发布日期：2026-10-08

Claude Haiku 5.5 与 GPT-6 Luna 是 Anthropic 和 OpenAI 于 2026 年 10 月面向高频、聚焦型任务推出的小型模型，两者的基础 API 价格均为输入 0.10 美元/百万 Token、输出 0.50 美元/百万 Token，但长提示词计价门槛、工具生态和产品入口不同。Haiku 5.5 更明确地面向分类、抽取、路由和子 Agent；GPT-6 Luna 同时进入 ChatGPT Free、Go 与 OpenAI API。选型时应把提示词长度、任务成功率、重试次数和工具调用一起计算，而不是只比较每百万 Token 单价。

两款模型的定位有什么不同

Claude Haiku 5.5 偏向可重复、可批量执行的窄任务，GPT-6 Luna 则把高频 API 工作与 ChatGPT 日常交互放在同一模型体系中。

Anthropic 在 2026 年 10 月的官方文档中，把 Haiku 5.5 的典型任务列为分类、抽取、路由和子 Agent。OpenAI 同期把 GPT-6 Luna 定义为面向聚焦型、高吞吐任务的高效模型，并将其用于 ChatGPT Free 和 Go 档位。

对比项

Claude Haiku 5.5

GPT-6 Luna

基础定位

分类、抽取、路由、子 Agent

聚焦型、高吞吐任务

基础输入价格

0.10 美元/百万 Token

0.10 美元/百万 Token

基础输出价格

0.50 美元/百万 Token

0.50 美元/百万 Token

长提示词加价门槛

超过 10 万 Token

超过 27.2 万输入 Token

上下文窗口

100 万 Token

105 万 Token

最大输出

12.8 万 Token

12.8 万 Token

知识截止时间

2026 年 6 月

2026 年 5 月 18 日

默认推理强度

medium，自适应思考

medium，可选 none 至 max

API 标识

claude-haiku-5-5

gpt-6-luna

表中规格和价格均按 Anthropic、OpenAI 官方页面在 2026 年 10 月 8 日的状态整理。价格不含区域处理、加速模式、工具调用和企业协议产生的额外费用。

基础价格相同，长上下文成本却不同

当单次提示词不超过 10 万 Token 时，两款模型的基础输入、输出、缓存读取和缓存写入价格相同。

Anthropic 官方定价页显示，Haiku 5.5 在这一范围内的缓存读取为 0.01 美元/百万 Token，五分钟缓存写入为 0.125 美元/百万 Token。OpenAI 的 GPT-6 Luna 模型页给出了相同的两项基础价格。

超过 10 万 Token 后，Haiku 5.5 的输入价格升至 0.50 美元/百万 Token，输出价格升至 2.50 美元/百万 Token。GPT-6 Luna 要到输入超过 27.2 万 Token 后，才对整次请求按输入与缓存 2 倍、输出 1.5 倍计价。

这意味着 10 万至 27.2 万 Token 的文档分析、长会话整理和大型代码库阅读任务中，Luna 的基础计价门槛更晚触发。实际账单仍取决于两家的 Token 切分方式、输出长度、缓存命中和失败重试，不能只用标价直接推算总成本。

两家都对批处理提供 50% 的输入与输出折扣。若任务不要求实时返回，批量分类、离线抽取和夜间数据处理应单独测试批处理模式。

官方基准显示了什么，又没有说明什么

Anthropic 在 2026 年 10 月发布材料中公布的同表测试显示，Haiku 5.5 在若干 Agent 和知识工作基准上高于 GPT-6 Luna：

  • OSWorld 2.1 离线子集：Haiku 5.5 为 72.4%，GPT-6 Luna 为 48.9%。

  • Terminal-Bench 4.0：Haiku 5.5 为 39.2%，GPT-6 Luna 为 16.4%。

  • FrontierCode 1.1 主测试：Haiku 5.5 为 46.4%，GPT-6 Luna 为 42.4%。

这些数字来自 Anthropic 的厂商测试，不能视为独立横评。提示词、推理强度、工具配置和评测环境都会改变结果；Anthropic 也说明 Terminal-Bench 的约 39% 成绩对应最高 effort，而 medium 设置约为 20%。

OpenAI 官方没有在同一发布页提供一组与 Haiku 完全等条件的任务成绩。因此，稳妥的结论是：官方数据证明 Haiku 5.5 在 Anthropic 选择的测试中占优，但不能推导出它在所有业务任务中都更强。

工具调用和产品入口怎么比较

GPT-6 Luna 的官方 API 页面列出了网页搜索、文件搜索、代码解释器、托管 Shell、计算机操作、MCP 和工具搜索等内置能力。

Haiku 5.5 支持自适应思考和工具调用，Anthropic 同期还为 Python 与 TypeScript SDK 增加了浏览器操作和计算机操作的测试版支持。它被明确定位为较大模型的子 Agent，可承担检索、摘要、字段抽取和任务分流。

产品入口也有差异。GPT-6 Luna 已用于 ChatGPT Free 和 Go；Haiku 5.5 则通过 Claude Platform、AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure 提供。团队已有哪套身份、审计和工具体系，往往比单次基准领先多少更影响迁移成本。

用一轮小测试完成选型

真正有效的选型方法，是用自己的任务集测完成一次工作所需的总成本。

  1. 从真实业务中抽取 30 个样本，分别覆盖分类、抽取、工具调用和长文档任务。

  2. 两边都使用 medium 推理强度，并固定系统提示词、最大输出和工具权限。

  3. 记录一次通过率、人工复核修改量、P95 延迟、输入输出 Token、重试次数和工具失败率。

  4. 将长文档样本分成 10 万 Token 以下、10 万至 27.2 万 Token、27.2 万 Token 以上三组。

  5. 最后计算“完成一个合格结果”的成本，而不是只统计一次请求的价格。

如果主要任务是短文本分类、抽取和子 Agent 分工，可将 Haiku 5.5 纳入首轮测试；如果任务经常落在 10 万至 27.2 万 Token，或依赖 OpenAI Responses API 的内置工具，GPT-6 Luna 的官方规格更贴近这类工作。复杂编码和长链路自主任务则应把更大型号纳入同一测试，不宜只在两款小模型之间做决定。

Claude Haiku 5.5 与 GPT-6 Luna 在基础价格上已经形成直接竞争，真正拉开差异的是长提示词门槛、工具体系和具体任务成功率。Anthropic 与 OpenAI 的官方文档均显示，两款模型面向高频任务，但各自的产品入口和能力组合并不相同。本文数据截至 2026 年 10 月 8 日，来源见文末参考资料。

参考资料

  • Anthropic：Claude Haiku 5.5 发布页：anthropic.com/claude-haiku-5-5

  • Anthropic：Claude Haiku 5.5 模型文档：docs.anthropic.com/docs/en/models/haiku-5-5/overview

  • Anthropic：Claude API 定价：docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/pricing

  • Anthropic：Claude Haiku 5.5 系统卡：anthropic.com/claude-haiku-5-5-system-card

  • OpenAI：GPT-6 发布说明：openai.com/index/gpt-6-for-everyone/

  • OpenAI：GPT-6 Luna 模型文档：developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna

  • 七牛云 AI 大模型广场