Haiku 5.5 vs Luna 6

Haiku 5.5 vs Luna 6의 선택 기준은 프롬프트 길이, API 호환성, 올바른 결과를 얻는 데 드는 비용입니다. 여기서 “Luna 6”는 OpenAI의 GPT-6 Luna이며 모델 ID는 gpt-6-luna입니다. Haiku는 Anthropic의 Claude Haiku 5.5, ID는 claude-haiku-5-5입니다. 입력 100K 토큰 이하에서는 두 모델의 공식 표준 입력·출력 단가가 같습니다. 이를 넘으면 Luna의 낮은 긴 컨텍스트 요금을 먼저 평가할 이유가 생깁니다.

OmniaKey 카탈로그 가격으로는 같은 과금 토큰 수일 때 짧은 요청은 Haiku가 저렴하고, Haiku의 100K 기준을 넘으면 Luna가 저렴합니다. 애플리케이션이 지원하는 API를 확인한 뒤 같은 작업으로 정확도와 총비용을 비교하세요. 가격만으로 코딩에 더 나은 모델을 정할 수는 없습니다.

Haiku 5.5 vs Luna 6 핵심 차이

출처: Haiku 모델 개요, GPT-6 Luna 모델 페이지. 컨텍스트는 용량이며 무료 사용량이나 같은 검색 정확도를 뜻하지 않습니다. 두 공급자의 medium도 동일한 추론 연산량을 의미하지 않습니다.

공식 API 가격: 100K 이하는 같고 그 이상은 다릅니다

단위는 100만 토큰당 USD, 순서는 캐시 없는 입력 / 과금 출력 / 캐시 읽기입니다. Anthropic 표준 직접 API와 OpenAI Standard를 비교하며 Batch 할인과 지역 할증은 제외합니다.

Anthropic 가격 문서는 Haiku 프롬프트 길이에 캐시 읽기와 쓰기를 포함한다고 명시합니다. 입력 100K를 초과한 요청에는 높은 요금이 적용됩니다. OpenAI도 입력 272K 초과 시 요청 전체에 높은 단가를 적용합니다. 정확히 100K와 272K인 경우에는 각각 낮은 구간에 남습니다.

저장소 파일, 도구 정의, 대화 이력을 반복 전송하는 에이전트에서는 이 차이가 중요합니다. 캐시 적중은 입력 비용을 낮추지만 Haiku를 짧은 프롬프트 구간으로 돌려놓지는 않습니다. 같은 텍스트라도 토큰 수가 같다는 보장은 없으므로 모델별로 계산해야 합니다.

짧은 요청과 긴 요청의 비용 계산

각 행은 캐시 없는 단일 요청이며, 출력으로 과금되는 추론 토큰까지 포함한 사용량을 가정합니다. 도구, 캐시 쓰기, 저장소, 세금, 재시도, 사람의 검토 비용은 제외합니다.

직접 API의 150K 예시에서 Haiku는 0.15 × 0.50 + 0.02 × 2.50 = 0.125달러, Luna는 0.15 × 0.10 + 0.02 × 0.50 = 0.025달러입니다. 이 사용량의 요금 차이가 5배라는 뜻이며 품질이나 속도의 차이가 아닙니다.

150K 프롬프트가 캐시 읽기 140K, 새 입력 10K로 구성되고 출력이 20K라면 직접 비용은 Haiku $0.062, Luna $0.0124입니다. Haiku 계산은 0.14 × 0.05 + 0.01 × 0.50 + 0.02 × 2.50 = 0.062, Luna는 0.14 × 0.01 + 0.01 × 0.10 + 0.02 × 0.50 = 0.0124입니다. 이전 캐시 쓰기 비용은 별도입니다.

OmniaKey는 별도 가격표를 사용합니다

위 게이트웨이 열은 아래 카탈로그 가격을 사용합니다. 단위는 역시 100만 토큰당 USD입니다. 카탈로그 확인은 새로운 추론 테스트를 수행했다는 의미가 아닙니다.

Haiku 가격은 해당 Anthropic 요금의 80%이며, Luna에는 명시된 고정 게이트웨이 가격이 있습니다. Luna의 OmniaKey 가격은 OpenAI 직접 Standard 요금보다 높습니다. 일반적인 공급자 할인 표시를 이 모델에 적용하거나 직접·게이트웨이 가격이 같다고 가정하지 마세요. 구매 전에 Haiku 5.5 모델 페이지와 GPT-6 Luna 모델 페이지를 확인하세요. 가격과 계정 접근 조건은 바뀔 수 있습니다.

이 스냅샷에서는 프롬프트가 100K 이하일 때 Haiku가 저렴한 게이트웨이 후보입니다. 이를 넘으면 Luna의 입력·출력·캐시 읽기 단가가 모두 낮습니다. 실제로 통과한 작업당 비용은 모델별 토큰 사용량과 재시도에 따라 달라집니다.

코딩·추출·속도는 무엇을 평가해야 하나요?

Anthropic 발표 페이지는 두 모델의 결과를 아래와 같이 제시합니다. 공급자 발표 점수이며, 우리는 평가 환경·effort 설정·실행을 재현하지 않았습니다.

이 세 발표 결과에서는 Haiku의 점수가 더 높습니다. 코딩·도구 사용 파일럿에 포함할 이유가 되지만 완료 속도나 승인된 작업당 비용의 우위를 입증하지는 않습니다. 평가 환경과 설정이 중요하며 앞의 가격 예시는 별도 비용 계산입니다.

작은 코드 변경은 저장소 버전, 도구, 승인 테스트를 고정하고 기계적 리팩터링, 실패 테스트 수정, 범위가 제한된 기능을 따로 시험합니다. 기존 통합이 Anthropic Messages를 사용하면 Haiku, Responses라면 Luna부터 평가하세요. 이는 통합 비용에 관한 권장 사항이며 측정된 코딩 우열이 아닙니다.

추출과 분류는 두 공급자가 모두 제시하는 대량 작업 용도입니다. JSON 문법뿐 아니라 필드 값과 원문 근거도 검증하세요. 모호한 입력과 명시적인 “알 수 없음” 결과를 포함해 저렴하지만 틀린 답이 조용히 통과하지 않게 해야 합니다.

긴 문서나 저장소 작업에서는 100K를 넘을 때 Luna 직접 요금의 이점을 계산할 수 있습니다. 필요한 근거를 더 잘 찾는지는 검색 테스트로 확인해야 합니다. 큰 컨텍스트 창만으로 이를 보장할 수는 없습니다.

Anthropic의 자체 제품군 내 “가장 빠름”과 OpenAI의 “Fast”는 같은 조건의 측정이 아닙니다. 실제 경로에서 첫 토큰 시간, 전체 완료 시간, p95 지연 시간을 측정하고 출력 길이와 추론 설정도 기록하세요. 인용 자료만으로 공급자 간 속도 우승자를 정할 수 없습니다.

API와 마이그레이션 차이

Haiku의 기본 경로는 Messages이고 Luna에서 추론과 도구를 함께 쓰는 경로는 Responses입니다. 모델 문자열만 바꿔도 요청 본문, 도구 이벤트, 응답 블록이 자동 변환되지는 않습니다.

• Haiku: 적응형 사고가 기본으로 켜집니다. output_config.effort를 사용하고 블록을 타입별로 파싱하며, 마이그레이션 가이드에 따라 Haiku 4.5의 assistant prefill과 이전 샘플링 설정을 제거하세요.
• Luna: Responses의 reasoning.effort는 none, low, medium, high, xhigh, max를 지원합니다. 모델 페이지에 따르면 Chat Completions 함수 호출은 reasoning_effort가 none일 때만 가능하므로 추론과 도구를 결합할 때는 Responses를 사용하세요.

Haiku 가이드의 토큰 약 30% 증가는 Haiku 4.5 대비 수치이며 GPT-6 Luna와 비교한 값이 아닙니다. 이 비율을 공급자 간 비교에 더하지 말고 각 모델의 실제 사용량을 다시 계산하세요. 자세한 개별 설명은 Haiku 5.5 리뷰와 GPT-6 Luna 리뷰에서 확인할 수 있습니다.

캐시와 Batch는 같은 조건으로 계산해야 합니다

Haiku의 5분 캐시 쓰기는 구간별로 100만 토큰당 $0.125 또는 $0.625, 1시간 쓰기는 $0.20 또는 $1.00입니다. Luna의 캐시 쓰기 단가는 $0.125 또는 $0.25입니다. 최초 쓰기를 제외한 캐시 비교는 이후 읽기만 설명합니다.

두 공급자는 해당 Batch 입력·출력에 50% 할인을 제공합니다. OpenAI는 Flex도 Standard의 절반으로 표시합니다. 각 모드는 동작과 이용 조건이 별도이며 할인이나 지원이 게이트웨이에 자동으로 적용되지는 않습니다. Batch는 Batch와, 표준 동기 작업은 표준 동기 작업과 비교하세요. 출처: Anthropic 가격, OpenAI 가격.

실용적인 선택 기준

대표 작업 30개로 파일럿을 시작해 보세요. 짧은 프롬프트와 100K 초과 요청을 함께 포함합니다. 제안하는 샘플이며 우리가 실행한 벤치마크가 아닙니다. 모델 ID, 공급자 경로, 프롬프트, 도구, effort, 재시도 한도를 고정하고 동일한 승인 기준에서 각 모델의 과금 토큰을 기록하세요.

전체 시도·검토 비용 ÷ 통과한 작업 수를 계산하고 놓친 오류는 별도로 확인합니다. 짧은 요청에서 둘 다 통과한다면 API 호환성과 실제 경로 가격이 선택 기준입니다. 긴 요청에서는 Luna의 낮은 단가를 오류, 지연, 수정 노력과 비교하세요. 둘 다 승인 기준을 충족하지 못하면 어려운 작업을 더 강한 모델로 올리세요.

자주 묻는 질문

Luna 6는 GPT-6 Luna와 같은 모델인가요?

이 글에서는 그렇습니다. OpenAI 공식 명칭은 GPT-6 Luna, API ID는 gpt-6-luna입니다. luna-6를 모델 ID로 보내지 마세요.

Haiku 5.5와 Luna 6 중 무엇이 저렴한가요?

직접 표준 요금은 입력 100K 이하에서 같고 이를 넘으면 Luna가 낮습니다. OmniaKey 스냅샷에서는 동일한 과금 종류와 토큰 수일 때 100K 이하는 Haiku, 초과 시에는 Luna가 저렴합니다.

코딩에는 어느 모델이 더 좋은가요?

확인한 자료만으로 보편적인 승자를 정할 수 없습니다. 도구와 실행 가능한 검사를 고정하고 같은 코딩 작업의 승인된 변경당 총비용을 비교하세요. 정상 응답이나 저렴한 토큰이 코드의 정확성을 증명하지는 않습니다.

캐시 입력으로 Haiku의 100K 구간을 피할 수 있나요?

아닙니다. Anthropic은 캐시 읽기와 쓰기 토큰을 프롬프트 길이에 포함합니다. 캐시 적중 140K와 새 입력 10K는 여전히 150K 프롬프트이며 Haiku의 높은 요금이 적용됩니다.