GPT-6 Luna vs Claude Haiku 5.5: paridad a $0.10/$0.50 y letra pequeña

TL;DR

Verificado (pricing pages oficiales de OpenAI y Anthropic, 11/10/2026): GPT-6 Luna y Claude Haiku 5.5 publican exactamente los mismos precios base, $0.10/$0.50 por millón de tokens (entrada/salida), y también empatan en caché: $0.01 la lectura y $0.125 la escritura. La paridad es celda a celda en prompts de hasta 100.000 tokens.
Verificado: el 5 de octubre la página de precios de Anthropic no mencionaba ningún sucesor de Haiku 4.5; el 7 lanzó Haiku 5.5 (1M de contexto, effort adaptativo, tokenizador nuevo) recortando un 90% el precio de entrada de su modelo anterior. El «10x sin respuesta» del tier pequeño duró dos días: Anthropic igualó el precio de Luna celda a celda.
La igualdad se rompe arriba: con prompts de más de 100k tokens, Haiku 5.5 salta a $0.50/$2.50 (5x) y su tokenizador nuevo cuenta ~30% más tokens por el mismo texto; Luna tiene tramo largo a 2x/1,5x. En batch empatan al 50%. En velocidad premium, OpenAI vende Fast mode de Luna (2x) y Anthropic no ofrece fast para Haiku (solo para Opus).
Claim del vendor: Anthropic dice que Haiku 5.5 cuesta «around 75% less» que Haiku 4.5 de media; su propia nota al pie explica que la cifra ya descuenta el tokenizador nuevo. El ahorro real depende de tu distribución de prompts.
Lo que ninguna pricing page dice: cuál de los dos es mejor. Con el precio igualado, la elección vuelve a ser un problema de calidad por caso de uso, y eso se mide con tu carga, no con tablas de precios.

La semana en que el tier pequeño cambió dos veces

Hace una semana, esta pieza tenía otra tesis. A principios de octubre, el catálogo pequeño de Anthropic seguía siendo Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5-20251001), publicado el 1 de octubre de 2025, a $1/$5 por millón: exactamente diez veces el precio de GPT-6 Luna ($0.10/$0.50), también en las columnas de caché. Mientras Sonnet, Opus y compañía iteraban a 5.5 y 5.1, el Haiku era el último modelo de su generación que quedaba sin sucesor. La lectura razonable entonces: OpenAI tenía el tier pequeño más barato y más nuevo, y Anthropic competía arriba pero cedía abajo.

El 7 de octubre Anthropic respondió, y lo hizo por la única vía que importa en una guerra de precios: igualar el número. Haiku 5.5 (claude-haiku-5-5, según el anuncio «the cheapest, fastest, and most capable small model we’ve ever released») llega a $0.10/$0.50 para prompts de hasta 100.000 tokens, con ventana de contexto de 1M, hasta 128K de salida, parámetro de effort para el thinking adaptativo y disponible en la API de Claude, Bedrock, Google Cloud y Microsoft Foundry. En la página oficial de modelos, la fecha de lanzamiento figura como 2026-10-07, con compromiso de retiro «no sooner than October 7, 2027».

Que el precio idéntico no es casualidad se aprecia en las celdas que nadie copia por accidente: la escritura de caché a $0.125 y el batch al 50% exacto. Pero la paridad tiene un borde, y el borde es donde Anthropic ha escondido la factura. Vamos a la tabla.

La tabla: paridad celda a celda, con fecha de consulta

Precios oficiales, por millón de tokens, verificados en las pricing pages de OpenAI y Anthropic el 11 de octubre de 2026:

Concepto	GPT-6 Luna	Haiku 5.5 (≤100k)	Haiku 5.5 (>100k)	Haiku 4.5
Entrada	$0.10	$0.10	$0.50	$1.00
Input cacheado (lectura)	$0.01	$0.01	$0.05	$0.10
Escritura de caché (5 min)	$0.125	$0.125	$0.625	$1.25
Salida	$0.50	$0.50	$2.50	$5.00
Batch	$0.05/$0.25	$0.05/$0.25	$0.25/$1.25	$0.50/$2.50

En la columna de Luna, «input cacheado» es la columna Cached input de la tabla de OpenAI y la escritura es Cache writes; el tooltip oficial lo deja claro: los tokens de entrada se facturan como Input, Cached Input o Cache Write, «and writes are not an additive fee». En Anthropic, la lectura de caché sale en la tabla del anuncio y la regla general de su página (lectura a 0,1x, escritura a 1,25x con validez de 5 minutos; 2x para la de 1 hora).

Tres lecturas de la tabla:

Hasta 100k tokens de prompt, hay empate técnico total. Las cinco filas del tramo bajo de Haiku 5.5 son idénticas a las de Luna. No «parecidas»: idénticas, incluida la escritura de caché de $0.125, que es el número que delata que la tabla se copió con lupa.
El 10x sigue existiendo, pero ahora es interno. Haiku 4.5 a $1/$5 vale diez veces su propio sucesor en el tramo de 100k. La pregunta de compra ha pasado de «¿Luna o Haiku?» a «¿merezco la migración dentro de Anthropic?».
El batch no desempata. Ambos aplican el 50% sobre todo, así que el ratio de arriba sobrevive al batch: en el tramo bajo, empate; en el alto, 5x.

Para contexto de la familia: la tabla de OpenAI de hoy mantiene a la GPT-5.6 Luna en $0.20/$1.20 (el recorte del 80% de julio que ya analizamos), de modo que GPT-6 Luna recorta a la mitad la entrada y baja la salida a menos de la mitad de su antecesora directa. Y en el tier medio, gpt-6-sol y gpt-6.1-sol siguen en $2/$10: el tier pequeño es el único donde OpenAI y Anthropic ahora cobran lo mismo.

Dónde se rompe la paridad: tramo largo, tokenizador y fast mode

El umbral de 100k (y qué pasa cruzarlo)

Haiku 5.5 tiene dos tarifas y la barata acaba en 100.000 tokens de prompt. Por encima, toda la petición se cobra en el tramo caro: $0.50/$2.50, con caché a $0.05/$0.625. O sea: un prompt de 101k tokens paga los 101k al quintuple. La nota al pie del anuncio justifica el umbral con un dato de uso: «On Haiku 4.5, 90% of requests fell into the former category». Es decir, Anthropic afirma que el 90% del tráfico del modelo anterior cabía en el tramo barato. Es un número del vendor sobre su mezcla de tráfico, no una ley: si tus prompts de agente van por encima (workloads de repo completo, RAG gordo, historiales largos sin compactar), tu porcentaje puede ser muy distinto.

OpenAI también separa su tabla en Short context y Long context, pero el tramo largo de Luna es mucho más suave: $0.20 de entrada (2x), $0.02 de caché (2x), $0.25 de escritura (2x) y $0.75 de salida (1,5x). El mismo patrón de recargo que documentamos con GPT-6 Astra, que cobra el exceso de tramo sobre la request entera.

La cuenta de un worker agéntico con el peor caso para Haiku (cálculo propio sobre los precios de arriba, sin contar la escritura inicial de caché): 40 turnos, prompt de 300k tokens por turno, 90% de cache hits, 2k de salida por turno.

Modelo	Cuenta por turno	Coste 40 turnos
GPT-6 Luna (tramo largo)	0,03M × $0.20 + 0,27M × $0.02 + 0,002M × $0.75	~$0,52
Haiku 5.5 (tramo >100k)	0,03M × $0.50 + 0,27M × $0.05 + 0,002M × $2.50	~$1,34

2,6x a favor de Luna en el único escenario donde su tabla sigue barata. Con prompts de 100k por debajo del umbral, la misma sesión sale idéntica en ambos: ~$0,12. La paridad es real, pero es una paridad de tramo.

El tokenizador: el 30% que se paga aunque no cambies de tramo

La letra pequeña más incómoda de Haiku 5.5 no está en la tabla, está en la ficha técnica: usa «the same newer tokenizer as Claude 4.7 and later models, so the same text counts as approximately 30% more tokens than on Claude Haiku 4.5». Un 30% más de tokens por el mismo texto es un 30% más de factura a igual precio por token, y además acerca tus prompts al umbral de 100k: un prompt que en 4.5 contaba 80k tokens puede cruzar el borde en 5.5 y multiplicar por cinco su tarifa. El «around 75% less to run» del anuncio ya descuenta este efecto — así lo explica su nota al pie —, pero tu caso concreto puede quedar mejor o peor que esa media. Para Anthropic, el número es honesto precisamente porque publicó la aritmética; para ti, la lección es que las comparaciones de precio por token entre tokenizadores distintos exigen convertir a «coste por tarea», no por token.

Fast mode: OpenAI tiene escalón de velocidad, Anthropic no (para Haiku)

La tabla de OpenAI mantiene el Fast mode para Luna al doble en todo: $0.20/$1.00 por millón. Es el antiguo priority processing renombrado el 30 de julio de 2026, y a Luna se suma la nota de residencia: los endpoints regionales (data residency) llevan un recargo del 10% para modelos lanzados desde el 5 de marzo de 2026, Luna incluida. En Anthropic, el fast mode es una research preview que hoy solo cubre Opus (Opus 5.5 a $8/$40; Opus 5 y 4.8 a $10/$50): no hay fast de Haiku. Si tu caso es latencia-sensible, la comparación es Haiku 5.5 estándar ($0.10/$0.50) contra Luna fast ($0.20/$1.00): el Haiku es la mitad, siempre que su velocidad estándar te alcance. El claim de velocidad («our fastest model to date at each model’s standard speed») es del vendor y no lo hemos medido.

Qué NO sabemos (y cómo medirlo en tu carga)

Calidad. Ninguna pricing page dice nada de esto: no hay entre estas fuentes un solo benchmark de Luna contra Haiku 5.5, ni declaraciones comparables. Que cuesten lo mismo no significa que rindan lo mismo. La pieza de GPT-6 Astra ya documentó que OpenAI compite arriba del índice de Artificial Analysis; del tier pequeño no hay dato público equivalente a fecha de hoy.
Velocidad y disponibilidad real. Tokens por segundo medidos por terceros, rate limits y estabilidad bajo carga: fuera de estas fuentes. El fast mode de Opus en Anthropic sugiere que el fast de Haiku llegará, pero hoy no existe.
El efecto del tokenizador en tu mezcla. El +30% es aproximado y depende del idioma y del formato; en español, con más caracteres por token en la mayoría de tokenizadores, el delta puede no ser el mismo. No lo hemos medido.

Cómo lo medirías: coge tus diez prompts de producción más representativos (con su tamaño real en tokens del modelo que ya usas), ejecuta la misma tarea en ambos modelos con la misma herramienta y misma semilla de temperatura, y compara coste por tarea completada y tasa de fallos. Con la paridad de precio, cualquier diferencia de calidad a favor de uno de los dos es decisiva; y si tus prompts viven por encima de 100k tokens, añade el ratio 2,6x del escenario de arriba como penalización a Haiku 5.5. Para el marco general de decisión, la guía de costes de LLM del sitio sigue siendo la referencia.

Qué vigilar

La respuesta de OpenAI en caché y agentes. Anthropic aprovechó el lanzamiento para recortar a la mitad la lectura de caché de Sonnet 5.5 ($0.20 → $0.10), dejándola en el 5% del precio de entrada, y regalar créditos mensuales de API a Max y Team ($100-$500 según plan). La presión ahora está en el tier medio: Sonnet 5.5 contra gpt-6-sol.
El fast de Haiku. La infraestructura existe (Opus ya lo tiene); cuando Haiku 5.5 reciba su tabla fast, el último diferenciador de precio de Luna desaparece. Vigila también el umbral: si Anthropic mueve el borde de 100k, cambia toda la aritmética del tramo caro.
Qué pasa con Haiku 4.5. Sigue en la tabla de precios a $1/$5 y Anthropic no publica fecha de retiro en esa página; su compromiso de ciclo para 5.5 es de un año mínimo. Si mantienes workloads en 4.5, el recálculo de migración es de los más claros que recordamos: 10x de diferencia contra su propio sucesor en el tramo de 100k.
Benchmarks independientes del tier pequeño. La paridad de precio convierte cualquier medición seria de Luna vs Haiku 5.5 en la referencia del mercado para subagentes y clasificación. Cuando aparezca, esta pieza envejece o se confirma; las tablas de precios, mientras tanto, son las únicas cifras duras de aquí.

FAQ

¿Haiku 5.5 es más barato que GPT-6 Luna?

En el tramo de prompts hasta 100k tokens, no: empatan al céntimo en entrada, salida, lectura y escritura de caché, y en batch. Con prompts de más de 100k tokens, Luna es entre 2,5x (entrada) y 3,3x (salida) más barata; y el tokenizador de Haiku 5.5 cuenta ~30% más tokens por el mismo texto que su antecesor, lo que acerca prompts al tramo caro. A igualdad de tramo, el precio no desempata nada.

¿Merece la pena migrar de Haiku 4.5 a Haiku 5.5?

En precio, la aritmética es contundente: $1/$5 frente a $0.10/$0.50 en el tramo de 100k, con caché proporcionalmente igualada. Los factores que restan: el tokenizador nuevo (~30% más tokens por tarea, según la propia ficha) y el umbral de 100k que no existía en 4.5. Anthropic publica guía de migración; recalcular tus tokens reales antes de decidir es obligatorio, no optativo.

Fuentes

Pricing docs de OpenAI — tabla Standard (columnas Input / Cached input / Cache writes / Output) y tramo Long context de gpt-6-luna ($0.10/$0.01/$0.125/$0.50 corto; $0.20/$0.02/$0.25/$0.75 largo), tablas Batch ($0.05/$0.005/$0.0625/$0.25) y Fast mode ($0.20/$0.02/$0.25/$1.00), nota de residencia +10% y renombrado de priority a fast mode (verificado 11/10/2026)
Pricing docs de Anthropic — fila claude-haiku-5-5 ($0.10/$0.50 hasta 100k; $0.50/$2.50 por encima; caché $0.125/$0.01), claude-haiku-4-5-20251001 ($1/$5), batch al 50%, reglas de caché (0,1x lectura, 1,25x/2x escritura), fast mode solo Opus (verificado 11/10/2026)
Anuncio: Introducing Claude Haiku 5.5 (07/10/2026) — «around 75% less to run», tabla comparativa con Haiku 4.5, nota al pie del 90%/50% y del tokenizador, recorte de cache reads de Sonnet 5.5 y créditos Max/Team (verificado 11/10/2026)
Claude Haiku 5.5: overview en docs — ID claude-haiku-5-5, contexto 1M, 128K de salida, effort adaptativo, tokenizador nuevo (+30% aprox. de tokens) (verificado 11/10/2026) · Models overview — releasedOn 2026-10-07, retiro no antes de 2027-10-07
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