Claude Haiku 4.5 vs GPT-5 Chat
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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AnthropicのClaude Haiku 4.5とOpenAIのGPT-5 Chatは、注目度の高い主要AIモデルです。Claude Haiku 4.5は200K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$1.00/出力$5.00、一方のGPT-5 Chatは128K トークンのコンテキストで入力$0.00/出力$0.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
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Claude Haiku 4.5
超高速・低遅延レスポンスAnthropic の Claude Haiku 4.5 は、超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理向けに設計されたAIモデルです。200K のコンテキストウィンドウ、毎秒 140 トークンの生成速度、知能指数 54/100（1Mトークンあたり入力$1・出力$5）を実現しています。
$1.00 / 1M
$5.00 / 1M
200K tokens
58.2%
GPT-5 Chat
フラッグシップ最先端モデルOpenAI の GPT-5 Chat は、最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用向けに設計されたAIモデルです。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 140 トークンの生成速度、知能指数 56/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
70%
ひと目でわかる主な違い
- GPT-5 Chat is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Claude Haiku 4.5 has a larger context window (200K vs 128K tokens).
- GPT-5 Chat is faster at 140 tok/s vs 140 tok/s.
- GPT-5 Chat leads on SWE-bench coding (70.0% vs 58.2%).
| Feature | Claude Haiku 4.5 | GPT-5 Chat |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 54 | 56 |
Provider | Anthropic | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $1.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $5.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.77 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 200K tokens~300 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 64K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 140 tok/s | 140 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 58.2% | 70% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 62.1% | 79% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.10 / 1M | $0.00 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework検証済みベンチマークスコア比較
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.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Claude Haiku 4.5 · Strengths & Key Advantages
- 200K のコンテキストウィンドウと最大 64K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 58.2% · GPQA Diamond 62.1%）
- 毎秒 140 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 280ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$1・出力$5）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
GPT-5 Chat · Strengths & Key Advantages
- 128K のコンテキストウィンドウと最大 16K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 70% · GPQA Diamond 79%）
- 毎秒 140 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 1050ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（無料のオープンウェイト提供）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Claude Haiku 4.5 | GPT-5 Chat |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.70 | $1.50 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 20K | 54K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 10K | 28K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Claude Haiku 4.5 | GPT-5 Chat |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | claude-haiku-4-5-20251001 | gpt-5-chat |
| API Protocol | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2025-10 | 2025-08 |
| Knowledge Cutoff | July 2025 | September 2024 |
| Architecture | Lightweight High-Speed Multimodal Transformer | Chat-tuned unified reasoning model |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | $0.1/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| 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 |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| 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 | Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| 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 |
Claude Haiku 4.5 vs GPT-5 Chat: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Claude Haiku 4.5 or GPT-5 Chat?
GPT-5 Chat is more intelligent. It scores 56 compared with 54 on the composite Intelligence Index.
Which model is cheaper to run?
GPT-5 Chat is cheaper at $0.00 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 1.05s.
Which model has a larger context window?
Claude Haiku 4.5 has a larger context window, supporting 200K tokens compared with 128K tokens.
総合評価
Claude Haiku 4.5（超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とGPT-5 Chat（最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではGPT-5 Chatがリードし、応答速度とスループットではClaude Haiku 4.5が優れ、APIコスト効率ではGPT-5 Chatが有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には Claude Haiku 4.5 と GPT-5 Chat のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では GPT-5 Chat が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
Claude Haiku 4.5 と GPT-5 Chat ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Claude Haiku 4.5 は100万トークンあたり入力$1.00 / 出力$5.00、GPT-5 Chat は入力$0.00 / 出力$0.00です。総合的なコスト効率では GPT-5 Chat がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは Claude Haiku 4.5 が 200K トークン、GPT-5 Chat が 128K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Claude Haiku 4.5 がリードしています。
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.
公的ソース: AnthropicおよびOpenAI公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。