GPT-6 Luna vs Claude Haiku 5.5 vs DeepSeek V4.1 Flash：三款低价模型价格与适用场景对比
上下文在 10 万 Token 以内时，GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5 的单价完全一样，输入每百万 Token 0.1 美元，输出 0.5 美元，谁便宜这个问题在这里没有答案。真正拉开差距的是上下文长度，Luna 的优惠区间撑到 27.2 万 Token，Haiku 5.5 到 10 万就开始跳价，而且一跳五倍。
DeepSeek V4.1 Flash 走的是另一条路。它不设分段，输入 0.3 美元、输出 1.2 美元，从头到尾一个价，上下文给到 100 万。
所以这三款里没有一款能在所有场景下称王。要判断哪个划算，得先看你的任务跑在什么长度上，输入和输出的比例又是多少。下面把三组典型工作负载都算一遍。
三款模型的价格，先摆清楚
| 模型 | 上下文 | 输入价格 | 输出价格 | 计价方式 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | 110万 | 0.1（≤27.2万）<br>0.2（27.2万以上） | 0.5（≤27.2万）<br>0.75（27.2万以上） | 分段 |
| Claude Haiku 5.5 | 100万 | 0.1（≤10万）<br>0.5（10万以上） | 0.5（≤10万）<br>2.5（10万以上） | 分段 |
| DeepSeek V4.1 Flash | 100万 | $0.3 | $1.2 | 单一价 |
价格单位是每百万 Token，取自接口AI 官网价格页，核查于 2026 年 10 月 27 日。三款都属于各自厂商的轻量档，但这个档位内部的价格结构差别比想象中大。
两个 0.1 和 0.5，不是巧合
GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5 在短上下文档位报出了一模一样的价格。输入 0.1，输出 0.5，数字对得整整齐齐。
这种重合在定价上很少见。两家公司在同一时间推出轻量模型，把价格锚在同一个位置，说明这个价位是当前轻量模型的一道心理关口。往下再压，厂商的毛利撑不住；往上抬，就要面对开源模型的直接竞争。
对使用者来说，这个巧合省掉了一部分选择成本。10 万 Token 以内的任务，你不需要在价格上纠结，两家一样贵也一样的便宜。决策依据应该换成别的东西，比如指令跟随的稳定性、中文表达的手感、结构化输出的可靠性。
顺带说一句，gpt-6-luna 比上一代 gpt-5.6-luna 便宜了不少。上一代输入 0.2、输出 1.2，新一代压到 0.1 和 0.5，输入减半，输出降到原来的四成。新模型更便宜这件事，在轻量档位上并不总是成立，这次成立。
分段的位置，才是真正的分水岭
两款模型都在某个长度上开始跳价，跳的位置和幅度完全不同。
Luna 的坎在 27.2 万 Token。跨过去之后，输入从 0.1 涨到 0.2，输出从 0.5 涨到 0.75。输入翻倍，输出涨五成，幅度还算温和。
Haiku 5.5 的坎在 10 万 Token，不到 Luna 的三分之一。跨过去之后，输入从 0.1 跳到 0.5，输出从 0.5 跳到 2.5，两个都是五倍。
这个差别在长文档场景里会被放大。同样是读一份 30 万 Token 的材料，Luna 走的是第二档，Haiku 5.5 走的也是第二档，但后者的第二档贵得多。深度研究、整本书解析、大型代码库通读这类任务，一旦越过 10 万这条线，Haiku 5.5 的成本会是 Luna 的两倍半。
跳价这件事还有个容易被忽略的后果。设计流程的时候，如果上下文增长不可控，比如 Agent 会不断追加历史对话，那么越过临界值的那一刻，单次调用成本会突然抬起来，而不是缓慢上升。按平均值做预算的项目，容易在这里超支。
DeepSeek 用的是另一套算法
DeepSeek V4.1 Flash 没有分段。输入 0.3、输出 1.2，从 1 个 Token 到 100 万个 Token 都是这个价。
它的绝对单价在三款里最高。同样 10 万 Token 输入，Luna 和 Haiku 5.5 都是 0.01 美元，DeepSeek 要 0.03 美元，贵了两倍。同样 5000 Token 输出，前两款 0.0025 美元，它要 0.006 美元。
但它买的是确定性。预算好做，不用盯着上下文长度，不用担心哪一天流程变长就把账单顶上去。对需要长期跑、规模又不小的项目，这种可预测性有实际价值。
它还有两个别的属性。一是开放权重，DeepSeek 这一代把权重放了出来，落地方式比闭源模型灵活。二是能力有公开数据可查，它在这一代开源模型里的智能指数排第二，得分 45。
三组工作负载，算成钱
光看单价不好判断，把任务代进去算。
| 场景 | Token 消耗 | GPT-6 Luna | Claude Haiku 5.5 | DeepSeek V4.1 Flash |
|---|---|---|---|---|
| 文档摘要与问答 | 10万输入 + 2千输出 | $0.011 | $0.011 | $0.032 |
| 代码生成与写作 | 1万输入 + 5千输出 | $0.0035 | $0.0035 | $0.009 |
| 长文档通读 | 30万输入 + 5千输出 | $0.063 | $0.163 | $0.096 |
按 1000 次任务折算，第一行分别是 11 美元、11 美元和 32 美元；第二行是 3.5 美元、3.5 美元和 9 美元；第三行是 63 美元、163 美元和 96 美元。
第一行和第二行的结果一样，Luna 与 Haiku 5.5 打平，DeepSeek 贵出约两到三倍。第三行局面翻转，Haiku 5.5 掉到最后，Luna 最便宜，DeepSeek 夹在中间。
这就是为什么问“谁是性价比之王”必须带条件。DeepSeek 在短上下文里最贵，到了 30 万 Token 这一档，它又变得比 Haiku 5.5 便宜了。
能力这一项，能比的数据不够
价格能算清楚，能力就没那么好办。
这三款里，只有 DeepSeek V4.1 Flash 有公开的智能指数可查，45 分，在当前开源权重模型里排第二。GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5 在同一个榜单上找得到名字，但没有对应的分数。
这个空白不该用猜测填上。能说的只有定位。Luna 的定价是 gpt-6-astra 的百分之一量级，Astra 输入 9.5、输出 47.5，Luna 是 0.1 和 0.5，它就是 OpenAI 这一代的轻量入口。Haiku 5.5 同样是 Anthropic 的小模型档，往上是 Sonnet 和 Opus。
至于这三款谁的写作更好、谁写代码更稳，只能自己测。好在测的成本很低，一个真实任务跑三遍，账单也就是几分钱的事。
真正的答案可能是三个都留着
把三款模型放在一起看，会发现它们的价格曲线覆盖了不同的区间。有人适合短上下文高频调用，有人适合长文档一次性处理，有人适合预算必须锁死的长期项目。这意味着选型不必是单选题。
实际做起来，可以让摘要、分类、改写这些高频短任务走 Luna 或者 Haiku 5.5，长文档通读走 Luna，对预算确定性要求高的批处理走 DeepSeek，再把少数真正难的请求交给旗舰模型。
接口AI 的一个 Key 可以在这些模型之间直接切换，改一下模型名就行。三款都是现成在售的，不需要分别去 OpenAI、Anthropic 和 DeepSeek 注册账号、分别充值、分别维护 SDK。对一个要同时比较多款模型的场景，这件事省掉的不是钱，是来回折腾的时间。
用量稳定的话，价格还能再往下走一层。接口AI 把模型分成官方资源和低价专区，低价专区的型号带 -r、-dd、-cc、-es 后缀，价格明显低于官方渠道，代价是不承诺 SLA，适合可以重试的任务。比如 claude-haiku-4-5 的 -r 版本，输入 0.2 美元起、输出 1 美元起，比官方档低不少。批量分类、草稿生成、开发测试这类失败了重跑就行的活，放在这里很合适。面向客户的回复和扣款前的确认，还是走官方资源稳妥。
几个常被问到的问题
这三款里到底哪个最便宜？
短上下文看 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5，两者单价完全相同，都是输入 0.1、输出 0.5。超过 10 万 Token 之后，Claude Haiku 5.5 会涨到 0.5 和 2.5，成为三款里最贵的。超过 27.2 万 Token 之后，GPT-6 Luna 涨到 0.2 和 0.75，仍然是三款里最便宜的。DeepSeek V4.1 Flash 介于两者之间，但全程不变价。
为什么 Haiku 5.5 的跳价幅度这么大？
它的第二档输入和输出都涨了五倍，而同档位的 Luna 只涨了输入一倍、输出五成。这和上下文窗口的设计有关，不同厂商对长上下文的成本分摊方式不一样。用 Haiku 5.5 处理长文档之前，最好先确认一下材料会不会越过 10 万 Token。
DeepSeek 贵两三倍，还有必要选它吗？
看你更在意单价还是确定性。它的单价更高，但不分段，预算好算，而且 100 万上下文全程一个价。对跑量稳定、需要提前锁预算的项目，这种可预测性值这个差价。它还是开放权重模型，落地方式比闭源灵活。
智能指数只有 DeepSeek 有公开分数，另外两款怎么判断？
只能自己测。取一个你真实会跑的任务，把输入固定下来，让三款模型各跑一遍，看输出质量和稳定性。分数只是参考，同一个模型在不同任务上的表现差异，往往比榜单位置的差距更大。
三款都是轻量模型，复杂的任务能交给它们吗？
看任务错一次的代价。摘要、分类、格式转换、草稿这些可以重跑的活，轻量模型足够，出错了换一个再跑。需要权衡取舍的规划、有隐含依赖的代码修改，还是交给旗舰模型更稳。混着用比全程用旗舰便宜得多，也比全程用轻量可靠得多。
写在最后
这三款模型谁也不是性价比之王，因为性价比本来就不是一个固定值。它随上下文长度变化，随输入输出比例变化，也随你能承受多少不确定性变化。
真要做决定，先把最近一个月的用量翻出来，看两个数，平均上下文有多长，输入和输出的比例是多少。这两个数一出来，上面那张表就能直接对上号，比看任何榜单都准。
想先自己跑一跑，可以去接口AI 的价格页看三款的完整价格，或者在 Playground 里用试用额度分别试一次。同一套接口，换个模型名就能对比，测试成本很低。