Claude Opus 4.8 与 GPT-5.6 Luna 的逐项对比: 输入/输出单价、能力、可用端点, 数据实时取自 OpenCrow。两者用同一个 API Key 即可切换。
| 项目 | Claude Opus 4.8 | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|
| 输入 (每 1M tokens) | $4.5 | $0.65 |
| 输出 (每 1M tokens) | $22.5 | $3.9 |
| 缓存命中 (每 1M tokens) | $0.45 | $0.065 |
| 缓存创建 5m (每 1M tokens) | $5.625 | $0.8125 |
| 项目 | Claude Opus 4.8 | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|
| 上下文窗口 | 1,000,000 | 922,000 |
| 最大输出 | 128,000 | 128,000 |
| 项目 | Claude Opus 4.8 | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|
| function_calling | 支持 | 支持 |
| prompt_caching | 支持 | 支持 |
| vision | 支持 | 支持 |
输入侧 GPT-5.6 Luna 更便宜 (每百万 token $4.5 vs $0.65)；输出侧 GPT-5.6 Luna 更便宜 (每百万 token $22.5 vs $3.9)。价格均为美元。
Claude Opus 4.8 更大 —— Claude Opus 4.8 接受 1,000,000 个输入 token, GPT-5.6 Luna 接受 922,000 个。
两者都支持 function_calling, prompt_caching, vision。
不需要。两者都在 OpenCrow 上, 共用同一个 API Key 和同一个 OpenAI 兼容端点, 切换只需把请求里的 model 从 "claude-opus-4-8" 改成 "gpt-5.6-luna", 其余代码不动。
两者都在 OpenCrow 上, 用同一个 API Key 调用 —— 换模型只需要改请求里的 model 字段, 其余代码不用动, 所以可以按任务分别选用而不必二选一。