Head-to-Head Model Comparison

Claude Haiku 4.5 vs GPT-5 Chat

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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Claude Haiku 4.5 vs GPT-5 Chat: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Anthropic의 Claude Haiku 4.5와 OpenAI의 GPT-5 Chat는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Claude Haiku 4.5는 200K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $1.00/$5.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, GPT-5 Chat는 128K 토큰 컨텍스트와 $0.00/$0.00의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

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5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Anthropic

Claude Haiku 4.5

초고속 저지연 추론 모델

Anthropic의 Claude Haiku 4.5 모델은 초저지연 실시간 대화, 고속 라우팅 및 대규모 트래픽 처리에 최적화된 AI 모델로, 200K 컨텍스트 윈도우, 초당 140 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 54/100점(1M 토큰당 입력 $1 / 출력 $5)을 제공합니다.

Intelligence Index54 / 100
Input Token:

$1.00 / 1M

Output Token:

$5.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

58.2%

OpenAI

GPT-5 Chat

플래그십 프론티어 모델

OpenAI의 GPT-5 Chat 모델은 최첨단 엔터프라이즈 추론, 소프트웨어 개발 및 핵심 프로덕션 워크로드에 최적화된 AI 모델로, 128K 컨텍스트 윈도우, 초당 140 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 56/100점(무료 오픈 웨이트 제공)을 제공합니다.

Intelligence Index56 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

70%

한눈에 보는 핵심 차이점

  • 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%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureClaude Haiku 4.5GPT-5 Chat
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5456
Provider
AnthropicOpenAI
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 text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
64K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
140 tok/s140 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

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding
GPT-5 Chat
+11.8% SWE-bench lead
Cost
GPT-5 Chat
1.0x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-5 Chat
+0% faster generation
Context
Claude Haiku 4.5
200K tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

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

Claude Haiku 4.5GPT-5 Chat
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

58.2%vs70%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

62.1%vs79%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

79.5%vs85%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1324ptsvs1358pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

N/Avs11.6%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

N/Avs42.5%
SciCode (Scientific Computing)

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

N/Avs40%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs68%
AIME (Advanced Math Competition)

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

N/Avs88%
Long-Context Reasoning

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

N/Avs76%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

140 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 Haiku 4.50.28s
GPT-5 Chat1.05s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Claude Haiku 4.53.85s
GPT-5 Chat4.62s

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 Haiku 4.5 Monthly API Bill
$6.15 / month
$1/1M in · $5/1M out
GPT-5 Chat Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
GPT-5 Chat saves approximately $6.15 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Claude Haiku 4.5 · Strengths & Key Advantages

  • 200K 컨텍스트 윈도우 및 최대 64K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 58.2% · GPQA Diamond 62.1%)
  • 초당 140 토큰의 빠른 처리 속도와 280ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $1 / 출력 $5)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-5 Chat · Strengths & Key Advantages

  • 128K 컨텍스트 윈도우 및 최대 16K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 70% · GPQA Diamond 79%)
  • 초당 140 토큰의 빠른 처리 속도와 1050ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(무료 오픈 웨이트 제공)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 Haiku 4.5GPT-5 Chat
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.70$1.50
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
20K54K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
10K28K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureClaude Haiku 4.5GPT-5 Chat
Official API Model ID (SDK)claude-haiku-4-5-20251001gpt-5-chat
API ProtocolAnthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AIOpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2025-102025-08
Knowledge CutoffJuly 2025September 2024
ArchitectureLightweight High-Speed Multimodal TransformerChat-tuned unified reasoning model
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 tokensFree 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 TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
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
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 Haiku 4.5 vs GPT-5 Chat: 핵심 요약 문답 (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.

종합 평가

Claude Haiku 4.5(초저지연 실시간 대화, 고속 라우팅 및 대규모 트래픽 처리, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 GPT-5 Chat(최첨단 엔터프라이즈 추론, 소프트웨어 개발 및 핵심 프로덕션 워크로드, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 GPT-5 Chat가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Claude Haiku 4.5가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 GPT-5 Chat가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 Claude Haiku 4.5와 GPT-5 Chat 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 GPT-5 Chat가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

Claude Haiku 4.5와 GPT-5 Chat의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

Claude Haiku 4.5는 100만 토큰당 입력 $1.00 / 출력 $5.00이며, GPT-5 Chat는 입력 $0.00 / 출력 $0.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 GPT-5 Chat가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 Claude Haiku 4.5가 200K 토큰, GPT-5 Chat가 128K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Claude Haiku 4.5가 더 빠릅니다.

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