¿Claude Haiku 5.5 o GPT-6 Luna? Precio, rendimiento y cuál ahorra más a tu empresa

En precio de lista son idénticos: 0,10 $ por millón de tokens que entran en el modelo y 0,50 $ por millón de tokens que salen. Cuál ahorra más a tu empresa depende del trabajo. Claude Haiku 5.5, lanzado por Anthropic el 7 de octubre de 2026, es más fuerte en el uso del ordenador y en tareas prácticas, pero usa más tokens por tarea, y su precio se multiplica por 5 cuando una solicitud supera los 100.000 tokens. GPT-6 Luna, de OpenAI, es más ahorrador con los tokens, más barato en solicitudes largas y conoce más datos generales. La regla: prueba ambos con tus propios datos antes de decidir.

¿Qué son estos dos modelos y por qué importan a las empresas?

Ambos pertenecen a la clase de modelos pequeños y rápidos. No son los modelos que te redactan un plan de negocio complejo; trabajan en silencio detrás de los sistemas miles de veces al día, respondiendo preguntas de clientes, clasificando solicitudes, resumiendo conversaciones y extrayendo datos de facturas. En ese tipo de trabajo la misma solicitud se repite millones de veces, así que una diferencia de un céntimo en el precio se convierte en una diferencia real en la factura mensual.

El anuncio de Anthropic presenta Haiku 5.5 como el modelo pequeño más barato, rápido y capaz que ha lanzado, y dice que su ejecución cuesta de media alrededor de un 75 % menos que Haiku 4.5. La página oficial de OpenAI describe Luna como su modelo más eficiente para tareas concretas y de gran volumen. Para ver dónde se sitúa Luna entre sus hermanos, lee GPT-6 Astra vs Sol vs Luna.

Comparación de precios: iguales sobre el papel

Los precios están en dólares estadounidenses por millón de tokens, tomados de las páginas oficiales de ambas empresas. Un token es aproximadamente una parte de una palabra, y un millón de tokens equivale a unas 555.000 palabras según la documentación de Anthropic. Entre paréntesis figura el equivalente en riyales al tipo oficial de 3,75 SAR por dólar.

La diferencia que importa son las solicitudes largas. Si tu empresa envía al modelo documentos largos, como contratos o informes de entre 100.000 y 272.000 tokens, Haiku 5.5 cuesta 5 veces su precio base mientras que Luna se mantiene en su tarifa normal. Anthropic dice que alrededor del 90 % de las solicitudes a su Haiku anterior estaban por debajo de 100.000 tokens, así que la mayor parte del uso diario no se ve afectada.

Comparación de rendimiento: ¿cuál es más fuerte?

Anthropic publicó una comparación de los dos modelos, y el sitio independiente Artificial Analysis publicó sus propios resultados. Estas son las cifras principales; ten en cuenta que los números del fabricante los mide el propio fabricante:

En pocas palabras: Haiku 5.5 es más fuerte a la hora de ejecutar tareas prácticas en un ordenador, y admite con más frecuencia que no sabe algo en lugar de inventarse una respuesta. Luna conoce más datos generales. En una prueba de automatización, Haiku 5.5 obtuvo un 35 % frente a entre un 53 y un 60 % de Luna y modelos similares, pero Artificial Analysis dice que el resultado probablemente está infravalorado por un problema de rechazos excesivos que Anthropic está corrigiendo.

¿Cuál ahorra más de verdad? El precio de lista no lo es todo

El precio por millón de tokens no basta para juzgar, porque un modelo que usa más tokens por tarea te cuesta más aunque tenga el mismo precio. Esta es la diferencia clave según Artificial Analysis: con esfuerzo máximo, Haiku 5.5 usa unos 162.000 tokens de salida por tarea, aproximadamente 3 veces los 50.000 o así de Luna. Incluso con una inteligencia similar, Haiku 5.5 usó unos 55.000 tokens frente a 50.000 de Luna.

Un ejemplo con nuestras propias cuentas: un asistente de atención al cliente que gestiona 10.000 conversaciones al mes, cada una con 2.000 tokens de entrada y 500 tokens de salida, cuesta unos 4,50 $ al mes a precio de lista con cualquiera de los dos modelos, unos 17 riyales. Si un modelo usara el doble de tokens de salida por pensar más tiempo, subiría a unos 7 $. Ambas cifras son pequeñas, pero la brecha crece cuando llegas a millones de solicitudes.

Lo nuevo en ambos modelos es que tú controlas el nivel de esfuerzo. Haiku 5.5 es el primer modelo de la clase Haiku que lo admite, con el nivel medio por defecto. Luna admite niveles que van desde sin razonamiento hasta el esfuerzo máximo. Elige un esfuerzo bajo para tareas sencillas como la clasificación, y súbelo solo cuando necesites más precisión.

¿Cuándo elegir cada uno?

• Elige Claude Haiku 5.5 para tareas en las que el modelo ejecuta pasos en un ordenador o en un navegador, para una atención al cliente que necesita gran velocidad, y cuando admitir la incertidumbre importa más que la amplitud de conocimientos.
• Elige GPT-6 Luna para documentos largos de entre 100.000 y 272.000 tokens, para tareas que necesitan un conocimiento general más amplio, y cuando te importa un menor consumo de tokens por tarea.
• En cualquier caso, prueba ambos con una muestra de tus datos reales y mide el coste por tarea, no por millón de tokens. Si manejas datos personales de clientes, comprueba dónde se procesan antes de enviarlos.

Para saber más sobre la diferencia entre el precio del token y el coste real de una tarea, lee por qué una tarea puede costar menos aunque el precio no haya cambiado.

En resumen

Claude Haiku 5.5 y GPT-6 Luna comparten el mismo precio de lista, pero difieren en cómo consumen tokens y en dónde son fuertes. Haiku es más fuerte en tareas prácticas y más honesto cuando no sabe algo; Luna es más ahorrador con los tokens y más barato en solicitudes largas. El que más ahorra a tu empresa es el que tiene el menor coste por tarea con tus propios datos, no el que parece más barato en una tabla.

Fuentes: anuncio de Claude Haiku 5.5 de Anthropic (7 de octubre de 2026): https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5 , la documentación del modelo en Claude Platform, la página oficial de GPT-6 Luna de OpenAI y la revisión independiente del modelo de Artificial Analysis.