Claude vs ChatGPT API: Alin ang Mas Mura?

Maikling sagot

Walang iisang panalo sa pagpepresyo ng Claude kumpara sa ChatGPT API, dahil magkaiba ang singil ng dalawang vendor para sa input at output sa bawat tier. Noong August 2026, pareho ang singil ng dalawang pinakamataas na Claude tier at ng katumbas na OpenAI tier sa bawat input token, ngunit mas mababa ang singil ng Claude sa bawat output token. Dahil dito, bahagyang mas mura ang Claude para sa mga workload na mas maraming output. Sa maliit na tier, ilang ulit na mas mahal ang Claude para sa parehong trabaho. Haka-haka ang anumang sagot na hindi tumutukoy sa isang tier at sa kombinasyon ng mga token.

Kaya ilalahad muna ng page na ito ang arithmetic, kasunod ang tatlong workload na may aktuwal na cost at token mix, at pagkatapos ang mga multiplier na maaaring higit na magpataas o magpababa sa totoong bill kaysa sa headline rate.

Ang tanging formula na kailangan mo

Parehong paraan ang pagsingil ng dalawang API sa text. Magbabayad ka para sa mga token na ipinapadala mo, at mas mataas ang rate para sa mga token na isinusulat pabalik ng model.

cost = (input tokens / 1,000,000) * input rate + (output tokens / 1,000,000) * output rate

Ang isang token ay humigit-kumulang 4 na character sa English, o malapit sa 0.75 ng isang salita. Gamitin lamang ito para sa paunang estimate. Para sa aktuwal na bill, gamitin ang mga count na ibinabalik ng bawat API sa usage object ng bawat response.

# Rates are US dollars per million tokens.
def cost(in_tok, out_tok, in_rate, out_rate):
    return in_tok / 1e6 * in_rate + out_tok / 1e6 * out_rate

# One support-chat turn: 1,400 tokens in, 220 tokens out, on a $2 / $10 model.
print(round(cost(1400, 220, 2.0, 10.0), 6))

Ipinapakita ng script ang 0.005, na kalahating sentimo kada turn. I-multiply ito sa bilang ng mga turn na inaasahan mo bawat buwan para makuha ang budget. Kung abstrakto para sa iyo ang million-token unit sa denominator, ipinapakita ng kung ano talaga ang mabibili ng isang milyong token sa Claude ang konkretong dami ng text na katumbas nito. Alamin ang isang formula na ito, at ang bawat pagbabago sa presyo pagkatapos ng araw na ito ay magiging isang linyang edit na lamang sa halip na panibagong analysis.

Mga rate na inilathala, Agosto 2026

Ito ang mga list price na inilathala ng dalawang vendor noong 1 Agosto 2026. Ang block na ito lamang ang bahagi ng post kung saan nakasulat ang presyo. I-check ito sa claude.com/pricing at sa pricing page ng OpenAI bago ka maglaan ng budget.

[
  {
    "label": "Frontier",
    "claude_input": 5,
    "claude_output": 25,
    "openai_input": 5,
    "openai_output": 30
  },
  {
    "label": "Workhorse",
    "claude_input": 2,
    "claude_output": 10,
    "openai_input": 2,
    "openai_output": 12
  },
  {
    "label": "Workhorse from September",
    "claude_input": 3,
    "claude_output": 15,
    "openai_input": 2,
    "openai_output": 12
  },
  {
    "label": "Small",
    "claude_input": 1,
    "claude_output": 5,
    "openai_input": 0.2,
    "openai_output": 1.2
  }
]

Ang pagtutumbas ay batay sa posisyon sa bawat lineup, hindi sa kasikatan. Sa Frontier, Claude Opus 5 ang katapat ng gpt-5.6-sol. Sa Workhorse, Claude Sonnet 5 ang katapat ng gpt-5.6-terra. Sa Small, Claude Haiku 4.5 ang katapat ng gpt-5.6-luna. Nagbebenta rin ang dalawang vendor ng mas matataas na tier kaysa sa nasa block na ito, at patuloy na inililista ng OpenAI ang mga mas lumang generation sa orihinal nilang rate. Sa panig ng Claude, ang tier na iyon ay Fable 5. Doble ang presyo nito kumpara sa frontier row sa parehong leg, habang nananatili ang parehong five-times output ratio. Kaya sulit basahin ang magkano ang Fable 5 at kailan sulit ang rate nito bago mo ipagpalagay na ang Opus 5 ang pinakamataas na singil sa bill mo. Kapag flagship model sa isang panig ang inihambing sa budget model sa kabilang panig, walang saysay ang lalabas na numero. Ganito nabubuo ang headline sa karamihan ng mga inilalathalang paghahambing.

May dalawang bagay sa block na iyon na kailangang linawin. Ang 2 at 10 ng Sonnet 5 ay introductory rates. Ayon sa dokumentasyon ng Anthropic, magtatapos ang mga ito sa 31 Agosto 2026. Pagkatapos nito, sisingilin ang Sonnet 5 ng 3 at 15. Dahil sa pagbabagong ito, mula sa maliit na lamang ng Claude ay nagiging malinaw na panalo ng OpenAI ang workhorse tier. Mangyayari ito habang valid pa ang impormasyong nasa post na ito.

Ang ikalawang bagay ay isang pattern na dapat tandaan: eksaktong 5 beses ng sarili nitong input rate ang output price ng Claude sa bawat row sa itaas, samantalang 6 na beses naman ang output price ng OpenAI. Ang ratio na iyon, hindi ang absolute rate, ang dahilan kung bakit nagbabago ang panalo depende sa token mix mo.

Bakit hindi maikukumpara sa pagitan ng mga vendor ang rate bawat isang milyong token

Ang rate ay dolyar bawat token. Ang bill ay dolyar bawat token na minultiply sa bilang ng mga token, at ang bilang ng token para sa isang text ay katangian ng model, hindi ng text.

Direktang idinodokumento ito ng Anthropic: ang Claude 4.7 at mga mas bagong model, kabilang ang Claude Opus 5 at Claude Sonnet 5, ay gumagamit ng mas bagong tokenizer na gumagawa ng humigit-kumulang 30% mas maraming token para sa parehong text kumpara sa Claude Sonnet 4.6 at mga nauna rito. Hindi nagbago ang rate. Nagbago ang bill.

Kaya ang dalawang rate na mukhang magkapareho ay hindi nangangahulugang magkapareho ang dalawang bill. Magbilang ng mga token sa magkabilang panig gamit ang sarili mong text bago ka magtiwala sa anumang paghahambing, kabilang na ito.

curl https://api.anthropic.com/v1/messages/count_tokens \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarise the attached contract."}]
  }'

Ang wastong response ay isang maliit na JSON object na naglalaman ng input_tokens. Ibig sabihin ng 401 ay walang laman ang key variable sa shell mo. Patakbuhin ang parehong text sa tokenizer ng kabilang vendor, hatiin ang isang count sa isa pa, at pagkatapos ay i-multiply ang ratio na iyon sa published rate bago ka maghambing. Kung pabor sa isang vendor ang ratio nang higit sa humigit-kumulang 1.2, nalalampasan nito ang lahat ng pagkakaiba sa rate sa block sa itaas.

Sitwasyon one: isang chat feature

Isang support assistant sa loob ng isang web application. 120,000 turn bawat buwan. Sa bawat turn, nagpapadala ito ng system prompt, tool schemas, dalawang nakuha na help-desk snippet, at ilang naunang mensahe—humigit-kumulang 1,400 input token. Sumasagot ang model gamit ang humigit-kumulang 220 token. Interactive ito, kaya hindi kailanman magagamit dito ang batch discount. Patakbuhin ito sa workhorse tier.

[
  {
    "label": "List price",
    "claude_usd": "600.00",
    "openai_usd": "652.80"
  },
  {
    "label": "Cached prefix",
    "claude_usd": "427.20",
    "openai_usd": "480.00"
  },
  {
    "label": "Small tier, cached",
    "claude_usd": "213.60",
    "openai_usd": "48.00"
  }
]

Sa list price, naniningil si Claude ng 600.00 kumpara sa 652.80 ng OpenAI. Magkapareho ang input cost dahil magkapareho ang input rate. Ang buong diperensiya ay nasa output, at lamang si Claude nang napakaliit para maging batayan ng pagpili ng vendor.

Ngayon, markahan ang 800 sa 1,400 input token bilang stable prefix: ang system prompt at tool schemas na hindi nagbabago sa bawat turn. Parehong naniningil ang dalawang vendor ng 10% ng base input rate para sa cache hit. Bumababa ang bill ni Claude sa 427.20, at ang kay OpenAI sa 480.00. Mas malaki ang pakinabang ng caching kaysa sa pagpili ng vendor, at parehong may ganitong feature ang dalawang platform.

Dito naman lamang si Claude. Karamihan sa mga support answer ay hindi nangangailangan ng workhorse model. Ilipat ang parehong traffic sa small tier: maniningil si Claude ng 213.60, habang maniningil ang OpenAI ng 48.00. Hatiin ang isa sa isa pa, at lalabas na humigit-kumulang apat at kalahating beses na mas mahal si Claude para sa parehong trabaho. Naniningil ang Claude Haiku 4.5 ng 1 bawat milyong input token, kumpara sa 0.2 ng gpt-5.6-luna, at walang halaga ng caching ang makapagsasara sa limang beses na agwat. Kung kasya ang workload mo sa isang small model, mas mura ang OpenAI at malaki ang diperensiya.

Scenario two: isang long-context document pipeline

25,000 kontrata bawat buwan. Pareho ang 9,000-token instruction at JSON schema sa bawat request, kasunod ang 12,000 token ng contract text, at nagbabalik ang model ng humigit-kumulang 700 token ng structured fields. Wala pang 4% ng mga token sa job na ito ang output, at ang simpleng katotohanang iyon ang nagpapasya sa paghahambing.

[
  {
    "label": "Chat feature",
    "claude_usd": "427.20",
    "openai_usd": "480.00"
  },
  {
    "label": "Document pipeline",
    "claude_usd": "820.00",
    "openai_usd": "855.00"
  },
  {
    "label": "Coding agent",
    "claude_usd": "116.10",
    "openai_usd": "124.20"
  }
]

Kapag naka-cache sa magkabilang panig ang 9,000-token prefix, naniningil si Claude ng 820.00 at naniningil ang OpenAI ng 855.00. Eksaktong nagtutugma ang input legs hanggang sa sentimo, dahil pareho ang workhorse input rates noong August 2026. Ang buong pagkakaiba ay nasa output leg, na may presyong 5 beses ng input sa Claude at 6 na beses sa OpenAI.

Naka-batch din ang job na ito. Parehong nagbibigay ang dalawang vendor ng 50% discount sa input at output para sa asynchronous work, kaya kalahati ang kabuuang halaga ng bawat isa at nananatili ang dating hugis ng agwat. Ang batch ang pinakamalaking single discount sa alinmang platform, at maaaring palaging gamitin ito ng nightly document pipeline.

Nawawala ang kalamangan ni Claude dahil pareho pa rin ang tier logic gaya ng dati. Ang field extraction gamit ang fixed schema ay eksaktong uri ng work na mahusay gawin ng maliit na model, at 97% ng mga token dito ay input. Kapag bumaba ng isang tier, nagiging 0.1 ang multiplier ng OpenAI input rate at 0.5 naman sa Claude input rate. Subukan ang maliit na model sa 200 dokumento bago ipalagay na kailangan mo ang mas malaking model, gamit ang parehong evaluation na gagamitin mo sa pagpili ng tamang Claude tier para sa isang job.

Scenario three: isang coding agent na laging naka-on

Isang developer ang nagpapatakbo ng agent sa isang VPS, na may humigit-kumulang 900 model turn bawat buwan. Bawat turn ay may humigit-kumulang 60,000 input token mula sa repository context, kung saan 80% ang cache hit, at gumagawa ng humigit-kumulang 1,800 token ng edits at paliwanag. Ipresyo ito gamit ang frontier tier, dahil sa coding, may tunay na gastos kapag may capability gap.

Naniningil si Claude ng 116.10, kumpara sa 124.20 ng OpenAI. Pareho ang input rate at cache read rate, at nananalo ang mas mababang output rate ni Claude nang humigit-kumulang 7%.

Pasok ang 7% na iyon sa tokenizer error bar mula sa naunang bahagi, kaya ituring na tabla ang dalawang ito batay sa rates. Ang hindi tabla ay ang billing model. Para sa isang developer sa ganitong volume, karaniwang mas mura ang subscription seat kaysa metered API calls, at nagbabago ang buong paghahambing kapag isinama mo ang subscription. Suriin muna ito sa paghahambing ng API at subscription cost bago maglagay ng agent sa metered billing. Kung gagamit ka ng metered billing, alamin muna kung saan napupunta ang mga token, dahil ang token usage ng coding agent ay pangunahing nagmumula sa context na muling ipinapadala sa bawat turn, hindi sa code na sinusulat nito.

Ang mga multiplier na nagpapasya sa bill

Ang headline rate ang pinakamaliit na item sa listahang ito. Bawat item sa ibaba ay may mas malaking epekto sa aktuwal na bill kaysa sa diperensiya sa pagitan ng dalawang vendor sa parehong tier.

Cached input. Parehong naniningil ang dalawang vendor ng 10% ng base input kapag may cache hit. Naniningil din ang Anthropic para sa pagsulat sa cache: 1.25 beses ng base input para sa entry na limang minuto ang tagal, at 2 beses para sa entry na isang oras ang tagal. Kapag may kasunod na hit, nire-refresh ang entry sa read price. Dahil dito, nababawi ng entry na limang minuto ang gastos nito matapos ang isang read. Kung mahahaba ang pagitan ng mga request, mas madalas ang pagsulat kaysa pagbasa, kaya mas mahal ang caching kaysa sa natitipid nito. Maayos ang caching sa tuloy-tuloy na traffic. Hindi ito mahusay sa bursty traffic.

Mga discount sa batch. 50% ang bawas sa input at output sa parehong platform, para lamang sa asynchronous work. Kung maaaring maghintay ang job, kalahati ang magiging bill sa alinmang vendor, at maaari pa itong isabay sa caching.

Bahagi ng output. 5 beses ng input rate ang singil ni Claude para sa output. 6 na beses naman ang singil ng OpenAI. Habang mas marami sa mga token mo ang isinusulat kaysa binabasa, mas pabor kay Claude kapag pareho ang input rate. Kabaligtaran naman ito para sa work na mas nakatuon sa input.

Mga retry. Sa bawat retry, muling binabayaran ang buong input at walang nagagamit na output na ibinabalik. Kung 6% ng mga call mo ang bumabagsak sa schema validation at nari-retry, 6% na mas malaki ang input leg kaysa sa nasa plano mo. I-log ang mga retry bilang cost line, hindi bilang error line. Karaniwang huli itong natutuklasan ng mga team, at madalas ay mas malaki ang multiplier na ito kaysa sa diperensiya ng mga vendor na isang linggo nilang pinag-aawayan.

Sino ang talo, at saan

Tahasan na natatalo ang Claude sa small tier. Naniningil ang gpt-5.6-luna ng 0.2 bawat milyong input token, kumpara sa 1 ng Claude Haiku 4.5. Para sa output, ang mga rate ay 1.2 kumpara sa 5. Humigit-kumulang apat na beses na mas mahal sa Claude ang high-volume classification at maiikling extraction.

Talo ang Claude sa workhorse tier simula 1 September 2026, kapag natapos ang introductory rate at ang Sonnet 5 ay lumipat sa 3 at 15, kumpara sa hindi nagbabagong gpt-5.6-terra. Panalo ang Claude sa frontier tier batay sa output rate, ngunit maaaring mabura ng sarili mong token count ang agwat na ito. Walang panalo sa alinmang panig para sa input-dominated na trabaho noong August 2026, dahil pareho ang input rate na 2 bawat milyon sa magkabilang panig.

Paano ito susukatin sa sarili mong traffic

Basahin ang usage object sa bawat response at mag-store ng apat na numero para sa bawat request: input tokens, output tokens, cache read tokens, at cache write tokens. Sa Claude API, lumalabas ang mga ito bilang input_tokens, output_tokens, cache_read_input_tokens, at cache_creation_input_tokens. I-total ang mga ito bawat araw, i-multiply sa kasalukuyang rates, at ikumpara ang total sa invoice. Karaniwang ang retry o code path na nakalimutan mong isinama sa release ang sanhi ng agwat sa dalawa.

Isagawa ang comparison sa isang linggo ng aktuwal na traffic, hindi sa isang sample prompt, at ikumpara ang cost per completed task sa halip na cost per token. Mas mura ang model na nakakakuha ng sagot sa isang attempt kahit doble ang rate nito kaysa sa model na nangangailangan ng tatlong attempt kahit kalahati ang rate. Rate ang cost per token. Ang iyong bill ay nakabatay sa cost per completed task.

Magtakda ng hard spend ceiling bago ka mag-iwan ng anumang tumatakbo. Parehong may spend limits ang dalawang platform sa kanilang consoles, at maaaring maubos ng agent na na-stuck sa retry loop ang budget para sa isang buwan sa loob ng isang gabi. I-configure ito gaya ng gagawin mo para sa cost control sa isang agent na palaging tumatakbo. Kung binubuo mo ang unang bersyon sa server na pagmamay-ari mo, tinatalakay sa unang Claude API app sa isang VPS ang key handling at request loop na pinagbabatayan ng arithmetic na ito.

FAQ

Mas mura ba ang Claude API kaysa sa ChatGPT API?

Hindi palagi. Noong August 2026, pareho ang singil ng frontier at workhorse tiers sa bawat input token sa dalawang panig, at mas mababa ang singil ng Claude sa bawat output token. Dahil dito, ilang porsiyentong mas mura ang Claude para sa mga workload na mas mabigat sa output. Sa small tier, ang gpt-5.6-luna ng OpenAI ay nagkakahalaga ng isang-kalimang presyo ng Claude Haiku 4.5 bawat input token, kaya mas mura nang malaki sa OpenAI ang high-volume classification. Kalkulahin ang sarili mong halaga batay sa sarili mong token mix, dahil ang ganitong kaliit na agwat ay nakadepende sa workload mo, hindi sa price list.

Bakit magkaiba ang bilang ng token para sa parehong mga salita sa bawat API?

Dahil may sariling tokenizer ang bawat model, at nakadepende sa model ang token count. Ipinapaliwanag ng Anthropic na ang Claude 4.7 at mga mas bagong model ay gumagawa ng humigit-kumulang 30% mas maraming token para sa parehong text kumpara sa Claude Sonnet 4.6 at mga mas naunang model. Ipadala ang sarili mong text sa token counting endpoint ng bawat vendor, hatiin ang isang count sa isa pa, at i-multiply ang ratio na iyon sa published rate bago maghambing. Nahihigitan ng 20% pagkakaiba sa token ang karamihan ng pagkakaiba sa published rate.

Maaari bang mapalaki ng prompt caching ang bill?

Oo, sa Anthropic. Ang cache write ay nagkakahalaga ng 1.25 beses ng base input rate para sa limang-minutong entry at 2 beses para sa isang-oras na entry, habang ang hit ay nagkakahalaga ng 0.1 beses. Kung bursty ang traffic mo at nag-e-expire ang karamihan ng entry bago mabasa, babayaran mo ang write premium nang walang makukuhang read. Ikumpara ang cache_creation_input_tokens sa cache_read_input_tokens sa logs mo. Kung malapit sa 1 ang ratio, nagdudulot ng dagdag na gastos ang caching, kaya pahabain ang entry o alisin ito.

Dapat ba akong magpatakbo ng coding agent sa API o sa subscription?

Para sa isang developer na may karaniwang volume, karaniwang mas mura ang subscription seat kaysa metered API billing. Ipinapadala kasi ng coding agent ang malaking context sa bawat turn, at sinisingil ang context na iyon sa bawat pagpapadala. Sukatin muna ang paggamit nito sa loob ng isang linggo, pagkatapos ay ikumpara ang kabuuang API cost sa seat price. Mas praktikal ang API kapag pabagu-bago ang usage, o kapag kailangan mo ng programmatic access na hindi ibinibigay ng seat. Kung ang nagtulak sa iyo sa API ay pag-abot sa usage limit at hindi ang presyo, kabilang sa mga paraan para malampasan ang Claude usage limit ang ilang opsyong mas mura kaysa paglipat sa metered billing.