러 더 많은 추론이 필요한 변경은 Sonnet을 시험하세요. 테스트, 재시도 횟수, 채택된 패치당 비용으로 결정하세요.
04Haiku와 Sonnet의 컨텍스트나 출력 한도가 다른가요?
아니요. Anthropic은 둘 다 1M 토큰 컨텍스트 창과 표준 최대 128K 토큰 출력을 적습니다. Haiku의 프롬프트 길이 가격 임계값은 청구상의 구분이며, 더 작은 컨텍스트 한도가 아닙니다.
05둘 다 적응형 사고와 이미지 입력을 지원하나요?
예. Anthropic은 둘 다 적응형 사고, 텍스트와 이미지 입력, 텍스트 출력을 적습니다. OpenRouter는 Haiku 추론을 선택, Sonnet 추론을 필수로 적고, 둘 다 노력을 조절할 수 있습니다. 이미지 입력은 이미지를 이해하기 위한 것이며, 이미지를 생성하기 위한 것이 아닙니다.
06둘 다 GPTProto에서 쓸 수 있나요?
예. 카탈로그에는 가격, API 예시, Playground가 있는 Claude Haiku 5.5와 Claude Sonnet 5.5 모델 페이지가 있습니다. Claude 카탈로그에 현재 라인업이 나옵니다.
// 사용자 이야기
우리 말만 믿지 마세요.사용자 이야기를 보세요.
실재하는 공개 계정의 글입니다. 여기 있는 것은 만들어낸 것이 아닙니다.
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."
// 블로그에서
글 모두 보기 →AI 모델 가이드.실용적인 API 튜토리얼.
모델 비교, API 설정, 이미지와 영상 작업 흐름을 정리했습니다.
// 시작
다음 1억 토큰은정가일 필요가 없습니다.
브라우저에서 이미지와 영상을 만들거나, API 키 하나로 텍스트, 이미지, 영상 모델을 앱에 넣을 수 있습니다. 할인 요금도 확인할 수 있습니다.
- ✓OpenAI 호환
- ✓200개 이상 모델
- ✓공식보다 10–30% 저렴
- ✓높은 가동률, 자동 페일오버
✓클립보드에 복사했습니다