GPT-5 nano vs Claude Haiku 4.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GPT-5 nano de OpenAI y Claude Haiku 4.5 de Anthropic compiten directamente en el ecosistema actual de IA. GPT-5 nano ofrece una ventana de contexto de 400K tokens a $0.05/$0.40 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Claude Haiku 4.5 ofrece 200K tokens de contexto a $1.00/$5.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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GPT-5 nano
Modelo Ligero y EconómicoGPT-5 nano de OpenAI es un modelo de IA diseñado para máxima eficiencia de costos por token y alta velocidad en producción, con ventana de contexto de 400K, velocidad de 250 tokens/s, índice de inteligencia de 35/100 y tarifa de $0.05/$0.4
$0.05 / 1M
$0.40 / 1M
400K tokens
34.5%
Claude Haiku 4.5
Inferencia UltrarrápidaClaude Haiku 4.5 de Anthropic es un modelo de IA diseñado para interacción en tiempo real, baja latencia y enrutamiento de alto volumen, con ventana de contexto de 200K, velocidad de 140 tokens/s, índice de inteligencia de 54/100 y tarifa d
$1.00 / 1M
$5.00 / 1M
200K tokens
58.2%
Diferencias Clave de un Vistazo
- GPT-5 nano is 13.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-5 nano has a larger context window (400K vs 200K tokens).
- GPT-5 nano is faster at 250 tok/s vs 140 tok/s.
- Claude Haiku 4.5 leads on SWE-bench coding (58.2% vs 34.5%).
| Característica | GPT-5 nano | Claude Haiku 4.5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 35 | 54 |
Provider | OpenAI | Anthropic |
Input Price Cost per million input tokens | $0.05 / 1M | $1.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.40 / 1M | $5.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.05 / 1M | $0.77 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 400K tokens~600 A4 pages of text | 200K tokens~300 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 128K | 64K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 250 tok/s | 140 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 34.5% | 58.2% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 48% | 62.1% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.01 / 1M | $0.10 / 1M |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkPuntuaciones de Benchmarks Verificadas
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-5 nano · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 400K con hasta 128K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 34.5% · GPQA Diamond 48%)
- Rendimiento ágil de 250 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 380 ms
- Economía de API competitiva ($0.05/$0.4 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
- Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
Claude Haiku 4.5 · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 200K con hasta 64K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 58.2% · GPQA Diamond 62.1%)
- Rendimiento ágil de 140 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 280 ms
- Economía de API competitiva ($1/$5 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
- Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GPT-5 nano | Claude Haiku 4.5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.06 | $0.70 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 42K | 20K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 18K | 10K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | GPT-5 nano | Claude Haiku 4.5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-5-nano | claude-haiku-4-5-20251001 |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI |
| Release Date | 2025-08 | 2025-10 |
| Knowledge Cutoff | September 2024 | July 2025 |
| Architecture | Nano unified reasoning model | Lightweight High-Speed Multimodal Transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.05/1M in) across full 400K window | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.005/1M (no extra cache-write fee) | $0.1/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
GPT-5 nano vs Claude Haiku 4.5: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-5 nano or Claude Haiku 4.5?
Claude Haiku 4.5 is more intelligent. It scores 54 compared with 35 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-5 nano is faster, generating 250 tokens per second compared with 140 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GPT-5 nano is cheaper at $0.05 per 1M tokens blended, compared with $0.77 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Claude Haiku 4.5 has lower latency, with a time to first token of 0.28s compared with 0.38s.
Which model has a larger context window?
GPT-5 nano has a larger context window, supporting 400K tokens compared with 200K tokens.
Veredicto
Tanto GPT-5 nano (Ideal para máxima eficiencia de costos por token y alta velocidad en producción, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Claude Haiku 4.5 (Ideal para interacción en tiempo real, baja latencia y enrutamiento de alto volumen, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Claude Haiku 4.5 lidera en inteligencia general y programación, GPT-5 nano ofrece mayor velocidad de generación de tokens y GPT-5 nano resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, GPT-5 nano o Claude Haiku 4.5?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Claude Haiku 4.5 obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de GPT-5 nano frente a Claude Haiku 4.5?+
GPT-5 nano cuesta $0.05 / $0.40 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Claude Haiku 4.5 cuesta $1.00 / $5.00. En costo combinado, GPT-5 nano es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
GPT-5 nano cuenta con 400K tokens de contexto frente a 200K tokens de Claude Haiku 4.5. En velocidad de inferencia, GPT-5 nano ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.
Fuentes: Documentación oficial de API de OpenAI y Anthropic, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).