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Claude Haiku 4.5の性能・料金と用途
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株式会社Global Design Factory 代表取締役
高橋 遼
北海道大学工学部でAIによる自然言語処理を研究。P&Gにてビッグデータ解析・消費者分析を担当した後、伊良コーラのマーケティング責任者を経て、現在は株式会社Global Design Factory代表取締役として、中小企業を中心にAIを活用した業務効率化・自動化を支援。

生成AIの業務活用を検討する中で「Claude Haiku 4.5」という名前を目にしたものの、SonnetやOpusとどう違うのか、今から使っても大丈夫なのかが分からないという方は多いのではないでしょうか。Claude Haiku 4.5は、2026年10月時点でもAnthropicの現行ラインナップに入っているHaikuで、4つの現行モデルの中で最も速く、最も安いモデルです。本記事では、最新の公式情報をもとに、性能と仕様、Sonnet 5.5・Opus 5.5との違い、料金、API・Claude Code・主要クラウドでの使い方、向いている業務と、長く使う場合に押さえておきたい提供終了の予定までを整理します。
Claude Haiku 4.5とは?基本情報と現在の位置づけ
Claude Haiku 4.5は、Anthropicが開発する生成AI「Claude」シリーズの軽量・高速モデルです。Claude APIでは「claude-haiku-4-5-20251001」(別名「claude-haiku-4-5」)というモデルIDで呼び出せます。
リリース日と2026年10月時点での位置づけ
Claude Haiku 4.5は2025年10月15日にリリースされました。その後、上位モデルは世代が進みましたが、2026年10月時点でHaikuの最新版は引き続きHaiku 4.5です。Anthropicのモデル一覧に載っている現行モデルは次の4つです。
- Claude Fable 5.1:高難度の推論や長時間のエージェント作業向け
- Claude Opus 5.5:長時間のエージェント型コーディングや知的作業向け
- Claude Sonnet 5.5:速度と知能のバランスが最も良いモデル
- Claude Haiku 4.5:最速で、フロンティアに近い知能を持つモデル
Haiku 4.5は、ラインナップの中で「速さ」と「コスト効率」を担う役割です。
なお、AnthropicはClaude Opus 5.5の発表とClaude Sonnet 5.5の発表で、次のHaikuである「Claude Haiku 5.5」が今後数週間のうちにClaude 5.5ファミリーに加わると予告しています。2026年10月7日時点ではまだ公開されておらず、公式のモデル一覧に載っている現行のHaikuはHaiku 4.5です。各モデルの特徴を横並びで見たい方は、Claudeモデル比較(全ラインナップ)もあわせてご覧ください。
主な仕様(2026年10月時点)
Claude Haiku 4.5の公式モデルページに記載されている主な仕様は次のとおりです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| Claude API のモデルID | claude-haiku-4-5-20251001(別名 claude-haiku-4-5) |
| コンテキストウィンドウ | 20万トークン(200K) |
| 最大出力 | 6万4,000トークン(64K) |
| 入力と出力 | テキストと画像を入力し、テキストを出力 |
| 思考(Thinking) | Extended thinking(budget_tokens で思考量を指定する方式) |
| effort パラメータ | 非対応 |
| 信頼できる知識のカットオフ | 2025年2月 |
| 学習データのカットオフ | 2025年7月 |
| API料金(100万トークンあたり) | 入力1ドル/出力5ドル |
| 提供終了の予定 | 2026年10月15日より前にはしない |
知識のカットオフが2025年2月であるため、それ以降の出来事や新しい製品情報については、検索やRAGなどで外部から情報を渡す前提で使うのが安全です。
安全性評価(ASL-2)について
Claude Haiku 4.5の発表によると、Haiku 4.5は「AI Safety Level 2(ASL-2)」という安全性基準のもとでリリースされています。発表時点で、Sonnet 4.5やOpus 4.1にはより制限の厳しいASL-3が適用されていました。モデルごとに適用される安全性基準は異なるため、社内の利用ルールを作る際にはこの点も確認しておくと安心です。
Claude Haiku 4.5の性能・ベンチマーク
Claude Haiku 4.5は小型モデルという位置づけですが、リリース時点のベンチマークでは、当時の上位モデルに近い結果を出していました。
SWE-bench Verifiedのスコアが示す実力
ソフトウェアエンジニアリングの評価指標「SWE-bench Verified」で、Haiku 4.5は73.3%を記録しています。Anthropicの発表では、この数値は50回の試行の平均で、思考予算12万8,000トークンの条件で測ったものと説明されています。
発表では、Haiku 4.5は当時のSonnet 4と同程度のコーディング性能を、3分の1のコストと2倍以上の速度で実現したとされています。コンピュータ操作のように、一部のタスクではSonnet 4を上回るとも述べられています。
ただし、比較相手のSonnet 4は2026年6月15日に提供を終了しています。現在の上位モデルであるSonnet 5.5やOpus 5.5と比べると、Haiku 4.5は性能面では一段下のモデルです。「軽量モデルとしては高い実力を持つ」と捉えるのが実態に近いといえます。
処理速度・レイテンシ
公式のモデル一覧では、各モデルの相対的なレイテンシが示されており、Haiku 4.5は現行4モデルの中で唯一「Fastest(最速)」とされています。Sonnet 5.5は「Fast」、Opus 5.5は「Moderate」、Fable 5.1は「Slower」です。
速さは、実務では次のような意味を持ちます。
- ユーザーを待たせたくないリアルタイムの応答でも使いやすい
- 同じ時間内に処理できるリクエスト数が増える
- 多数のエージェントを並列で動かす構成でも、待ち時間がボトルネックになりにくい
なお、実際の応答時間はプロンプトや出力の長さ、思考の量によって変わります。
Claude Haiku 4.5とSonnet 5.5・Opus 5.5との違い
Haiku 4.5を選ぶかどうかは、現行の上位モデルであるSonnet 5.5・Opus 5.5と比べて判断するのが分かりやすい方法です。
現行モデルとの比較表
公式のモデル一覧をもとに、3モデルを並べると次のようになります。
| 項目 | Claude Haiku 4.5 | Claude Sonnet 5.5 | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|
| 公式の位置づけ | 最速で、フロンティアに近い知能 | 速度と知能のバランスが最良 | 長時間のエージェント型コーディング・知的作業 |
| 相対レイテンシ | Fastest | Fast | Moderate |
| API料金(100万トークン 入力/出力) | 1ドル/5ドル | 2ドル/10ドル | 4ドル/20ドル |
| コンテキストウィンドウ | 200K | 1M | 1M |
| 最大出力 | 64K | 128K | 128K |
| 思考 | Extended | Adaptive | Adaptive(常時オン) |
| effort の既定値 | 非対応 | high | medium |
| 信頼できる知識のカットオフ | 2025年2月 | 2026年6月 | 2026年6月 |
| 提供終了の予定 | 2026年10月15日より前にはしない | 2027年9月28日より前にはしない | 2027年9月22日より前にはしない |
Claude Sonnet 5.5との違い
2026年9月28日に公開されたClaude Sonnet 5.5と比べたとき、Haiku 4.5の強みは料金と速さです。料金は入力・出力ともSonnet 5.5のちょうど半分です。
一方で、次の点ではSonnet 5.5が上回ります。
- コンテキストウィンドウ:Sonnet 5.5は100万トークン、Haiku 4.5は20万トークンです。大きなコードベースや長い資料を一度に読ませたい場合はSonnet 5.5が向いています。
- 思考の仕組み:Sonnet 5.5は、モデルが思考量を自分で調整するAdaptive thinkingに対応し、effortパラメータで知能と速度・コストのバランスを調整できます。Haiku 4.5は、budget_tokensで思考量を指定するExtended thinkingのみで、effortには対応していません。
- 知識の新しさ:Sonnet 5.5の知識のカットオフは2026年6月で、Haiku 4.5(2025年2月)より1年4か月新しくなっています。
Claude Opus 5.5との違い
Opus 5.5と比べると、Haiku 4.5の料金は4分の1です。公式のモデル一覧は「迷ったらまずOpus 5.5から」と案内しており、複雑な推論や長時間の自律的なエージェント作業ではOpus 5.5が基準になります。Opus 5.5の特徴はClaude Opusの特徴と料金で、上位2モデルの選び分けは、冒頭で紹介したモデル比較の記事で詳しく扱っています。
Haiku 4.5は、Opus 5.5の代わりに単体で最難関の作業をこなすモデルではありません。Opus 5.5やSonnet 5.5と組み合わせて、大量の定型処理を安く速く引き受ける役割が中心になります。
旧モデル(Haiku 3.5・Sonnet 4.5)との比較の要約
以前は、前モデルのHaiku 3.5や同世代のSonnet 4.5との比較がよく話題になりました。現在の状況を簡単にまとめます。
- Haiku 3.5:2026年2月19日に提供を終了しました。公式の後継推奨はHaiku 4.5です。
- Haiku 3:2026年4月20日に提供を終了しました。こちらも後継推奨はHaiku 4.5です。
- Sonnet 4.5:2026年9月30日に提供終了が告知され、2026年11月30日にClaude APIでの提供を終了する予定です。推奨の移行先はSonnet 5.5です。新しく選ぶなら、現行のSonnet 5.5と比較するのが適切です。
Claude Haiku 4.5の料金体系とコストメリット
Claude Haiku 4.5を業務に導入する際に最も気になるのが料金です。ここでは基本料金と割引の仕組みを整理します。
基本料金(入力・出力トークン単価)
公式モデルページに記載されているHaiku 4.5の料金は次のとおりです(100万トークンあたり)。
| 項目 | 料金 |
|---|---|
| 入力 | 1ドル |
| 出力 | 5ドル |
| キャッシュ書き込み(5分) | 1.25ドル |
| キャッシュ書き込み(1時間) | 2ドル |
| キャッシュ読み取り | 0.10ドル |
| Batch API | 入力・出力とも50%引き |
たとえば、入力100万トークン・出力20万トークンを処理する場合、基本料金で計算すると次のようになります。
- Haiku 4.5:入力1ドル+出力1ドル=2ドル
- Sonnet 5.5:入力2ドル+出力2ドル=4ドル
- Opus 5.5:入力4ドル+出力4ドル=8ドル
処理量が多い業務ほど、この差が大きく効いてきます。
プロンプトキャッシュ・バッチ処理による割引
Haiku 4.5には、基本料金からさらにコストを下げる仕組みがあります。
- プロンプトキャッシュ:同じ前置き(システムプロンプトや社内マニュアルなど)を繰り返し使う場合、キャッシュから読み取った部分は基本の入力料金の10%(100万トークンあたり0.10ドル)で済みます。
- Batch API:リアルタイムの応答が不要な大量処理をまとめて投げると、入力・出力とも50%引きになります。
固定の文脈を何度も参照するチャットボットや、夜間にまとめて回す分類・要約の処理では、これらを組み合わせることで基本料金からさらにコストを抑えられます。
Claude Haiku 4.5が使える環境と基本的な使い方
Claude Haiku 4.5は、Claude APIだけでなく、Claude Code、Claudeのアプリ、主要クラウドのAIサービスから利用できます。
Claude APIでの呼び出し方
Claude APIでは、モデルIDに「claude-haiku-4-5-20251001」を指定します。別名の「claude-haiku-4-5」も使えますが、これは日付付きの固定スナップショット「claude-haiku-4-5-20251001」を指す便宜上の名前です。どちらを指定しても同じモデルが呼ばれます。
思考を使う場合は、Haiku 4.5ではExtended thinking(thinking.type: "enabled" と budget_tokens の指定)を使います。Sonnet 5.5やOpus 5.5が使うAdaptive thinkingやeffortパラメータには対応していません。公式のモデル一覧では、この手動のExtended thinkingは新しい世代のモデルでは受け付けられないとされています。将来Haiku 4.5から別のモデルへ切り替える際には、思考まわりの設定を見直す必要がある点を覚えておくとよいでしょう。
Claude Codeでの選び方
Claude Codeのモデル設定では、「haiku」というエイリアスでHaikuモデルを選べます。公式の説明では「シンプルなタスク用に高速で効率的な Haiku モデル」とされています。切り替え方は次の3つです。
- セッション中に
/model haikuと入力する - 起動時に
claude --model haikuで指定する - 環境変数
ANTHROPIC_MODELに指定する
また、環境変数 ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL で、haikuエイリアスとバックグラウンド機能に使うモデルを指定できます。CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL にhaikuを指定すると、サブエージェントをHaikuで動かすこともできます。2026年10月時点で、Claude Codeの既定モデルはPro・Max・Team・EnterpriseのいずれもOpus 5.5です。軽い作業だけHaikuに切り替えるといった使い方が考えられます。Claude Code自体の始め方や料金はClaude Codeの使い方・始め方と料金で解説しています。
Claudeのアプリでの利用
開発環境を用意しなくても、Claudeのウェブ版やアプリでHaiku 4.5を試せます。Anthropicの発表では、Haiku 4.5はリリース当日からClaude Codeとアプリで使えるようになったと案内されていました。公式モデルページにも、claude.aiとClaudeアプリでHaiku 4.5が使うシステムプロンプトが掲載されています。Claudeの料金プランのページでは、HaikuはFreeを含むすべてのプランで使えるモデルとして載っています。ただし、選べるモデルは変わることがあるため、実際に使う際はアプリのモデル選択画面で確認してください。
Amazon Bedrock・Google Cloud・Microsoft Foundryでの利用
すでに利用しているクラウド基盤からHaiku 4.5を呼び出すこともできます。公式モデルページに記載されている各プラットフォームのモデルIDは次のとおりです。
| プラットフォーム | モデルID |
|---|---|
| Claude API | claude-haiku-4-5-20251001(別名 claude-haiku-4-5) |
| Amazon Bedrock | anthropic.claude-haiku-4-5 |
| Amazon Bedrock(InvokeModel) | anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0 |
| Google Cloud | claude-haiku-4-5@20251001 |
| Microsoft Foundry | claude-haiku-4-5 |
| Claude Platform on AWS | claude-haiku-4-5 |
提供終了の日程は、Anthropicが運営するClaude API・Claude Platform on AWS・Microsoft Foundryと、Amazon Bedrock・Google Cloudとで異なります。後者2つは各社が独自の日程を定めるため、クラウド経由で使う場合はそれぞれのモデル一覧もあわせて確認してください。
Claude Haiku 4.5の活用シーンと企業導入のメリット
Claude Haiku 4.5は、「速くて安いのに一定以上賢い」という特性を活かせる場面で力を発揮します。
リアルタイム対応と大量処理
Anthropicのモデル選びのガイドでは、Haiku 4.5が向く用途として、リアルタイムのアプリケーション、大量の知的処理、推論力が必要でコストに敏感な導入、サブエージェントのタスクが挙げられています。まずHaiku 4.5で実装してテストし、足りない部分があるときだけ上位モデルに上げる「効率優先」の進め方も紹介されています。
具体的には、次のような業務での導入が考えられます。
- Webサイトやアプリに常設するチャットボット・FAQ対応
- 問い合わせの一次受付と担当部署への振り分け
- 大量の文書やデータの分類・要約・項目抽出
- 試作段階のAI機能の検証
上位モデルではコストが見合わなかった「大量アクセス・低単価前提」のサービスでも、Haiku 4.5なら採算に乗せやすくなります。
サブエージェント・マルチエージェント構成
Haiku 4.5は、複数のモデルを組み合わせる構成の「実行役」としても使われます。モデル選びのガイドでは、上位モデルが全体を統括し、大量の作業を低コストのモデルに任せることで、大半のトークンを安い単価で処理する方法が紹介されています。Anthropicの発表でも、Sonnet 4.5が複雑な問題を複数の手順に分け、複数のHaiku 4.5に並列でサブタスクを任せる使い方が示されていました。
具体的には、次のような分担が考えられます。
- コーディング:設計や重要な判断はOpus 5.5やSonnet 5.5に任せ、ファイルの調査やテストの実行といった補助作業をHaiku 4.5のサブエージェントで並列に進める
- 調査・分析:大量の資料の一次スクリーニングや要点の抽出をHaiku 4.5で回し、最終的なまとめを上位モデルが担う
自社のシステムでこうしたエージェント構成を組む手段の一つとして、Claude Agent SDKがあります。
Claude Haiku 4.5を使う際の注意点とモデルの使い分け
Claude Haiku 4.5は扱いやすいモデルですが、業務に組み込む前に押さえておきたい点があります。
提供終了の予定と長期運用での注意点
Haiku 4.5の提供終了日は「2026年10月15日より前にはしない」とされています。現行4モデルの中で最も早い日付です。
Anthropicのモデル提供終了(deprecations)のページを2026年10月7日に確認したところ、Haiku 4.5の状態は「Active」で、提供終了の告知は出ておらず、具体的な提供終了日も決まっていませんでした。「2026年10月15日より前にはしない」は、その日に終了するという意味ではなく、それより前には終了しないという約束です。同じページには、一般公開モデルの提供を終了する場合、利用中の顧客に少なくとも60日前までに通知すると書かれています。告知はメールとドキュメントで行われます。直近の例では、Sonnet 4.5の提供終了が2026年9月30日に告知され、終了日は2026年11月30日とされています。
前述のとおりHaiku 5.5の公開は予告されていますが、その発表ではHaiku 4.5の提供終了には触れていません。Haiku 4.5の今後は、提供終了のページで公式の告知を確認してください。
長く使うシステムにHaiku 4.5を組み込む場合は、次の点を意識しておくと安心です。
- 提供終了の告知ページを定期的に確認し、告知が出たら後継モデルでの検証を早めに始める
- モデルIDはコードに直接書かず、設定値として切り替えられるようにしておく
- Claude Consoleの「Usage」ページからAPIの利用状況をエクスポートし、どのAPIキーでどのモデルを使っているかを把握しておく
- Amazon Bedrock・Google Cloud経由の場合は、各社の提供終了日程も確認する
参考までに、前モデルのHaiku 3.5は2025年12月19日に告知され、2026年2月19日に提供を終了しました。
個人情報・誤情報・著作権への配慮
生成AIを業務で使う際に共通して意識すべき点は、Haiku 4.5にも当てはまります。
- 個人情報・機密情報の取り扱い:顧客データや社内の機密情報をプロンプトに含める場合は、社内のデータ取り扱いルールを事前に整えておくことが望ましいです。
- 誤情報の可能性:生成AIである以上、事実と異なる回答を出す可能性はゼロではありません。特にHaiku 4.5は知識のカットオフが2025年2月と古いため、最新の情報が必要な用途では外部の情報を渡し、人による確認の工程を挟むことが安全です。
- 著作権への配慮:生成した文章をそのまま公開・商用利用する場合は、既存の著作物と似ていないかを確認する運用にしておくと安心です。
Opus・Sonnet・Haikuの使い分けの指針
公式の案内をもとにすると、2026年10月時点の使い分けは次のように整理できます。
- Opus 5.5:迷ったときの出発点。長時間のエージェント型コーディングや複雑な知的作業
- Sonnet 5.5:日常的なコーディング・データ分析・コンテンツ作成など、速度と能力の両立が必要な作業
- Haiku 4.5:リアルタイム応答、大量処理、コスト重視の導入、サブエージェント
- Fable 5.1:Opus 5.5でも足りない高難度の推論や長時間のエージェント作業
「リアルタイム性やコストが最優先の処理はHaiku 4.5に任せ、判断の精度や全体の統括が必要な部分は上位モデルに任せる」という視点で役割を分けることが、Haiku 4.5を使いこなす鍵になります。
まとめ
Claude Haiku 4.5は、2026年10月時点でも現行のHaikuで、4つの現行モデルの中で最も速く、料金は入力100万トークンあたり1ドル・出力5ドルと最も安いモデルです。Sonnet 5.5と比べると料金は半分、Opus 5.5と比べると4分の1ですが、コンテキストは20万トークン、最大出力は6万4,000トークンで、思考はExtended thinkingのみ、知識のカットオフは2025年2月という違いがあります。チャットボットや大量の定型処理、サブエージェントなど、速さとコストが重視される業務と相性が良いモデルです。一方で、提供終了日は「2026年10月15日より前にはしない」とされているため、長く使うシステムでは提供終了の告知を定期的に確認し、モデルを切り替えやすい設計にしておくことをおすすめします。自社業務への当てはめ方や導入設計に悩んだ際は、AI導入支援の専門家に相談してみるのもよいでしょう。
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