Claude Haiku 4.5徹底解説：旧モデルの違いと競合比較、料金と実務活用まで【2025年10月版】
まずは要点（1分サマリー）
- Claude Haiku 4.5（以下Haiku 4.5）は“高速・低コスト”の最新版。5か月前に最先端だったSonnet 4と同等レベルのコーディング性能を、約3分の1の価格と2倍超の速度で実現した“小型モデルの本命”です。
- 価格はAPI基準で：入力$1 / 100万トークン、出力$5 / 100万トークン。バッチAPIなら半額、プロンプトキャッシュでさらに節約できます。
- 文脈長は標準で20万トークン。出力は最大6.4万トークンへ拡張。「拡張思考（Extended thinking）」や「コンピュータ操作（Computer use）」、**「文脈意識（Context awareness）」**など、上位モデルの便利機能を継承しています。
- 提供面：Haiku 4.5はClaude（1P）API/Claude.aiに加え、AWS BedrockとGoogle Vertex AIでも提供。大規模運用や社内規約に合わせた選択が可能です。
- 旧モデルとの差：Haiku 3.5比で出力上限（8,192→64,000トークン）が大幅増、コーディング・推論も強化。価格は$0.80/$4 → $1/$5と少し上がるものの、総合パフォーマンスは実用面で逆転。
- 競合との立ち位置：コスト帯はOpenAI GPT-4.1 mini（$0.80/$3.20）やo3-mini（$1.10/$4.40）、**Amazon Nova Micro（$0.04/$0.14、主に軽量用途）**と競合。Haiku 4.5は“速度×精度×ツール連携”の総合力で選ばれる傾向です。
本記事は誰に向いている？（読者と得られる価値）
- 情報システム／AI推進の方へ：**コスト予測（キャッシュ・バッチ・リージョン課金）と導入チャネル（1P/Bedrock/Vertex）**を横断で把握して、PoC→本番の意思決定に役立ちます。
- プロダクト／開発リーダーへ：コーディング・エージェント設計で、Sonnet 4.5の“司令塔”＋Haiku 4.5“作業員”の多エージェント分業という最新パターンを具体化できます。
- CS・BPO・バックオフィスへ：要約・分類・フォーム処理など高頻度・大量処理でコスト/遅延/正確性の折り合いを取りやすい選択肢になります。
- 教育・研究へ：20万トークンの大文脈と6.4万トークンの出力で、資料束ね・計画立案・長文生成の“1回完結”がしやすくなります。
1. Haiku 4.5の“何が新しい？”（機能と設計思想）
1-1. 小型なのに“上位に肉薄”
AnthropicはHaiku 4.5を**「最近のフロンティア級（Sonnet 4）に匹敵するコーディング性能を、1/3の価格・2倍超の速度で」と位置付けています。“日常業務の主役になれる小型モデル”**という狙いが明確です。
1-2. 文脈長・出力と“拡張思考”
- 文脈長（コンテキスト）：200,000トークン（標準）。Sonnet 4/4.5のみ1Mトークンのベータが案内されています。
- 出力上限：最大64,000トークン（Haiku 4.5）。Haiku 3.5は8,192だったため、長文・長コードの一括出力が現実的になりました。
- 拡張思考（Extended thinking）：スイッチ式の推論拡張。難問や多段の問題ではONを推奨（※既定はOFF／キャッシュ効率に影響）。同機能はSonnet 4/4.5、Opus 4/4.1にも搭載済み。
- 文脈意識（Context awareness）：「残り文脈量」を自己把握して回答の打ち切り・継続を調整。長対話の破綻を抑えます。
1-3. ツール連携と速度設計
- コンピュータ操作（computer use）、Web検索、エディタなどのサーバー/クライアント側ツールに対応。検索は1,000回で$10と明示されています（トークン料金は別）。
- 1P/3Pでの提供：Claude API（1P）、AWS Bedrock、Google Vertex AIの各ルートで利用可能。企業のデータ所在地やSLAに合わせて選択できます。
2. 旧モデルとの比較（Haiku 3／3.5／Sonnet 4）
2-1. 価格・速度・出力の“三拍子”
- Haiku 4.5：$1 / $5（入/出力、100万トークン）。バッチは半額、キャッシュで追加割引。速度はSonnet 4の2倍超（公式表現）。
- Haiku 3.5：$0.80 / $4。出力上限8,192トークン。推論・コーディング性能は4.5に劣後。
- Haiku 3：さらに廉価（$0.25 / $1.25）ながら、推論・出力面で旧世代。現行はレガシー用途が中心です。
- Sonnet 4（参照）：$3 / $15。**1Mトークン文脈（ベータ）**が武器。司令塔向き（計画立案・分解・高度推論）。
要点：Haiku 4.5は“少し高いけれど大幅に強い”。Haiku 3.5→4.5への乗り換えで、長文生成/大規模要約/長コード出力が一気に現実解になります。
2-2. 文脈と長尺ワーク
- Haiku 4.5：200K、Sonnet 4/4.5：最大1M（β）。研究ドキュメント束ね／超大規模RAGはSonnetが有利ですが、日次オペレーションと大量処理の主戦場ではHaiku 4.5の速度/価格が光ります。
2-3. “司令塔×作業員”の分業設計
Anthropic自身が、Sonnet 4.5を司令塔にして複数のHaiku 4.5が並列で小タスクを処理する設計を例示。多エージェントの現実解として推奨されています。
3. 競合サービスとの比較（価格・文脈・使いどころ）
3-1. 価格（APIの“素のコスト”）
- Anthropic Haiku 4.5：$1 / $5（入/出力、100万トークン）。バッチ半額, キャッシュ割引あり。
- OpenAI GPT-4.1 mini：$0.80 / $3.20。1M文脈が一般提供で話題。
- OpenAI o3-mini：$1.10 / $4.40（推論強めの“小型”）。
- Amazon Nova Micro：$0.04 / $0.14（極めて廉価。軽量タスク向け）。
- Google Gemini（Flash/2.0系）：低単価帯とバッチ割引が強み（料金設計は機能別）。
読み解き：“最安”を競うならNovaや一部Gemini、“速度×品質×ツール連携”の均衡ならHaiku 4.5/GPT-4.1 mini/o3-miniが本命。出力の長さと推論の一貫性はHaiku 4.5がバランス良好です。
3-2. 文脈長と長文生成
- Haiku 4.5：200K文脈／最大64K出力。**“1回で仕上げる長文”**が取りやすい。
- GPT-4.1/4.1 mini：1M文脈が強力（大規模解析）。ただし総コストは入力量次第で増えます。
- Nova Micro：文脈は軽量〜中量前提。監視・シンプル自動化で生産的。
3-3. ツール・運用のしやすさ
- Haiku 4.5：Web検索（$10/1,000回）、コンピュータ操作、エディタなど公式ツール整備。Bedrock/Vertex提供で導入経路が多彩。
- OpenAI：評価・ガードレール・UI埋め込みの枠組みが充実（※本稿では価格中心）。
- Google/Amazon：既存クラウドとの親和性が強く、権限制御・監査が組みやすい。
4. 料金の“実務理解”（節約ポイント込み）
4-1. 基本価格と割引
- 基本：$1（入力）／$5（出力）/100万トークン。
- バッチAPI：入力$0.50／出力$2.50（50%オフ）。夜間一括処理や大量翻訳・ログ要約に最適。
- プロンプトキャッシュ：5分・1時間の書込み価格とキャッシュヒット0.1倍の複合設計。更新頻度が低い定型プロンプトで効きます。
- リージョン課金：Bedrock/Vertexのリージョナル・エンドポイントは+10%。データ所在地の要件がある場合の“必要コスト”です。
4-2. ツールの追加コスト（代表例）
- Web検索：$10/1,000回（失敗時は課金なし）。
- コンピュータ操作：トークン＋スクリーンショット等の追加トークン。ベータの仕様に依存します。
現場Tip：①長文は“出力$5”が支配→要約→段階生成で削減。②バッチ×キャッシュで定型処理の半額化。**③Web検索は“初手RAG→不足だけ検索”**が経済的です。
5. ベンチと“肌感”で見る得意・不得意
5-1. 得意
- 大規模要約・統合作業：20万トークンの長い入力と6.4万トークン出力で、一次→二次要約→骨子化が“一筆書き”。
- コーディング（量産系）：Sonnet 4相当のコーディング力を低コスト・低レイテンシで回せます。CIの補助・テスト生成に好相性。
- 多エージェントの下請け役：司令塔（Sonnet 4.5）が計画→分割、Haiku 4.5が並列処理。**“規模の経済”**が効きます。
5-2. 苦手・注意
- 超巨大文脈（>200K）：1MコンテキストはSonnet側（β）。**“丸ごと読ませ”**が必要なら司令塔の出番です。
- 最廉価争い：Nova Microなどには単価で及ばず。ただし品質・ツール連携での総合力が強みです。
6. ワークフロー見本（今日からそのまま回せる設計）
6-1. コーディング運用（週次リリースの小規模SaaS）
- Sonnet 4.5で**“修正計画（仕様→タスク分解）”**を作成。
- Haiku 4.5で各タスクを並列生成（テスト・ドキュメント・小修正）。
- Haiku 4.5に差分レビュー/単体テスト生成を任せ、人レビューで最終反映。
概算コスト：指示（短文）×多数＝入力安価。長文出力は“テスト”に集中しコスト最適化。
6-2. CS自動化（メール・フォームの一括処理）
- Haiku 4.5で内容分類→重要度→定型返信の下書きまで一気通貫。
- バッチAPIで夜間処理→半額。テンプレのキャッシュで追い割引。
6-3. 調査・レポーティング（社内ナレッジ統合）
- 20万トークンに複数資料を投入→骨子→章立て→本文まで64K出力で一括生成。
- Web検索は不足箇所のみに限定し、コストとノイズを抑制。
7. サンプルプロンプト（和文のまま効く書き方）
7-1. 大規模要約→骨子化
「以下に部門横断の議事録とKPI資料（合計約150,000トークン相当）を与えます。
- 重複を除去しながら部門別課題と共通課題を抽出。
- 上位3テーマで1枚提案の骨子（目的/現状/解決案/インパクト/リスク）を日本語600語以内で。」
— 文量指定と重複除去を明示すると、長文→短文の品質が安定します（Haiku 4.5の長文処理に好相性）。
7-2. 多エージェント想定の“下請け指示”
「上位計画（JSON）に従い、
task_idごとにテストケースと実装方針を提案。
制約：既存APIは変更不可、単体テストはテーブル駆動。
出力：{task_id, test_cases[], code_skeleton}の配列。」
— **司令塔（Sonnet 4.5）→作業員（Haiku 4.5）**の分業を意識した仕様。
8. セーフティとガバナンス（運用の“最後の責任”）
- ASL（AI Safety Level）の適用：Opus 4.1、Sonnet 4.5はASL-3で配布。一方Haiku 4.5はASL-3の必要なしとルールアウト評価で判断されています。小型かつ企業運用前提の位置づけです。
- Constitutional AIの行動規範：一貫したガードレールが特長。とはいえ出力の来歴管理とレビューは利用側の義務です。
- データ経路とログ：1P/Bedrock/Vertexでデータ取り扱いと所在地が異なります。監査要件に合わせたルート選択を。
9. 導入ロードマップ（30日で“使える形”へ）
Week 1：要件と費用設計
- 業務×頻度×許容遅延でユースケースを棚卸し。
- キャッシュ対象（定型プロンプト）とバッチ対象（夜間処理）を分離。
Week 2：最小実装（MVP）
- **Claude API（1P）**でまず組む→Bedrock/Vertexの利点（SLA/ガバナンス）を比較。
- Web検索の予算上限と再検索抑制ルールを実装。
Week 3：多エージェント化
- Sonnet 4.5＝計画／Haiku 4.5＝実行で並列処理。失敗再試行のガードを標準化。
Week 4：運用と監査
- プロンプト台帳（日時・モデル・トークン・成果指標）、コストダッシュボード、セーフティ監査（除外カテゴリ・誤判定対応）を整備。
10. 競合比較のまとめ（用途別のおすすめ）
- 大量処理×短納期（CS・BPO・バックオフィス）：Haiku 4.5が本命。バッチ×キャッシュで単価と遅延を削りやすい。
- 超大規模文脈での分析・計画：GPT-4.1（mini含む）の1Mコンテキストや**Sonnet 4/4.5（β）**が優位。費用負担は要注意。
- “とにかく最安”で軽作業：Nova Microが有力。ただし品質・ツールは限定的。
- GCP/AWSの社内規約が厳密：Vertex/Bedrock上のHaiku 4.5でデータ経路の明確化。
11. まとめ（結論と次の一歩）
- Haiku 4.5は“小型=安いだけ”を卒業。Sonnet 4級のコード力と20万文脈×64K出力で、現場の主力運用に耐えるバランスへ。
- 料金は$1/$5。バッチ半額＋キャッシュでさらに圧縮可能。Web検索は$10/1,000回。費用の読みやすさが導入を後押しします。
- 競合との棲み分け：1M文脈ならGPT-4.1/ Sonnet 4（β）、最安狙いならNova、総合バランスならHaiku 4.5。多エージェントではSonnet 4.5×Haiku 4.5の分業が効きます。
やさしく始めるなら、①キャッシュ効く定型業務→②バッチ化→③多エージェントの順で拡げてみてください。速度と費用感を味方に、毎日の“細かな非効率”から着実に解決できます。
参考リンク（一次情報中心）
-
Anthropic 公式
-
提供チャネル
-
旧モデル・比較
-
競合（価格・機能）
-
補足（背景・安全思想）