Claude Haiku 5.5登場：入力10万トークン以下なら単価90%減、性能は思考量の設定で大きく変わる
2026年10月7日、AnthropicはClaude Haiku 5.5を公開した。Haikuは、Claudeの小型モデル系列だ。Haiku 5.5についてAnthropicは、同社がこれまで公開した小型モデルの中で最も安く、速く、高性能だと説明している。量が多く、コストを抑えたい処理向けという位置づけで、コーディングではOpus 5.5やSonnet 5.5の手足として細かい作業を受け持つ使い方も挙げている。
今回の新世代では、入力が10万トークン以下のリクエストの単価がHaiku 4.5から90%下がった（10万超は50%減）。性能も大きく伸びていて、PC操作を自動でこなすベンチマーク（OSWorld 2.1）では15.7%から72.4%になった。
ただし、モデルの性能と安全性をまとめた技術報告書（System Card）を読むと、これらの数字は「最も深く考える設定」で測られている。一方、APIで何も指定しなかったときは、それより控えめな設定で動く。この記事では、価格の変化を整理したうえで、「普段の設定ではどうなるのか」を確認していく。
サマリー
| 論点 | 内容 |
|---|---|
| リリース | 2026年10月7日。Claude Platform、AWS、Google Cloud、Microsoft Azureで提供 |
| 価格 | 10万トークン以下：入力$0.10／出力$0.50。10万トークン超：入力$0.50／出力$2.50（1Mあたり） |
| Haiku 4.5との差 | 10万トークン以下で90%減、超過分で50%減。Anthropicの試算では平均約75%のコスト減 |
| effort設定 | Haiku系で初めて対応（Anthropic発表）。API既定は medium |
| 主要ベンチマーク | 公式ページとSystem Cardの主要な数値は、原則としてmax effort・5回平均 |
| 既定設定での性能 | GDPval-AA v2.1はmaxで1620、mediumで1277 |
| セーフガード | サイバー・生物関連で拒否された要求を、API側で別モデルに回すサーバー側フォールバックはない |
基本スペック
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| APIモデル名 | claude-haiku-5-5（Bedrockは anthropic.claude-haiku-5-5） |
| コンテキストウィンドウ | 1Mトークン |
| 最大出力 | 128Kトークン（Batch APIはベータヘッダー付きで300Kトークン） |
| 思考モード | Adaptive thinking（effortで思考量を調整） |
| effortレベル | low / medium / high / xhigh / max（既定はmedium） |
| 知識カットオフ | 2026年6月 |
| 提供終了の目安 | 2027年10月7日より前には終了しない |
価格：10万トークンを境に2段階
まず目を引くのは、価格の下がり方だ。Claudeの現行モデルの多くは、1Mトークンまでのどの長さでも同じ単価で使える。Haiku 5.5だけは、入力が10万トークンを超えるかどうかで単価が変わる。
| 項目（1Mトークンあたり） | Haiku 5.5（10万以下） | Haiku 5.5（10万超） | Haiku 4.5 | Sonnet 5.5 |
|---|---|---|---|---|
| 入力 | $0.10 | $0.50 | $1.00 | $2.00 |
| 出力 | $0.50 | $2.50 | $5.00 | $10.00 |
| キャッシュ書き込み（5分） | $0.125 | $0.625 | $1.25 | $2.50 |
| キャッシュヒット | $0.01 | $0.05 | $0.10 | $0.10 |
| Batch API（入力／出力） | $0.05 / $0.25 | $0.25 / $1.25 | $0.50 / $2.50 | $1.00 / $5.00 |
※ キャッシュは、同じ入力を使い回すときに安くなる仕組み。Batch APIは、急がない処理をまとめて送ると半額になる方式。
料金で最初に見るべきは、10万トークンの境目だ。料金ページによると、判定はリクエストごとに入力プロンプトの長さで行い、キャッシュの読み込み分と書き込み分も含めて数える。合計が10万を超えると、そのリクエストには高い料金区分が適用される。プロンプトの大半がキャッシュヒットで安く済んでいても同じだ。高い区分の単価は、入力・出力・キャッシュ書き込み・キャッシュヒット・Batch APIのいずれも、10万以下の5倍に設定されている。
長いシステムプロンプト（モデルへの前提指示）や大量の参考資料を毎回渡す構成では、ここでハマりやすい。移行前に、自分のリクエストの入力がふだん何トークンあるかを確認しておくと安心だ。
なお、Anthropicが示す「平均約75%減」は試算で、2つの前提を織り込んでいる。1つは、Haiku 4.5ではリクエストの約90%が10万トークン以下だったこと。もう1つは、新しいトークナイザー（文章をトークンに区切る仕組み）でトークン数が増えることだ。料金ページによると、この新しいトークナイザーは同じ文章でも約30%多くトークンを数える（増え方は内容による）。単価の90%減が、そのまま請求額の90%減になるわけではない。
同じ発表で、Sonnet 5.5のキャッシュヒット単価も$0.20から$0.10に引き下げられた。
他社の小型モデルとの比較
各社APIの標準ティア・従量課金の公表単価で揃えた。
| モデル | 入力 | 出力（思考込み） | キャッシュ入力 | 高単価になる境界 |
|---|---|---|---|---|
| Claude Haiku 5.5 | $0.10 | $0.50 | $0.01 | プロンプト10万トークン超 |
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.50 | $0.01 | 入力27.2万トークン超 |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | $0.30 | $2.50 | $0.03 | 記載なし |
| Gemini 3.8 Flash | $0.75 | $3.75 | $0.075 | 記載なし |
※ Gemini 3.8 Flashの単価は2026年12月31日までのもので、2027年1月1日から入力$1.50／出力$7.50に改定予定。GPT-6 Lunaは境界を超えると入力・キャッシュが2倍、出力が1.5倍になる。
基本単価はGPT-6 Lunaと同じ水準になった。違いは高単価に切り替わる境界で、Haiku 5.5の10万トークンはLunaの27.2万トークンより低い。
もう一つ見落としやすいのが、出力単価に「思考トークン」が含まれることだ。公式ドキュメントによると、モデルが答える前に考えた分も出力トークンとして課金される。同じ単価でも、どれだけ考えさせるかで実際のコストは大きく変わる。単価表だけでは、実際の費用は読めない。
公表ベンチマークはmax effortの数字
Haiku 5.5には、effort（どれだけ考えるかの設定）が5段階ある。すごく雑に言うと、「答える前にどれだけ考え込むか」を決めるつまみだ。難しい課題では、effortを上げると性能が伸びることがある。その代わり、思考トークンも待ち時間も料金も増える。
公式ページに並ぶ主要ベンチマークは次のとおりだ。
| ベンチマーク | 測っているもの | Haiku 5.5 | Haiku 4.5 | Sonnet 5.5 | GPT-6 Luna |
|---|---|---|---|---|---|
| GDPval-AA v2.1（Elo） | 44職種の実務成果物の質 | 1620 | 735 | 1840 | 1437 |
| AA-Briefcase v1.1（Elo） | 長期プロジェクト型の業務 | 1578 | 614 | 1824 | 1336 |
| OSWorld 2.1 オフラインサブセット | PC操作の自動化 | 72.4% | 15.7% | 83.9% | 48.9% |
| Humanity's Last Exam（ツールなし） | 多分野にわたる難問 | 45.9% | 10.2% | 56.9% | – |
| Terminal-Bench 4.0 | ターミナルでの技術作業 | 39.2% | 0.0% | 70.6% | 16.4% |
| FrontierCode 1.1（Main） | 実際のOSSでのコーディング | 46.4% | – | 46.2% | 42.4% |
| Chartography（ツールなし） | 専門的なグラフの読み取り | 46.4% | 6.4% | 61.6% | 29.1% |
※ Eloは、出力同士を比べて勝ち負けから算出するレーティング。チェスの強さの指標と同じ考え方。
System Cardには「特に断りのない限り、Haiku 5.5の結果はmax effort・5回平均」と明記されている。Haiku 4.5にはeffort設定がないが、思考量はExtended Thinkingの budget_tokens（思考に使うトークンの上限）で調整できる。System Cardでは、評価ごとにこの上限を決めて測っている（たとえばTerminal-Bench 4.0は63,999トークン）。
数字の出どころも項目ごとに違う。
- GDPval-AAとAA-Briefcaseは、第三者のArtificial Analysisが実施した
- OSWorldのGPT-6 Lunaは、AnthropicがOpenAIのAPI経由で同じ条件で走らせた値
- Terminal-BenchのGPT-6 Lunaは公開リーダーボードの値で、OpenAI自身は報告していない
- FrontierCodeのSonnet 5.5は、max effortでは46.2%。最高スコアはxhigh effortでの52.1%
FrontierCodeは読み方に注意がいる。同じmax effortで比べると、Haiku 5.5（46.4%）とSonnet 5.5（46.2%）はほぼ並ぶ。ところが、それぞれが一番得意な設定で比べると、Sonnet 5.5が約6ポイント上回る。
既定のmediumではどうなるか
問題は、公式スコアと普段のAPI設定が同じではないことだ。System Cardには、一部のベンチマークについて、API既定のmediumで測った結果も載っている。
| ベンチマーク | medium（既定） | max | 備考 |
|---|---|---|---|
| GDPval-AA v2.1（Elo） | 1277 | 1620 | mediumの出力トークンはmaxの約10分の1 |
| AA-Briefcase v1.1（Elo） | 1372 | 1578 | mediumの出力トークンはmaxの4分の1未満 |
| HealthBench Professional（長さ補正後） | 59.9% | 64.8% | 回答時間はlow〜xhighで8〜21秒、maxで約110秒 |
| PhysicianBench | 25.2% | 43.0% | 1タスクの所要時間はhighで133秒、maxで約11分 |
GDPval-AAでは、maxの1620はGPT-6 Luna（1437）やGemini 3.8 Flash（1435）を上回る。しかし既定のmediumで測った1277は、両者を下回る。ただし、System CardにはLunaとGemini 3.8 Flashのeffort設定が書かれていないので、medium同士の比較とは限らない。
医療系のPhysicianBenchでは差がさらに大きく、mediumの25.2%からmaxの43.0%まで約18ポイント開く。その代わり、1タスクにかかる時間は約11分まで延びる。
上位モデルとの比較も、System Cardに1つだけ載っている。HealthBench Professionalでは、Haiku 5.5がlowからmaxまでで6.9ポイント動いたのに対し、Sonnet 5.5、Opus 5.5、Fable 5.1は5段階を通して差が2ポイント未満だった。この評価では、Haiku 5.5のほうが設定の影響を大きく受けている。
ただし、どのタスクでも差が大きいわけではない。通常版のHealthBenchでは、Haiku 5.5でもlowからmaxまでの差は1.8ポイントにとどまる。effortがどれだけ効くかは、タスクによってかなり違うと考えたほうがよい。
ここから分かるのは、Haiku 5.5の「安さ」と「公表スコア」は、同時には手に入らないということだ。maxで使えば思考トークンが大きく増え、mediumで使えば公表値より性能が下がる。とはいえ、難しく考える必要はない。自分のタスクでmediumとhighを試し、精度とトークン消費のバランスを見るところから始めればよい。
セーフガード：拒否時のサーバー側フォールバックはない
実務で見落としやすいのが、安全対策（セーフガード）の動き方だ。Haiku 5.5では、生物兵器やサイバー攻撃につながりうる要求を分類器が検知すると、その場でブロックする。
API上は、エラーではなく通常のレスポンスとして返り、stop_reason が "refusal" になる。公式ドキュメントによると、Haiku 5.5には、拒否された要求をAPI側で別のモデルに回し直す「サーバー側フォールバック」がない。
| 領域 | Haiku 5.5の扱い |
|---|---|
| サイバー | Haiku 4.5より厳しい。防御的な作業は広く許容し、侵入テスト等はブロック |
| 生物 | Sonnet 5、Sonnet 5.5、Opus 5と同じセーフガード |
| フォールバック | サーバー側はなし。SDKのミドルウェアか自前の再試行で対応 |
System CardのTerminal-Bench 4.0は、フォールバックなしの条件で実行されている。この評価では、660試行中12試行（1.8%）が安全分類器によって停止し、すべて失敗として扱われた。12試行のうち10試行は1つのタスクに集中しているので、一般的な拒否率を表す数字ではない。
セキュリティ診断や生命科学の処理にHaiku 5.5を組み込むなら、その前に、拒否された場合の別ルートを決めておきたい。公式ドキュメントでは、SDKのミドルウェアか自前の再試行で別のモデルに送り直す方法が案内されている。ただし、Haiku 5.5の拒否にはフォールバッククレジット（再試行時のキャッシュ費用の補填）が付かないので、送り直した先のキャッシュ書き込みは全額かかる。より広い利用が必要な組織向けには、Cyber Verification ProgramとLife Sciences Verification Programの申請窓口が用意されている。
その他の発表
- Max 5xに月$100、Max 20xに月$200、Teamに最大$500のAPIクレジットを新たに付与。どのモデルにも使える
- Python・TypeScript SDKに、コンピュータ操作とブラウザ操作のベータサポートを追加
- Anthropicは、Haiku 5.5を通常速度では最速のClaudeとしつつ、高速モード（Fast Mode）のOpusよりは遅いと注記している
まとめ
私は普段、Claude Codeで最新のOpusを使うことが多い。簡単なWebサイトの構築や記事の推敲・仕上げが中心なので、スピードはそこまで気にならない。そんな中で、この記事の一部の作業をHaiku 5.5に手伝ってもらった。
単純で簡単な作業だったこともあり、ストレスなくスピーディに終わった。作業の出来そのものは、Opusと比べて大きな差を感じなかった。
違いを感じたのは進め方だ。あくまで記事を書いていての体感だが、Haikuは指示に素直すぎるところがある。たとえば「この文章を前に持ってきて」と頼めば、そのまま移す。「この文章を差し込んで」と渡せば、私の表現のまま差し込む。
Opusは、同じ頼み方でもそうはしなかった。前後の文脈に合わせて、渡した文章を手直ししてから入れる。記事全体のバランスまで考えているように見えた。ここは、はっきり違いを感じたところだ。
料金の差も大きい。入力10万トークン以下なら、Haiku 5.5の単価はOpus 5.5（入力$4／出力$20）の40分の1だ。
記事の要点は次の4つだ。
- 入力10万トークン以下の単価はHaiku 4.5比90%減で、GPT-6 Lunaと同じ水準。ただし入力が10万を超えるリクエストは、出力やキャッシュも含めて5倍の料金区分になる
- 公表ベンチマークは、原則として最も深く考えるmax effortで測られている
- 既定のmediumでは、GDPval-AAが1620から1277に下がる。HealthBench Professionalでは、effortによる差が上位モデルより大きかった
- 安全分類器で拒否された要求に、サーバー側フォールバックはない。必要なら別モデルへの再試行を自前で用意する
私の使い方なら、分かりやすい細かなタスクはHaikuに、記事全体を見ながら仕上げる作業はOpusに任せる形が合っていそうだ。そう使い分ければ、Haiku 5.5の安さと速さをもっと有効に使えるのではないかと思っている。
情報ソース：