Anthropic：モデルの知能、性能、料金
Anthropicのモデルを、品質、料金、出力速度、遅延、コンテキストウィンドウなどの主要指標で分析します。 この分析は、ユースケースに最適なAnthropic提供モデルを選ぶための参考情報です。
最高の知能
Intelligence Index
モデル合計：26件
最速
出力速度
モデル合計：26件
最安料金
ブレンド料金（100万トークンあたり）
モデル合計：26件
Anthropicは26モデルを提供しており、知能、性能、料金の特性はそれぞれ異なります。 以下でモデル間の主要指標を比較します。
- Anthropicで知能が上位のモデルはClaude Opus 5 (max)（61）、Claude Opus 5 (xhigh)（60）、Claude Fable 5 (with fallback)（60）です。
- 出力速度が最も速いモデルはClaude 4.5 Haiku（113 t/s）、Claude 4.5 Haiku（90 t/s）、Claude Sonnet 5 (max)（80 t/s）です。 モデル間の速度差は大きく、最速と最遅で58%の差があります。
- 遅延では、Claude 4.5 Haiku（0.98秒）、Claude Sonnet 4.6 (Non-reasoning)（1.45秒）、Claude Opus 4.5（1.47秒）の最初の回答トークンまでの時間が最短です。
- 料金では、Claude 4.5 Haiku（$0.77）、Claude 4.5 Haiku（$0.77）、Claude Sonnet 5 (max)（$1.54）の100万トークンあたりのブレンド料金が最安です。
- Anthropicで最大のコンテキストウィンドウに対応するモデルはClaude Opus 5 (max)（1M）、Claude Opus 5 (xhigh)（1M）、Claude Fable 5 (with fallback)（1M）です。
- Claude 4.5 Haikuは出力が最も速く、料金も最も優れているため、スループットと費用を重視するアプリケーションに適しています。最高品質が必要なタスクでは、Claude Opus 5 (max)が知能で首位です。
ハイライト
知能評価
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic tool use
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Scientific reasoning
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Agentic knowledge work, Elo
Agentic SaaS workflows
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Instruction following
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Intelligence Index vs. Price
コンテキストウィンドウ
Context Window
料金
Intelligence Index vs. Price
性能の概要
Output Speed vs. Price
速度
出力速度（1秒あたりのトークン数）で測定
Output Speed
遅延
最初のトークンまでの時間（秒）で測定
Latency: Time To First Answer Token
エンドツーエンド応答時間
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
End-to-End Response Time vs. Price
詳細分析 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Claude Opus 5 (max) | 1M | 独自 | 61 | $2.34 | 54 | 69.32 | 78.50 | -- | |||
Claude Opus 5 (xhigh) | 1M | 独自 | 60 | $1.80 | 56 | 34.22 | 43.20 | -- | |||
Claude Fable 5 (with fallback) | 1M | 独自 | 60 | $3.15 | 73 | 141.26 | 148.15 | -- | |||
Claude Opus 5 (high) | 1M | 独自 | 59 | $1.23 | 54 | 20.31 | 29.49 | -- | |||
Claude Opus 5 (medium) | 1M | 独自 | 56 | $0.72 | 54 | 7.49 | 16.72 | -- | |||
Claude Opus 4.8 (max) | 1M | 独自 | 56 | $2.03 | 58 | 32.89 | 41.58 | -- | |||
Claude Opus 4.7 (max) | 1M | 独自 | 54 | $2.22 | 52 | 22.66 | 32.37 | -- | |||
Claude Sonnet 5 (max) | 1M | 独自 | 53 | $1.72 | 80 | 197.81 | 204.05 | -- | |||
Claude Opus 5 (low) | 1M | 独自 | 51 | $0.43 | 53 | 2.85 | 12.36 | -- | |||
Claude Sonnet 4.6 (max) | 1M | 独自 | 47 | $1.22 | 58 | 100.39 | 108.96 | -- | |||
Claude Opus 4.6 (max) | 1M | 独自 | 44* | -- | 45 | 22.43 | 33.48 | -- | |||
Claude Opus 4.7 (Non-reasoning, high) | 1M | 独自 | 43* | -- | 46 | 1.91 | 12.80 | -- | |||
Claude Sonnet 5 (Non-reasoning) | 1M | 独自 | 42 | $0.42 | 62 | 1.77 | 9.87 | -- | |||
Claude Opus 4.5 | 200k | 独自 | 41* | -- | 52 | 12.99 | 22.53 | -- | |||
Claude Opus 4.6 (high) | 1M | 独自 | 38* | -- | 39 | 2.63 | 15.34 | -- | |||
Claude 4.5 Sonnet | 1M | 独自 | 36 | $0.46 | 47 | 11.83 | 22.47 | -- | |||
Claude Sonnet 4.6 (Non-reasoning) | 1M | 独自 | 36* | -- | 43 | 1.45 | 12.97 | -- | |||
Claude Opus 4.5 | 200k | 独自 | 35* | -- | 46 | 1.47 | 12.37 | -- | |||
Claude Sonnet 4.6 (Non-reasoning, Low Effort) | 1M | 独自 | 34* | -- | 44 | 1.96 | 13.29 | -- | |||
Claude 4.1 Opus | 200k | 独自 | 34* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Claude 4 Opus | 200k | 独自 | 31* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Claude 4.5 Haiku | 200k | 独自 | 30 | $0.22 | 113 | 19.18 | 23.60 | -- | |||
Claude 4.5 Sonnet | 1M | 独自 | 29* | -- | 40 | 1.77 | 14.16 | -- | |||
Claude 4 Sonnet | 1M | 独自 | 29 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Claude 4.1 Opus | 200k | 独自 | 28* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Claude 4 Opus | 200k | 独自 | 25* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Claude 4 Sonnet | 1M | 独自 | 25* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Claude 4.5 Haiku | 200k | 独自 | 24* | -- | 90 | 0.98 | 6.54 | -- | |||
Claude 3 Opus | 200k | 独自 | 12* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Claude Sonnet 5 (low) | 1M | 独自 | -- | -- | 60 | 1.80 | 10.11 | -- | |||
Claude Sonnet 5 (xhigh) | 1M | 独自 | -- | -- | 71 | 40.84 | 47.84 | -- | |||
Claude Sonnet 5 (high) | 1M | 独自 | -- | -- | 68 | 10.95 | 18.32 | -- | |||
Claude Sonnet 5 (medium) | 1M | 独自 | -- | -- | 64 | 3.64 | 11.50 | -- | |||
主要な定義
よくある質問
Anthropicに関するよくある質問
Anthropicが提供し、当社が追跡しているモデルは26モデルです：Claude Opus 5 (max)、Claude Opus 5 (xhigh)、Claude Fable 5 (with fallback)、Claude Opus 5 (high)、Claude Opus 5 (medium)、Claude Opus 4.8 (max)、Claude Opus 4.7 (max)、Claude Sonnet 5 (max)、Claude Opus 5 (low)、Claude Sonnet 4.6 (max)、Claude Opus 4.6 (max)、Claude Opus 4.7 (Non-reasoning, high)、Claude Sonnet 5 (Non-reasoning)、Claude Opus 4.5、Claude Opus 4.6 (high)、Claude 4.5 Sonnet、Claude Sonnet 4.6 (Non-reasoning)、Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.6 (Non-reasoning, Low Effort)、Claude 4.5 Haiku、Claude 4.5 Sonnet、Claude 4.5 Haiku、Claude Sonnet 5 (low)、Claude Sonnet 5 (xhigh)、Claude Sonnet 5 (high)、Claude Sonnet 5 (medium)。
Anthropicで利用できるモデルのうち、知能が最も高いのはIntelligence Indexスコア61のClaude Opus 5 (max)です。
Anthropicで出力速度が最も速いモデルは、毎秒113.2トークンのClaude 4.5 Haikuです。
Anthropicで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、0.98秒のClaude 4.5 Haikuです。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。
Anthropicでブレンド料金が最も安いモデルは、100万トークンあたり$0.77のClaude 4.5 Haikuです（キャッシュヒット／入力／出力を7:2:1とした場合）。
Anthropicのモデル間では料金に最大10倍の差があり、Claude 4.5 Haikuの100万トークンあたり$0.77から、Claude Fable 5 (with fallback)の$7.70までとなっています。
はい。AnthropicはOpenAI互換APIを提供しているため、OpenAIからの切り替えや既存のOpenAI SDK連携の利用が容易です。
Anthropicの26モデル中9モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。
はい。Anthropicの全26モデルが関数呼び出し（ツール利用）に対応しています。
はい。Anthropicは18推論モデルを提供しています：Claude Opus 5 (max)、Claude Opus 5 (xhigh)、Claude Fable 5 (with fallback)、Claude Opus 5 (high)、Claude Opus 5 (medium)、Claude Opus 4.8 (max)、Claude Opus 4.7 (max)、Claude Sonnet 5 (max)、Claude Opus 5 (low)、Claude Sonnet 4.6 (max)、Claude Opus 4.6 (max)、Claude Opus 4.5、Claude 4.5 Sonnet、Claude 4.5 Haiku、Claude Sonnet 5 (low)、Claude Sonnet 5 (xhigh)、Claude Sonnet 5 (high)、Claude Sonnet 5 (medium)。推論モデルは回答前に拡張思考を行い、複雑な問題に取り組みます。
はい。インフラストラクチャの変更、負荷分散、アップデートにより、プロバイダーの性能は時間とともに変化する場合があります。すべてのプロバイダーを継続的にベンチマークし、「推移」グラフに過去の性能傾向を表示しています。
Anthropicのモデルを選ぶ際は、知能（品質を重視するタスク）、出力速度（高スループットが必要なタスク）、遅延（最初の応答の速さが必要な対話型アプリケーション）、料金（費用を重視するワークロード）、コンテキストウィンドウの規模、JSONモード、関数呼び出しへの対応などを検討してください。