定価で見ると両者はまったく同じで、モデルに入るトークン100万あたり0.10ドル、出てくるトークン100万あたり0.50ドルです。どちらが企業にとってより節約になるかは業務内容次第です。Anthropicが2026年10月7日にリリースしたClaude Haiku 5.5は、コンピューター操作や実務タスクに強い一方、タスクあたりのトークン消費が多く、リクエストが100,000トークンを超えると料金が5倍に跳ね上がります。OpenAIのGPT-6 Lunaはトークンの消費が少なく、長いリクエストでは安く、一般的な知識も豊富です。原則は、決める前に自社のデータで両方を試すことです。

この2つのモデルとは何か、なぜ企業にとって重要なのか

どちらも小型・高速モデルのクラスに属します。複雑な事業計画書を書いてくれるモデルではなく、システムの裏側で1日に何千回も黙々と動き、顧客の質問に答え、問い合わせを振り分け、会話を要約し、請求書からデータを抽出します。こうした業務では同じリクエストが何百万回も繰り返されるため、1セントの価格差が月々の請求額では本当の差になります。

Anthropicの発表は、Haiku 5.5を同社がこれまでにリリースした中で最も安く、最も速く、最も高性能な小型モデルと位置づけ、運用コストはHaiku 4.5より平均で約75%低いとしています。OpenAIの公式ページは、Lunaを特定用途の大量処理タスク向けに最も効率的なモデルと説明しています。兄弟モデルの中でのLunaの位置づけについては、GPT-6 Astra、Sol、Lunaの違いをお読みください。

価格比較：表の上では同じ

価格は両社の公式ページに基づく、トークン100万あたりの米ドル建てです。トークンはおおよそ単語の一部で、Anthropicのドキュメントによると、トークン百万はおよそ555,000語に相当します。括弧内は、1ドル＝3.75 SARの公式レートで換算したリヤル額です。

項目Claude Haiku 5.5GPT-6 Luna
入力0.10ドル（0.375 SAR）0.10ドル（0.375 SAR）
出力0.50ドル（1.875 SAR）0.50ドル（1.875 SAR）
キャッシュ読み取り0.01ドル0.01ドル
長いリクエスト100kトークン超：入力0.50ドル、出力2.50ドル272kトークン超：入力2倍、出力1.5倍
コンテキストウィンドウ（リクエストと応答の合計）100万トークン105万トークン（リクエスト自体は最大922,000）
知識のカットオフ2026年6月2026年5月18日

重要な違いは長いリクエストです。契約書や報告書など、100,000から272,000トークンの長い文書をモデルに送る企業の場合、Haiku 5.5は基本価格の5倍の料金になり、Lunaは通常料金のままです。Anthropicによると、前世代のHaikuへのリクエストの約90%は100,000トークン未満だったため、日常的な利用の大半には影響しません。

性能比較：どちらが強いか

Anthropicは両モデルの比較を公表し、独立系サイトのArtificial Analysisも独自の結果を公開しました。主な数値は以下のとおりです。なお、開発元の数値は開発元自身が測定したものである点に注意してください。

テストClaude Haiku 5.5GPT-6 Luna出典
コンピューター操作（OSWorld 2.1）72.4%48.9%Anthropic
Intelligence Index（最大effort）4338Artificial Analysis
コマンドライン作業（Terminal-Bench 4.0）33%13%Artificial Analysis
一般知識の正確さ36%44%Artificial Analysis
ハルシネーション率（低いほど良い）40%77%Artificial Analysis

平たく言えば、Haiku 5.5はコンピューター上で実務タスクをこなす力が強く、答えをでっち上げるのではなく「わからない」と認めることが多いモデルです。Lunaは一般的な事実をより多く知っています。ある自動化テストでは、Haiku 5.5のスコアが35%だったのに対し、Lunaや同等のモデルは53%から60%でしたが、Artificial Analysisは、Anthropicが修正中の過剰な拒否の問題のため、この結果はおそらく実力より低く出ているとしています。

本当に節約になるのはどちらか：定価がすべてではない

トークン100万あたりの価格だけでは判断できません。タスクあたりのトークン消費が多いモデルは、同じ価格でもコストが高くなるからです。Artificial Analysisによると、ここが決定的な違いです。最大effortでは、Haiku 5.5はタスクあたり約162,000の出力トークンを使い、Lunaの約50,000のおよそ3倍です。同程度の知能水準でも、Haiku 5.5は約55,000トークン、Lunaは50,000トークンでした。

私たち自身の試算による例です。月10,000件の会話を処理するカスタマーサービスのアシスタントで、1件あたり入力2,000トークン、出力500トークンの場合、定価ではどちらのモデルでも月約4.50ドル、約17リヤルです。もし一方のモデルが長く考えるせいで出力トークンを2倍使えば、約7ドルに上がります。どちらも小さな金額ですが、リクエストが数百万件に達すると差は広がります。

両モデルに共通する新しい点は、effortのレベルを自分で制御できることです。Haiku 5.5はこれに対応した初のHaikuクラスのモデルで、デフォルトは中程度です。Lunaは思考なしから最大effortまでのレベルに対応しています。分類のような単純なタスクには低いeffortを選び、より高い正確さが必要なときだけ上げてください。

それぞれを選ぶべきとき

  • Claude Haiku 5.5を選ぶべきなのは、モデルがコンピューターやブラウザ上で手順を実行するタスク、高速さが求められるカスタマーサービス、そして知識の幅よりも不確かさを認めることが重要な場面です。
  • GPT-6 Lunaを選ぶべきなのは、100,000から272,000トークンの長い文書、より幅広い一般知識が必要なタスク、そしてタスクあたりのトークン消費の少なさを重視する場合です。
  • いずれにしても、実際のデータのサンプルで両方を試し、コストはトークン100万あたりではなくタスクあたりで測ってください。顧客の個人データを扱う場合は、送信前にどこで処理されるかを確認してください。

トークン価格と実際のタスクコストの差について詳しくは、価格が変わらなくてもタスクのコストが下がることがある理由をお読みください。

まとめ

Claude Haiku 5.5とGPT-6 Lunaは定価が同じですが、トークンの消費の仕方と得意分野が異なります。Haikuは実務タスクに強く、わからないときにより正直です。Lunaはトークンの消費が少なく、長いリクエストでは安くなります。企業にとってより節約になるのは、表の上で安く見えるモデルではなく、自社のデータでタスクあたりのコストが最も低いモデルです。

出典：AnthropicによるClaude Haiku 5.5の発表（2026年10月7日）：https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5 、Claude Platform上の同モデルのドキュメント、OpenAIのGPT-6 Luna公式ページ、およびArtificial Analysisによる同モデルの独立レビュー。