Claude Haiku 5.5を公式情報で解説｜単価は前の10分の1。ただし「難しい開発」は任せないほうがいい理由
2026年10月7日、AnthropicがClaudeの新しい小型モデル「Claude Haiku 5.5」を発表しました。
公式の見出しは「これまでで、いちばん安く、いちばん速く、いちばん賢い小さなモデル」。料金は、100万トークンあたり入力0.10ドル・出力0.50ドルからです。前のHaiku 4.5（入力1ドル・出力5ドル）の10分の1にあたります。
ただ、「安いモデルで、本当に仕事ができるの？」と思いますよね。私もそこが気になって、公式の発表とドキュメントを読みました。
結論から言うと、Haiku 5.5には「任せていい仕事」と「任せないほうがいい仕事」がはっきりあります。たとえば、コマンドを打って進める開発の評価は、Sonnet 5.5の70.6%に対して、Haiku 5.5は39.2%。差がいちばん大きい項目です。
この記事では、公式ページ・公式ドキュメント（日本語版）・第三者の評価機関Artificial Analysisの測定をもとに、次の5つを整理します。
料金の「10分の1」は、条件つきの数字だということ
Sonnet 5.5・Opus 5.5と比べた、得意と苦手
3つのモデルの使い分け
Claude Codeのサブエージェントに、Haikuを使う設定のしかた
エフォート（考える量の設定）の選びかた
※この記事の内容は、公式の画面を見ながら解説した動画にもしています（記事の最後にリンクがあります）。
※数字は2026年10月8日時点のものです。仕様や料金は変わることがあります。
※料金の話は、API（使った量で支払う方式）で使う場合のものです。月額プランは、決まった利用枠の中で使うので、1回ずつの請求はありません。
先に結論
考える役はOpus 5.5、細かい作業はHaiku 5.5。この分担が、いちばん得をする使いかた
100万トークンあたりの単価は、Opus 5.5の40分の1、Sonnet 5.5の20分の1（入力・10万トークンまでの場合）
難しい開発は、Haiku 5.5だけに任せない。コマンド操作の開発の評価は39.2%（Sonnet 5.5は70.6%）
設定は、サブエージェントのファイルに「model: haiku」と1行書くだけ
エフォートは、まずmediumから
Haiku 5.5とは：Claude 5.5ファミリーの3番目
5.5ファミリーは、9月22日のOpus 5.5、9月28日のSonnet 5.5、そして10月7日のHaiku 5.5で、3つそろいました。
出典：Anthropicヘルプセンター「リリースノート」2026年10月7日（2026年10月8日撮影）
モデルを「頭の大きさ」でたとえると、大きいほど賢く、小さいほど速くて安い、という関係です。公式のモデル概要（日本語版）の比較は、次のとおりです。
Opus 5.5：長時間のエージェント型コーディングとナレッジワーク向け。入力4ドル・出力20ドル。速さは「ふつう」
Sonnet 5.5：速さと知能の最良の組み合わせ。入力2ドル・出力10ドル。速さは「速い」
Haiku 5.5：分類・抽出・振り分けなど、数が多くて待たせられない作業向け。入力0.10ドルから・出力0.50ドルから。速さは「いちばん速い」
3つとも、一度に読める量は100万トークン、最大の出力は12.8万トークンです。Haiku 4.5は20万トークンだったので、読める量は5倍になりました。
「振り分け」というのは、たとえば届いた問い合わせを読んで、どの担当に回すかを決める作業です。郵便の仕分けのようなものです。
発表の本文では、要約、会話の圧縮、データベースへの問い合わせ、分類のような、速くて繰り返す仕事が得意と書かれています。会話の圧縮（コンパクション）は、長くなった会話を、要点だけに縮める作業です。
さらに、Opus 5.5やSonnet 5.5の「サブエージェント」として相性がよい、とも書いてあります。サブエージェントは、親のAIの下で働く助手のAIのこと。あとで詳しく説明します。
出典：Anthropic「Introducing Claude Haiku 5.5」（2026年10月8日撮影）
速さについては、注意点が1つあります。Haiku 5.5は、標準の速さの中ではAnthropicで最速です。ただし、Opusの高速モード（Fast mode）よりは遅い、と公式が書いています。
料金：「10分の1」は10万トークンまでの数字
出典：Anthropic「Introducing Claude Haiku 5.5」の料金表（2026年10月8日撮影）
100万トークンあたりの料金は、次のとおりです。
10万トークンまで：入力0.10ドル・出力0.50ドル
10万トークンを超えると：入力0.50ドル・出力2.50ドル
前のHaiku 4.5：入力1ドル・出力5ドル
ここで大事なのが、境界の決まりかたです。公式の料金ページ（日本語版）には、料金は「プロンプトの長さ」で決まると書かれています。つまり、1回に渡す文章が10万トークンを超えるかどうかです。長い資料や、長く続いた会話をまるごと渡すと、超えやすい量です。
ただ、超えても前のHaikuの半額です。公式の脚注によると、Haiku 4.5では、全リクエストの約90%が10万トークン以下でした。ふつうの使いかたなら、安い側に入ります。
出典：Claude Platform Docs「料金」日本語版（2026年10月8日撮影）
実際の費用は、約4分の1
もう1つ、見落としやすい点があります。Haiku 5.5は、文字の数えかた（トークナイザー）が新しくなり、同じ文章が前のHaiku 4.5より約30%多いトークンに数えられます。
その分も入れた、公式の数字が次のとおりです。
前のHaiku 4.5より、平均で約75%安く動く
つまり、単価は10分の1、実際の費用は約4分の1。この2つを分けて覚えると、正確です。
出典：Anthropic「Introducing Claude Haiku 5.5」（2026年10月8日撮影）
急がない作業をまとめて流すバッチ処理なら、さらに半額です（10万トークンまでで、入力0.05ドル・出力0.25ドル）。
同じ日に、Sonnet 5.5のキャッシュ読み込み（同じ資料を何度も読ませるときの料金）も、0.20ドルから0.10ドルに半額になりました。公式によると、多くのエージェント作業で約20%安くなります。
性能：前のHaikuから大きく伸びた。でも苦手もはっきりしている
出典：Anthropic「Introducing Claude Haiku 5.5」Performance（2026年10月8日撮影）
公式の比較表から、注目点を拾います。まず、前のHaiku 4.5からの伸びです。
パソコン操作の評価（OSWorld）：15.7%から72.4%へ。約4.6倍
コマンドを打って進める開発の評価（Terminal-Bench）：0.0%から39.2%へ
仕事の実力を測る評価（GDPval-AA）：735点から1620点へ。2倍を超える
次に、Sonnet 5.5との比較です。
コマンド操作の開発：70.6%対39.2%。差がいちばん大きい
グラフの読み取り：61.6%対46.4%
パソコン操作：83.9%対72.4%。こちらは近い
つまり、パソコン操作のように近い項目もありますが、コマンドを何度も打つ難しい開発は、Haiku 5.5だけに任せるのはおすすめしません。公式の発表も、複雑なエージェント型コーディングはSonnet 5.5・Opus 5.5が適し、Haiku 5.5は圧縮・要約・サブエージェントのように範囲の限られた仕事向け、と書いています。
この比較表にOpus 5.5は入っていません。ただ、Sonnet 5.5の発表の比較表では、8項目のうち7項目でOpus 5.5が上でした。賢さの順は、Opus 5.5、Sonnet 5.5、Haiku 5.5です。
OpenAIのGPT-6 Lunaとは、ほんの少しだけ
同じ小型モデルのGPT-6 Lunaとは、公式の比較表で両方の数字がある6項目のすべてで、Haiku 5.5が上でした。
ただし、第三者の評価機関Artificial Analysisの測定では、いちばん高い設定（max）のHaiku 5.5は、1問あたりの出力がGPT-6 Lunaの約3倍のトークンでした。単価が安くても、使う量で差が縮みます。
総合指標は、Haiku 5.5（max）が43点で、Sonnet 5.5（max）の56点より13点下です。小型モデルの中では上のほうですが、「Sonnetの代わりになる」とまでは言えません。
得意と苦手がはっきりしているモデルは、使い分けが決め手になります。では、この「仕事の早い新人さん」に、どこまで任せるのか。次の章で整理します。
使い分け：部長・主任・仕事の早い新人さん
ここで、私の使いかたをお話しします。
私は、ほぼOpus 5.5を使っています。前のOpus 5とくらべて、トークンの使用量がぐっと減ったからです。公式の発表でも、Opus 5.5はOpus 5より40%安く動く、とあります。理由は、単価が2割下がったことと、1問に使うトークンが減ったことの2つです。
だから私は、迷ったらまずOpus 5.5です。公式のモデル概要にも、どれを使うか迷ったら、ほとんどのワークロードでOpus 5.5から始めてください、と書いてあります。
そのうえで、3つの役割を会社にたとえると、こうなります。
Opus 5.5＝部長：設計、難しい判断、最後の仕上げ
Sonnet 5.5＝主任：バグ直し、資料づくり、範囲のはっきりした日常の仕事
Haiku 5.5＝仕事の早い新人さん：分類、要約、調べもの、データの整形
新人さんに、全部の判断は任せませんよね。渡すのは、手順のはっきりした仕事です。
Haikuに向く例は、問い合わせの仕分け、長い会話の要約、データの整形、資料からの数字の抜き出しです。向かない例は、全体の設計、難しいバグ、コマンドを何度も打つ開発です。
では、新人さんに仕事を渡すとき、会話の中でどう動かすのか。その仕組みが、サブエージェントです。
サブエージェント：重い作業は「別の部屋」へ
ここからが、この記事の本題です。
Claude Codeのサブエージェントは、公式の説明（日本語版）によると、作業を自分専用の会話で進めて、要点だけを返します。
たとえば、調べものを頼むと、検索の結果や読んだページが、会話にどんどん積もります。積もるほど会話が重くなり、最初の大事な指示が埋もれやすくなります。サブエージェントは、その山を別の部屋で片づけて、要点だけを持って帰ってきます。
出典：Claude Code ドキュメント「カスタムサブエージェントの作成」日本語版（2026年10月8日撮影）
そして、その別の部屋の作業は、Haikuにやらせることができます。公式も、サブエージェントの利点の1つとして、Haikuのような高速で安価なモデルに作業を回してコストを制御する、と挙げています。
出典：Claude Code ドキュメント「カスタムサブエージェントの作成」日本語版（2026年10月8日撮影）
形にすると、Opus 5.5が仕事を分けて、Haiku 5.5の助手たちに配ります。助手たちは、調べもの、要約、データの整形を同時に進めます。最後に、Opus 5.5が結果をまとめて、テストと仕上げをします。部長が、新人さんたちに仕事を配る形です。
私は、この考え方に賛成です。難しいところは確実に（Opus）、数の多い作業は速く安く（Haiku）。無理のない分担だと思うからです。
利用企業の例もあります。発表ページによると、金融の調査会社Rogoは、年次報告書から数字を抜き出すサブエージェントとして、Haiku 5.5を使っています。開発のAIを作るCognitionは、Haiku 5.5をDevinの「相棒」に採用しています。
私の動画づくりでも、2つのサブエージェントを使っています
私が動画をつくるときは、Claude Codeを使っていて、その中で2つのサブエージェントを動かしています。
市場調査の係（market-researcher）：たくさん読んで、結論だけを短く返す
台本を採点する係（script-evaluator）：書いた本人ではない目で採点する
書いた本人が採点すると、どうしても甘くなります。だから、別の部屋の別の目に採点させています。
この2つは、いまはどちらもSonnetで動かしています。Haikuには、まだ替えていません。調べものの係は、Haikuに替える候補です。
設定のやりかた：ファイルを1つ置いて、1行書く
Haiku 5.5は、Claude Codeのバージョン2.1.293以降で使えます。古い場合は、`claude update`で更新してください。
サブエージェントは、プロジェクトの`.claude/agents/`フォルダに、係ごとのMarkdownファイルを置いて作ります。頭の部分（frontmatter）に設定を書きます。
---
name: researcher
description: 調べものをして要点だけ返す
model: haiku
effort: low
---
（ここに係への指示を書く）ポイントは3つです。
model欄にhaikuと書く。opus・sonnet・inherit（親と同じ）なども選べる
effort欄で、考える量も係ごとに決められる
description（説明）が大事。Claudeはこの説明を読んで、どの係に頼むかを決めるので、何をする係かを短くはっきり書く
出典：Claude Code ドキュメント「カスタムサブエージェントの作成」日本語版（2026年10月8日撮影）
自分で書かなくても、Claude Codeに「調べもの係のサブエージェントを作って。モデルはhaiku、エフォートはlowで」と頼めば、作ってくれます。
最初からいる「探す係」も替えられる
Claude Codeには、コードを読んで探すだけの「Explore」という係が、最初から入っています。ただ、この係のモデルは、メインの会話と同じです。Opusで動かしていると、探す作業もOpusで動きます。
公式によると、同じ名前（Explore）で、モデルをhaikuにした係を作ると、置きかえられます。
さらに、全部のサブエージェントをまとめてHaikuにする設定もあります。設定ファイル（settings.json）のenvに、次の2行を足します。
"CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL": "haiku",
"CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL_FORCE": "1"どのモデルで動いたかは、`/tasks`で確かめられます。
ファイルの置き場所や、model欄の書きかたを、公式の画面で順に追いたい方は、記事の最後の動画も見てみてください。
月額プランの人への注意
月額プランの場合、公式によると、サブエージェントのリクエストも、メインの会話と同じ使用制限にカウントされます。Haikuにすると利用枠の減りがどれだけ少なくなるか、公式に数字は出ていません。たくさん同時に動かせば、そのぶん使います。
「便利だから増やそう」ではなく、1つずつ試して、減りかたを見ながら増やすのが安全だと思います。
エフォートの選びかた：まずmedium
エフォートは、答える前にどれだけ考えるかの設定です。Haikuでは、今回が初めてです。5段階（low・medium・high・xhigh・max）で、Claude Codeでも、Opus 5.5・Sonnet 5.5・Haiku 5.5の既定は、どれもmediumです。
公式の日本語ガイド（Claude Haiku 5.5へのプロンプト）の内容を、目安にするとこうなります。
low：いちばん安くて速い。短い会話や、簡単で数の多い作業向け。ただし、長い作業では、検索や確認を飛ばしたり、途中で止まったりしやすい
medium：ほとんどの作業の出発点。エージェントでの開発も、ここから
high：資料の仕事、長めの作業、指示を厳しく守らせたいとき
xhigh・max：上げた効果を、評価で確かめた作業だけ。そのときは、Sonnet 5.5でも試して比べる
出典：Claude Platform Docs「Claude Haiku 5.5へのプロンプト」日本語版（2026年10月8日撮影）
Artificial Analysisの測定でも、highは38点で出力が約5.5万トークン、maxは43点で約16.2万トークン。点数は5点上がりますが、トークンは約3倍です。
難しい作業で、Haikuのエフォートを上げ続けるより、SonnetやOpusに替えるほうが確実です。考える量を減らしたいときは、プロンプトで「直接答えて」と頼むより、エフォートを下げるほうが効きます。
APIで使う人への注意
ここは、APIで組みこんでいる方向けです。アプリやClaude Codeで使うだけなら、読み飛ばして大丈夫です。
前のHaikuのコードのままだと、止まるところがあります。公式の移行ガイドによると、次の設定はエラー（400）になります。
temperature・top_p・top_kの既定以外の値
答えの書き出しを先に入れる「プリフィル」
考える量のトークン指定（budget_tokens）
また、安全のために断る返事（refusal）が来ることがあります。別のモデルへの自動の切り替えはないので、アプリ側で受け止める必要があります。
書き換えは、Claude Codeで`/claude-api migrate`と打つと手伝ってくれます。公式の例は、`/claude-api migrate this project to claude-haiku-5-5`です。トークンも約30%多く数えられるので、上限の設定や費用の見積もりは、数え直してください。
まとめ：考えるのはOpus、下ごしらえはHaiku
単価は前のHaikuの10分の1、実際の費用は約4分の1。ただし10万トークンまでの場合
コマンドを何度も打つ難しい開発は、Sonnet 5.5・Opus 5.5へ
考える役はOpus 5.5、細かい作業はHaiku 5.5。サブエージェントで分けて任せる
設定は、サブエージェントのファイルに「model: haiku」と1行
エフォートは、まずmedium。難しければ、上げるよりモデルを替える
最初から全部を分ける必要はありません。まずは、1つの係を試すところからで十分です。
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この記事は、要点をつかむためのものです。同じ内容を、公式ページの画面を見ながら解説した動画も作りました。動画では、次の3つを映像で追えます。
公式の料金表と比較表を、数字を指しながら順に見る
「部長・主任・新人さん」のたとえと、Opusが仕事を配る流れを、図で見る
サブエージェントの設定を、model欄とeffort欄の画面つきで追う
文字より映像のほうが早い、という方は、こちらをどうぞ。
動画が役に立ったら、チャンネル登録をしていただけるとうれしいです。次の動画づくりの励みになります。
注意
数字は2026年10月8日時点の、Anthropicの発表・公式ドキュメント、およびArtificial Analysisの測定です。料金や仕様は変わることがあります
料金は、APIで使う場合のものです。月額プランは、利用枠の中で使います
この記事は一般的な情報の解説です。導入の判断は、ご自身の環境と目的に合わせて行ってください
