Claude Haiku 4.5 和 GPT-5.6 Luna 编程对比
范围明确的 Claude 原生 Agent 任务先用 Haiku，需要最低成本 GPT-5.6 吞吐时先用 Luna，最后保留通过同一验收标准的模型。
Claude Haiku 4.5 和 GPT-5.6 Luna 编程对比对应的是低成本跨供应商选择。Haiku 是 Anthropic 当前最快的 Claude 模型；Luna 是 OpenAI 面向成本敏感场景的 GPT-5.6 档位。两者都能接收文本与图片、调用工具并支持编程工作流，但上下文、推理控制、协议适配和 token 单价差异很大。
我们的起始规则是：Claude 原生辅助任务先用 Haiku，高吞吐 Codex 或 Responses 任务先用 Luna。Luna 在公开价目表上便宜很多，Haiku 则能直接适配 Claude Code 和 Anthropic 原生工具循环。这两点都不能证明谁是通用编程质量冠军。
**核验于 2026 年 8 月 18 日。**规格、推理控制、缓存费率和 token 价格来自 Anthropic、OpenAI 官方文档及 OmniaKey 实时目录；发布前也核对了搜索需求和实时结果页。本文没有运行付费且严格同条件的正面对测，因此只提供有出处的事实、可复算的成本和路由策略，不编造排行榜。
Claude Haiku 4.5 和 GPT-5.6 Luna 快速对比
| 决策 | 先用 Claude Haiku 4.5 | 先用 GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|
| Claude Code 原生小任务 | 是 | 不是 Claude 模型 |
| Codex 或 Responses 原生任务 | 不是 GPT 模型 | 是 |
| 小型搜索、摘要或机械修改 | 值得先测 | 值得先测 |
| 大批量结构化转换 | 重视 Claude 原生行为时测试 | GPT-5.6 最低成本起点 |
| 官方输入 / 缓存读取 / 输出 | $1 / $0.10 / $5 | $0.20 / $0.02 / $1.20 |
| 当前 OmniaKey 输入 / 缓存 / 输出 | $0.20 / $0.02 / $1 | $0.10 / $0.01 / $0.60 |
| 上下文窗口 | 200,000 | 1,050,000 |
| 最大输出 | 64,000 | 128,000 |
| 推理控制 | 手动 extended thinking | none、low、medium、high、xhigh、max |
| 独立通用编程冠军 | 尚未证实 | 尚未证实 |
简短答案是：先按原生工作流选择，再比较已验收任务成本。如果两者都能一次通过同一个窄任务，Luna 当前的 token 经济性很难忽略；如果任务依赖 Claude Code 或 Anthropic 原生行为，Haiku 是更干净的第一轮测试。
规格与 API 价格
| 规格 | Claude Haiku 4.5 | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|
| API 模型 ID | claude-haiku-4-5 | gpt-5.6-luna |
| 供应商定位 | 最快 Claude、接近前沿能力 | 成本敏感、大吞吐 GPT-5.6 |
| 上下文窗口 | 200,000 tokens | 1,050,000 tokens |
| 最大输出 | 64,000 tokens | 128,000 tokens |
| 输入模态 | 文本与图片 | 文本与图片 |
| 原生 API 重点 | Anthropic Messages | OpenAI Responses 与 Chat Completions |
| 推理方式 | 手动 extended thinking | 六档 effort；API 默认 medium |
| 官方输入 / 缓存读取 / 输出 | $1 / $0.10 / $5 | $0.20 / $0.02 / $1.20 |
| 缓存写入 | 5 分钟 $1.25；1 小时 $2 | $0.25 |
| 当前 OmniaKey 输入 / 缓存 / 输出 | $0.20 / $0.02 / $1 | $0.10 / $0.01 / $0.60 |
所有价格单位都是每百万 token 的美元。官方行是标准直连 API 费率；OmniaKey 行是当前网关报价，不是订阅额度，也不是永久价格承诺。制定生产预算前，请核对 Claude Haiku 4.5、GPT-5.6 Luna 实时详情页和 模型目录。
Anthropic 的带日期 Haiku ID 是 claude-haiku-4-5-20251001，claude-haiku-4-5 是 Claude API 便捷别名。OmniaKey 使用目录里显示的短 ID。需要可复现结果时，应固定你的供应商明确记录的 ID。
同一个编程负载要花多少钱
假设一次成功运行使用 100,000 个未缓存输入 token 和 20,000 个输出 token：
| 直连路径 | 输入计算 | 输出计算 | 合计 |
|---|---|---|---|
| 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 |
按当前 OmniaKey 费率，同样 token 数量的成本是：
| OmniaKey 路径 | 输入计算 | 输出计算 | 合计 |
|---|---|---|---|
| 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 |
这只是价目表运算，不是任务完成证据。如果 Luna 的五次失败重试每次都花 $0.044，而 Haiku 一次用 $0.20 通过，Luna 反而更贵。真正有用的单位是被验收的改动，而不是第一条回复。
使用提示缓存后 Luna 仍有价格优势
现在复用 100,000 个缓存 token，再加入 10,000 个未缓存 token，并输出 20,000 token。先不计最初那次缓存写入：
| 直连路径 | 新输入 | 缓存读取 | 输出 | 合计 |
|---|---|---|---|---|
| Claude Haiku 4.5 | $0.010 | $0.010 | $0.100 | $0.120 |
| GPT-5.6 Luna | $0.002 | $0.002 | $0.024 | $0.028 |
两个供应商对最短缓存路径的写入费率都是基础输入价的 1.25 倍。Anthropic 还提供一小时写入，价格是 Haiku 基础输入价的两倍；OpenAI 模型页给出的 Luna 缓存写入价是每百万 token $0.25。
系统指令、工具 schema、仓库规范或稳定资料重复出现时，缓存很有价值。但缓存不会让无关上下文变成免费。更小且选择更准确的前缀仍更容易推理，也更不容易因变动而整体失效。
Haiku 更适合作为起点的场景
工作流已经是 Claude 原生且任务边界清晰时，先测试 Haiku：
- Claude Code subagent 搜索已知符号或文件；
- 在更强模型调查前分类测试失败；
- 总结范围明确的 diff 或少量日志；
- 按确定性测试完成机械修改；
- 从文档或截图提取结构化事实；
- 在 200K 上下文足够时完成短工具循环。
Anthropic 把 Haiku 4.5 描述为“具备接近前沿智能的最快模型”。它支持手动 extended thinking，但不支持新一代 Claude 使用的 adaptive thinking。边界明确但需要多一点推理时可以开启 extended thinking，不过额外思考也会消耗一部分延迟和成本优势，因此必须测量真正部署的配置。
Haiku 的 64K 最大输出对代码生成已经很充裕，但 200K 总上下文会成为大型仓库会话的硬限制。应检索相关文件，而不是把上下文窗口当成仓库压缩包。
Claude Code 模型指南说明了 Haiku 适合哪些辅助角色，以及何时应升级到 Sonnet、Opus 或 Fable。
Luna 更适合作为起点的场景
价格、吞吐或 OpenAI 原生工具栈决定任务时，先测试 Luna：
- 大批量抽取、分类与转换；
- 通过 Responses 或 Chat Completions 生成受 schema 约束的输出；
- 验收测试明确的 Codex 小任务；
- 已知调用点的重复迁移修改；
- 根据固定 contract 生成测试用例；
- 处理超过 Haiku 200K 容量的相关输入。
OpenAI 将 Luna 定位为成本敏感、高吞吐模型，并标记为快速。它的推理 effort 从 none 到 max，API 默认是 medium。应从能通过验收的最低档开始；便宜模型开着不必要的高推理仍然是浪费。
Luna 模型页列出了 Responses 下的 web search、file search、hosted shell、apply patch、computer use、MCP 和 structured outputs 等工具。这些是平台能力，并不保证每个客户端或网关都会暴露全部供应商托管工具。应验证实际请求路径，而不是从模型名推断工具支持。
Codex 的 GPT-5.6 模型指南说明了何时从 Luna 升级到 Terra 或 Sol。
长上下文会改变选择
Haiku 的上下文窗口只有 200K，无法接受 300,000-token 输入。Luna 可以，但它的直连 API 有单独的长上下文规则：输入超过 272K token 后，整条请求的输入费率变为两倍，输出费率变为 1.5 倍。
Luna 处理 300,000 输入与 40,000 输出时：
input = 0.3 x $0.40 = $0.120
output = 0.04 x $1.80 = $0.072
total = $0.192
这仍不代表默认就该发送 300K token。更多上下文会稀释证据、增加缓存变动，并让失败更难诊断。只有相关任务确实超过 Haiku 容量时才使用 Luna 的大窗口，不能用它代替检索。
速度结论必须来自同条件测试
官方页面把 Haiku 称为最快 Claude，并把 Luna 标为快速。两者都是各自供应商家族内部的定位，不能证明在相同地区、负载、协议、提示词和推理预算下谁的跨供应商 tokens/s 更高。
至少测量四个延迟指标：
- 首 token 时间；
- 每秒输出 token；
- 第一个有效工具调用的时间；
- 直到验收检查通过的总墙钟时间。
交互式编程最重要的是第四项。快速流式输出后给出无效补丁，仍会慢于稍长但一次通过的运行。
两者的推理控制不能直接等价
Haiku 使用带 token 预算的手动 extended thinking；Luna 使用从 none 到 max 的命名 effort。Haiku 的 thinking budget 与 Luna 的 medium 不代表相同计算量、延迟或质量。
应运行两条比较轨道：
- **供应商默认轨道：**使用各 API 文档记录的默认行为。
- **统一预算轨道：**限制总花费或墙钟时间，再让两者使用各自原生推理控制。
不要把两边都叫“中等”就假设实验公平。必须记录实际计费 token 与耗时。原生 harness 也是购买决策的一部分时，应把 Claude Code 与 Codex 标为端到端 Agent 比较，而不是纯模型测试。
Claude Code 与 Codex 对比负责这个独立的 harness 决策。
可复现的低成本编程评测
使用便宜、容易判断且无法靠话术蒙混的任务：
- **机械重构：**更新已知调用点，不改变公开接口。
- **聚焦 bug：**修复带一个隐藏边界条件的失败复现。
- **结构化转换：**把 fixture 转换为通过 schema 校验的输出。
- **测试生成：**根据已记录 contract 增加用例并运行测试套件。
- **有限审查：**找出小型补丁里预先植入的正确性问题。
每轮运行都要：
- 从同一 commit 开始并提供相同的相关文件。
- 对齐工具权限、任务描述和停止条件。
- 固定
claude-haiku-4-5与gpt-5.6-luna，不要使用会移动的家族别名。 - 先跑供应商默认值，再跑显式推理设置。
- 每种配置至少重复三次。
- 记录验收结果、输入、缓存、输出、延迟、重试和修正时间。
Anthropic 兼容路径请使用 Claude Code 指南，Responses 兼容路径请使用 Codex CLI 指南。OmniaKey 可以在同一余额下提供两个 ID，但原生协议和 Agent 行为仍不相同。
Vibe coding 该选哪个模型
“Vibe coding”包含差异很大的工作流。对于带明确检查的一次性原型，Luna 当前低费率可以降低重复探索成本；对于重视工具行为和既有 Anthropic 工作流的 Claude Code 会话，Haiku 是原生低成本选择。
不能因为模型便宜或快速就允许它合并未经审查的修改。应先定义测试、lint 规则、截图、schema 或人工审查，只有满足这些条件的输出才算被验收。
实用路由策略
按以下顺序选择：
- 先服从协议约束：Claude Code 对应 Haiku，Codex 或 Responses 对应 Luna。
- 没有协议约束的小任务，若 token 成本和吞吐最重要，先试 Luna。
- Claude 原生工具行为或既有 Claude 工作流更重要时，先试 Haiku。
- 只有通过同一确定性验收检查才保留该模型。
- 模糊调试、架构或高风险修改应升级到 Sonnet/Terra，再到 Opus/Sol，不要让廉价档反复失败。
Sonnet 5 与 GPT-5.6 Terra 对比负责日常均衡档决策；Opus 5 与 GPT-5.6 Sol 对比负责更难的前沿档决策；编程模型总指南仍是供应商家族层面的入口。
最终结论
范围明确的 Claude 原生任务、小型辅助 Agent 角色，以及 Anthropic 协议适配比最低 token 价格更重要时，选择 Claude Haiku 4.5。它是当前最快 Claude，支持手动 extended thinking，提供 200K 上下文和最多 64K 输出。
通过 Codex、Responses 或 OpenAI 兼容客户端运行高吞吐且描述明确的任务时，选择 GPT-5.6 Luna。它的直连与当前 OmniaKey 费率更低，拥有 1.05M 上下文和六档推理 effort。
Luna 赢得价目表对比；真正赢得你的工作流的，是在更低任务完成成本下反复通过同一验收检查的模型。
常见问题
GPT-5.6 Luna 编程能力比 Claude Haiku 4.5 更好吗？
不能一概而论。对于描述明确且大吞吐的工作，Luna 在价格和上下文上是更强起点；对于范围明确的 Claude Code 与 Anthropic 兼容工作流，Haiku 是原生低成本 Claude 选择。质量结论必须来自同条件已验收任务测试。
哪个模型更便宜？
当前官方价目表上 Luna 更便宜：每百万 token 输入 $0.20、输出 $1.20；Haiku 输入 $1、输出 $5。Luna 当前 OmniaKey 费率也更低。重试、推理、工具和开发者修正时间仍决定最终任务成本。
哪个模型更快？
Anthropic 称 Haiku 为其最快模型；OpenAI 把 Luna 标为快速，并推荐它承担最低成本、低延迟的 GPT-5.6 工作。这是各家内部定位。应在实际路径上测量首 token、输出速度、工具调用延迟和任务验收时间。
哪个模型的上下文更大？
Luna 列出 1,050,000-token 上下文和 128,000 最大输出；Haiku 是 200,000 上下文和 64,000 最大输出。Luna 直连请求在输入超过 272K 后会提高整单费率。
能在 Codex 使用 Haiku 或在 Claude Code 使用 Luna 吗？
它们不是原生交叉组合。Claude Code 面向 Claude 与 Anthropic 兼容配置；Codex 面向 GPT 与 Responses 兼容供应商。模型无关客户端可能同时提供两者，但必须验证协议转换与工具支持。
什么时候应该升级到更强模型？
廉价模型已经拿到相关证据和工具，仍漏掉根因、架构约束或验收条件时就应升级。Haiku 先升级到 Sonnet，Luna 先升级到 Terra；只有高歧义或错误代价很高时才使用 Opus 或 Sol。
已核对来源
信息核验于 2026 年 8 月 18 日。模型访问、价格、别名、上下文规则、推理控制与工具支持都可能变化；生产使用前请重新核对一手文档与实时目录。