Claude чи ChatGPT API: що дешевше?

Коротка відповідь

Ціни на API Claude і ChatGPT не мають однозначного переможця, оскільки обидва постачальники по-різному тарифікують вхідні та вихідні дані на кожному рівні. Станом на серпень 2026 року два найвищі рівні Claude мають таку саму ціну за вхідний токен, як відповідні рівні OpenAI, але нижчу ціну за вихідний токен. Тому Claude має невелику перевагу в робочих навантаженнях із великим обсягом вихідних даних. На нижчому рівні Claude коштує в кілька разів дорожче для того самого завдання. Будь-яка відповідь, у якій не вказано рівень і співвідношення токенів, є припущенням.

Тому на цій сторінці спочатку наведено розрахунок, потім три робочі навантаження з розрахованою вартістю та їхнім співвідношенням токенів, а далі — множники, які впливають на фактичний рахунок сильніше, ніж базова тарифна ставка.

Єдина формула, яка вам потрібна

Обидва API однаково розраховують вартість тексту. Ви платите за токени, які надсилаєте, і за токени, які модель генерує у відповіді, але за вищою ставкою.

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

Один токен — це приблизно 4 символи англійського тексту або близько 0.75 слова. Використовуйте це лише для попередньої оцінки. Для точного розрахунку вартості використовуйте кількість токенів, яку кожен API повертає в об’єкті usage кожної відповіді.

# 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))

Скрипт виводить 0.005, тобто половину цента за один запит і відповідь. Помножте це значення на очікувану кількість запитів і відповідей за місяць — і ви отримаєте бюджет. Запам’ятайте цю формулу: після цього кожну зміну ціни можна буде внести одним рядком, а не проводити новий аналіз.

Опубліковані тарифи, серпень 2026 року

Це ціни зі списку, опубліковані обома постачальниками 1 серпня 2026 року. Цей блок — єдине місце в публікації, де вказано ціну. Перш ніж затверджувати бюджет, звірте його з claude.com/pricing і сторінкою тарифів OpenAI.

[
  {
    "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
  }
]

Відповідність визначено за позицією в кожній лінійці, а не за популярністю. Frontier — це Claude Opus 5 проти gpt-5.6-sol. Workhorse — Claude Sonnet 5 проти gpt-5.6-terra. Small — Claude Haiku 4.5 проти gpt-5.6-luna. Обидва постачальники також продають вищі рівні, не наведені в цьому блоці, а OpenAI зберігає старі покоління за початковими тарифами. Порівняння флагманської моделі з одного боку з бюджетною моделлю з іншого дає беззмістовний результат. Саме так у більшості опублікованих порівнянь з’являються заголовкові висновки.

Потрібно окремо зазначити дві речі. Тарифи Sonnet 5 2 і 10 є вступними. Anthropic зазначає, що вони діють до 31 серпня 2026 року, після чого для Sonnet 5 застосовуватимуться тарифи 3 і 15. Ця одна зміна перетворює рівень Workhorse з незначної переваги Claude на явну перевагу OpenAI. Вона відбудеться протягом періоду актуальності цієї публікації.

Друга річ — закономірність, яку варто запам’ятати: Claude встановлює ціну виводу рівно в 5 разів вищу за власний тариф на введення в кожному наведеному вище рядку, а OpenAI — у 6 разів. Саме це співвідношення, а не абсолютний тариф, визначає переможця залежно від співвідношення ваших токенів.

Чому ставка за мільйон токенів не дає змоги порівнювати постачальників

Ставка — це вартість одного токена в доларах. Рахунок дорівнює вартості одного токена, помноженій на кількість токенів. Кількість токенів у фрагменті тексту визначається моделлю, а не текстом.

Anthropic прямо зазначає це: моделі Claude 4.7 і новіші, зокрема Claude Opus 5 і Claude Sonnet 5, використовують новий токенізатор, який для того самого тексту створює приблизно на 30% більше токенів, ніж Claude Sonnet 4.6 і попередні моделі. Ставка не змінилася. Рахунок змінився.

Тому дві однакові на вигляд ставки не означають два однакові рахунки. Порахуйте токени з обох боків на власному тексті, перш ніж довіряти будь-якому порівнянню, зокрема цьому.

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."}]
  }'

Коректна відповідь — це невеликий об'єкт JSON, що містить input_tokens. 401 означає, що ключова змінна порожня у вашій оболонці. Пропустіть той самий текст через токенізатор іншого постачальника, поділіть одну кількість токенів на іншу, а потім помножте цей коефіцієнт на опубліковану ставку, перш ніж порівнювати. Якщо коефіцієнт дає перевагу одному постачальнику більш ніж приблизно в 1.2 раза, він переважує всі відмінності ставок у наведеному вище блоці.

Сценарій один: функція чату

Асистент підтримки у вебзастосунку. 120,000 діалогових ходів на місяць. Кожен хід надсилає системний промпт, схеми інструментів, два отримані фрагменти з бази довідки та кілька попередніх повідомлень — приблизно 1,400 вхідних токенів. Модель відповідає приблизно 220 токенами. Взаємодія є інтерактивною, тому знижка за пакетну обробку тут ніколи не застосовується. Запускайте це на рівні workhorse.

[
  {
    "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"
  }
]

За базовою ціною Claude виставляє рахунок 600.00, тоді як OpenAI — 652.80. Вартість вхідних даних однакова, оскільки тарифи на вхідні дані однакові. Уся різниця припадає на вихідні дані, і Claude виграє з перевагою, замалою для вибору постачальника.

Тепер позначте 800 із цих 1,400 вхідних токенів як стабільний префікс: системний промпт і схеми інструментів, які не змінюються між ходами. Обидва постачальники стягують 10% базового тарифу на вхідні дані за влучання в кеш. Рахунок Claude зменшується до 427.20, а OpenAI — до 480.00. Кешування дає більшу економію, ніж вибір постачальника, і обидві платформи його підтримують.

Саме тут Claude програє. Для більшості відповідей служби підтримки не потрібна модель рівня workhorse. Перенесіть той самий трафік на малий рівень: рахунок Claude становитиме 213.60, а OpenAI — 48.00. Поділіть одне значення на інше — і Claude коштуватиме приблизно у чотири з половиною рази дорожче за ту саму роботу. Claude Haiku 4.5 стягує 1 за мільйон вхідних токенів, тоді як gpt-5.6-luna — 0.2, і жоден обсяг кешування не усуне п’ятикратну різницю. Якщо ваше робоче навантаження відповідає можливостям малої моделі, OpenAI дешевший, а перевага є значною.

Сценарій два: конвеєр обробки документів із довгим контекстом

25,000 контрактів на місяць. Кожен запит містить однакові інструкції на 9,000 токенів і JSON-схему, потім 12,000 токенів тексту контракту, а модель повертає близько 700 токенів структурованих полів. Вихідні дані становлять менше 4% токенів у цьому завданні, і саме цей факт визначає порівняння.

[
  {
    "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"
  }
]

Якщо префікс на 9,000 токенів кешується на обох платформах, Claude коштує 820.00, а OpenAI — 855.00. Вартість обробки вхідних даних збігається до цента, оскільки в August 2026 тарифи на вхідні дані для основних моделей однакові. Уся різниця припадає на обробку вихідних даних: у Claude вона коштує у 5 разів дорожче за вхідні дані, а в OpenAI — у 6 разів.

Для цього завдання також можна використовувати пакетну обробку. Обидва постачальники знижують вартість вхідних і вихідних даних на 50% для асинхронної роботи, тому загальна вартість для обох зменшується вдвічі, а співвідношення між ними зберігається. Batch — найбільша окрема знижка на будь-якій із платформ, а нічний конвеєр обробки документів завжди може її використовувати.

Claude програє з тієї самої причини, що й раніше: через логіку рівнів моделей. Вилучення полів за фіксованою схемою — саме те завдання, з яким добре справляється мала модель, а вхідні дані становлять тут 97% токенів. Перехід на один рівень нижче множить тариф OpenAI на вхідні дані на 0.1, а тариф Claude — на 0.5. Протестуйте малу модель на 200 документах, перш ніж вважати, що вам потрібна більша модель, використовуючи те саме оцінювання, яке ви застосували б для вибору правильного рівня Claude для завдання.

Сценарій три: постійно активний агент для програмування

Один розробник запускає агент на VPS: приблизно 900 звернень до моделі на місяць. Кожне звернення містить близько 60,000 вхідних токенів контексту репозиторію, з яких 80% припадає на cache hit, і генерує приблизно 1,800 токенів змін та пояснень. Розрахунок виконано для frontier-рівня, оскільки під час програмування різниця у можливостях має реальну вартість.

Claude виставляє рахунок на 116.10, тоді як OpenAI — на 124.20. Однакова ставка за вхідні дані, однакова ставка за cache read, а нижча ставка Claude за вихідні дані дає перевагу приблизно 7%.

Ці 7% перебувають у межах похибки токенізатора, визначеної раніше, тому за ставками цей сценарій слід вважати нічийним. Але модель оплати відрізняється. Для одного розробника за такого обсягу subscription seat зазвичай коштує менше, ніж оплата API за фактичне використання, і після врахування цього весь результат порівняння змінюється. Перед використанням агента з оплатою API за фактичне використання опрацюйте порівняння вартості API та subscription. Якщо ви використовуєте оплату за фактичне використання, спочатку з’ясуйте, куди витрачаються токени, оскільки використання токенів агентом для програмування переважно зумовлене повторним надсиланням контексту під час кожного звернення, а не кодом, який він створює.

Множники, які визначають суму рахунка

Заявлена ставка є найменшою статтею в цьому списку. Кожен наведений нижче чинник змінює фактичний рахунок сильніше, ніж різниця між двома постачальниками на одному рівні.

Кешований вхід. Обидва постачальники стягують 10% базової вартості вхідних даних за попадання в кеш. Anthropic також стягує плату за запис у кеш: 1.25 базової вартості вхідних даних для запису на п’ять хвилин і 2 для запису на одну годину. Подальше попадання оновлює цей запис за ціною читання. Отже, запис на п’ять хвилин окупається після одного читання. Робоче навантаження з великими інтервалами між запитами частіше записує дані, ніж читає їх. У такому разі кешування коштує більше, ніж заощаджує. Стабільний трафік добре кешується. Сплесковий трафік — ні.

Знижки на пакетну обробку. Знижка 50% на вхідні та вихідні дані на обох платформах, лише для асинхронних завдань. Якщо виконання завдання може зачекати, це вдвічі зменшує рахунок у будь-якого постачальника та додається до економії від кешування.

Частка вихідних даних. Claude стягує за вихідні дані 5-кратну ставку для вхідних даних. OpenAI стягує 6-кратну. Що більша частка ваших токенів записується, а не читається, то вигіднішим виглядає Claude за однакової ставки для вхідних даних. Для робочих навантажень, де переважають вхідні дані, діє протилежне.

Повторні спроби. Повторна спроба знову оплачує весь обсяг вхідних даних і не повертає нічого придатного для використання. Якщо 6% ваших викликів не проходять перевірку схеми та запускаються повторно, витрати на вхідні дані на 6% більші, ніж передбачено планом. Обліковуйте повторні спроби як окрему статтю витрат, а не як помилки. Команди зазвичай виявляють цей множник останнім. Часто він перевищує різницю між постачальниками, яку вони тиждень обговорювали.

Хто програє і де

Claude беззаперечно програє в малому класі. gpt-5.6-luna коштує 0.2 за мільйон вхідних токенів, тоді як Claude Haiku 4.5 — 1. Вихідні токени коштують відповідно 1.2 і 5. Класифікація великих обсягів даних і коротке вилучення даних у Claude коштують приблизно в чотири рази дорожче.

Claude програє і в робочому класі з 1 September 2026, коли завершиться пільговий тариф і Sonnet 5 перейде на 3 і 15 порівняно з незмінним gpt-5.6-terra. Claude виграє у frontier-класі за тарифом на вихідні токени, але цю перевагу можуть нівелювати ваші власні підрахунки токенів. У August 2026 жодна зі сторін не виграє в завданнях, де переважають вхідні токени, оскільки за тарифу 2 за мільйон у обох сторін вартість вхідних токенів однакова.

Як самостійно вимірювати це на власному мережевому трафіку

Читайте об’єкт usage у кожній відповіді та зберігайте чотири значення для кожного запиту: вхідні токени, вихідні токени, токени з кешу та токени, записані в кеш. У Claude API вони надходять як input_tokens, output_tokens, cache_read_input_tokens і cache_creation_input_tokens. Сумуйте їх за день, помножуйте на поточні тарифи та порівнюйте загальну суму з рахунком. Різниця між цими значеннями зазвичай виникає через повторні спроби або шлях виконання коду, який ви не врахували під час розгортання.

Виконуйте порівняння на реальному трафіку за один тиждень, а не на тестовому запиті, і порівнюйте вартість виконаного завдання, а не вартість токена. Модель, яка відповідає з першої спроби за подвійним тарифом, дешевша за модель, якій потрібні три спроби за половинним тарифом. Вартість токена — це тариф. Вартість виконаного завдання — це сума у вашому рахунку.

Встановіть жорстке обмеження витрат, перш ніж залишати систему працювати без нагляду. Обидві платформи дають змогу встановити ліміти витрат у своїх консолях, а агент, який застряг у циклі повторних спроб, може витратити місячний бюджет за одну ніч. Налаштуйте це так само, як контроль витрат для агента, що працює постійно. Якщо ви створюєте першу версію на власному сервері, матеріал перша програма Claude API на VPS описує роботу з ключами та цикл запитів, на яких ґрунтується цей розрахунок.

FAQ

Чи дешевший Claude API за ChatGPT API?

Не завжди. У серпні 2026 року рівні frontier і workhorse мають однакову ціну за вхідний токен в обох сервісах, а Claude стягує меншу плату за вихідний токен. Тому для завдань із великим обсягом вихідних даних Claude обходиться на кілька відсотків дешевше. На малому рівні OpenAI gpt-5.6-luna коштує одну п’яту вартості Claude Haiku 4.5 за вхідний токен, тому класифікація великих обсягів значно дешевша в OpenAI. Розрахуйте власну вартість на основі власного співвідношення токенів, оскільки таку невелику різницю визначає саме ваше робоче навантаження, а не прайс-лист.

Чому однакові слова мають різну кількість токенів у кожному API?

Тому що кожна модель має власний токенізатор, а кількість токенів залежить від моделі. Anthropic зазначає, що Claude 4.7 і новіші моделі генерують приблизно на 30% більше токенів для однакового тексту, ніж Claude Sonnet 4.6 і попередні моделі. Надішліть власний текст до endpoint підрахунку токенів кожного постачальника, поділіть один результат на інший, а потім помножте цей коефіцієнт на опубліковану ставку перед порівнянням. Різниця в 20% за кількістю токенів переважає більшість опублікованих відмінностей у ставках.

Чи може кешування prompt збільшити рахунок?

Так, у Anthropic. Запис у кеш коштує 1.25 базової ставки за вхідні дані для запису на п’ять хвилин і 2 рази базову ставку для запису на одну годину, тоді як звернення до кешу коштує 0.1 базової ставки. Якщо ваш трафік має достатню кількість коротких сплесків і більшість записів видаляється до першого звернення, ви сплачуєте надбавку за запис, але не отримуєте звернень до кешу. Порівняйте cache_creation_input_tokens і cache_read_input_tokens у журналах. Співвідношення, близьке до 1, означає, що кешування збільшує ваші витрати. У такому разі збільшіть час зберігання запису або вимкніть кешування.

Чи варто запускати coding agent через API чи використовувати subscription?

Для одного розробника зі звичайним обсягом роботи subscription зазвичай коштує менше, ніж оплата API за фактичне використання, оскільки coding agent повторно надсилає великий контекст під час кожного кроку, і цей контекст щоразу оплачується. Спочатку вимірюйте використання протягом тижня, а потім порівняйте загальну вартість API з ціною subscription. API вигідніший за нерегулярного використання або коли потрібен програмний доступ, якого не надає subscription.