GPT-5 nano vs Claude Haiku 4.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GPT-5 nano di OpenAI e Claude Haiku 4.5 di Anthropic sono due modelli di IA di riferimento. GPT-5 nano offre una finestra di contesto di 400K token a $0.05/$0.40 per milione di token, mentre Claude Haiku 4.5 mette a disposizione 200K token di contesto a $1.00/$5.00 per milione di token. Di seguito analizziamo benchmark, latenza e costi.
Cambia e Confronta Qualsiasi Modello
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GPT-5 nano
Modello Leggero ed EconomicoGPT-5 nano di OpenAI è un modello di IA progettato per la massima efficienza dei costi per token e l’inferenza rapida in produzione, con finestra di contesto da 400K, velocità di 250 token/s, indice di intelligenza di 35/100 e tariffa di $0
$0.05 / 1M
$0.40 / 1M
400K tokens
34.5%
Claude Haiku 4.5
Inferenza Ultra-RapidaClaude Haiku 4.5 di Anthropic è un modello di IA progettato per le interazioni in tempo reale a bassissima latenza e il routing ad alto volume, con finestra di contesto da 200K, velocità di 140 token/s, indice di intelligenza di 54/100 e ta
$1.00 / 1M
$5.00 / 1M
200K tokens
58.2%
Differenze Chiave a Colpo d’Occhio
- 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%).
| Feature | 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 |
Chi vince in ogni categoria?
At-a-glance decision frameworkPunteggi Benchmark Verificati
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.
Latenza e Tempo di Risposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulatore Interattivo dei Costi Token
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-5 nano · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 400K con capacità massima di output fino a 128K token (SWE-bench Verified 34.5% · GPQA Diamond 48%)
- Throughput elevato di 250 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 380 ms
- Economia API competitiva ($0.05/$0.4 per 1M di token) con supporto per prompt caching, tool calling e output JSON strutturati
Considerations & Trade-offs
- Modello cloud proprietario chiuso; non consente il download locale dei pesi per l’esecuzione offline
- Nelle dimostrazioni scientifiche più estreme, i modelli di ragionamento pesante dedicati offrono maggiore profondità
Claude Haiku 4.5 · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 200K con capacità massima di output fino a 64K token (SWE-bench Verified 58.2% · GPQA Diamond 62.1%)
- Throughput elevato di 140 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 280 ms
- Economia API competitiva ($1/$5 per 1M di token) con supporto per prompt caching, tool calling e output JSON strutturati
Considerations & Trade-offs
- Modello cloud proprietario chiuso; non consente il download locale dei pesi per l’esecuzione offline
- Nelle dimostrazioni scientifiche più estreme, i modelli di ragionamento pesante dedicati offrono maggiore profondità
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 |
Specifiche Tecniche
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | 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: Risposte Rapide (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.
Verdetto
Sia GPT-5 nano (Ideale per la massima efficienza dei costi per token e l’inferenza rapida in produzione, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) sia Claude Haiku 4.5 (Ideale per le interazioni in tempo reale a bassissima latenza e il routing ad alto volume, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) eccellono in produzione: Claude Haiku 4.5 guida nei benchmark di ragionamento e programmazione, GPT-5 nano garantisce una generazione più rapida e GPT-5 nano offre il miglior rapporto qualità-prezzo per carichi API elevati.
Domande Frequenti (FAQ)
Quale modello è migliore per coding e ragionamento, GPT-5 nano o Claude Haiku 4.5?+
Nell’indice di intelligenza composito e nei benchmark di programmazione prevale Claude Haiku 4.5. Consulta i punteggi SWE-bench e GPQA qui sopra per tutti i dettagli.
Qual è la differenza di prezzo API tra GPT-5 nano e Claude Haiku 4.5?+
GPT-5 nano costa $0.05 / $0.40 per milione di token di input/output, mentre Claude Haiku 4.5 costa $1.00 / $5.00. Nel costo combinato, GPT-5 nano risulta più economico.
Quale modello ha la finestra di contesto più ampia e la velocità maggiore?+
GPT-5 nano supporta 400K token di contesto contro 200K token di Claude Haiku 4.5, mentre GPT-5 nano offre una velocità di generazione superiore.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
Fonti ufficiali: Documentazione API ufficiale di OpenAI e Anthropic, schede di sistema e benchmark indipendenti (2026).