Head-to-Head Model Comparison

GPT-5 mini vs Claude Haiku 4.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs araştırma ekibi tarafından incelendiSon inceleme: October 2026Yayın ilkeleri
Paylaş
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
GPT-5 mini vs Claude Haiku 4.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

OpenAI tarafından geliştirilen GPT-5 mini ve Anthropic tarafından sunulan Claude Haiku 4.5, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. GPT-5 mini, 400K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.25/$2.00 fiyat sunarken; Claude Haiku 4.5, 200K token bağlam penceresi ve $1.00/$5.00 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.

Birebir Karşılaştırma (VS)

İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
OpenAI

GPT-5 mini

Hafif ve Ekonomik Model

OpenAI tarafından geliştirilen GPT-5 mini; token başına maksimum maliyet verimliliği ve hızlı üretim çıkarımı için tasarlanmış olup 400K bağlam penceresi, 185 token/sn hız, 46/100 zeka indeksi ve 1M token başına $0.25/$2 fiyatlandırma sunar

Intelligence Index46 / 100
Input Token:

$0.25 / 1M

Output Token:

$2.00 / 1M

Context Window:

400K tokens

SWE-bench Verified:

52%

Anthropic

Claude Haiku 4.5

Ultra Hızlı Düşük Gecikme

Anthropic tarafından geliştirilen Claude Haiku 4.5; ultra düşük gecikmeli gerçek zamanlı sohbet ve yüksek hacimli yönlendirme için tasarlanmış olup 200K bağlam penceresi, 140 token/sn hız, 54/100 zeka indeksi ve 1M token başına $1/$5 fiyatl

Intelligence Index54 / 100
Input Token:

$1.00 / 1M

Output Token:

$5.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

58.2%

Bir Bakışta Temel Farklar

  • GPT-5 mini is 2.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-5 mini has a larger context window (400K vs 200K tokens).
  • GPT-5 mini is faster at 185 tok/s vs 140 tok/s.
  • Claude Haiku 4.5 leads on SWE-bench coding (58.2% vs 52.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGPT-5 miniClaude Haiku 4.5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4654
Provider
OpenAIAnthropic
Input Price
Cost per million input tokens
$0.25 / 1M$1.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$2.00 / 1M$5.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.27 / 1M$0.77 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
400K tokens~600 A4 pages of text200K tokens~300 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
128K64K
Throughput Speed
Tokens generated per second
185 tok/s140 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
52%58.2%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
66%62.1%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.03 / 1M$0.10 / 1M

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

At-a-glance decision framework
Coding
Claude Haiku 4.5
+6.2% SWE-bench lead
Cost
GPT-5 mini
2.8x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-5 mini
+32% faster generation
Context
GPT-5 mini
400K tokens window

Doğrulanmış Benchmark Puanları

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

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

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

52%vs58.2%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

66%vs62.1%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

78.5%vs79.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1315ptsvs1324pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

9.2%vsN/A
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

30.5%vsN/A
SciCode (Scientific Computing)

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

32%vsN/A
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

56.5%vsN/A
AIME (Advanced Math Competition)

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

84%vsN/A
Long-Context Reasoning

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

68.5%vsN/A
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

185 tok/s vs140 tok/s

Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı

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
GPT-5 mini0.70s
Claude Haiku 4.50.28s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GPT-5 mini3.40s
Claude Haiku 4.53.85s

Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü

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)
GPT-5 mini Monthly API Bill
$2.21 / month
$0.25/1M in · $2/1M out
Claude Haiku 4.5 Monthly API Bill
$6.15 / month
$1/1M in · $5/1M out
GPT-5 mini saves approximately $3.94 / month (64%) under this workload.2.8x Savings

GPT-5 mini · Strengths & Key Advantages

  • 400K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 128K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 52% · GPQA Diamond 66%)
  • Sadece 700 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 185 token yüksek üretim hızı
  • İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $0.25/$2 fiyatlandırma)
Considerations & Trade-offs
  • Kapalı ağırlıklı bulut modelidir; çevrimdışı yerel sunuculara indirilerek çalıştırılamaz
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

Claude Haiku 4.5 · Strengths & Key Advantages

  • 200K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 64K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 58.2% · GPQA Diamond 62.1%)
  • Sadece 280 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 140 token yüksek üretim hızı
  • İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $1/$5 fiyatlandırma)
Considerations & Trade-offs
  • Kapalı ağırlıklı bulut modelidir; çevrimdışı yerel sunuculara indirilerek çalıştırılamaz
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

Token Use & Task Economics

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

MetricGPT-5 miniClaude Haiku 4.5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.32$0.70
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
50K20K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
24K10K

Teknik Özellikler

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGPT-5 miniClaude Haiku 4.5
Official API Model ID (SDK)gpt-5-miniclaude-haiku-4-5-20251001
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI
Release Date2025-082025-10
Knowledge CutoffSeptember 2024July 2025
ArchitectureCompact unified reasoning modelLightweight High-Speed Multimodal Transformer
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.25/1M in) across full 400K windowStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.025/1M (no extra cache-write fee)$0.1/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL
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 tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGNative Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors
Official Fine-Tuning SupportSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation
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 ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedAnthropic 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 TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiestexttext

GPT-5 mini vs Claude Haiku 4.5: Hızlı Yanıtlar (SSS)

Which is more intelligent, GPT-5 mini or Claude Haiku 4.5?

Claude Haiku 4.5 is more intelligent. It scores 54 compared with 46 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-5 mini is faster, generating 185 tokens per second compared with 140 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-5 mini is cheaper at $0.27 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 0.70s.

Which model has a larger context window?

GPT-5 mini has a larger context window, supporting 400K tokens compared with 200K tokens.

Sonuç

Hem GPT-5 mini (token başına maksimum maliyet verimliliği ve hızlı üretim çıkarımı, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Claude Haiku 4.5 (ultra düşük gecikmeli gerçek zamanlı sohbet ve yüksek hacimli yönlendirme, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Claude Haiku 4.5 karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, GPT-5 mini daha yüksek üretim hızı sağlar; GPT-5 mini ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için GPT-5 mini mi yoksa Claude Haiku 4.5 mi daha iyi?+

Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde Claude Haiku 4.5 önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.

GPT-5 mini ve Claude Haiku 4.5 API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

GPT-5 mini 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.25 / $2.00 ücretlendirilirken, Claude Haiku 4.5 $1.00 / $5.00 seviyesindedir. Karma maliyette GPT-5 mini daha avantajlıdır.

Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+

GPT-5 mini 400K token bağlam penceresi sunarken Claude Haiku 4.5 200K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise GPT-5 mini öndedir.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

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.

Resmi kaynaklar: OpenAI ve Anthropic resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).