ai-garage

VS COMPARISON

Claude Haiku 5.5 vs GPT-6 Luna

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は Claude Haiku 5.5 43 対 GPT-6 Luna 38 で Claude Haiku 5.5 がやや優位。用途しだいで逆転する差

ベンチ勝ち:Claude Haiku 5.5 1 / GPT-6 Luna 0 料金で安い項目:Claude Haiku 5.5 0 / GPT-6 Luna 0 データ最終更新:2026-10-09(編集部集計)

WHICH ONE

こんな人はどっち?

こんな人は Claude Haiku 5.5

  • ✓ コスパ重視の人(AIコスパ指数 84 対 79)
  • ✓ 長い資料を読ませたい人(100万トークン)

こんな人は GPT-6 Luna

  • ✓ AI をはじめて使う人
  • ✓ 「総合力が高くてなんでもこなす」を重視する人

SPECS

仕様の比較

項目 Claude Haiku 5.5 GPT-6 Luna
バージョン Haiku 5.5 GPT-6 Luna
公開日 2026-10-07 2026-09-22
コンテキスト長 1000K 勝ち 922K
入力料金 $/1M $0.1 $0.1
出力料金 $/1M $0.5 $0.5
推論モデル ✓ あり ✓ あり
マルチモーダル ✓ あり ✓ あり
AIコスパ指数 独自指標 84 勝ち 79

BENCHMARKS

ベンチマーク差分

バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。

総合知能(AA Intelligence Index)

Claude Haiku 5.5
43 勝ち
GPT-6 Luna
38

最難関試験(HLE)

Claude Haiku 5.5
45.9%
GPT-6 Luna
—

※ AA Intelligence Index(第三者機関 Artificial Analysis の統合知能指標)/ SWE-Bench Verified(実OSSバグ修正)/ MMLU(総合学力)/ GPQA Diamond(博士レベル理系)/ AIME(数学オリンピック予選)/ HLE(Humanity's Last Exam・最難関試験)

※「—」は未公表(実測0ではありません)。未公表の項目は勝敗のカウント対象外です。公式が個別ベンチを公表していないモデルも、AA Intelligence Index は第三者測定のため横並びで比較できます。

X VOICE

Xの評判はどう?

ベンチマークとは別の軸として、直近7日(2026-10-05 〜 2026-10-12)の X上の日本語の声をサンプル分析。てんびん丸総研調べ。

Claude Haiku 5.5

X評判スコア 85 /100(n=30)

ポジ 22 / ネガ 4 / 中立 4

👍 コスト安く回数増

👍 速度が速い

👎 複雑タスクで弱い

👎 NSFW描写が淡白

GPT-6 Luna

X評判スコア 75 /100(n=25)

ポジ 18 / ネガ 6 / 中立 1

👍 低コスト・コスパ良

👍 性能良い・便利

👎 低精度

👎 価格残念

※ Grok(x_search)で過去7日の日本語Xポストを、モデルごとに3つの角度(感想・活用報告・他モデル比較)から検索してサンプル収集し、ポジ・ネガ・中立をLLM分類した傾向値。全数調査ではなく、角度間の重複除外も完全ではありません。評判スコア=ポジ÷(ポジ+ネガ)×100(判定5件未満は「—」)。 全モデルの一覧と推移は てんびん丸総研へ。

EDITOR'S NOTE

編集部メモ

数値の背景と、いまの提供状況・注意点

Claude Haiku 5.5

2026-10-07(米国時間)公開の Anthropic の軽量・低価格モデル(API は claude-haiku-5-5)。9月22日の Opus 5.5、9月28日の Sonnet 5.5 に続く「Claude 5.5 ファミリー」の3本目で、これで Opus・Sonnet・Haiku の3つが 5.5 にそろった。同日から Claude API・Amazon Bedrock・Google Cloud・Microsoft Foundry と Claude アプリで使える。料金はプロンプトの長さで2段階になり、10万トークン以下のリクエストは入力$0.10/出力$0.50、10万トークンを超えるリクエストは入力$0.50/出力$2.50(キャッシュ読み込みは$0.01、超過時$0.05)。本表の $0.10/$0.50 は10万トークン以下の単価。Claude の 4.6 以降のモデルは100万トークンまで同じ単価なので、長さで単価が変わるのは Haiku 5.5 だけ。前の Haiku 4.5($1/$5)から単価は1割になり、Anthropic は「Haiku 4.5 へのリクエストの9割が10万トークン以下だったので、平均で約75%安く動かせる」と説明している(同社の試算。新しい数え方で同じ文章が約30%多いトークンになる分も含めた値)。入力3:出力1の平均額 $0.20 は GPT-6 Luna と並んで本表でいちばん安い。ただし長い依頼の割増しの境目が違い、GPT-6 Luna は27万2千トークンまで同じ単価なので、10万〜27万2千トークンの依頼では Luna のほうが安い。第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 43(v4.3.2・max 設定/2026-10-09 確認)で、同じ平均額の GPT-6 Luna(38)を5点上回る。設定を下げると xhigh 41、high 38、medium 34、low 29。公式の値(システムカード Table 8.1.A、max 設定・5回平均)は、Humanity's Last Exam がツールなし 45.9%(Haiku 4.5 は 10.2%)・ツールあり 57.4%、より難しいコード修正の SWE-bench Pro が 64.8%(Sonnet 5.5 は 81.3%)、SWE-bench Multilingual が 83.7%(Haiku 4.5 は 67.4%)、パソコン操作の OSWorld 2.1(インターネットにつながない82課題)が 72.4%(Haiku 4.5 は 15.7%、GPT-6 Luna は 48.9%)、実務の出来を測る GDPval-AA v2.1 が 1620(GPT-6 Luna は 1437)。発表ページでは、コマンド操作で開発を進める Terminal-Bench 4.0 が 39.2%(Haiku 4.5 は 0.0%、GPT-6 Luna は 16.4%)。SWE-bench Verified・GPQA・MMLU・AIME は公表されていないため「—」。一度に読める量は100万トークン、一度に書ける量は最大12万8千トークン、知識は2026年6月まで。入力はテキストと画像。考える量(effort)の既定は medium で、考える機能(adaptive thinking)は既定でオン。Haiku 4.5 向けのコードはそのままでは動かないことがある(考える量をトークン数で指定する budget_tokens や、既定以外の temperature・top_p・top_k の指定がエラーになる)。前の Haiku 4.5 は公式ドキュメントで旧世代(Legacy)扱いになったが引き続き使え、終了の予告はまだ出ていない(2026-10-09 確認)。Haiku 5.5 自身の提供終了は 2027-10-07 より前にはならない。本表の「一度に読める量」100万トークンは、Anthropic 公式の context window(会話の履歴と AI の返答を合わせた1つの枠)。

GPT-6 Luna

2026-09-22(米国時間)公開の GPT-6 世代の軽量・低価格モデル(API は gpt-6-luna)。同じ日に中堅の GPT-6 Sol も出た。 OpenAI の位置づけは「目的のはっきりした大量の作業のための、いちばん効率のよいモデル」。 料金は入力 $0.10/出力 $0.50 で、前世代 GPT-5.6 Luna($0.20/$1.20)から入力は半額、出力は約58%減(OpenAI の表記は「50%安い」)。キャッシュ済み入力は $0.01、入力が27万2千トークンを超えたリクエストは全体が $0.20/$0.75 になる。入力3:出力1の平均額は $0.20 で、2026-10-07 公開の Claude Haiku 5.5 と並んで本表でいちばん安い。ただし長い依頼の割増しの境目が違い、Haiku 5.5 は10万トークンを超えると単価が5倍になるので、10万〜27万2千トークンの依頼では Luna のほうが安い。 第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 38(v4.3.2・max 設定、小数では 38.12/2026-10-09 確認。2026-09-23 の確認時は 37)で、前世代 GPT-5.6 Luna(37.32)を1点上回る。同じ平均額の Claude Haiku 5.5 は 43。 OpenAI の公表グラフ(max 設定どうし)では、コード修正の DeepSWE v1.1 が 66.6%(GPT-5.6 Luna は 62.2%)、業務自動化の AutomationBench が 20.7%(同 17.0%)、パソコン操作の OSWorld 2.0(オフライン版)は 52.7% で前世代とほぼ同じ。ユーザーが誤りを指摘した難しい会話での「事実の誤りを含む回答」の割合は 7.56%(同 11.96%)。一方、Artificial Analysis のコーディング用の総合指標(Coding Agent Index)は 41.1 で、前世代の 43.2 を少し下回った。 ChatGPT では 2026-10-07 からチャットにも GPT-6 が入り、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna に切り替わっている(OpenAI の発表とリリースノート。モデル別のヘルプは 10/9 時点で無料・Go の既定をまだ GPT-5.6 Luna と書いていて、公式の説明が食い違う)。チャットに入ったのは「10月版」で、API・ChatGPT Work(ChatGPT の中のエージェント機能)・Codex で使う9月版とは別物と OpenAI のシステムカードは説明している。 安全面の評価は OpenAI の Preparedness Framework でサイバー・生物化学とも「High」(最上位の「Critical」ではない)で、GPT-5.6 Luna と同じ。 コンテキストウィンドウは OpenAI 公式表記で 1,050,000 トークン、1回の出力上限は 128,000 トークン。本表の「一度に読める量」922,000 は、その差を取った値。入力はテキストと画像、出力はテキスト。知識は2026年5月18日まで。 GPQA Diamond・HLE・SWE-bench Verified は Luna 個別の公開値が無いため本表では「—」。前世代の GPT-5.6 Luna(2026-07-09 公開)は終了日の告知なく提供が続いている。

PROS & CONS

強み・弱み

Claude Haiku 5.5

長文・コード・推論で定評。主力は 9/22 に出た Opus 5.5(API の公式ドキュメントは迷ったらこれと案内)、重い推論や長時間の自走には Fable 5.1、日常使いは 9/28 に出た Sonnet 5.5、軽量は 10/7 に出た Haiku 5.5。

◎ 強み

  • ◎ 長い文書をまとめるのが得意(1M tokens context)
  • ◎ コード生成・修正の精度が高い(SWE-Bench で常時トップ争い)
  • ◎ 安全側に振った穏やかな応答
  • ◎ adaptive thinking で必要に応じて推論時間を自動調整

△ 注意点

  • △ 画像生成はできない(読み取りのみ)
公式サイト →

GPT-6 Luna

AIブームの火付け役。2026-10-07 からチャットが GPT-6 になり、Plus 以上は GPT-6 Sol、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna。最上位は GPT-6 Astra で、改良版の GPT-6.1 Sol は Work(エージェント機能)と Codex で使える。画像・音声まで一つで完結。

◎ 強み

  • ◎ 総合力が高くてなんでもこなす
  • ◎ 音声・画像・ファイル対応がスムーズ
  • ◎ アプリ・拡張機能が豊富

△ 注意点

  • △ 話の事実確認は弱め、要ファクトチェック
  • △ 2026-09-29 公開の GPT-6.1 Sol は、ChatGPT の通常のチャットでは使えない(使えるのは Work・Codex・API)
  • △ 無料・Go のチャットが GPT-6 Luna に切り替わるのは、OpenAI の発表とリリースノートでは 2026-10-08 から順次。モデル別のヘルプはまだ GPT-5.6 Luna を既定と書いていて、公式の案内どうしが食い違っている(2026-10-09 確認)
公式サイト →

PRIMARY SOURCES

一次ソース

FAQ

よくある質問

Q. Claude Haiku 5.5 と GPT-6 Luna、結局どっちがいい?

A. AA Intelligence Index は Claude Haiku 5.5 43 対 GPT-6 Luna 38 で Claude Haiku 5.5 がやや優位ですが、用途によっては逆転しうる差です。料金・使い勝手も合わせて選ぶのがおすすめです。

Q. Claude Haiku 5.5 と GPT-6 Luna、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は Claude Haiku 5.5 が $0.1/1M、GPT-6 Luna が $0.1/1M。出力料金は Claude Haiku 5.5 が $0.5/1M、GPT-6 Luna が $0.5/1M です。入力・出力とも料金はほぼ同水準です。

Q. Claude Haiku 5.5 と GPT-6 Luna、ベンチマークで強いのはどっち?

A. 両モデルが共通で公表している指標は1項目と少ないため、全モデルを第三者が同一条件で測定している AA Intelligence Index(Claude Haiku 5.5 43/GPT-6 Luna 38)を軸に判断するのがおすすめです。AA Intelligence Index・SWE-Bench・MMLU・GPQA・AIME などの比較可能な指標では Claude Haiku 5.5 の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では Claude Haiku 5.5 が優勢です。

Q. Claude Haiku 5.5 と GPT-6 Luna、コスパがいいのはどっち?

A. AIコスパ指数(第三者測定の知能スコアと料金の安さを 6:4 で合成した編集部独自指標)は Claude Haiku 5.5 が 84、GPT-6 Luna が 79。「安くて賢い」バランスでは Claude Haiku 5.5 が有利です。

Q. Claude Haiku 5.5 と GPT-6 Luna、初心者にはどっちがおすすめ?

A. 初心者へのおすすめ度は GPT-6 Luna の方が高め(5/5 対 4/5)。まず触ってみるなら GPT-6 Luna から始めると迷いにくいです。

更新を受け取る