第1章 · Introduction to Claude

Claudeモデルファミリー

Model Family: Opus, Sonnet, Haiku
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重要キーワード

Opus / Sonnet / Haiku
詩のスタイル
最強・バランス・最軽量を表すモデルサイズ命名
Token
トークン
LLM がテキストを処理する単位。日本語は約 1 文字 1〜2 トークン
Context Window
コンテキストウィンドウ
1 リクエストで扱える最大トークン数
Latency
レイテンシ
応答までの時間。Haiku < Sonnet < Opus

モデルファミリー (Model Family)

Claude には用途に応じて複数のモデルが用意されています。 名前は 詩のスタイル から取られており、サイズと能力の関係を表しています。

モデル 性格 主な用途 相対コスト
Claude Opus 最も強力。深い推論・長編生成 エージェント、研究、複雑なコード 高
Claude Sonnet バランス型。速度と知能の両立 一般的な業務、チャットボット 中
Claude Haiku 最軽量・最速・最安 大量バッチ、リアルタイム応答、分類 低

バージョニング (Versioning)

Claude モデルは「世代 (4, 4.5, 4.6, 4.7 ...) × サイズ (Opus / Sonnet / Haiku)」の組み合わせで進化します。 2026 年現在の最新世代は Claude 4.x で、Opus 4.7 / Sonnet 4.6 / Haiku 4.5 が利用可能です。

モデル ID (Model ID)

API で指定するときは正確な ID を使います。

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

⚠️ モデル ID は時期によって変わるので、本番運用では必ず公式ドキュメントを確認してください。 古いモデルは段階的に廃止 (deprecation) されるので、依存している箇所は移行計画を立てましょう。

モデルの選び方: eval-driven model selection

  1. まず Sonnet で試す (コスト・性能のバランス良好)。
  2. 精度が足りなければ Opus に上げる。
  3. 速度・コスト最優先なら Haiku に下げる。
  4. 「ルーター用に Haiku、本処理に Sonnet」のように 混在させる のも有効。

これは eval-driven (評価駆動) な戦略で、勘ではなく数字で判断します。 評価については第9章で詳しく扱います。

claude.ai のプラン (Pro / Max) と使用枠

claude.ai (Web チャット) は 5 時間ごとのメッセージ枠 で動きます。 枠を使い切るとリセットまで待つか、上位プランに上げる必要があります。 Opus は最も枠を消費するので、初心者ほど「ここぞ」で使うクセが大切。

プラン 月額 (USD) Opus Sonnet Haiku Claude Code 想定ユーザー
Free $0 ✗ 少量 ✗ ✗ お試し
Pro $20 わずか 普通 ✓ 限定的 個人ユーザー
Max 5x $100 多め たっぷり ✓ あり パワーユーザー
Max 20x $200 大量 大量 ✓ 大量 開発者・重度利用
Team $25/人〜 あり あり ✓ あり 法人共有

💡 正確な料金・上限は変動します。最新情報は https://www.anthropic.com/pricing を必ず確認してください。 Pro が「Sonnet 何メッセージ / Opus 何メッセージ」かは時期により変動。 Max は Pro の 約 5 倍 / 20 倍 の枠と覚えておくと近い。

API 従量課金 (claude.ai のプランとは別建て) はざっくり以下の比率:

モデル 入力 1M トークン 出力 1M トークン Haiku 比
Opus $15 $75 約 25 倍
Sonnet $3 $15 約 5 倍
Haiku $1 $5 1 倍 (基準)

同じプロンプトでも Opus は Haiku の 25 倍。雑に Opus を回すと一瞬で課金が膨らむので注意。

Opus の枠を使い切ったら? — 退避戦略

claude.ai で 「Opus の上限に達しました」 と出たら、すぐ慌てず以下を試す:

元のタスク 退避先 理由
複雑なコード生成 Sonnet コーディングは Sonnet でも十分強い
校閲・要約・翻訳 Haiku 軽作業に Opus はオーバースペック
アイデア出し・ブレスト Sonnet 創造性は Sonnet でも問題なし
深い推論・論文読解・戦略 5 時間待つ or Sonnet で再挑戦 Opus でないと厳しい場面

Claude Code では /model haiku /model sonnet /model opus でその場で切り替え可能。 claude.ai はチャット入力欄上のドロップダウンからモデル選択できます。

モデル別「やるべきタスク」例

🦅 Opus が活きる場面 (ここぞ用)

  • 複雑な 多段推論 (法務分析、論文読解、長期戦略立案)
  • 大規模コードベースの リファクタリング設計 (アーキテクチャ判断を含む)
  • 微妙なニュアンスの文章 (謝罪文・交渉メッセージ・重要な提案書)
  • 他モデルが手詰まりだった難問の セカンドオピニオン

⚖️ Sonnet が一番使われる場面 ← 普段使いはここ

  • 日常の コーディング (生成・レビュー・テスト・デバッグ)
  • ブログ記事・メール・ドキュメント 執筆
  • データの 整形・変換・分析
  • ChatGPT 的な 対話相手 として
  • ほとんどの 業務タスク

⚡ Haiku が威力を発揮する場面

  • 短い 質問への即答
  • 要約・分類・抽出 (1000 件のレビューにラベル付けなど)
  • 長文の 翻訳
  • リアルタイム応答 が必要なアプリ (チャットボット最前段)
  • 大量バッチ処理 (コスト最優先)

🎯 初心者の鉄則: 困ったら Sonnet。重要な意思決定だけ Opus。雑用は Haiku。

コンテキストウィンドウとトークン

各モデルが一度に扱える入力の最大長は コンテキストウィンドウ と呼ばれ、Claude 4 系では 200K が標準、1M トークンの拡張版もあります。 日本語は概ね 1 文字 1〜2 トークン、英語は 1 単語 1 トークン 程度です。

同じプロンプトでもモデルで結果は違う

Opus は深い推論、Sonnet はバランス、Haiku はスピード重視で応答します。 実際に違いを見てみましょう。

▶ Haiku で試す
「Pythonのデコレータ」を 3 行で説明してください。
▶ Opus で試す
「Pythonのデコレータ」を 3 行で説明してください。
Hands-on Exercise

演習: 3 モデルを比較する

同じプロンプト を Haiku / Sonnet / Opus の 3 モデルで実行し、応答の質・速度・長さを比較してください。

プロンプト案:

次のフィボナッチ実装のバグを直してください: def fib(n): return fib(n-1) + fib(n-2) if n > 1 else n

観察ポイント: 1. 完了までのレイテンシ (体感) 2. 説明の深さ 3. 修正コードの正しさ 4. usage の input/output トークン数

▶ Playground を開いて実行

理解度チェック

7 問のクイズで理解度を確認しましょう。

クイズを開く
🎉

まとめ

お疲れ様でした!