按标价计算，两者完全相同：输入模型的每百万 token 0.10 美元，模型输出的每百万 token 0.50 美元。哪个更能为你的企业省钱取决于具体工作。Anthropic 于 2026年10月7日发布的 Claude Haiku 5.5 在电脑操作和实际任务方面更强，但每项任务消耗的 token 更多，而且一旦请求超过 100,000 个 token，价格就会涨到 5 倍。OpenAI 的 GPT-6 Luna 更节省 token，长请求更便宜，掌握的常识也更多。原则是：做决定前，先用你自己的数据测试两者。

这两个模型是什么，企业为什么关心？

两者都属于小型、快速的模型类别。它们不是为你撰写复杂商业计划的模型，而是每天在系统背后默默运行数千次：回答客户问题、分拣请求、总结对话、从发票中提取数据。在这类工作中，同一个请求会重复数百万次，因此价格上一美分的差别就会变成月度账单上的真实差距。

Anthropic 的发布公告称 Haiku 5.5 是其迄今发布的最便宜、最快、能力最强的小型模型，并表示其运行成本平均比 Haiku 4.5 低约 75%。OpenAI 的官方页面将 Luna 描述为其面向专注型、大批量任务的最高效模型。想了解 Luna 在同系列模型中的定位，请阅读GPT-6 Astra、Sol 与 Luna 对比。

价格对比：纸面上完全相同

价格以每百万 token 的美元计，来自两家公司的官方页面。一个 token 大致相当于一个单词的一部分，根据 Anthropic 的文档，一百万个 token 约等于 555,000 个单词。括号内为按官方汇率 1 美元兑 3.75 SAR 折算的里亚尔金额。

项目Claude Haiku 5.5GPT-6 Luna
输入0.10 美元（0.375 SAR）0.10 美元（0.375 SAR）
输出0.50 美元（1.875 SAR）0.50 美元（1.875 SAR）
缓存读取0.01 美元0.01 美元
长请求超过 100k token：输入 0.50 美元，输出 2.50 美元超过 272k token：输入 2 倍，输出 1.5 倍
上下文窗口（请求与回复合计）100 万个 token105 万个 token，其中请求本身最多 922,000 个
知识截止日期2026年6月2026年5月18日

真正重要的差别在于长请求。如果你的企业向模型发送长文档，例如 100,000 到 272,000 个 token 之间的合同或报告，Haiku 5.5 的费用是其基础价格的 5 倍，而 Luna 仍按正常费率计费。Anthropic 表示，其上一代 Haiku 收到的请求中约有 90% 不足 100,000 个 token，因此大部分日常使用不受影响。

性能对比：哪个更强？

Anthropic 发布了两个模型的对比，独立网站 Artificial Analysis 也公布了自己的测试结果。以下是主要数据；请注意，厂商的数据是由厂商自己测得的：

测试Claude Haiku 5.5GPT-6 Luna来源
电脑操作（OSWorld 2.1）72.4%48.9%Anthropic
Intelligence Index（最高思考力度）4338Artificial Analysis
命令行工作（Terminal-Bench 4.0）33%13%Artificial Analysis
常识准确率36%44%Artificial Analysis
幻觉率（越低越好）40%77%Artificial Analysis

简单来说：Haiku 5.5 更擅长在电脑上完成实际任务，也更常承认自己不知道，而不是编造答案。Luna 掌握的常识更多。在一项自动化测试中，Haiku 5.5 得分为 35%，而 Luna 及同类模型为 53% 到 60%，但 Artificial Analysis 表示，由于 Anthropic 正在修复的过度拒绝问题，这一结果很可能被低估了。

哪个真正更省钱？标价并不是全部

仅凭每百万 token 的价格不足以判断，因为每项任务消耗更多 token 的模型，即使单价相同也会让你花更多钱。根据 Artificial Analysis，关键差别在于：在最高思考力度下，Haiku 5.5 每项任务使用约 162,000 个输出 token，大约是 Luna 的 50,000 个左右的 3 倍。即使在智能水平相近时，Haiku 5.5 也使用了约 55,000 个 token，而 Luna 为 50,000 个。

我们自己算的一个例子：一个客服助手每月处理 10,000 次对话，每次对话包含 2,000 个输入 token 和 500 个输出 token，按标价在任一模型上每月约花费 4.50 美元，约合 17 里亚尔。如果某个模型因思考更久而使用两倍的输出 token，费用将升至约 7 美元。两个数字都不大，但当请求量达到数百万次时，差距就会拉大。

两个模型的新变化是：思考力度由你来控制。Haiku 5.5 是首个支持这一功能的 Haiku 级模型，默认力度为中等。Luna 支持从不思考到最高力度的多个级别。像分类这样的简单任务请选择低力度，只有在需要更高准确度时才调高。

什么时候该选哪个？

  • 选择 Claude Haiku 5.5：适用于模型需要在电脑或浏览器中执行步骤的任务、需要高速响应的客户服务，以及承认不确定性比知识广度更重要的场景。
  • 选择 GPT-6 Luna：适用于 100,000 到 272,000 个 token 之间的长文档、需要更广泛常识的任务，以及你看重每项任务更低 token 用量的情况。
  • 无论选哪个，都要用你真实数据的样本测试两者，并按每项任务而不是每百万 token 衡量成本。如果你处理客户的个人数据，发送前请先确认数据在哪里处理。

想进一步了解 token 价格与实际任务成本之间的差距，请阅读为什么价格没变，任务成本却可能更低。

结论

Claude Haiku 5.5 和 GPT-6 Luna 标价相同，但在 token 消耗方式和各自优势上有所不同。Haiku 在实际任务上更强，不知道时也更诚实；Luna 更节省 token，长请求更便宜。真正更能为你的企业省钱的，是在你自己的数据上每项任务成本最低的那个，而不是在表格里看起来更便宜的那个。

来源：Anthropic 的 Claude Haiku 5.5 发布公告（2026年10月7日）：https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5 ，该模型在 Claude Platform 上的文档，OpenAI 的 GPT-6 Luna 官方页面，以及 Artificial Analysis 对该模型的独立评测。