Haiku と Sonnet、どう使い分ける?——全部 AI に任せて Claude Code の使用量を節約する
Haiku5.5出たから組み込んでもらったよ
Claudeがサブエージェントとして、小さな仕事に分けて呼び出して作業させられるんやけど、その作業担当を、色んなモデルにさせられるねん。
さらにはChatGPTとか、無料のMeta Sparkとか外部にも投げられる
Opus
↓振り分け
レーンの順番(spark → GPTluna → minimax → Claude(Haiku→Sonnet→Opus))
の順番に作業割り振ってやらせる、ことで節約になる、みたいな
【2026-10 追記】この記事は無料にしました。最新版はこちらです。
この記事で外部エンジンとして紹介した Muse Spark の無料枠は、2026-10-20 に終わりました。
そのため、以前の有料部分にあったプロンプトは取り下げました。
仕組みを作り直した最新版では、effort の段階上げ・振り分けを忘れさせない仕組み・自然な日本語に仕上げる仕組みまで入れています。
これから環境を作る方は、こちらをお読みください。
https://note.com/ukisystem/n/n22516f4f7da8
以下は、公開した時点(2026-10-08)の本文です。
考え方と数字は今も使えるので、読み物として残します。
Haiku と Sonnet、どう使い分けていますか。
作業のたびに「これはどのモデルでやらせよう」と考えるのは、正直なところ面倒です。
考えるのをやめて、全部 AI に任せて節約しましょう。
どのくらい安くなるかを、先に数字で示します(私の環境での実測と試算です)。
ビルドやテストの実行 — 約 85% 減(同じビルドで Sonnet $0.30 → Haiku $0.044。実測 1 回)
ファイル探しや一括処理 — 約 95% 減(サブエージェント 1 ターンが Sonnet 約 $0.05 → Haiku 約 $0.0025。単価からの試算)
大きな実装 — 約 2〜8 割減(自分で書く見込み $8〜15 → 外部エンジンに書かせて検品だけなら $1.5〜12。Claude 側の費用)
サーバーで毎日回る自動処理一式 — 約 6 割減(1 日 $42 → $18 相当。役割ごとに振り分け直した時の見積もり)
ざっくり言えば、作業の種類によって Claude の使用量が 2〜9 割減ります。
金額は API の定価に換算した目安です。
定額プランの方は、「使用量の枠の減り方」の目安として読んでください。
この記事では、Claude Code の作業を「決める役」と「手を動かす役」に分けて、安いモデルや外部のエンジンへ自動で振り分ける仕組みを紹介します。
私は個人でスマホアプリを作っていて、Claude Code をほぼ毎日、長い時間回しています。
その中で実際に測った数字と、踏んだ失敗をそのまま載せます。
この環境を自分の Claude Code に作らせるプロンプトは、冒頭の最新版の記事に載せています。
1 台で全部やらせると、どこが無駄になるか
上位モデル 1 台で何でもやらせると、grep で探し回るだけの調査も、ビルドを流してログを眺めるだけの確認も、設計の判断と同じ単価で流れていきます。
しかも Claude Code の費用は、大半が「キャッシュ読み」です。
これは会話の履歴を毎ターン読み直す分で、履歴が太いほど増えます。
履歴が太ったメインのセッションで細かい作業を回すのが、一番高くつきます。
試しに、ビルドや投稿のような定型作業を Sonnet のセッションへ移しました。
1 セッションあたりのキャッシュ読みは、Opus で回していた頃の約 1/44 になりました。
作業の中身が違うので単純には比べられませんが、桁が変わることは分かります。
振り分けの全体像
いまの私の環境では、作業ごとに担当が決まっています。
メイン(Opus 5.5) — 仕様と設計を決める、指示書を書く、結果を検品する、最終判断
外部のエンジン(無料枠・定額) — 大きな実装、実装後のレビュー、調査
Haiku 5.5 — ビルドとテストの実行、手順が決まった一括処理、ファイルや定義の探し物
Sonnet 5.5 — 広く読む調査、判定役(レビューの代役・記事の検品・プレイテスト)
Opus のサブエージェント — 外部に出せない大きな実装
メインは「決める・書かせる・確かめる」だけを持ちます。
手を動かす作業は、できるだけ安いところへ流します。
Haiku と Sonnet の線引きは 1 つだけ
結果を後から確かめられる作業は Haiku、判定そのものが成果になる作業は Sonnet。
迷ったらこれだけで決めています。
理由は、安いモデルの失敗の出方にあります。
安いモデルは、エラーを出して止まるのではなく「もっともらしいけれど抜けのある報告」を返してきます。
ビルドの成否やファイルのパスなら、メインがすぐ確かめられるので、抜けがあっても拾えます。
一方で「このレビューは合格か」「この文章は読みやすいか」のような判定は、確かめる人がいません。
そこを安いモデルに任せると、間違いがそのまま通ります。
Haiku 5.5 は、この線引きの「確かめられる側」をほぼ全部任せられる値段です。
公式の単価は、入力 100K トークン以下なら入力 $0.10・出力 $0.50(1M トークンあたり)で、Sonnet 5.5 の $2・$10 の 1/20 です。
サブエージェントの典型的な 1 ターンで試算すると、Haiku が約 $0.0025、Sonnet が約 $0.05 でした。
同じ debug ビルドを、Haiku 5.5 と Sonnet 5.5 をメインにして 1 回ずつ流してもみました。
費用は Haiku が $0.044、Sonnet が $0.30 で、どちらも成功して報告も正しかったです。
まだ 1 回だけなので参考値ですが、ルーチン作業の担当を見直す材料にはなりました。
外部のエンジンを先に使う
もう 1 つの柱は、Claude の使用量を消費しないエンジンを先に使い切ることです。
公開した時点では、Meta の Muse Spark 1.3(OpenCode の無料枠)、Codex CLI(ChatGPT Plus の定額)、MiniMax の定額プランを順番に並べ、枠が切れたり質が足りなかったりしたら次へ回していました。
Claude は短い指示書(brief)を書き、出てきた変更を検品するだけです。
やってみて分かったことが 4 つあります。
小さい仕事を外に出すと、かえって高い。
190 行前後の実装 4 件を外に出した時は、指示書と検品にかかる Claude 側の費用が 1 件 $14〜17(上限の見積もり)でした。
自分で書いた場合の見込み $2〜4 を上回った疑いがあります。
逆に大きな実装は $1.5〜12 で、自分で書く見込み($8〜15)より安く済みました。
いまは「変更が 300 行未満なら自分で書く」と決めています。
レビューは、実装したのとは別のエンジンにさせる。
同じエンジンだと、同じ所を見落としやすいからです。
合格するまで外部だけで往復させ、メインは指摘された箇所と危ない箇所だけを読みます。
無料枠は、入力が学習に使われることがある。
外に渡すのはコピーした作業用フォルダだけにして、鍵や個人情報の入った場所は読ませません。
道具が裏で別のモデルを呼んでいることがある。
ある CLI は、補助用のモデルを指定していないと、会話のタイトル付けに別のモデルを勝手に呼んでいました。
新しい道具を入れたら、裏で呼ばれるモデルまで確かめます。
その後: 無料のエンジンは終わった
公開した時点では、Meta の Muse Spark 1.3 が OpenCode の「Zen」という枠で無料で使えたので、外部エンジンの先頭にしていました。
15 ファイル・約 1,600 行の同じ仕様を Spark と Codex に実装させて比べた時も、ほぼ同等の出来でした。
この無料枠は 2026-10-20 に終わり、有料版だけが残りました。
OpenCode 自身が「無料枠のモデルは入れ替わる」と書いていたとおりです。
無料のエンジンは、いつか消える前提で、消えたら次のエンジンか Claude に戻る作りにしておくのが大事だと、身をもって知りました。
また、無料枠は入力が学習に使われる代わりのものが多いので、渡すのはコピーした作業用フォルダだけにしてください。
今の私の外部エンジンの使い方は、冒頭の最新版の記事に書いています。
ハマりどころ
haiku と書いても、Haiku 5.5 とは限らない。
haiku や opus のような略称は、Claude Code の版によって指す先が変わります。
私のサーバーでは CLI が少し古く、haiku がまだ Haiku 4.5 を指していました。
設定には正確なモデル ID を書き、実際に呼んで、どのモデルが動いたかを確かめてください。
振り分けが動かない。
道具やプロジェクト側に「頼まれない限りサブエージェントを使うな」という指示が入っていると、役割分担を書いただけでは委任が起きません。
自分のルールに「その指示よりこちらを優先する」と書いて、初めて動きました。
裏で何が動いたか分からない。
委任する直前に「どの役に、どのモデルで、何をさせるか」を本文に 1 行出させています。
安いモデルが黙って走って質が落ちていた、ということが起きにくくなります。
最新版について
この記事の仕組みを作り直し、環境構築プロンプトとして 1 本にまとめたのが最新版です。
サブエージェントは 5 体になり、effort の段階上げ・会話が長くなっても振り分けを忘れさせない仕組み・Claude の日本語から AI っぽさを抜く仕組みまで入っています。
https://note.com/ukisystem/n/n22516f4f7da8
皆さんは Haiku と Sonnet、どう使い分けていますか。