Claude Haiku 5.5 vs GPT-6.1 Sol
Cuál usar y cuándo
claude-haiku-5-5 cuesta $0.1 por entrada y $0.5 por salida frente a los $2 y $10 de gpt-6.1-sol, 20x menos en ambos casos, con lecturas de caché a $0.01 frente a $0.1. Los dos tienen un perfil similar: entrada de texto e imagen, 128000 de salida máxima y un contexto de 1000000 y 1050000 tokens. Ambos suben sus tarifas en los prompts largos, claude-haiku-5-5 a 5x por encima de 100000 tokens y gpt-6.1-sol por encima de 272000. claude-haiku-5-5 permite desactivar el pensamiento; gpt-6.1-sol no. Elija claude-haiku-5-5 para trabajo de gran volumen, y gpt-6.1-sol cuando el trabajo requiera el nivel superior de OpenAI.
Precios
| Claude Haiku 5.5 | GPT-6.1 Sol | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $0.1 | $2 | 0.05× |
| Salida / 1M tokens | $0.5 | $10 | 0.05× |
| Lectura de caché / 1M tokens | $0.01 | $0.1 | 0.1× |
| Escritura en caché | 1.25x (5m) / 2x (1h) | sin cargo aparte | - |
Tarifas tomadas del catálogo en vivo al generar el sitio; la página de cada modelo tiene la ficha de precios actualizada.
Dónde queda cada uno: precio de entrada por 1M de tokens entre los 78 modelos de chat que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)
Capacidades
| Claude Haiku 5.5 | GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| Uso de herramientas | sí | sí |
| Control del razonamiento | configurable | siempre activo |
| Salida estructurada | sí | sí |
| Caché de prompts | explícito (tú marcas el prefijo) | implícito (automático) |
| Duración de la caché | 5m default, 1h option | 5-10m, up to 1h |
| Prefijo mínimo en caché | 1024 tokens | 1024 tokens |
Especificaciones
| Claude Haiku 5.5 | GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagen | texto imagen |
| Modalidades de salida | texto | texto |
| Lanzamiento | 2026-10-07 | 2026-09-29 |
| Corte de conocimiento | 2026-06 | 2026-04 |
| Ventana de contexto | 1M | 1.1M |
| Salida máxima | 128K | 128K |
| Parámetro de razonamiento | output_config.effort | reasoning.effort |
| Valores aceptados | output_config.effort
| reasoning.effort
|
| Valor por defecto | medium | medium |
Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica un dato, la fila se omite en vez de deducirlo. Fuentes completas: Claude Haiku 5.5 · GPT-6.1 Sol
Un mismo prompt en los dos modelos, medido a través de la pasarela
Claude Haiku 5.5 superado · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate a long internal chain of thought before its answer, and those thinking tokens are billed as output tokens, which cost several times more than input tokens. The model often produces many times more output per request than it did without reasoning, so the per-call cost rises even when the visible answer looks about the same length. Because that extra spend scales with every request, the bill roughly doubled, and we can control it by setting reasoning budgets, using reasoning only for tasks that need it, or routing simpler requests to a non-reasoning model.
salida 332 tok (+159 razonamiento) latencia 2.9 s
GPT-6.1 Sol superado · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model do more computational work before answering, and many providers bill the resulting reasoning tokens even though users never see them. That means the same number of requests can cost twice as much because each request consumes more billable tokens, even if the visible answers stay the same length. We should confirm the increase in our usage breakdown and reserve higher reasoning levels for tasks where the improvement justifies the added cost.
salida 144 tok (+54 razonamiento) latencia 6.6 s
Cumplimiento de la instrucción (exactamente tres frases, se pueden contar), adaptación al público (registro de CFO) y la diferencia de facturación por razonamiento oculto que dejan ver los contadores de tokens de abajo.
Claude Haiku 5.5 superado · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` counts adjacent equal *pairs*, not run *elements*. A run of k equal items produces k−1 matching pairs, so the function returns one less than the true length, and a single-element input produces no pairs at all, so it returns 0 instead of 1. Resetting `cur` to 0 on a mismatch compounds this by starting every run one step behind. The fix starts both `cur` and `best` at 1 (a non-empty list always has a run of at least one element), resets `cur` to 1 on a mismatch, and updates `best` after every element rather than only inside the equal-branch. The empty-list guard keeps the function from returning 1 for `[]`. […]
salida 1012 tok (+591 razonamiento) latencia 6.0 s
GPT-6.1 Sol superado · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original function counts equal adjacent pairs rather than items in a run: a run of length `n` has only `n - 1` equal pairs, so a single-element input returns `0`, and a run ending at the last index is also undercounted. It does process the last index, so the issue is not a missing final check. Initializing each nonempty run to `1` and updating `best` after every iteration correctly counts items, including singleton and trailing runs; empty inputs still return `0`.
salida 189 tok latencia 6.3 s
Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.
Claude Haiku 5.5 superado · 5/5 fields, guidance "Formal guidance withheld pending the Q4 "
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": 11, "guidance": "Formal guidance withheld pending the Q4 close" } ``` Notes: The text gives revenue as 412 but doesn't state the currency, so I left `revenue_usd_m` as null. Growth is "eleven and change," so 11 is an approximation.
salida 725 tok (+572 razonamiento) latencia 4.6 s
GPT-6.1 Sol superado · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "Withheld pending the Q4 close" }
salida 345 tok (+285 razonamiento) latencia 10.2 s
Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.
Claude Haiku 5.5 superado · 120 words, 0 banned, 1 question
**Introducing Prompt Cache Sync, the newest feature in GatewayOne.** Teams routing requests across OpenAI, Anthropic, and Google have often paid to process the same long system prompts again and again. Now the gateway stores those prompts once and reuses them wherever they appear, regardless of provider. Repeated context is matched by content hash, so cached prefixes return faster and cost less, with no changes to your application code. How much could this save your team? Enable Prompt Cache Sync from the dashboard, and your next billing report will show the difference. Cache entries follow your existing retention settings and can be purged per project at any time. Availability begins this week for all Scale and Enterprise plans worldwide. Start today.
salida 2164 tok (+1929 razonamiento) latencia 9.9 s
GPT-6.1 Sol superado · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing Cross-Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts and manages caching across your supported AI providers. Why rebuild the same context every time your application switches models? With one configuration, teams can reuse shared instructions, standardize cache policies, and reduce repeated prompt processing wherever provider caching is available. The gateway handles provider-specific requirements while giving you clear visibility into cache hits, usage, and estimated savings. Set expiration windows, isolate cached content by project, and invalidate entries when prompts change. Your existing routing logic stays intact, so you can compare models without rebuilding your caching workflow. […]
salida 588 tok (+435 razonamiento) latencia 13.9 s
Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.
Cambia de uno a otro con una sola línea
Los dos ids aparecen en todas las pestañas de abajo; lo único que cambia es el par de líneas resaltadas. El endpoint, la clave y la estructura de la solicitud son los mismos.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="claude-haiku-5-5",
# model="gpt-6.1-sol", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "claude-haiku-5-5",
// model: "gpt-6.1-sol", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-haiku-5-5",
# "model": "gpt-6.1-sol", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "claude-haiku-5-5",
// Model: "gpt-6.1-sol", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("claude-haiku-5-5")
// .model("gpt-6.1-sol") // descomenta esta línea, comenta la de arriba
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Preguntas frecuentes
¿Cuál es más barato, Claude Haiku 5.5 o GPT-6.1 Sol?
Claude Haiku 5.5 es más barato en Entrada / 1M tokens ($0.1 frente a $2, una diferencia de 20×). En otras filas puede ser al revés: la tabla de arriba recoge todas las tarifas, y el coste real depende de tu combinación de uso.
¿Puedo hacer pruebas A/B de Claude Haiku 5.5 frente a GPT-6.1 Sol sin dos integraciones?
Sí. Los dos se sirven desde el mismo endpoint compatible con OpenAI y con una sola clave API. Para cambiar de uno a otro basta con tocar una línea, el nombre del modelo, así que puedes mandar una parte del tráfico a cada uno y comparar directamente las facturas.
¿Admiten Claude Haiku 5.5 y GPT-6.1 Sol caché de prompts?
Sí. Los dos cobran las lecturas de caché por debajo de su tarifa de entrada, así que las cargas de trabajo que reutilizan un prefijo ya cacheado cuestan menos de lo que sugieren los precios de lista. Las tarifas exactas de lectura de caché están en la tabla de precios de arriba.