요금제+7% 보너스
// 벤더를 넘는 모델 비교

Claude Haiku 5.5vsGPT-6 Luna

GPTProto

Claude Haiku 5.5와 GPT-6 Luna는 공개 글이 2026년 10월까지 비교한 소형 모델이에요. Artificial Analysis, DataCamp, 직접 시험이 모두 둘을 나란히 놓고, 승자에는 합의하지 않아요. 어떤 글은 에이전트 작업에서 Haiku를 밀고, 어떤 글은 끝낸 작업당 비용에서 Luna를 밀어요. 벤더 정가 카드는 같은 낮은 요금으로 자주 인용돼요. GPTProto에서 실시간 텍스트 요금은 같지 않아요. 이 페이지는 그 카탈로그를 써요.

짧게 말하면, 비용 확인은 GPT-6 Luna부터 시작하세요. 실시간 GPTProto 요금에서 입력은 11% 낮고 출력은 11% 낮아요. 취소선 숫자는 같은 카탈로그의 제공업체 정가예요. 벤치마크 하나로 어느 모델도 밀어 올리지 마세요. 공개 비교는 갈라지고, 진 모델에 한 번 더 시도가 필요하면 작은 요금 차이는 사라져요.

GPTProto에서 Claude Haiku 5.5 살펴보기GPTProto에서 GPT-6 Luna 살펴보기
// 나란히 비교

Claude Haiku 5.5와 GPT-6 Luna한눈에.

GPTProto 가격은 실시간 텍스트에서 텍스트로의 카탈로그 요금이에요. 지연, 컨텍스트, 벤치마크는 OpenRouter 수집이 두 모델 모두에 대해 돌려줬을 때만 나타나요.

항목
Claude Haiku 5.5
GPT-6 Luna
제공업체
Claude
OpenAI
모델 ID
claude-haiku-5-5
gpt-6-luna
OpenRouter 모델
anthropic/claude-haiku-5.5
openai/gpt-6-luna
가용성
99.10%
최근 7일
100%
최근 7일
출시일
2026년 10월 7일
2026년 9월 22일
입력
$0.09$0.10 공식 정가
$0.08$0.10 공식 정가
출력
$0.45$0.50 공식 정가
$0.40$0.50 공식 정가
절약
−10%카탈로그 정가 대비
−20%카탈로그 정가 대비
캐시 읽기
$0.009$0.01 공식 정가
$0.008$0.01 공식 정가
캐시 쓰기
$0.1125$0.125 공식 정가
$0.10$0.125 공식 정가
지연 (p50)
1.78초
2.74초
처리량 (p50)
149 tok/초
65 tok/초
컨텍스트 창
100만 토큰
105만 토큰
최대 출력 토큰
12.8만 토큰
12.8만 토큰
입력 형식
텍스트이미지파일
파일이미지텍스트
출력 형식
텍스트
텍스트
강점이 드러나는 곳
작은 모델이 확인할 수 있는 작업 안에 머물러야 하는 짧은 에이전트와 도구 단계
확인할 수 있는 결과 안에서 끝나는 대량 채팅과 도구 단계
가장 먼저 시험할 것
라우팅된 하위 단계: 분류, 추출, 또는 초안을 만든 뒤 채점
더 낮은 카탈로그 요금이 핵심인, 반복되는 짧은 호출
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": "gpt-6-luna",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
  }'

GPTProto 카탈로그의 100만 토큰당 가격이에요. OpenRouter 수치는 2026년 11월 3일에 가져왔어요. GPTProto SLA가 아니에요.

입력·출력 가격 · 100만 토큰당 · 각 쌍은 자신의 공식 정가에 맞춰 축소
공식GPTProto
Claude Haiku 5.5Claude
입력$0.10
입력−10%$0.09
출력$0.50
출력−10%$0.45
GPT-6 LunaOpenAI
입력$0.10
입력−20%$0.08
출력$0.50
출력−20%$0.40
// 가격 비교

작은 요금 차이,실제로 호출할 카탈로그에서.

실시간 GPTProto 텍스트 요금에서 GPT-6 Luna은 입력 100만 토큰당 $0.08, 출력 100만 토큰당 $0.40예요. Claude Haiku 5.5은 $0.09과 $0.45예요. 옆에 저장된 제공업체 정가는 $0.10/$0.50이 GPT-6 Luna, $0.10/$0.50이 Claude Haiku 5.5예요. GPT-6 Luna는 입력이 11%, 출력이 11% 낮아요.

캐시되지 않은 입력 토큰 10,000개와 출력 토큰 1,000개의 요청에서, 이 GPTProto 요금은 약 $0.0012가 GPT-6 Luna, $0.0014가 Claude Haiku 5.5이에요. 이 예시는 입력과 출력만 담아요. 이 요금에서 짧은 호출 한 번의 달러 차이는 작아요. 호출이 반복되면 의미가 있고, 재시도나 도구 루프가 그 차이를 쓰면 사라져요.

프롬프트가 길이 기준을 넘으면 벤더 가격 카드는 올라갈 수 있어요. 이 비교는 두 번째 구간을 적용하지 않아요. GPTProto 카탈로그에 있는 텍스트에서 텍스트로의 요금 하나를 보여줘요. 그 요금을 벗어날 만큼 긴 프롬프트의 예산을 잡기 전에 모델 페이지를 여세요.

프로덕션 경로의 예산을 잡기 전에 실시간 Claude Haiku 5.5 페이지와 GPT-6 Luna 페이지를 확인하세요. 이 비교는 그 페이지가 쓰는 것과 같은 카탈로그를 읽어요. OpenRouter에서 가격을 복사하지 않아요.

// 절약 계산기

자신의 숫자로 계산하세요.저희 숫자가 아니에요.

예상하는 입력 토큰과 출력 토큰에 실시간 GPTProto 요금을 곱하세요. 그다음 실제 세트를 실행하세요. 쓸모 있는 예산에는 캐시, 도구, 재시도, 그리고 각 모델이 바르게 끝내는 요청의 비율이 들어가요.

가격 모델
백만 토큰
백만 토큰
연간 남는 금액
$108.00
월간 운영 비용공식GPTProto절약
입력$20.00$16.00$4.00
출력$25.00$20.00$5.00
연간$540.00$432.00$108.00

이 페이지에 불러온 카탈로그 요금 기준의 입력 토큰과 출력 토큰만이에요. 캐시, 도구, 재시도는 별도예요.

충전 구간 보기
// 속도와 접근

얼마나 빠른가. 어떻게 호출하나.스냅샷이 보여주는 것.

지연과 처리량은 OpenRouter 제공업체 중앙값이에요. 빠진 행은 가져오기에 없었고, 짐작하지 않고 빼 두었어요.

항목
Claude Haiku 5.5
GPT-6 Luna
지연 (p50)
1.78초
2.74초
처리량 (p50)
149 tok/초
65 tok/초
측정된 제공업체
5
3
지원 매개변수
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstructured_outputs
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputs
도구 사용
표시됨
표시됨

OpenRouter 제공업체 p50의 중앙값. 가져온 때 2026년 11월 3일. GPTProto SLA가 아니에요.

// 충전

잔액 하나.
두 모델.

같은 GPTProto 잔액에서 Claude Haiku 5.5과 GPT-6 Luna을, 각 모델 페이지의 요금으로 시험하세요.

$15
정액 충전 · 보너스 없음

먼저 시험하는 금액입니다. 엔드포인트를 붙이고 새 모델을 돌려보기 좋습니다.

가장 많이 선택
$100
+4% 보너스 크레딧

혼자 개발하거나, 작은 프로젝트를 실서비스에 올릴 때 많이 고릅니다.

최대 절약 · +6%
$1,000
+6% 보너스 크레딧

이미 실서비스 트래픽을 돌리는 팀용입니다. 보너스 크레딧은 할인된 요금 위에 더해집니다.

GPT-6 Luna에서 월 1억 토큰을 쓰면, GPTProto 요금으로는 공식보다 연간 약 $24.00 덜 듭니다 — 보너스 크레딧 적용 전.
// 품질과 벤치마크

지수가 보여주는 것.그것이 결정하지 못하는 것.

두 모델 모두에 있는 점수만 보여줘요. 더 높은 지수는 후보를 좁히는 신호예요. 당신의 작업을 결정하지는 않아요.

항목
Claude Haiku 5.5
GPT-6 Luna
지능 지수
36.2Claude Haiku 5.5 (Max)
27.8GPT-6 Luna (Max)

OpenRouter 수집이 실은 Artificial Analysis 점수. 가져온 때 2026년 11월 3일.

// 결론

어느 소형 모델이그 단계를 맡을까요?

실패 방식을 이미 설명할 수 있는 모델을 쓰세요.

Claude Haiku 5.5claude-haiku-5-5
채점하는 에이전트 단계에는 Haiku 5.5를 선택
  • 자동으로 확인할 수 있는 분류, 추출, 짧은 도구 단계에는 Haiku를 쓰세요. 공개 글은 어떤 에이전트 작업에서는 우위를 주고, 다른 작업에서는 주지 않아요.
  • 지능 지수 하나를 결정으로 삼지 마세요. 표는 수집이 두 모델 모두에 대해 점수를 가질 때만 점수를 보여주고, 칸 주석이 구성을 적어요.
  • 이 페이지의 지연 수치는 OpenRouter 제공업체 중앙값이며, 당신의 경로에 대한 약속이 아니에요. 실제로 할 호출의 시간을 재세요.
GPTProto에서 Claude Haiku 5.5 시험
GPT-6 Lunagpt-6-luna
호출이 반복될 때 GPT-6 Luna를 선택
  • 같은 짧은 호출이 여러 번 돌고 토큰 요금이 제약일 때 Luna를 쓰세요. 표시된 입력 요금은 11% , Claude Haiku 5.5보다 낮고, 출력 요금은 11% 낮아요.
  • 재시도를 세기 전까지는, 더 낮은 토큰 요금이 완료된 작업당 더 낮은 비용은 아니에요. Haiku에 쓰는 것과 같은 세트를 실행하세요.
  • 컨텍스트 창은 같은 100만 토큰급이에요. 창 크기만으로 어느 모델도 고르지 말고, 프롬프트가 벤더의 긴 프롬프트 기준을 넘어도 카탈로그 요금이 그대로 적용된다고 가정하지 마세요. 모델 페이지를 확인하세요.
GPTProto에서 GPT-6 Luna 시험

단계를 라우팅한 뒤 로그를 보기

반복되는 짧은 호출은 GPTProto 요금이 더 낮은 모델에 보내고, 채점기가 이미 선호하는 에이전트 단계에는 Haiku를 두세요. 로그가 첫 모델이 실패한 곳에서 다른 모델이 성공했다고 보여줄 때만 단계를 옮기세요. 둘 다 하나의 GPTProto 잔액에 있어요.

// 컨텍스트와 출력

같은 급의 창.고를 이유가 아니에요.

GPT-6 Luna가 더 큰 컨텍스트 창을 표시해요. Claude Haiku 5.5은 100만 토큰, GPT-6 Luna은 105만 토큰예요. 둘 다 100만 토큰급이에요. 소형 모델에서 그 여유는 호출마다 채울 이유가 아니에요. 보내는 토큰마다 입력 요금은 그대로 내요.

최대 출력은 12.8만 토큰이 Claude Haiku 5.5, 12.8만 토큰이 GPT-6 Luna예요. 이 모델들은 보통 짧은 결과를 위해 호출돼요. 실제로 남길 출력 길이를 시험하세요.

Claude Haiku 5.5의 지연 중앙값은 1.78 s예요. GPT-6 Luna은 2.74 s예요. 짧은 답을 기다리는 사용자는 지연을 더 무겁게 보세요. 이 수치는 OpenRouter 제공업체 p50의 중앙값이며, GPTProto 서비스 수준이 아니에요.

Claude Haiku 5.5가 처리량에서 앞서요. Claude Haiku 5.5은 149 tok/s, GPT-6 Luna은 65 tok/s예요. 긴 완성은 처리량을 더 무겁게 보세요. 한 줄 분류는 보통 처리량을 무겁게 보지 않아요.

// 결정하는 방법

세는 것은 끝낸 작업,일 센트의 십분의 일이 아니에요.

2026년 10월에 공개된 직접 시험은 이 둘이 짧은 작업에서는 가깝고, 각자 놓치는 작업에서는 멀다고 봤어요. 자신의 조합을 두 세트로 실행하세요. 대량 분류 또는 추출 세트와, 도구가 있는 짧은 에이전트 세트예요. 결과가 쓸 만했는지, 시도가 몇 번 걸렸는지, 마지막 토큰까지의 시간을 채점하세요. 남길 숫자는 성공한 작업당 비용이에요. 더 낮은 토큰 요금은 추가 시도가 필요하면 져요.

// 시작하기

하나의 잔액으로 둘 다 시험기본값을 고르기 전에.

각 모델 페이지에는 현재 요금, API 예시, Playground가 있어요. 자신의 프롬프트를 실행한 뒤, 품질, 지연, 예산에서 이기는 라우팅 규칙을 남기세요. 같은 테스트에 세 번째 후보를 넣고 싶다면 모델 카탈로그 둘러보기를 여세요.

Claude Haiku 5.5 API와 가격 보기GPT-6 Luna API와 가격 보기
// 자주 묻는 질문

Haiku 5.5와 GPT-6 Luna.바로 답해요.

01GPTProto에서 GPT-6 Luna가 Claude Haiku 5.5보다 저렴한가요?+

실시간 GPTProto 요금에서는 맞아요. Luna는 100만 토큰당 입력 $0.08, 출력 $0.40이고, Haiku는 $0.09과 $0.45예요. 입력은 11%, 출력은 11% 적어요. 카탈로그의 제공업체 정가는 $0.10/$0.50과 $0.10/$0.50예요. 재시도, 도구 루프, 또는 모델 페이지의 긴 프롬프트 구간이 그 차이를 지울 수 있어요.

02어느 소형 모델의 점수가 더 높은가요?+

이 페이지는 그것에 판정을 내리지 않아요. 2026년 10월 글은 Artificial Analysis와 직접 작업 세트를 포함해, 작업과 노력 설정으로 갈라져요. 지능 행은 OpenRouter 수집이 두 모델 모두의 점수를 가질 때만 나타나요. 후보를 좁히는 데 쓰고, 그다음 돌릴 작업을 시험하세요.

03어느 쪽이 더 빨리 응답하나요?+

지연과 처리량 행을 보세요. 이들은 OpenRouter 제공업체 p50의 중앙값이고, 가져온 날짜는 표 주석에 있어요. GPTProto 지연 목표가 아니에요. 짧은 채팅은 지연을 봐요. 긴 완성은 처리량을 봐요.

04컨텍스트 창이 같은가요?+

꼭 같지는 않아요. 표는 OpenRouter 스냅샷에서 각 모델이 공개한 컨텍스트와 최대 출력을 적어요. 둘 다 100만 토큰급이에요. 더 큰 창은 긴 요청을 위한 공간으로 보고, 보낼 길이에서 품질을 시험하세요.

05이것은 OpenRouter 가격인가요?+

아니에요. 금액은 텍스트에서 텍스트로의 장면용 GPTProto 카탈로그 요금이고, 카탈로그가 옆에 저장한 제공업체 정가도 포함해요. OpenRouter는 지연, 처리량, 컨텍스트, 출력 한도, Artificial Analysis 점수의 출처이고, 각각 가져온 시각이 표시돼요.

06둘 다 GPTProto로 호출할 수 있나요?+

가능해요. Claude Haiku 5.5와 GPT-6 Luna는 각각 가격, API 예시, Playground가 있는 모델 페이지가 있어요. 모델을 바꾸는 것은 같은 잔액에서 모델 이름을 바꾸는 거예요.

// 사용자 이야기

우리 말만 믿지 마세요.사용자 이야기를 보세요.

실재하는 공개 계정의 글입니다. 여기 있는 것은 만들어낸 것이 아닙니다.

BL
Blogstra
Reddit · r/Bloggers
#Routing

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.

KK
K
X (Twitter) · @ChillaiKalan__
#Cost

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.

SNSanskriti Naruka
Sanskriti Naruka
X (Twitter) · @snskritinaruka
#Video

I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"

CFCaden Flux
Caden Flux
X (Twitter) · @Caden_Flux
#Video

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.

ZZara
Zara
X (Twitter) · @ZaraIrahh
#Creative

Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.

MO
Many-Operation2625
Reddit · r/LLMDevs
#Integration

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.

// 블로그에서

AI 모델 가이드.실용적인 API 튜토리얼.

모델 비교, API 설정, 이미지와 영상 작업 흐름을 정리했습니다.

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Schuyler Stacy·2026년 10월 29일
// 시작

다음 1억 토큰,정가로 낼 필요 없어요.

브라우저에서 이미지와 영상을 만들거나, API 키 하나로 텍스트, 이미지, 영상 모델을 앱에 넣습니다. 할인 요금도 여기서 봅니다.

  • ✓OpenAI 호환
  • ✓200개 이상 모델
  • ✓공식보다 10–30% 저렴
  • ✓높은 가동률, 자동 페일오버
✓클립보드에 복사했습니다