Kodlama için Claude Haiku 4.5 ve GPT-5.6 Luna karşılaştırması, hızlı ve sınırlı işler için düşük maliyetli sağlayıcılar arası karardır. Haiku, Anthropic'in güncel en hızlı Claude modelidir. Luna ise OpenAI'ın maliyet odaklı GPT-5.6 katmanıdır. İkisi de metin ve görsel kabul eder, araç çağırır ve kodlama akışlarında çalışabilir; ancak bağlam, akıl yürütme kontrolleri, protokol uyumu ve token fiyatı bakımından belirgin biçimde ayrılır.

Başlangıç kuralımız Claude'a özgü destek görevlerinde Haiku, yüksek hacimli Codex veya Responses işlerinde Luna kullanmaktır. Yayınlanan tarifelerde Luna çok daha ucuzdur; Haiku ise Claude Code ve Anthropic'in yerel araç döngülerine doğrudan uyar. Bu iki gerçek de evrensel bir kodlama kalitesi kazananını kanıtlamaz.

18 Ağustos 2026 tarihinde doğrulandı. Özellikler, akıl yürütme kontrolleri, önbellek oranları ve token fiyatları güncel Anthropic ve resmi OpenAI belgeleriyle OmniaKey'in canlı kataloğundan alınmıştır. Yayından önce arama talebini ve canlı sonuç sayfasını kontrol ettik. Ücretli ve kontrollü bire bir benchmark çalıştırmadık; bu nedenle uydurma bir sıralama yerine belgelenmiş gerçekleri, yeniden hesaplanabilir maliyetleri ve bir yönlendirme politikasını sunuyoruz.

Claude Haiku 4.5 ve GPT-5.6 Luna bir bakışta

Karar	Claude Haiku 4.5 ile başlayın	GPT-5.6 Luna ile başlayın
Claude Code'a özgü sınırlı görev	Evet	Claude modeli değil
Codex veya Responses'a özgü görev	GPT modeli değil	Evet
Küçük arama, özet veya mekanik düzenleme	Güçlü ilk deneme	Güçlü ilk deneme
Yüksek hacimli yapılandırılmış dönüşüm	Claude davranışı önemliyse deneyin	En düşük maliyetli GPT-5.6 başlangıcı
Doğrudan girdi / önbellek okuma / çıktı	$1 / $0.10 / $5	$0.20 / $0.02 / $1.20
Güncel OmniaKey girdi / önbellek / çıktı	$0.20 / $0.02 / $1	$0.10 / $0.01 / $0.60
Bağlam penceresi	200,000	1,050,000
Azami çıktı	64,000	128,000
Akıl yürütme kontrolü	Manuel extended thinking	`none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max`
Bağımsız ve evrensel kodlama kazananı	Belirlenmedi	Belirlenmedi

Kısa yanıt şudur: önce yerel iş akışını seçin, sonra kabul edilen görev maliyetini karşılaştırın. İki model de aynı dar görevi geçerse Luna'nın güncel token ekonomisini görmezden gelmek zordur. Görev Claude Code'a veya Anthropic'e özgü davranışa bağlıysa Haiku daha temiz bir ilk denemedir.

Özellikler ve API fiyatları

Özellik	Claude Haiku 4.5	GPT-5.6 Luna
API model kimliği	`claude-haiku-4-5`	`gpt-5.6-luna`
Sağlayıcı konumu	En hızlı Claude, frontier düzeyine yakın zeka	Maliyet odaklı, yüksek hacimli GPT-5.6
Bağlam penceresi	200,000 token	1,050,000 token
Azami çıktı	64,000 token	128,000 token
Girdi türleri	Metin ve görsel	Metin ve görsel
Yerel API odağı	Anthropic Messages	OpenAI Responses ve Chat Completions
Akıl yürütme	Manuel extended thinking	Altı efor seviyesi; API varsayılanı `medium`
Resmi girdi / önbellek okuma / çıktı	$1 / $0.10 / $5	$0.20 / $0.02 / $1.20
Önbellek yazma	5m için $1.25; 1h için $2	$0.25
Güncel OmniaKey girdi / önbellek / çıktı	$0.20 / $0.02 / $1	$0.10 / $0.01 / $0.60

Fiyatlar milyon token başına USD cinsindendir. Resmi satırlar standart doğrudan API tarifelerini gösterir. OmniaKey satırı güncel gateway teklifidir; abonelik kotası veya kalıcı fiyat sözü değildir. Üretim bütçesi belirlemeden önce Claude Haiku 4.5, GPT-5.6 Luna ve model kataloğu sayfalarındaki canlı fiyatları kontrol edin.

Anthropic'in tarihli Haiku kimliği claude-haiku-4-5-20251001, kullanışlı Claude API diğer adı ise claude-haiku-4-5 değeridir. OmniaKey kataloğunda görünen kısa kimliği sunar. Yeniden üretilebilirlik önemliyse sağlayıcınızın belgelediği kesin kimliği sabitleyin.

Aynı kodlama iş yükünün maliyeti

100,000 önbelleksiz girdi token'ı ve 20,000 çıktı token'ıyla başarılı bir çalıştırmayı ele alalım:

Doğrudan rota	Girdi hesabı	Çıktı hesabı	Toplam
Claude Haiku 4.5	0.1 x $1 = $0.10	0.02 x $5 = $0.10	$0.20
GPT-5.6 Luna	0.1 x $0.20 = $0.02	0.02 x $1.20 = $0.024	$0.044

Güncel OmniaKey fiyatlarında aynı token sayıları şu maliyeti oluşturur:

OmniaKey rotası	Girdi hesabı	Çıktı hesabı	Toplam
Claude Haiku 4.5	0.1 x $0.20 = $0.02	0.02 x $1 = $0.02	$0.04
GPT-5.6 Luna	0.1 x $0.10 = $0.01	0.02 x $0.60 = $0.012	$0.022

Bu, tarife aritmetiğidir; tamamlanmış görev kanıtı değildir. Luna beş başarısız tekrar isterken Haiku ilk seferde geçerse $0.044 tutarındaki bir Luna denemesi $0.20 tutarındaki Haiku denemesinden pahalı hale gelir. Yararlı birim ilk yanıt değil, kabul edilmiş değişikliktir.

İstem önbelleği Luna'nın fiyat avantajını korur

Şimdi 100,000 önbellek token'ını yeniden kullanın, 10,000 yeni token ekleyin ve 20,000 çıktı token'ı üretin. Daha önceki önbellek yazma isteğini hesaba katmıyoruz:

Doğrudan rota	Yeni girdi	Önbellek okuma	Çıktı	Toplam
Claude Haiku 4.5	$0.010	$0.010	$0.100	$0.120
GPT-5.6 Luna	$0.002	$0.002	$0.024	$0.028

İki sağlayıcı da belgelenen en kısa önbellek yolunda yazma işlemini temel girdi fiyatının 1.25 katı olarak ücretlendirir. Anthropic ayrıca Haiku'nun temel girdi fiyatının iki katına bir saatlik yazma sunar. OpenAI model sayfası Luna önbellek yazmasını milyon token başına $0.25 olarak listeler.

Önbellek; sistem talimatları, araç şemaları, repository kuralları veya sabit kaynaklar tekrarlandığında yardımcı olur. İlgisiz bağlamı ücretsiz yapmaz. Daha küçük ve iyi seçilmiş bir önek üzerinde akıl yürütmek daha kolaydır ve onu geçersiz kılmak daha ucuzdur.

Haiku'nun daha güçlü başlangıç olduğu yerler

İş akışı zaten Claude'a özgüyse ve görev sıkı biçimde sınırlıysa önce Haiku'yu seçin:

bilinen bir sembolü veya dosyayı arayan Claude Code alt ajanı;
daha güçlü bir model incelemeden önce test hatalarını sınıflandırma;
odaklı bir diff'i veya küçük log kümesini özetleme;
deterministik testlerle mekanik düzenleme yapma;
belge veya ekran görüntüsünden yapılandırılmış veri çıkarma;
200K bağlamın yeterli olduğu kısa araç döngüsü.

Anthropic, Haiku 4.5'i frontier düzeyine yakın zekaya sahip en hızlı modeli olarak tanımlar. Manuel extended thinking destekler, ancak yeni Claude katmanlarındaki uyarlamalı düşünme modunu desteklemez. Sınırlı bir görev daha fazla akıl yürütme istediğinde extended thinking yararlı olabilir; fakat ek düşünme gecikme ve maliyet avantajının bir bölümünü silebilir. Dağıtacağınız kesin yapılandırmayı ölçün.

Haiku'nun 64K azami çıktısı kod üretimi için geniştir; ancak toplam 200K bağlam büyük repository oturumlarında sınırlayıcıdır. Bağlam penceresini repository arşivi gibi kullanmak yerine ilgili dosyaları getirin.

Claude Code model rehberi, Haiku'nun ne zaman iyi bir destek modeli olduğunu ve ne zaman Sonnet, Opus veya Fable'a geçilmesi gerektiğini açıklar.

Luna'nın daha güçlü başlangıç olduğu yerler

İşi fiyat, hacim veya OpenAI'ın yerel araç yığını belirliyorsa önce Luna'yı seçin:

yüksek hacimli çıkarma, sınıflandırma ve dönüşüm;
Responses veya Chat Completions ile şemaya bağlı çıktı;
açık kabul testleri olan odaklı bir Codex görevi;
bilinen çağrı noktalarında tekrarlanan migration düzenlemeleri;
sabit bir sözleşmeden test senaryoları üretme;
Haiku'nun 200K penceresine sığmayan ilgili girdileri işleme.

OpenAI, Luna'yı maliyete duyarlı ve yüksek hacimli iş yükleri için konumlandırır ve hızlı olarak etiketler. Akıl yürütme eforu none ile max arasında değişir; API varsayılanı medium düzeyidir. Kabul kontrolünü geçen en düşük eforla başlayın; gereksiz eforda çalışan ucuz model de kaynak israf eder.

Luna model sayfası web search, file search, hosted shell, apply patch, computer use, MCP ve yapılandırılmış çıktılar gibi desteklenen Responses araçlarını listeler. Bunlar platform yetenekleridir; her istemcinin veya gateway'in sağlayıcı tarafından barındırılan her aracı açacağının garantisi değildir. Model adına bakarak araç desteği varsaymak yerine kesin rotayı doğrulayın.

Codex için GPT-5.6 model rehberi, Luna'dan Terra veya Sol'a ne zaman geçileceğini ele alır.

Uzun bağlam kararı değiştirir

Haiku, 200K bağlam penceresine 300,000 token girdi alamaz. Luna bunu alabilir; ancak doğrudan API'sinde ayrı bir uzun bağlam kuralı vardır: 272K girdi token'ının üzerindeki istemlerde tüm istek iki kat girdi ve 1.5 kat çıktı fiyatıyla ücretlendirilir.

Luna'da 300,000 girdi ve 40,000 çıktı token'ı için:

text

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

Bu hesap varsayılan olarak 300K token göndermeyi haklı çıkarmaz. Fazla bağlam kanıtı seyreltebilir, önbellek devrini artırabilir ve hataları teşhis etmeyi zorlaştırabilir. Luna'nın büyük penceresini, ilgili görev gerçekten Haiku kapasitesini aştığında kullanın; seçici getirme yerine kullanmayın.

Hız iddiaları eşlenmiş test gerektirir

Resmi sayfalar Haiku'yu en hızlı Claude olarak tanımlar, Luna'yı da hızlı diye etiketler. Bu ifadeler her modeli kendi sağlayıcı ailesi içinde karşılaştırır. Aynı bölge, yük, protokol, istem ve akıl yürütme bütçesinde sağlayıcılar arası saniye başına token kazananı belirlemez.

En az dört gecikme değerini ölçün:

ilk token'a kadar geçen süre;
saniye başına çıktı token'ı;
ilk geçerli araç çağrısına kadar geçen süre;
kabul kontrolü geçilene kadar toplam süre.

Etkileşimli kodlamada dördüncü ölçüm en önemlisidir. Geçersiz bir yamayla sonuçlanan hızlı akış, ilk seferde geçen biraz daha uzun bir çalışmadan yavaştır.

Akıl yürütme kontrolleri eşdeğer değildir

Haiku, yapılandırılan token bütçesiyle manuel extended thinking kullanır. Luna, none ile max arasındaki adlandırılmış efor düzeylerini kullanır. Haiku düşünme bütçesiyle Luna medium aynı hesaplama, gecikme veya kaliteyi temsil etmez.

İki karşılaştırma hattı çalıştırın:

Sağlayıcı varsayılanı: her API'nin belgelenmiş varsayılan davranışını kullanın.
Bütçeli hat: toplam harcamayı veya süreyi sınırlayın, her model kendi yerel kontrolünü kullansın.

İki ayara da “medium” deyip deneyin adil olduğunu varsaymayın. Gerçek faturalandırılan token'ları ve süreyi kaydedin. Yerel harness kararın parçasıysa Claude Code ile Codex'i saf model testi değil, uçtan uca ajan karşılaştırması olarak etiketleyin.

Claude Code ve Codex karşılaştırması bu ayrı harness kararını ele alır.

Yeniden üretilebilir düşük maliyetli kodlama değerlendirmesi

Değerlendirmesi ucuz, sonuç uydurması zor işler kullanın:

Mekanik refactor: genel arayüzü değiştirmeden bilinen çağrı noktalarını güncelleyin.
Odaklı hata: bir gizli uç durum içeren başarısız örneği düzeltin.
Yapılandırılmış dönüşüm: fixture'ı şemayla doğrulanan çıktıya dönüştürün.
Test üretimi: belgelenmiş sözleşmeye vakalar ekleyip test paketini çalıştırın.
Sınırlı inceleme: küçük bir yamaya yerleştirilmiş doğruluk sorunlarını bulun.

Her çalıştırmada:

Aynı commit'ten başlayın ve aynı ilgili dosyaları verin.
Araç erişimini, izinleri, görev metnini ve durma koşullarını eşleyin.
Değişken aile diğer adları yerine claude-haiku-4-5 ve gpt-5.6-luna sabitleyin.
Önce sağlayıcı varsayılanlarını, sonra açık akıl yürütme ayarlarını çalıştırın.
Her yapılandırmayı en az üç kez tekrarlayın.
Kabul sonucunu, girdiyi, önbelleği, çıktıyı, gecikmeyi, tekrarları ve düzeltme süresini kaydedin.

Anthropic uyumlu rota için Claude Code rehberini, Responses uyumlu rota için Codex CLI rehberini kullanın. OmniaKey iki kimliği de tek bakiyeyle sunar; ancak yerel protokoller ve ajan davranışı farklı kalır.

Vibe coding için hangi model daha iyi

“Vibe coding” birbirinden çok farklı akışları kapsar. Net kontrolleri olan tek kullanımlık prototiplerde Luna'nın düşük güncel fiyatı tekrarlı keşfi ucuz tutar. Araç davranışının ve mevcut Anthropic iş akışının önemli olduğu Claude Code oturumunda Haiku yerel düşük maliyetli seçenektir.

Ucuz veya hızlı olduğu için hiçbir modelin incelenmemiş değişiklikleri birleştirmesine izin vermeyin. Çıktıyı kabul edilen sonuca dönüştüren test, lint kuralı, ekran görüntüsü, şema veya insan incelemesini tanımlayın.

Pratik yönlendirme politikası

Şu sırayı izleyin:

Protokol kısıtını uygulayın: Claude Code için Haiku; Codex veya Responses için Luna.
Protokol kısıtı olmayan küçük görevde token maliyeti ve hacim baskınsa Luna'yı deneyin.
Claude'a özgü araç davranışı veya mevcut Claude akışı daha önemliyse Haiku'yu deneyin.
Modeli yalnızca aynı deterministik kabul kontrolünü geçiyorsa kullanmaya devam edin.
Belirsiz hata ayıklama, mimari veya yüksek riskli değişiklikleri ucuz katmanda tekrar zorlamak yerine Sonnet/Terra'ya, sonra Opus/Sol'a yükseltin.

Sonnet 5 ve GPT-5.6 Terra karşılaştırması dengeli günlük model kararını kapsar. Opus 5 ve GPT-5.6 Sol karşılaştırması daha zor frontier kararını ele alır. Geniş kodlama modeli rehberi aile düzeyindeki merkezdir.

Son karar

Sınırlı Claude işleri, küçük destek ajanı rolleri ve Anthropic protokol uyumunun en düşük token fiyatından önemli olduğu görevler için Claude Haiku 4.5 seçin. Güncel en hızlı Claude modelidir, manuel extended thinking destekler ve 64K çıktıyla 200K bağlam sunar.

Codex, Responses veya OpenAI uyumlu bir istemci üzerinden iyi tanımlanmış, yüksek hacimli işler için GPT-5.6 Luna seçin. Doğrudan ve güncel OmniaKey tarifesi daha düşüktür; 1.05M bağlam penceresi ve altı akıl yürütme eforu vardır.

Tarife karşılaştırmasını Luna kazanır. İş akışınızı kazanan model, aynı kabul testini daha düşük tamamlanmış görev maliyetiyle tekrar tekrar geçen modeldir.

Sık sorulan sorular

GPT-5.6 Luna kodlama için Claude Haiku 4.5'ten daha mı iyi

Evrensel olarak değil. İyi tanımlanmış ve yüksek hacimli işlerde fiyat ve bağlam için Luna daha güçlü başlangıçtır. Haiku, sınırlı Claude Code ve Anthropic uyumlu akışlar için yerel düşük maliyetli Claude seçeneğidir. Kalite iddiası için eşlenmiş kabul edilmiş görev testi gerekir.

Hangi model daha ucuz

Güncel doğrudan tarifelerde Luna: milyon token başına $0.20 girdi ve $1.20 çıktı; Haiku ise $1 girdi ve $5 çıktı. Luna'nın güncel OmniaKey tarifesi de daha düşüktür. Tekrarlar, akıl yürütme, araçlar ve geliştirici düzeltme süresi tamamlanmış görev maliyetini belirler.

Hangi model daha hızlı

Anthropic Haiku'yu en hızlı modeli olarak tanımlar; OpenAI Luna'yı hızlı diye etiketler ve en düşük maliyetli, en düşük gecikmeli GPT-5.6 işleri için önerir. Bunlar aile içi konumlardır. Gerçek rotanızda ilk token süresini, çıktı hızını, araç çağrısı gecikmesini ve kabul edilen göreve kadar süreyi ölçün.

Hangi model daha fazla bağlama sahip

Luna 1,050,000 token bağlam penceresi ve 128,000 azami çıktı listeler. Haiku 200,000 bağlam token'ı ve 64,000 azami çıktı listeler. Luna'nın doğrudan fiyatı 272K girdi token'ının üstünde tüm istek için yükselir.

Haiku'yu Codex'te veya Luna'yı Claude Code'da kullanabilir miyim

Bunlar yerel çapraz seçenekler değildir. Claude Code, Claude ve Anthropic uyumlu yapılandırmalar için; Codex ise GPT modelleri ve Responses uyumlu sağlayıcılar için tasarlanmıştır. Modelden bağımsız istemci ikisini de sunabilir, fakat protokol dönüşümü ve araç desteği doğrulanmalıdır.

Ne zaman daha güçlü modele geçmeliyim

Ucuz model ilgili kanıtlara ve araçlara sahip olduğu halde kök nedeni, mimari kısıtı veya kabul ölçütlerini yine de kaçırdığında yükseltin. Önce Haiku'dan Sonnet'e ve Luna'dan Terra'ya geçin; Opus veya Sol'u belirsizlik ve pahalı hatalar için ayırın.

Kontrol edilen kaynaklar

Bilgiler 18 Ağustos 2026 tarihinde doğrulandı. Model erişimi, fiyatlar, diğer adlar, bağlam kuralları, akıl yürütme kontrolleri ve araç desteği değişebilir; üretimden önce birinci taraf belgeleri ve canlı kataloğu kontrol edin.

İki modeli karşılaştır Kodlama ajanı rehberini oku