Head-to-Head Model Comparison

Claude 3.5 Haiku vs GPT-4o mini

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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Claude 3.5 Haiku vs GPT-4o mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Anthropic의 Claude 3.5 Haiku와 OpenAI의 GPT-4o mini는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Claude 3.5 Haiku는 200K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.80/$4.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, GPT-4o mini는 128K 토큰 컨텍스트와 $0.15/$0.60의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

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Anthropic

Claude 3.5 Haiku

자율 에이전트 및 도구 호출 특화

Anthropic의 Claude 3.5 Haiku 모델은 자율 에이전트 워크플로우, 도구 호출(Tool Calling) 및 다단계 업무 자동화에 최적화된 AI 모델로, 200K 컨텍스트 윈도우, 초당 130 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 36/100점(1M 토큰당 입력 $0.8 / 출력 $4)을 제공합니다.

Intelligence Index36 / 100
Input Token:

$0.80 / 1M

Output Token:

$4.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

40.6%

OpenAI

GPT-4o mini

경량 고효율 가성비 모델

OpenAI의 GPT-4o mini 모델은 극대화된 토큰당 비용 효율성과 빠른 프로덕션 추론 처리에 최적화된 AI 모델로, 128K 컨텍스트 윈도우, 초당 140 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 30/100점(1M 토큰당 입력 $0.15 / 출력 $0.6)을 제공합니다.

Intelligence Index30 / 100
Input Token:

$0.15 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

24.5%

한눈에 보는 핵심 차이점

  • GPT-4o mini is 5.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Claude 3.5 Haiku has a larger context window (200K vs 128K tokens).
  • GPT-4o mini is faster at 140 tok/s vs 130 tok/s.
  • Claude 3.5 Haiku leads on SWE-bench coding (40.6% vs 24.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureClaude 3.5 HaikuGPT-4o mini
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3630
Provider
AnthropicOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.80 / 1M$0.15 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$4.00 / 1M$0.60 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.62 / 1M$0.14 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
200K tokens~300 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
130 tok/s140 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
40.6%24.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
41.6%40.2%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.08 / 1M$0.07 / 1M

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding
Claude 3.5 Haiku
+16.1% SWE-bench lead
Cost
GPT-4o mini
5.6x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-4o mini
+8% faster generation
Context
Claude 3.5 Haiku
200K tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Claude 3.5 HaikuGPT-4o mini
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

40.6%vs24.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

41.6%vs40.2%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

69.2%vs58.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1260ptsvs1228pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

6.7%vs6.4%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

26.8%vs16.2%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

24.4%vs14.7%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

43.6%vs28.3%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

47.8%vs46.2%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

62.3%vs52.7%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

130 tok/s vs140 tok/s

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Claude 3.5 Haiku0.38s
GPT-4o mini0.31s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Claude 3.5 Haiku4.23s
GPT-4o mini3.88s

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Claude 3.5 Haiku Monthly API Bill
$4.92 / month
$0.8/1M in · $4/1M out
GPT-4o mini Monthly API Bill
$0.88 / month
$0.15/1M in · $0.6/1M out
GPT-4o mini saves approximately $4.04 / month (82%) under this workload.5.6x Savings

Claude 3.5 Haiku · Strengths & Key Advantages

  • 200K 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 40.6% · GPQA Diamond 41.6%)
  • 초당 130 토큰의 빠른 처리 속도와 380ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $0.8 / 출력 $4)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

GPT-4o mini · Strengths & Key Advantages

  • 128K 컨텍스트 윈도우 및 최대 16K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 24.5% · GPQA Diamond 40.2%)
  • 초당 140 토큰의 빠른 처리 속도와 310ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $0.15 / 출력 $0.6)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricClaude 3.5 HaikuGPT-4o mini
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.90$0.16
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
45K45K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureClaude 3.5 HaikuGPT-4o mini
Official API Model ID (SDK)claude-3-5-haiku-20241101gpt-4o-mini
API ProtocolAnthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AIOpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2024-112024-07
Knowledge CutoffJuly 2024October 2023
ArchitectureOptimized Lightweight TransformerSmall Multimodal Dense
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 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 tokensFlat rate ($0.15/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTL$0.08/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTLAutomatic prefix caching at $0.075/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP ConnectorsNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportCustom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt DistillationSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token BillingText 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 VRAMCloud-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 ClassificationAnthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety EvaluatedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiestexttext

Claude 3.5 Haiku vs GPT-4o mini: 핵심 요약 문답 (FAQ)

Which is more intelligent, Claude 3.5 Haiku or GPT-4o mini?

Claude 3.5 Haiku is more intelligent. It scores 36 compared with 30 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-4o mini is faster, generating 140 tokens per second compared with 130 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-4o mini is cheaper at $0.14 per 1M tokens blended, compared with $0.62 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-4o mini has lower latency, with a time to first token of 0.31s compared with 0.38s.

Which model has a larger context window?

Claude 3.5 Haiku has a larger context window, supporting 200K tokens compared with 128K tokens.

종합 평가

Claude 3.5 Haiku(자율 에이전트 워크플로우, 도구 호출(Tool Calling) 및 다단계 업무 자동화, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 GPT-4o mini(극대화된 토큰당 비용 효율성과 빠른 프로덕션 추론 처리, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Claude 3.5 Haiku가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 GPT-4o mini가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 GPT-4o mini가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 Claude 3.5 Haiku와 GPT-4o mini 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Claude 3.5 Haiku가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

Claude 3.5 Haiku와 GPT-4o mini의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

Claude 3.5 Haiku는 100만 토큰당 입력 $0.80 / 출력 $4.00이며, GPT-4o mini는 입력 $0.15 / 출력 $0.60입니다. 혼합 비용 기준으로는 GPT-4o mini가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 Claude 3.5 Haiku가 200K 토큰, GPT-4o mini가 128K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 GPT-4o mini가 더 빠릅니다.

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공식 출처: Anthropic 및 OpenAI 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).