Стоимость GPT-6 Luna: объемный тариф в десять раз ниже расценок Haiku

Не хотите читать? Получите конкретную рекомендацию, ответив на несколько быстрых вопросов. Запустить Stack Finder

$0.10 / $0.50

GPT-6 Luna за миллион токенов на вход / выход, стандартные тарифы OpenAI для запросов с коротким контекстом

$1 / $5

Claude Haiku 4.5, объемный тариф Anthropic: в десять раз дороже Luna по обоим показателям

$0.0016

наш фактический счет за Haiku 4.5 для задачи по извлечению данных из счетов от 28 июля 2026 года. Работа по объемному тарифу обходится так дешево, если все делать правильно

Стоимость GPT-6 Luna составляет $0.10 за миллион входных токенов и $0.50 за миллион выходных токенов по состоянию на 1 октября 2026 года (объемный тариф OpenAI). Claude Haiku 4.5, ближайший конкурент от Anthropic, стоит $1 и $5 — в десять раз дороже Luna по обоим показателям. Кэшированный ввод для Luna тарифицируется по $0.01 за миллион, что составляет десятую часть от стоимости обычного ввода.

Сколько стоит GPT-6 Luna?

$0.10 за миллион входных токенов, $0.50 за миллион выходных и $0.01 за миллион для кэшированного ввода (тарифы OpenAI). Это стандартные расценки для запросов с коротким контекстом, актуальные на 1 октября 2026 года; идентификатор модели API — gpt-6-luna. При таких ценах скидка на кэширование составляет лишь малую долю цента за запрос, и в этом вся суть: это тот уровень, на котором вы перестаете думать о стоимости одного запроса и начинаете мыслить миллионами запросов.

Luna против Haiku 4.5: сравнение, которое имеет значение

По прайс-листу это даже близко не конкуренция. Возьмем короткий запрос на извлечение данных с 2000 входных и 300 выходных токенов: для Luna это $0.0002 за ввод плюс $0.00015 за вывод, итого около $0.00035. Те же объемы токенов на Haiku 4.5 обойдутся в $0.0035. На миллион таких запросов: около $350 против $3500. Это арифметика по прейскуранту, а не замеры; мы еще не проводили тесты производительности Luna. Предостережение работает в обе стороны: на этом уровне качество важнее тарифов, и каждая модель ошибается по-своему. Протестируйте обе модели на сотне ваших самых сложных кейсов, прежде чем доверять прайс-листу, и помните: ошибка при работе по объемному тарифу, требующая повторного обращения к более мощной модели, может стоить дороже, чем сэкономленные на задаче средства.

Две одинаковые задачи на каждой модели, которую мы смогли замерить

28 июля 2026 года мы отправили идентичный промпт для генерации дашборда и идентичный промпт для извлечения данных из счетов каждой модели, к которой могли обратиться напрямую, и зафиксировали фактические счета. В строках с замерами нет оценочных данных. GPT-6 Luna и Claude Sonnet 5.5 вышли после этого тестирования и в нем не участвуют.

Замеры от 28.07.2026, по одному прогону, настройки по умолчанию, цены по прайс-листу. *Извлечение данных Fable — это расчет по тем же токенам из нашего предыдущего запуска; все остальные цифры — это фактические счета. Claude Sonnet 5.5 был выпущен после этого тестирования. Промпты опубликованы дословно в разборе Fable 5. Все результаты успешно выполнили задачу; для сравнения качества на доллар нужны опубликованные бенчмарки, а не только эта таблица.

Настоящая задача объемного тарифа

Luna и Haiku существуют, потому что большая часть производственного трафика — это рутина: классифицировать это, извлечь то, суммировать эту ветку переписки. Мастерство заключается в разделении: отправляйте рутинные 80% на объемный тариф, перенаправляйте сложные 20% на более мощные модели и никогда не платите по «фронтирным» тарифам за шаблонные задачи. Выполнение этого разделения для каждого запроса с предоставлением отчетов — это весь продукт, который мы продаем: именно поэтому на этой странице мы утверждаем, что объемные тарифы действительно хороши. Это то, куда качественная маршрутизация должна направлять запросы.

Вопросы о стоимости GPT-6 Luna: ответы

Luna по прайс-листу: $0.10 за ввод и $0.50 за вывод на миллион токенов против $1 и $5 у Haiku. При одинаковом количестве токенов это в десять раз дешевле. При миллионе коротких задач в месяц математика прайс-листа дает около $350 для Luna и около $3500 для Haiku, если качество на вашем трафике сопоставимо — это именно то, что нужно проверить.

Стоит протестировать модели на шаблонных задачах, фрагментах текста и простых преобразованиях. Мы не замеряли Luna на коде; наши июльские запуски показывают, что даже Haiku 4.5 справляется с созданием рабочего дашборда с первого раза, что и является планкой для проверки. Для агентской работы с множеством файлов затраты на ошибки и повторные попытки быстро съедят всю экономию от объемного тарифа; такой трафик должен обрабатываться на уровень или два выше.

Кэшированный ввод тарифицируется по $0.01 за миллион токенов, что в десять раз меньше, чем $0.10 за обычный ввод Luna. Чтение контекста объемом 100 000 токенов из кэша стоит $0.001 вместо $0.01. Дешевое чтение не означает высокое качество рассуждений над длинными входными данными; качество в задачах с длинным контекстом — это то, что нужно тестировать, а не цену.

Когда уровень ошибок растет: каждый неудачный дешевый прогон, который требует повторного обращения к более мощной модели, оплачивается дважды, а время на проверку — это тоже затраты. Измеряйте стоимость успешной задачи, а не стоимость одного запроса; разрыв между этими двумя цифрами — это то место, где объемные тарифы незаметно проигрывают.

Не уверены, какая модель подходит?

Stack Finder задаст несколько быстрых вопросов о вашей рабочей нагрузке и даст прямую рекомендацию. Аккаунт не требуется.

Попробовать Stack Finder