適合Anthropic 的小型 Haiku 5.5,用於你可以評分的分類、擷取和短代理步驟。
每 100 萬 token · 目錄費率
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
OpenRouter 供應商 p50 的中位數,抓取於 2026年11月3日。不是 GPTProto SLA。
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。
先試。拿來打通端點、換幾個模型看看。
個人開發、小型專案要上線,多半從這裡開始。
給已經在跑正式流量的團隊。贈送金疊在已經打折的模型價格上。
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。
OpenRouter 擷取所帶的 Artificial Analysis 分數,抓取於 2026年11月3日。
用你已經能描述其失敗模式的模型。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
這些是真實公開帳號的貼文。這裡沒有編造的內容。
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.

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.

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

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.

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

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.
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.

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.

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.
Text, images, and voice are configured separately. You can keep OpenRouter for text and use GPTProto for visuals.
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."
比較模型、了解 API 設定,以及圖像和影片在實際專案裡的做法。
在瀏覽器裡做圖和影片,或用一把 API 金鑰把文字、圖像、影片模型接到應用裡。指定模型的折扣也在這裡。