Claude Haiku 4.5 vs GPT-5.6 Luna コーディング比較

Claude Haiku 4.5 と GPT-5.6 Luna のコーディング は、高速で制限された作業のための低コストのクロスプロバイダーの決定です。 Haiku は、Anthropic の現行最速の Claude モデルです。 Luna は、OpenAI のコスト重視の GPT-5.6 層です。 どちらもテキストと画像を受け入れ、ツールを呼び出し、コーディング ワークフローを強化できますが、コンテキスト、推論制御、プロトコルの適合性、トークン価格が大きく異なります。

開始ルールは、Claude ネイティブ サポート タスクの場合は Haiku、大規模な Codex または Responses 作業の場合は Luna です。 公開されている料金表では Luna の方がはるかに安いのに対し、Haiku は Claude Codeと Anthropic ネイティブ ツール ループに直接適合します。 どちらの事実も、コーディング品質の普遍的な勝者を証明するものではありません。

Claude Haiku 4.5 vs GPT-5.6 Lunaの概要

簡単に言うと、最初にネイティブ ワークフローを選択し、次に承認されたタスクのコストを比較するです。 両方のモデルが同じ狭い課題に合格した場合、Luna の現在のトークンエコノミクスを無視するのは困難です。 タスクが Claude Codeまたは Anthropic ネイティブの動作に依存している場合は、Haiku が最初のテストとしてよりクリーンです。

仕様とAPIの価格

価格は100万トークンあたりの米ドルです。 公式の行では、標準の直接 API レートが説明されています。 OmniaKey 行は現在のゲートウェイの見積もりであり、サブスクリプションの許容量や永続的な約束ではありません。 プロダクションを設定する前に、Claude Haiku 4.5、GPT-5.6 Luna、および モデル カタログ のライブ ページを確認してください。 予算。

Anthropic の日付付きHaiku ID は claude-haiku-4-5-20251001 です。 claude-haiku-4-5 は、Claude API の便利なエイリアスです。 OmniaKey は、カタログに表示される短いモデル ID を公開します。 再現性が重要な場合は、プロバイダーが文書化した正確な ID をピン留めします。

同じコーディングのワークロードにかかる費用

100,000 のキャッシュされていない入力トークンと 20,000 の出力トークンを使用して正常に実行された場合を考えてみましょう。

現在の OmniaKey レートでは、同じトークン数のコストは次のようになります。

これはレート表の計算であり、完了したタスクの証拠ではありません。 Luna が 5 回の再試行失敗が必要で、Haiku が 1 回成功した場合、$0.044 Luna の試行は、$0.20 Haiku の試行よりもコストがかかります。 有用な単位は、最初の応答ではなく、受け入れられた変更です。

迅速なキャッシュにより Luna の価格優位性が維持されます

ここで、100,000 キャッシュされたトークンを再利用し、10,000 キャッシュされていないトークンを追加し、20,000 出力トークンを生成します。 以前のキャッシュ書き込みリクエストを除く：

どちらのプロバイダーも、キャッシュ書き込みの価格は、文書化された最短のキャッシュ パスの基本入力レートの 1.25 倍です。 Anthropic は、Haiku の基本入力レートの 2 倍で 1 時間の書き込みも提供します。 OpenAI のモデル ページには、100 万トークンあたりの $0.25 での Luna キャッシュ書き込みがリストされています。

キャッシュは、システム命令、ツール スキーマ、リポジトリ ガイダンス、または安定したソース マテリアルが繰り返される場合に役立ちます。 無関係な文脈を自由にするわけではありません。 より小さく、より適切に選択されたプレフィックスは、依然として推論が容易であり、無効化のコストが低くなります。

Haikuがより強力な出発点となる場合

ワークフローがすでに Claude ネイティブであり、タスクが厳密に制限されている場合は、最初に Haiku を選択します。

• 既知のシンボルまたはファイルを検索する Claude Code サブエージェント。
• より強力なモデルがテストの失敗を調査する前に、テストの失敗を分類します。
• 焦点を絞った差分または小さなログのセットを要約します。
• 決定論的テストによる機械的な編集を行う。
• 文書またはスクリーンショットから構造化された事実を抽出する。
• 200K コンテキストで十分な短いツール ループを処理します。

Anthropic は、Haiku 4.5 を、ほぼフロンティアのインテリジェンスを備えた最速のモデルであると説明しています。 手動の拡張思考はサポートされていますが、新しい Claude 層で使用される適応思考モードはサポートされていません。 拡張された思考は、制限されたタスクでより多くの推論が必要な場合に役立ちますが、余分な思考は待ち時間とコストの利点の一部を消してしまう可能性があります。 導入する正確な構成を測定します。

Haiku の 64K 最大出力はコード生成には十分ですが、200K 合計コンテキストが大規模なリポジトリ セッションのバインディング制限になります。 コンテキスト ウィンドウをリポジトリ アーカイブとして扱うのではなく、関連するファイルを取得します。

Claude Code モデル ガイド では、Haiku が適切なサポート モデルである場合と、Sonnet、Opus、または Fable がより安全なエスカレーションである場合について説明しています。

Lunaがより強力な出発点となる場合

価格、スループット、または OpenAI ネイティブ ツール スタックでジョブを定義する場合は、最初に Luna を選択します。

• 大量の抽出、分類、変換。
• Responses または Chat Completions を介したスキーマ制約された出力。
• 明示的な受け入れテストを伴う集中的な Codex タスク。
• 既知の呼び出しサイトでの反復的な移行編集。
• 固定契約からテストケースを生成する。
• Haiku の 200K ウィンドウに適合しない、より大きな関連入力を処理します。

OpenAI は、コスト重視の大量ワークロード向けに Luna を位置づけ、高速というラベルを付けます。 その推論の範囲は none から max までで、medium がデフォルトの API です。 受け入れチェックに合格する最低の労力から始めます。 不必要な労力を費やして実行される安価なモデルは、やはり無駄な作業です。

Luna のモデル ページには、Web 検索、ファイル検索、ホストされたシェル、パッチの適用、コンピューターの使用、MCP、構造化出力など、サポートされている Responses ツールがリストされています。 これらはプラットフォームの機能であり、すべてのクライアントまたはゲートウェイがプロバイダーがホストするすべてのツールを公開することを保証するものではありません。 モデル名からツールのサポートを推測するのではなく、正確なルートを確認してください。

Codex の GPT-5.6 モデル ガイド では、Luna から Terra または Sol に移行するタイミングについて説明しています。

長い文脈によって決定が変わる

Haiku は、200K コンテキスト ウィンドウ内で 300,000 トークン入力を受け入れることができません。 Luna は可能ですが、その直接の API には別のロングコンテキスト ルールがあり、272K 入力トークンを超えるプロンプトには、完全なリクエストの入力レートの 2 倍と出力レートの 1.5 倍で請求されます。

Luna の 300,000 入力トークンと 40,000 出力トークンの場合:

input  = 0.3 x $0.40 = $0.120
output = 0.04 x $1.80 = $0.072
total  = $0.192

それでも、デフォルトで 300K トークンを送信することは正当化されません。 コンテキストが増えると証拠が希薄になり、キャッシュ チャーンが増加し、障害の診断が難しくなる可能性があります。 関連するタスクが本当に Haiku の容量を超える場合は、検索の代わりとしてではなく、Luna の大きなウィンドウを使用してください。

速度を主張するには一致したテストが必要です

公式ページでは、Haiku を最速の Claude モデルと呼び、Luna fast とラベル付けしています。 これらのステートメントは、独自のプロバイダー ファミリ内の各モデルを比較します。 同じリージョン、負荷、プロトコル、プロンプト、および推論バジェットの下で、プロバイダー間の 1 秒あたりのトークンの勝者を確立することはありません。

少なくとも 4 つのレイテンシー値を測定します。

1. 最初のトークンまでの時間。
2. 1 秒あたりの出力トークン数。
3. 最初の有効なツール呼び出しまでの時間。
4. 受け入れチェックが通過するまでの実時間。

インタラクティブコーディングの場合、4 番目の対策が最も重要です。 高速ストリームの後に無効なパッチが続くと、すぐに通過するわずかに長い実行よりも遅くなります。

推論コントロールは同等ではありません

Haiku は、構成されたトークン バジェットを使用して手動の拡張思考を使用します。 Luna は、none から max までの名前付き努力レベルを使用します。 Haiku の思考予算と Luna medium は、コンピューティング、レイテンシー、または品質が一致していることを表しません。

2 つの比較トラックを実行します。

1. プロバイダーのデフォルト トラック: 各 API の文書化されたデフォルト動作を使用します。
2. 予算トラック: 総支出または所要時間を制限し、各モデルに独自のネイティブ推論コントロールを使用させます。

両方の設定を「中」と呼んだり、実験が公平であると仮定したりしないでください。 実際に請求されたトークンと経過時間を記録します。 ネイティブ ハーネスが決定の一部である場合は、純粋なモデル テストではなく、エンドツーエンドのエージェント比較として、Claude Codeと Codex のラベルを付けます。

Claude Codeと Codex の比較では、ハーネスの個別の決定について説明します。

再現可能な低コストのコーディング評価

判断が容易で、ブラフが難しい仕事を使用します。

1. 機械的リファクタリング: パブリック インターフェイスを変更せずに、既知の呼び出しサイトを更新します。
2. 重点的なバグ: 1 つの隠れたエッジ ケースによる再現の失敗を修正します。
3. 構造化変換: フィクスチャをスキーマ検証された出力に変換します。
4. テスト生成: 文書化された契約のケースを追加し、スイートを実行します。
5. 制限付きレビュー: 小さなパッチ内でシードされた正確性の問題を特定します。

実行ごとに:

1. 同じコミットから開始し、同じ関連ファイルを指定します。
2. ツールのアクセス、権限、タスクの文言、停止条件を一致させます。
3. ファミリ エイリアスを移動するのではなく、claude-haiku-4-5 と gpt-5.6-luna を固定します。
4. 最初にプロバイダーのデフォルトを実行し、次に明示的推論設定を実行します。
5. 各設定を少なくとも 3 回繰り返します。
6. 受け入れ結果、入力、キャッシュ、出力、待ち時間、再試行、および修正時間を記録します。

Anthropic 互換ルートには Claude Code ガイド を使用し、Responses 互換ルートには Codex CLI ガイド を使用します。 OmniaKey は 1 つのバランスで両方の ID を提供しますが、ネイティブ プロトコルとエージェントの動作は異なるままです。

バイブコーディングにはどのモデルが適していますか?

「Vibe コーディング」では、さまざまなワークフローがカバーされます。 明確なチェックを備えた使い捨てプロトタイプの場合、Luna の低い電流レー​​トにより、繰り返しの探査が安価になります。 ツールの動作と既存の Anthropic ワークフローが重要な Claude Code セッションの場合、Haiku がネイティブの低コスト オプションです。

どちらも、安い、速いという理由で未レビューの変更をマージすることを許可されるべきではありません。 出力を受け入れられる結果に変えるテスト、lint ルール、スクリーンショット、スキーマ、または人間によるレビューを定義します。

実用的なルーティング ポリシー

この順序を使用します。

1. プロトコル制約を尊重します: Claude Codeは Haiku を指します。 Codex または Responses はLunaを指します。
2. プロトコルの制約がない小規模なタスクの場合、トークンのコストとスループットが支配的な場合は、Luna を試してください。
3. Claude ネイティブ ツールの動作や既存の Claude ワークフローの方が重要な場合は、Haiku をお試しください。
4. モデルが同じ確定的な受け入れチェックに合格した場合にのみ、モデルを保持します。
5. あいまいなデバッグ、アーキテクチャ、またはリスクの高い変更は、失敗を繰り返して安価な層を強制するのではなく、Sonnet/Terra、次に Opus/Sol にエスカレーションします。

Sonnet 5 と GPT-5.6 Terra の比較 は、バランスのとれた日次モデルの決定を所有しています。 Opus 5 と GPT-5.6 Sol の比較 は、フロンティアでのより難しい決定を下します。 より広範なコーディング モデル ガイド は、引き続きファミリー レベルのハブです。

最終評決

制限された Claude ネイティブの作業、小規模なサポート エージェントの役割、および Anthropic プロトコルが適合するタスクが最低トークン価格より重要である場合は、Claude Haiku 4.5 を選択してください。 これは現行の最速の Claude モデルで、手動による拡張思考をサポートし、最大 64K 出力で 200K コンテキストを提供します。

Codex、Responses、または OpenAI 互換クライアントを介した大量の明確に指定された作業には、GPT-5.6 Luna を選択してください。 これには、より低い直接および現在の OmniaKey レート、1.05M コンテキスト ウィンドウ、および 6 つの推論労力レベルがあります。

料金表の比較では、Luna が勝ちました。 ワークフローに勝つモデルは、より低い完了タスク コストで同じ受け入れテストに繰り返し合格するモデルです。

よくある質問

コーディングには GPT-5.6 Luna が Claude Haiku 4.5 よりも優れていますか?

普遍的ではありません。 Luna は、明確に指定された大量の作業を開始するための、より強力な価格とコンテキストの出発点です。 Haiku は、制限された Claude Codeおよび Anthropic 互換のワークフロー用の、ネイティブで低コストの Claude の選択肢です。 品質を主張するには、一致した承認済みタスクのテストが必要です。

どのモデルが安いですか？

現在の直接レート カードの Luna: 100 万トークンあたりの $0.20 入力と $1.20 出力と、Haiku の $1 入力と $5 出力。 Luna の現在の OmniaKey レートも低くなります。 再試行、推論、ツール、開発者の修正時間によって、完了したタスクのコストが決まります。

どのモデルが速いですか?

Anthropic は Haiku を最速のモデルと呼びますが、OpenAI は Luna を高速と評価し、最低コスト、最低遅延の GPT-5.6 ワークロードに推奨します。 それらは家族内の立場です。 実際のルートで、最初のトークンまでの時間、出力レート、ツール呼び出しのレイテンシ、および受け入れられたタスク時間を測定します。

どちらのモデルがより多くのコンテキストを持っていますか?

Luna は、1,050,000 トークン コンテキスト ウィンドウと 128,000 の最大出力をリストします。 Haiku には、200,000 コンテキスト トークンと 64,000 の最大出力がリストされています。 Luna の直接価格は、272K 入力トークンを超える完全なリクエストに対して増加します。

Codex コードで Haiku または Claude Codeで Luna を使用できますか?

これらはネイティブのクロスオーバーではありません。 Claude Codeは、Claude および Anthropic 互換構成を中心に設計されています。 Codex は、GPT モデルと Responses 互換プロバイダーを中心に設計されています。 モデルに依存しないクライアントは両方を公開できますが、プロトコル変換とツールのサポートを検証する必要があります。

いつ、より強力なモデルに移行する必要がありますか?

安価なモデルに関連する証拠とツールがあったにもかかわらず、根本原因、アーキテクチャ上の制約、または許容基準を満たしていない場合は、エスカレーションしてください。 まず、Haiku から Sonnet に、Luna から Terra に移動します。 Opus または Sol は、曖昧さと高コストの失敗に備えて取っておきます。

ソースを確認しました

• 【Anthropicモデル概要】(https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview)
• Anthropic API の価格設定と即時キャッシュ
• Anthropic 拡張思考
• 【GPT-5.6 Lunaモデル】(https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-luna)
• OpenAI API の公式価格

情報は 8 月に確認されました 18, 2026. モデルのアクセス、価格、エイリアス、コンテキスト ルール、推論制御、ツール サポートは変更される可能性があります。 運用環境で使用する前に、ファーストパーティのドキュメントとライブ カタログを確認してください。