Opus と Sonnet の違いを「高性能」と「バランス型」で説明する記事は多いのですが、 それは選択の基準になりません。 基準になるのは倍率です。同じ 1 ステップの作業を両方で回したとき、価格差は約 1.7 倍。この数字を先に知っていれば、「どちらが賢いか」ではなく 「この作業に 1.7 倍を払う価値があるか」という答えの出る問いに変わります。
もう 1 点。検索で上位に出る解説の多くは1 つ前、2 つ前の世代を前提に書かれています。このページの価格はカタログから 描画時に読み込んでいるので、値下げや世代交代があれば数字も一緒に動きます。
現行モデルの単価と、1 ステップの実額
1M トークンあたり、および入力 25,000 / 出力 1,200 トークンのステップ 1 回:
| モデル | 入力 / 出力(1M) | 1 ステップ | 向いている作業 |
|---|---|---|---|
| Claude Haiku 4.5 | $0.40 / $2.00 | 約 $0.0124 | 要約・分類・整形・抽出 |
| Claude Sonnet 4.6 | $1.20 / $6.00 | 約 $0.0372 | 日常のコーディング全般(既定にする) |
| Claude Opus 5 | $2.00 / $10.00 | 約 $0.0620 | 設計判断・原因不明のバグ・制約が複数 |
選び方:既定は Sonnet、詰まったら Opus
実務的な運用はこれ 1 つです。既定を Sonnet にして、詰まったときだけ Opus に上げる。 逆にすると、手順が見えている作業まで最上位の単価で 払うことになります。
切り替えの目安は「作業の性質」で、難易度の感覚ではありません。
- Sonnet で足りる — 仕様がはっきりしている。手順が見えている。 既存コードに沿って足す。テストが失敗した理由が明らかである。
- Opus に上げる — 設計を決める必要がある。原因が特定できていない。 複数の制約を同時に満たす必要がある。2 回試して Sonnet が同じ場所で外した。
- Haiku に落とす — 要約、分類、整形、抽出。エージェントの 内部呼び出し。
切り替え自体のコストはほぼゼロです。API から見ればモデル名の文字列 1 つで、 エンドポイントもキーもリクエスト形式も同じ。だから迷ったら試すほうが速いという結論になります。
順位はベンチマークではなく、自分のリポジトリで決める
公開ベンチマークはタスクの選び方で結果が動き、数字の寿命がモデルの更新頻度より 短い。ここで順位を書いても、読まれる頃には別の世代の話になっています。
代わりに 30 分の手順を置きます。実際に困った課題を 3 つ選び、 両方に同じ指示で通して、①解けたか ②手戻りの回数 ③消費トークン を記録する。これで自分の用途での順位が出ますし、上の 1.7 倍という差に見合うかどうかも同時に分かります。
Claude Code で使う場合のモデル指定と料金の全体像は Claude Code 料金、 利用枠に当たったときの選択肢は Claude Pro の制限、 英語の詳細版は Claude Opus vs Sonnet vs Haiku にあります。
よくある質問
Claude の Opus と Sonnet の違いは何ですか?
位置づけと価格が違います。Opus は最も難しい問題に向けた最上位モデル、Sonnet は日常的な作業に対して性能と価格のバランスを取ったモデルです。価格差は具体的で、Kunavo の料率では 1M トークンあたり Claude Opus 5 が $2.00 / $10.00、Claude Sonnet 4.6 が $1.20 / $6.00。同じ 1 ステップの作業で約 1.7 倍の差になります。
普段はどちらを使うべきですか?
既定は Sonnet にして、詰まったときだけ Opus に上げるのが実務的です。逆にすると、簡単な作業まで最上位の単価で払うことになります。目安として、仕様がはっきりしていて手順が見えている作業は Sonnet、設計判断が必要・原因が分からない・複数の制約を同時に満たす必要がある作業は Opus が向きます。
Haiku はどういうときに使いますか?
要約、分類、整形、抽出のような定型処理です。1M トークンあたり $0.40 / $2.00 と桁が違うので、こうした補助的な処理を Haiku に移すだけで請求額は目に見えて下がります。エージェントの内部呼び出しを Haiku に寄せる設定（ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL）もあり、こちらは毎セッション効きます。
モデルを変えると何が変わりますか?
API から見れば model 名の文字列 1 つだけです。同じエンドポイント、同じキー、同じリクエスト形式で、モデル名を差し替えるだけで切り替わります。これは実験のコストが非常に低いということでもあります — 迷ったら両方で同じ入力を 1 回ずつ通して、結果と usage を比べるのが最短です。
どちらが賢いか、ベンチマークで決められますか?
公開ベンチマークはタスクの選び方で順位が変わり、モデルの更新頻度に対して数字の寿命が短すぎます。より確実なのは自分の用途で測ることです。実際に困った課題を 3 つ選び、両方に同じ指示で通して、①解けたか ②手戻りの回数 ③消費トークン、の 3 点を記録してください。30 分ほどで、自分にとっての順位が出ます。
この記事の価格はいつの時点のものですか?
価格は文章に書き込まれているのではなく、モデルカタログから描画時に読み込まれています。したがってモデルの追加・値下げ・世代交代があれば、この文の数字も一緒に動きます。世代が変わったときに古い数字が残らないのは、この方式にした理由そのものです。