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// 跨供應商模型比較

Claude Haiku 5.5vsGPT-6 Luna

Claude Haiku 5.5 與 GPT-6 Luna 是公開文章比較到 2026 年 10 月的小模型。Artificial Analysis、DataCamp 和實測都把它們並排,而且對贏家沒有共識:有的在代理任務上偏向 Haiku,有的在每次完成工作的成本上偏向 Luna。供應商牌價卡常被引用成相同的低費率。在 GPTProto 上,即時文字費率並不相同。本頁用的就是那份目錄。

簡單來說:成本檢查從 GPT-6 Luna 開始。以即時 GPTProto 費率,它的輸入低 11%,輸出低 11%。刪除線數字是同一份目錄的供應商牌價。不要憑單一基準推薦任一個模型。公開比較彼此分歧,如果落敗的模型需要再試一次,很小的費率差距就會消失。

// 並排比較

Claude Haiku 5.5 與 GPT-6 Luna一眼看完。

GPTProto 價格是即時的文字對文字目錄費率。只有 OpenRouter 擷取為兩個模型都帶回時,延遲、上下文和基準才出現。

規格
Claude Haiku 5.5
GPT-6 Luna
供應商
Claude
OpenAI
模型 ID
claude-haiku-5-5
gpt-6-luna
OpenRouter 模型
anthropic/claude-haiku-5.5
openai/gpt-6-luna
可用性
99.10%
最近 7 天
100%
最近 7 天
發布日期
2026年10月7日
2026年9月22日
輸入
$0.09$0.10 官方牌價
$0.08$0.10 官方牌價
輸出
$0.45$0.50 官方牌價
$0.40$0.50 官方牌價
你省下
−10%相較目錄牌價
−20%相較目錄牌價
快取讀取
$0.009$0.01 官方牌價
$0.008$0.01 官方牌價
快取寫入
$0.1125$0.125 官方牌價
$0.10$0.125 官方牌價
延遲(p50)
1.78 秒
2.74 秒
吞吐量(p50)
149 tok/秒
65 tok/秒
上下文視窗
100 萬 token
105 萬 token
最大輸出 token
12.8 萬 token
12.8 萬 token
接受
文字圖片檔案
檔案圖片文字
輸出
文字
文字
它擅長的地方
小模型必須留在可核對任務裡的短代理和工具步驟
在可核對結果內完成的大量對話和工具步驟
最適合的第一次測試
分流的子步驟:分類、擷取或起草,然後評它
較低目錄費率就是重點的重複短呼叫
上架時間
2026年10月
2026年9月
API 用法
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"}]
  }'

價格來自 GPTProto 目錄,每 100 萬 token。OpenRouter 數字抓取於 2026年11月3日。不是 GPTProto SLA。

輸入與輸出價格 · 每 100 萬 token · 每一對都相對自己的官方牌價縮放
官方GPTProto
Claude Haiku 5.5Claude
輸入$0.10
輸入−10%$0.09
輸出$0.50
輸出−10%$0.45
GPT-6 LunaOpenAI
輸入$0.10
輸入−20%$0.08
輸出$0.50
輸出−20%$0.40
// 價格比較

很小的費率差距,在你實際會呼叫的目錄上。

在即時 GPTProto 文字費率上,GPT-6 Luna 是每 100 萬輸入 token $0.08、每 100 萬輸出 token $0.40。Claude Haiku 5.5 是 $0.09 和 $0.45。存在旁邊的供應商牌價是 $0.10/$0.50 的 GPT-6 Luna,以及 $0.10/$0.50 的 Claude Haiku 5.5。GPT-6 Luna 的輸入低 11%、輸出低 11%。

一次有 10,000 個未快取輸入 token 和 1,000 個輸出 token 的請求,這些 GPTProto 費率大約是 $0.0012 的 GPT-6 Luna,以及 $0.0014 的 Claude Haiku 5.5。這個示例只含輸入加輸出。按這些費率,一次短呼叫的美元差距很小。呼叫重複時它要緊,重試或工具迴圈把差額花掉時它就消失。

提示一過長度門檻,供應商價格卡就可能升檔。這份比較不套用第二檔。它顯示的是 GPTProto 目錄裡的那一個文字對文字費率。為長到會離開那個費率的提示編預算前,先打開模型頁。

為正式路由編預算前,先查看即時的 Claude Haiku 5.5 和 GPT-6 Luna 頁面。這份比較讀的是那些頁面用的同一份目錄。它不會從 OpenRouter 複製價格。

// 節省計算機

用你自己的數字算。不是我們的。

把你預期的輸入和輸出 token 乘上即時 GPTProto 費率。然後跑一組真實測試。有用的預算要包含快取、工具、重試,以及每個模型正確完成的請求比例。

計價模型
百萬 token
百萬 token
一年你留下
$108.00
每月運行成本官方GPTProto省下
輸入$20.00$16.00$4.00
輸出$25.00$20.00$5.00
每年$540.00$432.00$108.00

只有輸入和輸出 token,用本頁載入的目錄費率。快取、工具和重試另計。

// 速度與存取

有多快。怎麼呼叫。快照顯示什麼。

延遲和吞吐量是 OpenRouter 供應商中位數。缺的那一列不在這次抓取裡,所以略過,而不是猜測。

規格
Claude Haiku 5.5
GPT-6 Luna
延遲(p50)
1.78 秒
2.74 秒
吞吐量(p50)
149 tok/秒
65 tok/秒
被量測的供應商
5
3
支援的參數
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstructured_outputs
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputs
工具呼叫
已列出
已列出

OpenRouter 供應商 p50 的中位數,抓取於 2026年11月3日。不是 GPTProto SLA。

// 儲值

一個餘額。
兩個模型。

用同一個 GPTProto 餘額測試 Claude Haiku 5.5 和 GPT-6 Luna,費率以它們的模型頁為準。

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GPT-6 Luna 每月用 1 億 token?以 GPTProto 的價格,一年大約比官方少 $24.00 — 尚未計入贈送金。
// 品質與基準

指數顯示什麼。它決定不了什麼。

只顯示兩個模型都有的分數。較高的指數是候選信號。它不決定你的任務。

規格
Claude Haiku 5.5
GPT-6 Luna
智力指數
36.2Claude Haiku 5.5 (Max)
27.8GPT-6 Luna (Max)

OpenRouter 擷取所帶的 Artificial Analysis 分數,抓取於 2026年11月3日。

// 結論

哪個小模型該接下這個步驟?

用你已經能描述其失敗模式的模型。

Claude Haiku 5.5claude-haiku-5-5
要評分的代理步驟選 Haiku 5.5
  • 可以自動核對的分類、擷取和短工具步驟用 Haiku。公開文章在某些代理任務上給它優勢,在其他任務上則沒有。
  • 不要把一個智力指數當成決定。表格只有在擷取對兩個模型都有分數時才顯示分數,儲存格註記寫明配置。
  • 本頁的延遲數字是 OpenRouter 供應商中位數,不是對你這條路由的承諾。請計時你實際會打的那次呼叫。
GPT-6 Lunagpt-6-luna
呼叫會重複時選 GPT-6 Luna
  • 同一則短呼叫跑很多次、而且 token 費率是限制時,用 Luna。列出的輸入費率是 11% 低於 Claude Haiku 5.5,輸出費率則低 11%。
  • 在你算進重試之前,較低的 token 費率並不是較低的每次完成工作成本。用你給 Haiku 的同一組來跑。
  • 上下文視窗屬於同一個百萬 token 級。不要只憑視窗大小選任一模型,也不要假設提示一過供應商的長提示門檻,目錄費率仍然適用。請查看模型頁。

先把步驟分流,再看紀錄

把重複的短呼叫交給 GPTProto 費率較低的模型,並把 Haiku 留在你的評分器已經偏好它的代理步驟上。只有當紀錄顯示另一個模型在第一個沒成功的地方成功時,才把步驟移過去。兩者都在同一個 GPTProto 餘額上。

// 上下文與輸出

同一級的視窗。不是挑選的理由。

GPT-6 Luna 列出較大的上下文視窗:Claude Haiku 5.5 是 100 萬 token,GPT-6 Luna 是 105 萬 token。兩者都屬於百萬 token 級。對小模型來說,那段餘裕不是把每一次呼叫都填滿的理由。你送出的每一個 token 仍要付輸入費率。

最大輸出是 12.8 萬 token 的 Claude Haiku 5.5,以及 12.8 萬 token 的 GPT-6 Luna。這些模型通常是為了短結果而呼叫。請測試你實際會留下的輸出長度。

Claude Haiku 5.5 的延遲中位數是 1.78 s。GPT-6 Luna 是 2.74 s。等短答案的使用者應看重延遲。這些數字是 OpenRouter 供應商 p50 的中位數,不是 GPTProto 的服務等級。

Claude Haiku 5.5 在吞吐量上領先:Claude Haiku 5.5 是 149 tok/s,GPT-6 Luna 是 65 tok/s。長的完成應看重吞吐量。一行的分類通常不該看重吞吐量。

// 怎麼做決定

算的是完成的工作,不是一美分的十分之一。

2026 年 10 月公布的實測發現,這兩個在短工作上接近,在各自漏掉哪項任務上分開。把你自己的組合分成兩組來跑:一組大量分類或擷取,以及一組帶工具的短代理。評結果是否可用、花了幾次嘗試,以及到最後一個 token 的時間。要留下的數字是每次成功工作的成本。較低的 token 費率在它需要多一次嘗試時就輸了。

// 開始使用

用同一個餘額試用兩者選定預設之前。

每個模型頁都有目前費率、API 示例和 Playground。跑你自己的提示,然後留下在品質、延遲和預算上勝出的分流規則。若想在同一組測試裡放進第三個候選,瀏覽模型目錄。

// 常見問題

Haiku 5.5 與 GPT-6 Luna。直接回答。

01在 GPTProto 上,GPT-6 Luna 比 Claude Haiku 5.5 便宜嗎?+

以即時 GPTProto 費率來說,是。Luna 是每 100 萬 token 輸入 $0.08、輸出 $0.40,Haiku 是 $0.09 和 $0.45。也就是輸入少 11%、輸出少 11%。目錄裡的供應商牌價是 $0.10/$0.50 和 $0.10/$0.50。一次重試、一個工具迴圈,或模型頁上的長提示檔,都可以抹掉那段差距。

02哪個小模型分數較高?+

本頁不裁定這個。2026 年 10 月的文章,包括 Artificial Analysis 和實測工作集,按任務和努力設定分開。只有 OpenRouter 擷取對兩個模型都有分數時,智力那一列才出現。用它來篩候選,然後測試你將跑的工作。

03哪一個回應更快?+

看延遲和吞吐量這兩列。它們是 OpenRouter 供應商 p50 的中位數,抓取日期寫在表格註記裡。它們不是 GPTProto 的延遲目標。短對話在意延遲。長的完成在意吞吐量。

04它們接受相同的上下文視窗嗎?+

不完全相同。表格列出 OpenRouter 快照裡每個模型已公布的上下文和最大輸出。兩者都屬於百萬 token 級。把較大的視窗當成長請求的空間,並在你將送出的長度上測試品質。

05這些是 OpenRouter 的價格嗎?+

不是。這些美元金額是 GPTProto 文字對文字場景的目錄費率,包含目錄存在旁邊的供應商牌價。OpenRouter 是延遲、吞吐量、上下文、輸出上限和 Artificial Analysis 分數的來源,每一項都標了抓取時間。

06我可以透過 GPTProto 呼叫兩者嗎?+

可以。Claude Haiku 5.5 和 GPT-6 Luna 各自有模型頁,含價格、API 示例和 Playground。切換模型就是在同一個餘額上改模型名稱。

// 使用者怎麼說

不要只聽我們說。聽聽他們的。

這些是真實公開帳號的貼文。這裡沒有編造的內容。

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.

// 開始

接下來這一億 token不必再付原價。

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