Claude vs ChatGPT API: Alin ang Mas Mura?

Ang maikling sagot

Walang iisang panalo sa pagpepresyo ng Claude kumpara sa ChatGPT API, dahil magkaiba ang paraan ng pagpepresyo ng dalawang vendor para sa input at output sa bawat tier. Noong Agosto 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. Kaya bahagyang mas mura ang Claude para sa mga workload na mas maraming output. Sa maliit na tier, ilang beses na mas mahal ang Claude para sa parehong trabaho. Ang sagot na hindi tumutukoy sa tier at paghahati ng mga token ay hula lamang.

Kaya inilalahad muna ng page na ito ang mga kalkulasyon, kasunod ang tatlong workload na may nakatakdang token mix at gastos, at pagkatapos ang mga multiplier na maaaring magpataas nang higit sa inaasahan sa aktuwal na bill.

Ang tanging formula na kailangan mo

Parehong paraan ang pagsingil ng dalawang API para 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 halos 0.75 ng isang salita. Gamitin ito para sa paunang pagtatantiya lamang. Para sa aktuwal na bill, gamitin ang mga bilang 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 bawat turn. I-multiply ito sa inaasahan mong bilang ng mga turn bawat buwan para makuha ang budget. Matutuhan ang isang formula na ito, at ang bawat pagbabago sa presyo pagkatapos ng araw na ito ay magiging isang linyang edit lamang sa halip na panibagong analysis.

Mga inilabas na rate, Agosto 2026

Ito ang mga list price na inilabas ng dalawang vendor noong 1 Agosto 2026. Ang block na ito lang ang lugar sa post kung saan nakasulat ang presyo. Suriin ito laban sa claude.com/pricing at pricing page ng OpenAI bago ka magtakda 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 mga pagtutumbas ay batay sa posisyon sa bawat lineup, hindi sa kasikatan. Ang Frontier ay Claude Opus 5 laban sa gpt-5.6-sol. Ang Workhorse ay Claude Sonnet 5 laban sa gpt-5.6-terra. Ang Small ay Claude Haiku 4.5 laban sa gpt-5.6-luna. Nagbebenta rin ang dalawang vendor ng mas mataas na tier bukod sa block na ito, at patuloy na inililista ng OpenAI ang mga lumang generation sa orihinal na rate ng mga ito. Kung itutumbas ang flagship sa isang panig sa budget model sa kabilang panig, magkakaroon ka ng numerong walang kabuluhan. Ganito nabubuo ang headline sa karamihan ng inilalabas na paghahambing.

May dalawang bagay sa block na iyon na kailangang sabihin nang malinaw. Ang 2 at 10 ng Sonnet 5 ay mga introductory rate, at idinodokumento ng Anthropic na magtatapos ang mga ito sa 31 Agosto 2026. Pagkatapos nito, maniningil ang Sonnet 5 ng 3 at 15. Dahil sa pagbabagong iyon, mula sa bahagyang lamang ng Claude ay nagiging malinaw na lamang ng OpenAI ang workhorse tier. Mangyayari ito habang valid pa ang post na ito.

Ang ikalawang bagay ay isang pattern na dapat tandaan: Tinatapatan ng Claude ang presyo ng output sa eksaktong 5 beses ng sarili nitong input rate sa bawat row sa itaas, habang itinatakda ng OpenAI ang presyo ng output sa 6 na beses. Ang ratio na ito, hindi ang absolute rate, ang nagiging dahilan kung bakit nagbabago ang panalo batay sa halo ng iyong mga token.

Bakit hindi maihahambing sa iba't ibang 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. Ang bilang ng token para sa isang piraso ng 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 lumilikha ng humigit-kumulang 30% mas maraming token para sa parehong text kumpara sa Claude Sonnet 4.6 at mga naunang model. Hindi nagbago ang rate. Nagbago ang bill.

Kaya ang dalawang rate na mukhang magkapareho ay hindi nangangahulugang dalawang bill na magkapareho. Magbilang ng mga token sa magkabilang panig gamit ang sarili mong text bago ka magtiwala sa anumang paghahambing, kabilang na ang isang 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. Ang 401 ay nangangahulugang walang laman ang key variable sa iyong shell. Patakbuhin ang parehong text sa tokenizer ng kabilang vendor, hatiin ang isang bilang sa isa pa, at pagkatapos ay i-multiply ang ratio na iyon sa inilathalang rate bago ka maghambing. Kung mas malaki sa humigit-kumulang 1.2 ang lamang ng ratio para sa isang vendor, natatabunan nito ang lahat ng pagkakaiba sa rate sa block sa itaas.

Unang senaryo: isang chat feature

Isang support assistant sa loob ng isang web application. 120,000 turn bawat buwan. Sa bawat turn, ipinapadala ang system prompt, tool schemas, dalawang nakuhang help-desk snippet, at ilang naunang mensahe, na humigit-kumulang 1,400 input token. Sumasagot ang model gamit ang humigit-kumulang 220 token. Interactive ito, kaya hindi kailanman mailalapat 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 leg dahil magkapareho ang input rate. Output lamang ang buong diperensiya, at napakaliit ng lamang ni Claude para maging batayan sa 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 halaga ng caching kaysa sa pagpili ng vendor, at parehong iniaalok ito ng dalawang platform.

Dito naman natatalo si Claude. Karamihan sa mga sagot sa support ay hindi nangangailangan ng workhorse model. Ilipat ang parehong traffic sa small tier, at sisingil si Claude ng 213.60 habang sisingil ang OpenAI ng 48.00. Hatiin ang una sa ikalawa at makikitang 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 caching na makapagsasara sa limang beses na agwat. Kung kaya ng workload mo ang isang small model, mas mura ang OpenAI at malaki ang lamang.

Ikalawang sitwasyon: pipeline ng dokumentong may mahabang context

25,000 kontrata bawat buwan. Pareho ang 9,000-token instruction at JSON schema sa bawat request, kasunod ang 12,000 token ng teksto ng kontrata, at nagbabalik ang model ng humigit-kumulang 700 token ng structured fields. Mas mababa sa 4% ng mga token sa job na ito ang output, at ang nag-iisang detalyeng ito 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 mga input leg, dahil nagtutugma ang workhorse input rates noong August 2026. Ang buong diperensiya ay nasa output leg, na may presyong 5 beses ng input sa Claude at 6 na beses ng input sa OpenAI.

Naka-batch din ang job na ito. Nagbibigay ang dalawang vendor ng 50% diskuwento sa input at output para sa asynchronous work, kaya kalahati ang magiging total ng bawat isa at mananatili ang parehong hugis ng agwat. Ang batch ang pinakamalaking solong diskuwento sa alinmang platform, at palaging magagamit ito ng nightly document pipeline.

Ang dahilan kung bakit natatalo si Claude ay ang parehong tier logic gaya ng dati. Ang field extraction gamit ang fixed schema ay eksaktong uri ng work na mahusay gawin ng small model, at 97% ng mga token dito ay input. Kapag bumaba nang isang tier, nagiging 0.1 beses ang OpenAI input rate at 0.5 beses ang Claude input rate. Subukan ang small model sa 200 dokumento bago ipagpalagay na kailangan mo ang mas malaking model, gamit ang parehong evaluation na gagamitin mo para sa pagpili ng tamang Claude tier para sa isang job.

Ikatlong sitwasyon: isang coding agent na laging naka-on

Isang developer ang nagpapatakbo ng agent sa isang VPS, na 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 mga edit at paliwanag. Gamitin ang frontier tier sa pagpepresyo, dahil sa coding, may aktuwal na gastos ang agwat sa capability.

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%.

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

Ang mga multiplier na tumutukoy sa bill

Ang headline rate ang pinakamaliit na item sa listahang ito. Ang bawat item sa ibaba ay maaaring magpataas sa aktuwal na bill nang higit kaysa sa pagkakaiba ng dalawang vendor sa parehong tier.

Naka-cache na input. Parehong naniningil ang dalawang vendor ng 10% ng base input kapag may cache hit. Naniningil din ang Anthropic para sa pagsusulat sa cache: 1.25 beses ng base input para sa entry na limang minuto, at 2 beses para sa entry na isang oras. Kapag may kasunod na hit, nire-refresh nito ang entry gamit ang read price. Kaya nababawi ng entry na limang minuto ang gastos nito pagkatapos ng isang read. Ang workload na mahahaba ang pagitan ng mga request ay mas madalas magsulat kaysa magbasa, kaya mas malaki ang gastos ng caching kaysa sa natitipid nito. Mahusay ang caching sa tuloy-tuloy na traffic. Hindi ito mahusay sa bursty na traffic.

Mga discount sa batch. 50% ang bawas sa input at output sa parehong platform, para lamang sa asynchronous na trabaho. Kung maaaring maghintay ang job, kalahati ang magiging bill sa alinmang vendor, at maaari 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 iyong tokens ang isinusulat kaysa binabasa, mas maganda ang magiging resulta ni Claude kapag pareho ang input rate. Kabaligtaran naman ito para sa work na mas nakatuon sa input.

Mga retry. Sa isang retry, muling binabayaran ang buong input at walang nagagamit na output na ibinabalik. Kung 6% ng iyong mga call ang nabibigo sa schema validation at nire-retry, 6% na mas malaki ang iyong input leg kaysa sa nakasaad sa plano. Itala ang mga retry bilang linya ng gastos, hindi bilang linya ng error. Karaniwang huli itong natutuklasan ng mga team bilang multiplier, at madalas ay mas malaki ito kaysa sa agwat ng mga vendor na isang linggo nilang pinagtalunan.

Aling panig ang talo, at saan

Talagang talo si Claude sa maliit na 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 halaga ay 1.2 kumpara sa 5. Humigit-kumulang apat na beses na mas mahal sa Claude ang high-volume classification at maikling extraction.

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

Paano ito sukatin sa sarili mong network traffic

Basahin ang usage object sa bawat response at mag-imbak ng apat na bilang 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 ihambing ang kabuuan sa invoice. Karaniwang retries o code path na nakalimutan mong isinama sa release ang sanhi ng diperensya.

Isagawa ang paghahambing sa isang linggo ng aktuwal na network traffic, hindi sa isang sample prompt, at ihambing ang gastos bawat natapos na task sa halip na gastos bawat token. Mas mura ang model na nakakasagot sa isang attempt sa dalawang beses na rate kaysa sa model na nangangailangan ng tatlong attempt sa kalahating rate. Rate ang gastos bawat token. Ang gastos bawat natapos na task ang aktuwal mong bill.

Magtakda ng mahigpit na spending ceiling bago ka mag-iwan ng anumang tumatakbo. Parehong may spend limits ang dalawang platform sa kanilang consoles, at maaaring maubos ng agent na natigil 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 naka-on. Kung ginagawa mo ang unang version sa server na pagmamay-ari mo, saklaw ng unang Claude API app sa isang VPS ang key handling at request loop na pinapatungan ng kalkulasyong 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. Kaya ilang porsiyento lang na mas mura ang Claude para sa mga workload na mas maraming output. Sa small tier, ang gpt-5.6-luna ng OpenAI ay one fifth ng halaga 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. Ang kaliit na margin na ito ay higit na nakadepende sa workload kaysa 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 ang token count ay katangian ng model. Ayon sa dokumentasyon ng Anthropic, ang Claude 4.7 at mga mas bagong model ay gumagawa ng humigit-kumulang 30% mas maraming token para sa parehong text kaysa 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, pagkatapos ay 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 palakihin ng prompt caching ang bill?

Oo, sa Anthropic. Ang cache write ay nagkakahalaga ng 1.25 beses ng base input rate para sa five-minute entry at 2 beses para sa one-hour entry, habang ang hit ay nagkakahalaga ng 0.1 beses. Kung sapat na bursty ang traffic mo at nag-e-expire ang karamihan ng mga entry bago mabasa ang mga ito, babayaran mo ang write premium pero wala kang makukuhang read. Ikumpara ang cache_creation_input_tokens sa cache_read_input_tokens sa iyong mga log. Ang ratio na malapit sa 1 ay nangangahulugang gumagastos ka nang higit dahil sa caching. Pahabain ang tagal ng entry o alisin ito.

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

Para sa isang developer na may karaniwang volume, karaniwang mas mura ang subscription seat kaysa sa metered API billing. Muling ipinapadala ng coding agent ang malaking context sa bawat turn, at sinisingil ang context na iyon sa bawat pagkakataon. I-meter muna ito sa loob ng isang linggo, pagkatapos ay ikumpara ang kabuuang API cost sa seat price. Mas mainam ang API kapag pabagu-bago ang paggamit o kapag kailangan mo ng programmatic access na hindi ibinibigay ng seat.