Thanawat Wongchai

Posted on Oct 8 Originally published at apidog.com

Claude Haiku 5.5 ปะทะ GPT-6 Luna

Claude Haiku 5.5 และ GPT-6 Luna มีราคาเริ่มต้นเท่ากันที่ $0.10/$0.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็นอินพุต/เอาต์พุต สำหรับพรอมต์ Haiku ที่ยาวไม่เกิน 100K โทเค็น ทั้งสองคิดค่าการอ่านแคช $0.01 และการเขียนแคช $0.125 จุดต่างคือราคาเมื่อบริบทเพิ่มขึ้น: Haiku 5.5 ขยับเป็น $0.50/$2.50 เมื่อเกิน 100K โทเค็น ขณะที่ Luna คงราคาเดิมจนถึง 272K โทเค็นอินพุต ก่อนเพิ่มราคาอินพุต 2 เท่าและเอาต์พุต 1.5 เท่า ตารางเปิดตัวของ Anthropic ระบุว่า Haiku 5.5 ได้คะแนนสูงกว่าในทุกแถวที่เปรียบเทียบ แต่กราฟต้นทุนของ Anthropic แสดงว่า Luna มีต้นทุนต่องานต่ำกว่าในทุกระดับความพยายามของ GDPval-AA และ 4 จาก 5 ระดับของ OSWorld

ลองใช้ Apidog วันนี้

บทความนี้สรุปราคา ข้อมูลจำเพาะ เกณฑ์มาตรฐาน ต้นทุนต่อระดับความพยายาม และแนวทางเลือกโมเดลตามปริมาณงาน หากต้องการรายละเอียดรายโมเดล ดู Claude Haiku 5.5 คืออะไร และ GPT-6 Luna คืออะไร ส่วนท้ายจะแสดงวิธีส่งพรอมต์เดียวกันไปยังทั้งสองโมเดลด้วย Apidog

ราคาแบบเคียงข้างกัน

ต่อ 1M โทเค็น	Claude Haiku 5.5	GPT-6 Luna
อินพุต, ระดับพื้นฐาน	$0.10 — พรอมต์สูงสุด 100K โทเค็น	$0.10 — สูงสุด 272K โทเค็นอินพุต
เอาต์พุต, ระดับพื้นฐาน	$0.50	$0.50
การอ่านแคช, ระดับพื้นฐาน	$0.01	$0.01
การเขียนแคช, ระดับพื้นฐาน	$0.125 — 5 นาที	$0.125
ระดับสูงขึ้น, อินพุต / เอาต์พุต	$0.50 / $2.50 — เกิน 100K	$0.20 / $0.75 — เกิน 272K
ระดับสูงขึ้น, การอ่าน / เขียนแคช	$0.05 / $0.625	อัตราแคช 2 เท่า
แบตช์	$0.05 / $0.25 สูงสุด 100K; $0.25 / $1.25 เมื่อเกิน	50% ของอัตรามาตรฐานสำหรับแบตช์และเฟล็กซ์

แหล่งข้อมูล: เอกสารราคา Anthropic และ หน้าโมเดล GPT-6 Luna ของ OpenAI

OpenAI ปรับราคาคำขอทั้งหมดเมื่ออินพุตเกิน 272K โทเค็น ส่วน Anthropic ระบุว่าพรอมต์เกิน 100,000 โทเค็นจะถูกคิดในอัตราที่สูงกว่า โดยคิดตามความยาวพรอมต์ของคำขอนั้น

สรุปตามช่วงบริบท:

ต่ำกว่า 100K โทเค็น: ราคาเท่ากันทุกบรรทัด
100K–272K โทเค็น: Haiku 5.5 มีราคาอินพุตและเอาต์พุตสูงกว่า Luna 5 เท่า
มากกว่า 272K โทเค็น: ทั้งคู่เข้าสู่ระดับราคาสูงขึ้น แต่ Luna ยังมีราคาต่ำกว่า

ตัวอย่างการคิดราคา โดยอิงจำนวนโทเค็นที่ผู้ให้บริการนับ:

พรอมต์ 150K โทเค็น, เอาต์พุต 2K โทเค็น
- Haiku 5.5: 0.15 × $0.50 + 0.002 × $2.50 = $0.080
- Luna: 0.15 × $0.10 + 0.002 × $0.50 = $0.016
พรอมต์ 300K โทเค็น, เอาต์พุต 2K โทเค็น
- Haiku 5.5: 0.30 × $0.50 + 0.002 × $2.50 = $0.155
- Luna: 0.30 × $0.20 + 0.002 × $0.75 = $0.0615

Anthropic ระบุว่าพรอมต์ที่มีความยาวไม่เกิน 100K โทเค็นคิดเป็นราว 90% ของคำขอ Haiku 4.5 หากทราฟฟิกของคุณมีรูปแบบเดียวกัน การเรียกส่วนใหญ่จะมีต้นทุนใกล้เคียงกัน ดูตัวอย่างการคำนวณเพิ่มเติมได้ที่ ราคา Claude Haiku 5.5

Tokenizer เป็นตัวกำหนดเกณฑ์จริง

จำนวนโทเค็นของโมเดลหนึ่งไม่เท่ากับอีกโมเดลหนึ่ง Anthropic ระบุในเธรดเปิดตัวบน Hacker News ว่า tokenizer ที่อัปเดตของ Haiku 5.5 สร้างโทเค็นมากกว่า Haiku 4.5 ราว 30% สำหรับข้อความเดียวกัน

มีผู้แสดงความคิดเห็นประเมินว่า “100K โทเค็นของ Claude รุ่นใหม่อาจเทียบได้กับ 60–65K โทเค็นของ GPT รุ่นใหม่” แต่เป็นเพียงการประเมินของชุมชน ไม่ใช่ตัวเลขจากผู้ให้บริการ

แนวทางปฏิบัติ:

ส่งพรอมต์จริงของคุณไปยัง API ทั้งสอง
บันทึกออบเจ็กต์ usage ของแต่ละคำขอ
เปรียบเทียบจำนวนโทเค็น ต้นทุน และคุณภาพผลลัพธ์จากชุดข้อมูลเดียวกัน
อย่าใช้จำนวนอักขระหรือจำนวนคำแทนจำนวนโทเค็น

ข้อมูลจำเพาะ

	Claude Haiku 5.5	GPT-6 Luna
รหัสโมเดล API	`claude-haiku-5-5`	`gpt-6-luna`
หน้าต่างบริบท	1M โทเค็น	1,050,000 โทเค็น
เอาต์พุตสูงสุด	128K โทเค็น — 300K สำหรับแบตช์พร้อมส่วนหัวเบต้า	128,000 โทเค็น
ขีดจำกัดความรู้	มิถุนายน 2026	18 พฤษภาคม 2026
ระดับความพยายาม	ต่ำ, กลาง, สูง, สูงมาก, สูงสุด	ไม่มี, ต่ำ, กลาง, สูง, สูงมาก, สูงสุด
ปิดการคิด	`thinking: {"type": "disabled"}` ที่ความพยายามสูงหรือต่ำกว่า	ใช้ `none` สำหรับระดับ reasoning effort
เข้าถึงผ่านแชทฟรี	ผู้ใช้ฟรี Claude.ai เลือกได้	ผู้ใช้ฟรีและ Go ในแอปเดสก์ท็อป ChatGPT

ทั้งสองโมเดลใช้ระดับ medium เป็นค่าเริ่มต้น:

Haiku 5.5: output_config.effort
Luna: reasoning.effort

เส้นทางแชทฟรีไม่ใช่ API key จึงไม่เหมาะสำหรับสคริปต์ งาน CI หรือเอเจนต์ ดูรายละเอียดได้ที่ ใช้ Claude Haiku 5.5 ฟรี และ ใช้ GPT-6 Luna ฟรี

ข้อแตกต่างด้านแคชสำคัญมากกับเวิร์กโหลดแบบวนซ้ำ:

Haiku 5.5: การเปลี่ยน effort ระดับบนสุดระหว่างคำขอทำให้ prompt cache ใช้ไม่ได้
GPT-6: OpenAI ระบุว่าการเปลี่ยน reasoning effort ไม่ทำให้แคชเสียอีกต่อไป ดู การแคชพรอมต์ GPT-6

เกณฑ์มาตรฐาน: ตารางของ Anthropic และผู้ดำเนินการแต่ละเซลล์ของ Luna

ตัวเลขด้านล่างมาจากโพสต์เปิดตัวของ Anthropic และ system card ของ Anthropic โดย Anthropic เป็นผู้รวบรวมตาราง แต่แต่ละแถวอาจดำเนินการโดยคนละองค์กร

ผลลัพธ์ของ Haiku 5.5 ใช้ระดับความพยายามสูงสุด และส่วนใหญ่เป็นค่าเฉลี่ยจากการทดสอบ 5 รอบ

เกณฑ์มาตรฐาน	Haiku 5.5	GPT-6 Luna	ที่มาของเซลล์ Luna
GDPval-AA v2.1, Elo	1620	1437	Artificial Analysis ดำเนินการอย่างอิสระ
AA-Briefcase v1.1, Elo	1578	1336	Artificial Analysis ดำเนินการอย่างอิสระ
OSWorld 2.1, ชุดย่อยออฟไลน์	72.4%	48.9%	Anthropic รันงาน 82 งานเดียวกันผ่าน OpenAI API
Terminal-Bench 4.0	39.2%	16.4%	ตารางคะแนนสาธารณะ, Codex CLI ที่ความพยายามสูงสุด
FrontierCode 1.1, หลัก	46.4%	42.4%	Cognition ดำเนินการ — Claude ใน Claude Code, GPT ใน Codex
Chartography, ไม่มีเครื่องมือ	46.4%	29.1%	Surge AI รายงานต่อสาธารณะ

อย่าเปรียบเทียบตัวเลขในตารางนี้โดยไม่ดู harness ที่ใช้ ตัวอย่างเช่น:

Terminal-Bench เปรียบเทียบ Haiku 5.5 ใน Claude Code กับ Luna ใน Codex CLI
OSWorld เป็นการควบคุมที่ใกล้เคียงกว่า เพราะ Anthropic รันทั้งสองโมเดลในงานเดียวกัน
อย่างไรก็ตาม OSWorld ยังเป็นการทดสอบที่ผู้ขายรายหนึ่งรันโมเดลของคู่แข่ง

ณ วันที่ 8 ตุลาคม 2026 ยังไม่มีการเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัวที่เป็นอิสระ Artificial Analysis ยังไม่มีหน้า Haiku 5.5 และไม่พบผล Haiku 5.5 บน Vals, LMArena, SWE-bench หรือ Aider ในเวลานั้น

ผลทดสอบ Haiku 5.5 เพิ่มเติมดูได้ที่ เกณฑ์มาตรฐาน Claude Haiku 5.5

ค่าใช้จ่ายต่อการลองในแต่ละระดับความพยายาม

ตารางเปิดตัวแสดงโมเดลที่ระดับสูงสุด แต่หน้าเปิดตัวของ Anthropic ยังมีกราฟเปรียบเทียบคะแนนและต้นทุนในหลายระดับความพยายาม

OSWorld 2.1, ชุดย่อยออฟไลน์

ความพยายาม	Haiku 5.5	GPT-6 Luna
ต่ำ	42.0% / $0.0695	19.2% / $0.038
กลาง	53.3% / $0.1257	37.5% / $0.1261
สูง	61.3% / $0.1827	42.3% / $0.1435
สูงมาก	67.6% / $0.2792	44.8% / $0.1672
สูงสุด	72.4% / $0.6111	48.9% / $0.205

GDPval-AA v2.1

ความพยายาม	Haiku 5.5	GPT-6 Luna
ต่ำ	1125 / $0.01167	1036 / $0.0038
กลาง	1277 / $0.03042	1262 / $0.02
สูง	1420 / $0.08938	1344 / $0.03
สูงมาก	1513 / $0.26725	1364 / $0.05
สูงสุด	1620 / $0.86593	1437 / $0.09

ข้อสังเกตเชิงปฏิบัติ:

Luna มีราคาต่ำกว่าในทุกระดับความพยายามของ GDPval-AA
บน OSWorld Luna ถูกกว่าในระดับต่ำ สูง สูงมาก และสูงสุด
ที่ OSWorld ระดับกลาง Haiku 5.5 ถูกกว่าเล็กน้อย: $0.1257 เทียบกับ $0.1261
Haiku 5.5 ได้คะแนนสูงกว่าในทุกระดับที่ตารางเปรียบเทียบ

หากเปรียบเทียบที่ต้นทุนใกล้กัน:

OSWorld: Haiku 5.5 ระดับกลางมีต้นทุน $0.1257 และได้ 53.3% ขณะที่ Luna ระดับกลางมีต้นทุน $0.1261 และได้ 37.5% นอกจากนี้ Haiku ระดับกลางยังได้คะแนนสูงกว่า Luna ระดับสูงสุดที่ 48.9%
GDPval-AA: Luna ระดับสูงสุดได้ 1437 Elo ที่ $0.09 ขณะที่ Haiku 5.5 ระดับสูงได้ 1420 Elo ที่ $0.08938 ต่างกันเพียง 17 Elo

สำหรับงาน computer use ตัวเลขของ Anthropic ชี้ว่า Haiku 5.5 ให้คะแนนต่อดอลลาร์สูงกว่า ส่วนงานความรู้ Luna เหมาะเมื่อเป้าหมายคือผลลัพธ์ที่ “ดีพอ” ด้วยต้นทุนเริ่มต้นต่ำกว่า

การกำหนดเส้นทาง: โมเดลใดเหมาะกับงานใด

Anthropic วางตำแหน่ง Haiku 5.5 สำหรับ “งานที่มีขอบเขตแคบ” และระบุว่า Sonnet 5.5 กับ Opus 5.5 ยังเหมาะกว่าในงานเขียนโค้ดซับซ้อน ทั้ง Haiku 5.5 และ Luna เหมาะกับปริมาณงานจำนวนมาก

ปริมาณงาน	เริ่มต้นด้วย	เหตุผล
การจำแนก, routing, แยกข้อมูลต่ำกว่า 100K โทเค็น	ทั้งสองโมเดล	ราคาเท่ากัน จึงเลือกจากความแม่นยำบนข้อมูลจริงของคุณ
Q&A เอกสารยาว 100K–272K โทเค็น	GPT-6 Luna	รักษาอัตราพื้นฐานถึง 272K ขณะที่ Haiku 5.5 แพงขึ้น 5 เท่าหลัง 100K
ระบบอัตโนมัติเบราว์เซอร์และเดสก์ท็อป	Claude Haiku 5.5	คะแนน OSWorld สูงกว่าที่ต้นทุนใกล้เคียงกัน
Sub-agent ภายใต้ Opus 5.5 หรือ Sonnet 5.5	Claude Haiku 5.5	รองรับ Claude Code frontmatter: `model: haiku`
ลดต้นทุนต่อการเรียกให้ต่ำที่สุด	GPT-6 Luna	ต้นทุนระดับต่ำต่ำกว่า: $0.038 บน OSWorld และ $0.0038 บน GDPval-AA
ร่างงานความรู้ด้วยระดับความพยายามสูง	ทดสอบทั้งสองโมเดล	คะแนน GDPval-AA ต่างกันเพียง 17 Elo ที่ต้นทุนใกล้กัน

ดูรายละเอียดเพิ่มเติมที่ Claude Haiku 5.5 ใน Claude Code สำหรับ sub-agent และ GPT-6 Luna สำหรับปริมาณงาน API สูง สำหรับไปป์ไลน์ QPS สูง

หากกำลังย้ายจาก Haiku 4.5 ให้ตรวจสอบข้อผิดพลาดใหม่ด้วย Haiku 5.5 เทียบกับ Haiku 4.5

ทดสอบทั้งสองแบบเคียงข้างกันใน Apidog

คำตอบว่าโมเดลใดเหมาะกว่าอยู่ที่พรอมต์และเกณฑ์คุณภาพของคุณเอง ใช้ Apidog สร้างโปรเจกต์เดียวที่มีคำขอสำหรับทั้งสองโมเดล เพื่อควบคุมพรอมต์และเงื่อนไขการทดสอบให้เหมือนกัน

เก็บ ANTHROPIC_API_KEY และ OpenAI API key เป็น environment variables
สร้างคำขอสำหรับ Haiku 5.5 และ Luna โดยใช้พรอมต์เดียวกัน
ใช้ระดับความพยายามเดียวกันในแต่ละรอบทดสอบ
ตรวจสอบว่า stop_reason ของ Haiku ไม่ใช่ "refusal" เพราะไม่มี fallback ฝั่งเซิร์ฟเวอร์
บันทึก usage, latency, สถานะการตอบกลับ และคุณภาพผลลัพธ์
รันอย่างน้อยที่ระดับต่ำ กลาง และสูง ก่อนตัดสินใจ deploy

ตัวอย่างคำขอ Haiku 5.5:

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-haiku-5-5",
    "max_tokens": 2048,
    "thinking": {"type": "adaptive"},
    "output_config": {"effort": "medium"},
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Classify this support ticket as billing, bug, or feature request: The export button returns a 500 error since this morning."
      }
    ]
  }'

สำหรับ Haiku 5.5 อย่าส่งค่า temperature, top_p หรือ top_k ที่ไม่ใช่ค่าเริ่มต้น เพราะจะได้รับข้อผิดพลาด 400

ดูคู่มือใช้งานแบบทีละขั้นตอนที่ วิธีใช้ Claude Haiku 5.5 API และแนวทางสร้าง evaluation suite ที่ การทดสอบแอปพลิเคชัน LLM

คำถามที่พบบ่อย

Claude Haiku 5.5 และ GPT-6 Luna ราคาเท่ากันหรือไม่?

เท่ากันสำหรับพรอมต์ Haiku ที่ยาวไม่เกิน 100K โทเค็น: อินพุต/เอาต์พุต $0.10/$0.50, การอ่านแคช $0.01 และการเขียนแคช $0.125 หลังจากนั้น Haiku 5.5 คิด $0.50/$2.50 ขณะที่ Luna คงราคาเดิมถึง 272K โทเค็น

โมเดลใดได้คะแนนสูงกว่า?

Haiku 5.5 ได้คะแนนสูงกว่าในทุกแถวของตารางเปิดตัว Anthropic แต่ Anthropic เป็นผู้รวบรวมตารางดังกล่าว และยังไม่มีการเปรียบเทียบ head-to-head ที่เป็นอิสระ

โมเดลใดมีต้นทุนต่องานต่ำกว่า?

โดยทั่วไปคือ Luna: ถูกกว่าในทุกระดับความพยายามของ GDPval-AA และ 4 จาก 5 ระดับของ OSWorld ที่ OSWorld ระดับกลาง Haiku 5.5 ถูกกว่าด้วยส่วนต่าง $0.0004 อย่างไรก็ตาม Haiku 5.5 ทำผลงานดีกว่าบน OSWorld เมื่อเปรียบเทียบที่ต้นทุนใกล้เคียงกัน

มีโมเดลใดใช้ฟรีหรือไม่?

ใช้ฟรีได้เฉพาะในแชท: ผู้ใช้ฟรี Claude.ai เลือก Haiku 5.5 ได้ และผู้ใช้ฟรีหรือ Go ใช้ Luna ผ่านแอปเดสก์ท็อป ChatGPT ได้ แต่ไม่มี API key สำหรับนำไปใช้ในระบบ ดู ใช้ Claude Haiku 5.5 ฟรี

เลือกตามความยาวของพรอมต์ แล้วจึงทดสอบ

เริ่มจากวัดความยาวพรอมต์จริงของคุณ:

ต่ำกว่า 100K โทเค็น: ราคาเท่ากัน เลือกจากความแม่นยำและ latency
100K–272K โทเค็น: Luna มีข้อได้เปรียบด้านราคาอย่างชัดเจน
งาน computer use: เริ่มทดสอบ Haiku 5.5 ก่อนจากคะแนน OSWorld
งานที่ต้องลดต้นทุนต่อคำขอ: เริ่มทดสอบ Luna ที่ระดับความพยายามต่ำ

จากนั้นรันทั้งสองโมเดลบนคำขอจริงด้วยระดับความพยายาม 2–3 ระดับ ดาวน์โหลด Apidog เก็บคำขอไว้ในโปรเจกต์เดียว และใช้ข้อมูล usage พร้อมผล evaluation เป็นเกณฑ์ตัดสิน

DEV Community