Claudeの最適なモデルはどれ？料金と用途を比較

どの Claude モデルを使用すべきですか？

どの Claude モデルを使用すべきかについての簡潔な回答は、まず Claude Opus 4.8 から始め、明確な理由がある場合にのみ他のモデルへ移行することです。Anthropic の指針も同様です。「どのモデルを使用すべきか不明な場合は、複雑なエージェントによるコーディングやエンタープライズ業務には Claude Opus 4.8 を使用してください。」タスクの内容が明確で、1日に何度も実行する場合は Claude Sonnet 5 に切り替えてください。正解の形式が既知である、機械的で大量の処理が必要なタスクには、さらに Claude Haiku 4.5 を使用してください。長時間稼働するエージェントには、これらすべてのモデルの上位に位置する Claude Fable 5 が適しています。

モデルの選択にはコストが伴います。以下は 2026 年 7 月 23 日時点の Claude API (application programming interface) の料金です。ドキュメントでは 100 万トークンを MTok と表記しています。

• Claude Fable 5 (claude-fable-5): 入力 $10 / MTok、出力 $50 / MTok。コンテキスト 1M。
• Claude Opus 4.8 (claude-opus-4-8): 入力 $5、出力 $25。コンテキスト 1M。
• Claude Opus 4.7 (claude-opus-4-7): 入力 $5、出力 $25。コンテキスト 1M。
• Claude Sonnet 5 (claude-sonnet-5): 2026 年 8 月 31 日までの導入価格は入力 $2、出力 $10。2026 年 9 月 1 日から標準価格の入力 $3、出力 $15 が適用されます。コンテキスト 1M。
• Claude Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5): 入力 $1、出力 $5。コンテキスト 200K。

これらの識別子は、記載された通りのものです。末尾に何も追加されません。

1M トークンモデルにおいて、サイズ自体による追加料金は発生しません。「900k トークンのリクエストは、9k トークンのリクエストと同じトークン単価で請求されます。」

各モデルの用途

Anthropicは各モデルを一行で説明しています。この説明は、あらゆるリーダーボードよりも参考になります。

• Claude Fable 5: 「長時間稼働するagent向け次世代インテリジェンス」。4つのモデルの中で最もレイテンシが遅いです。
• Claude Opus 4.8: 「複雑なagentic codingおよびエンタープライズ業務向け」。レイテンシは中程度です。
• Claude Sonnet 5: 「スピードとインテリジェンスの最適な組み合わせ」。高速です。
• Claude Haiku 4.5: 「最先端のインテリジェンスを備えた最速のモデル」。

Haiku 4.5には、コストよりも先に用途を判断するための制限があります。コンテキストウィンドウは1Mではなく200K tokensであるため、大規模なリポジトリや長いagentのトランスクリプトは収まりません。synchronous Messages APIにおける最大出力は、他のモデルが128K tokensであるのに対し、64K tokensです。また、信頼できる知識のカットオフは2025年2月であり、他の3つのモデルは2026年1月です。

実際のワークロードにおけるコストへの影響は？

ラインナップのすべてのモデルにおいて、出力の価格は入力の5倍に設定されています。Opus 4.8は入力が$5、出力が$25です。Haiku 4.5は入力が$1、出力が$5です。この比率は全モデルで共通しているため、出力量が多いワークロードではモデルの選択がコストに大きく影響します。

Agentic work（エージェント的作業）はこの傾向が顕著です。思考用トークンは出力トークンとして課金され、テキストがユーザーに返されない場合でもmax_tokensの対象となるためです。Fable 5、Opus 4.8、Opus 4.7、およびSonnet 5では、デフォルトでreasoning summary（推論の要約）が省略されるため、thinkingフィールドは空で返されます。課金については変わりません。「いずれにせよ、マルチターン会話ではブロックは同じように課金され、同じように返されます。」 Claudeのトークン課金の仕組みの詳細 では、この仕組みについて詳しく解説しています。

比較するモデル間でthinking（思考機能）が動作するかどうかが異なる点に注意してください。これを見落とすとコストテストの結果が狂います。Sonnet 5とFable 5では、thinkingはデフォルトで有効になっており、設定は不要です。Opus 4.8とOpus 4.7では、リクエスト内でthinking: {type: "adaptive"}を設定するまで無効になっています。数値を分析する前に、両方の環境で設定を一致させてください。

最安のモデルが最も高価になる理由

独立したコーディングタスクを例に挙げます。リクエストのコンテキストが60,000 tokensあり、モデルが思考プロセスを含めて8,000 tokensを出力します。Cachingを使用しないため、計算結果はそのまま反映されます。

Opus 4.8の場合：$5/MTokの入力0.06 MTokは$0.30、$25/MTokの出力0.008 MTokは$0.20です。1回の試行コストは$0.50となります。Haiku 4.5では、同じ試行で$0.06 + $0.04となり、$0.10です。

Haikuは1試行あたりのコストが5倍安いため、余裕があるように見えます。しかし、失敗した試行の挙動を考えると状況は変わります。誤った回答を読み取ることで、あなたの時間が失われます。リトライ時にはその回答をコンテキストとして再送するため、試行ごとにトークン数は増加します。3回目の試行でも失敗した場合、結局Opusを使用することになります。この場合、Haikuの$0.30とOpusの$0.50を合わせると$0.80となり、Opusを1回実行するより60%高くなります。

したがって、重要なのは「回答の検証にどれだけのコストがかかるか」です。誤答が1秒で判明する場合、小型モデルは非常に経済的です。しかし、誤答の特定にdiffの精査が必要な場合、小型モデルの使用は、請求書には現れない「時間」というコストを発生させます。

小規模モデルが明確に優位に立つケース

以下のケースでは Haiku 4.5 が最適です。

• 機械的な subagent のタスク。ファイル名の変更や検索結果の収集を行う subagent に、高度な推論は不要です。これは Claude で AI agent を構築し、helper を追加した際の標準的なパターンです。
• ログのトリアージ。ログの行がノイズか、人間が確認すべきものかを判断するタスクは、判断基準が限定的であり、失敗のパターンも明確です。
• 固定されたラベルセットによる分類。出力が短く、サンプルを用いて精度を測定可能です。
• 大規模な本番環境での呼び出し。1日あたり 100,000 回の実行では、トークン単価の差が無視できないコスト差となります。これは n8n に組み込まれた AI workflow でよく見られる形態です。
• ユーザーにとってレスポンス速度が重要なあらゆるケース。Haiku 4.5 は、ラインナップの中で最速のモデルと評価されています。

Haiku 特有の制限が1つあります。キャッシュ可能な最小プロンプトサイズは 4,096 tokens です（Opus 4.8 と Sonnet 5 は 1,024 tokens）。この最小値未満の場合、「この数値より少ないトークンのキャッシュリクエストは、キャッシュなしで処理され、エラーも返されません」。Sonnet 5 ではキャッシュされる 1,500-token の命令ブロックも、Haiku 4.5 ではキャッシュされません。その兆候は cache_creation_input_tokens と cache_read_input_tokens が共に 0 になることです。これは 常時稼働する agent のコストを抑える ための、キャッシュが効かない他の要因と並んで考慮すべき点です。

回答を変化させるレバー

これらは、モデル名による設定よりもさらに結果を変化させます。

Effort. output_config.effort は、モデルが回答を生成するまでの作業量を制御します。レベルは low, medium, high, xhigh, max であり、デフォルトは high です。「effort を high に設定すると、effort パラメータを完全に省略した場合と全く同じ動作になります。」これはリクエストのトップレベルではなく、output_config の中にネストされます。

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-5",
    max_tokens=4096,
    output_config={"effort": "medium"},
    messages=messages,
)

Effort はレスポンス内のすべてのトークンに影響します。「これには tool calls を含むすべてのトークン消費量が含まれます。例えば、Effort を下げると Claude の tool calls 回数が減少します。」これはエージェントのループにおいて累積されます。これはトークン上限ではありません。「Effort は行動信号であり、厳格なトークン予算ではありません。」Anthropic はレベルごとのコスト倍率を公開していません。そのため、high で実行した Sonnet 5 と low で実行した Opus 4.8 を比較するには、各自のユースケースでテストする必要があります。Haiku 4.5 は、Effort をサポートするモデルリストに含まれていません。

Prompt caching. キャッシュの読み取りコストは、ベースの入力レートの 0.1 倍です。モデルの選択を決定する要因は、各ティアにおけるこの数値です。Opus 4.8 のキャッシュヒットは $0.50 / MTok であり、Haiku 4.5 のキャッシュなし入力は $1 / MTok です。したがって、適切にキャッシュされた Opus の prefix は、キャッシュなしの Haiku プロンプトよりも入力トークンあたりのコストが安くなります。大規模で固定された prefix を再送するワークロードでは、モデルの選択よりもセッションの管理（hygiene）が重要です。

Batches. 回答の待機時間がない場合、Message Batches API を使用すると「入力および出力トークンの両方が 50% 割引」で同じモデルを実行できます。これにより、以下の比較表の各行のコストが半分になります。これは全ティアで利用可能です。2026年9月1日時点の標準価格において、バッチ処理された Opus 4.8 のジョブは、同期的な Sonnet 5 のジョブよりも安価であり、同じ費用でレイテンシと能力をトレードオフできます。

1回あたりのコスト比較

ワークロード: 100,000件のサポートメールの分類。1回につき1コール、入力2,000 tokens、出力300 tokens。合計で200 MTokの入力と30 MTokの出力となります。

• Haiku 4.5: 入力 200 x $1 = $200、出力 30 x $5 = $150。合計 $350.
• Sonnet 5 (導入価格): 入力 200 x $2 = $400、出力 30 x $10 = $300。合計 $700.
• Sonnet 5 (2026年9月1日以降): 入力 200 x $3 = $600、出力 30 x $15 = $450。合計 $1,050.
• Opus 4.8: 入力 200 x $5 = $1,000、出力 30 x $25 = $750。合計 $1,750.

4つの数値を入れ替えると、将来の価格で再計算できます。以下の調整を加えると、結果はモデル名の違いよりも大きく変動します。

• Batching を使用すると各行のコストが半分になります: $175, $350, $525, $875。夜間の分類実行では待機が発生しないため、Batching を使用しない理由はありません。
• 共通の prefix を Caching する: 2,000 tokens の入力のうち、1,200 tokens が常に同じ指示ブロックであると仮定します。Sonnet 5 (導入価格) の場合、cache hit は $2 / MTok ではなく $0.20 / MTok となるため、120 MTok のコストは $240 ではなく $24 になります。これに、新規入力 80 MTok ($2/MTok = $160) と出力 $300 を加えると、Sonnet 5 の合計は $700 ではなく $484 付近になります。Haiku 4.5 では、1,200 tokens が最小要件の 4,096 tokens を下回るため、この手法は効果がありません。
• Retries: 8% のメールで Haiku の回答を拒否し、それらを Opus 4.8 で再実行すると仮定します。$350 に 0.08 x $1,750 = $140 を加えると、$490 になります。私の数値ではなく、自身の拒否率を測定してください。
• Tool definitions を使用する場合: Opus 4.8 (tool_choice が auto に設定されている場合) では、生成される system prompt は 290 tokens です。Sonnet 5 では 354 tokens、Haiku 4.5 では 496 tokens となります。最も安価なモデルほど、固定オーバーヘッドが大きくなります。

エスカレーションパスを含む Haiku ($490) と、Caching を使用した Sonnet 5 ($484) は同等のコストであり、前者は 1 回のパスで処理を完了します。モデルの選択だけが問題のすべてではありません。

セッション中にモデルを切り替えると節約になりますか？

表示価格ほどは節約できません。節約額はトークン単位であり、キャッシュされた prefix 全体を失うリスクがあるためです。

Anthropic はキャッシュが無効化される条件を公開しています。prefix は tools、system、messages の順に構築されます。「各レベルでの変更は、そのレベルおよびそれ以降のすべてのレベルを無効にします」。以下の2つのリクエスト設定もその対象です。「thinking configuration と解決された effort レベルは prompt 自体に書き込まれるため、これらを変更すると新しい cache prefix が作成されます」。また、ドキュメントではさらに踏み込んで次のように述べています。「cache hit を利用する会話内ではなく、ワークロード間で effort を使い分けてください」。

モデル自体はドキュメントのリストに含まれていないため、どちらの結果になるか予測しないでください。モデルを切り替えた後の最初のリクエストで cache_read_input_tokens を確認し、数値で判断してください。150,000トークンの Opus 4.8 prefix の場合、cache read のコストは約 $0.08 ですが、新規の write は約 $0.94 かかります。これは、トークン単価の差額を数ターン分追い求めるよりも大きなコストになります。

したがって、これらの設定変更はタスク間で行ってください。一つの会話内では行わないでください。Claude Code の場合は、まずキャッシュが破棄される /clear を行い、その後に /model または /effort を行ってください。

自身のワークロードで回答をテストする方法

別のモデルのカウントに基づいてプロンプトのサイズを決定しないでください。token-counting endpoint は無料で利用でき、指定したモデルの tokenizer でカウントされます。使用する予定のモデルを指定してください。Opus 4.7 以降、Fable 5、Sonnet 5 は新しい tokenizer を使用しています。これらは「同じテキストに対して約 30% 多く」の token を生成します。そのため、古いモデルで測定した予算は、同じ per-token rate でも新しいモデルでは不足します。

次に、返された値を確認してください。input_tokens はキャッシュされていない残りの部分のみです。実際のプロンプトサイズは、そのフィールドに cache_creation_input_tokens と cache_read_input_tokens を加えたものです。VPS 上での最初の Claude API アプリ は、その測定を行うのに最も適した環境です。また、使用量に最適な Claude プラン は、token ごとの支払いの有無に関する別の決定事項です。

FAQ

コーディングに最適な Claude モデルはどれですか？

複雑な agentic coding には Claude Opus 4.8 が推奨されています。2026年7月時点の料金は、input token が 100万件あたり $5、output token が 100万件あたり $25 です。Claude Sonnet 5 は、速度と知能のバランスに優れています。2026年8月31日までの導入価格では $2 / $10 であり、コストは半分以下です。同じタスクを両方のモデルで実行し、thinking 設定を固定して、response.usage から総トークン消費量を比較してください。

Claude Haiku 4.5 は Sonnet 5 の代わりとして十分に安価ですか？

トークン単価で見れば、容易に可能です。Sonnet 5 の導入価格が $2 / $10 であるのに対し、Haiku 4.5 は $1 / $5 です（2026年9月1日以降は $3 / $15）。決定的な要因は制限事項です。Haiku 4.5 の context window は 1M ではなく 200K です。synchronous Messages API の最大 output は 64K です。知識の cutoff は 2025年2月です。output_config.effort はサポートされていません。また、最小 cacheable prompt は 4,096 token であり、短い system prompt では caching が無効になります。

セッション中に安価な Claude モデルへ切り替えると節約になりますか？

期待ほどは節約できません。Anthropic は、cache invalidators として tools、system、または messages の prefix 変更、thinking 設定の変更、および output_config.effort の変更を挙げています。モデルの切り替えが既存の cache に与える影響は公開されていません。そのため、不明なものとして扱い、切り替え後の最初の request で cache_read_input_tokenscache_read_input_tokens を確認してください。注意すべき点があります。150,000 token の Opus 4.8 prefix の場合、cache read のコストは約 $0.08 ですが、新規 write は約 $0.94 かかります。これは、トークン単価の節約分よりも大きなコストになります。Claude Code で /clear を行った後のように、cache が破棄されるタイミングでタスク間を切り替えてください。

output_config.effort は料金にどう影響しますか？

text、tool calls、および thinking に消費されるトークン数が変わります。effort を下げると tool calls の回数が減ります。agentic loops では、すべての tool result が後の turn で再送されるため、この影響は累積します。レベルは low、medium、high、xhigh、max で、デフォルトは high です。Anthropic はレベルごとのコスト倍率を公開していません。effort はトークン予算ではなく、動作信号として定義されているため、自身のタスクで測定してください。

Claude Batches API はどの程度節約になりますか？

非同期配信（asynchronous delivery）を利用することで、input と output 両方のトークンが 50% 削減されます。2026年7月時点の料金は、Opus 4.8 が $2.50 / $12.50、Sonnet 5 が導入価格で $1 / $5、Haiku 4.5 が $0.50 / $2.50 です。注目すべき比較があります。2026年9月1日以降、batch 処理された Opus 4.8 のジョブは、標準料金の synchronous な Sonnet 5 のジョブよりも安くなります。つまり、batch 処理を利用すれば、同等の費用でより強力なモデルを使用できます。