Claude Haiku 5.5の料金と性能を個人開発向けに解説

Claude Haiku 5.5は入力0.10ドルからの最速モデル

Claude Haiku 5.5は、2026年10月7日に公開されたAnthropicの小型モデルです。APIではclaude-haiku-5-5を指定し、1Mトークンのコンテキストと最大128Kトークンの出力に対応します。

料金は入力100万トークンあたり0.10ドル、出力0.50ドルからです。Anthropicは標準速度で最も速いモデルと位置づけ、Haiku 4.5より平均で約75％安く動くと説明しています。個人開発では、要約や分類のような「数をこなす処理」を任せる先として最有力です。

※ 用語：コンテキスト＝モデルが1回で参照できる入力や会話履歴の範囲。トークン＝AIが文章を処理・課金するときの単位です。

Haiku 5.5だけは、プロンプトの長さで単価が2段階に分かれます。10万トークンを超えるプロンプトは5倍の単価になるので、長い資料を丸ごと渡す使い方では割安感が薄れます。

100万トークンあたり	10万以下	10万超	Haiku 4.5
入力	$0.10	$0.50	$1.00
出力	$0.50	$2.50	$5.00
キャッシュ読み出し	$0.01	$0.05	$0.10
バッチ入力 / 出力	$0.05 / $0.25	$0.25 / $1.25	$0.50 / $2.50

注意点は、トークナイザーが新しくなり、同じ文章がHaiku 4.5より約30％多いトークンに数えられることです。単価の差がそのまま請求額の差にはなりません。

※ 用語：トークナイザー＝文章をトークンに分割する仕組み。バッチ＝急がない依頼をまとめて送り、料金を半額にする方式です。

公式発表の比較表（各モデルの最大設定での値）では、どの評価でもHaiku 4.5を大きく上回りました。一方、参考として並ぶSonnet 5.5にはすべての項目で届いていません。

評価	Haiku 5.5	Haiku 4.5	Sonnet 5.5
OSWorld 2.1（offline subset）	72.4%	15.7%	83.9%
Terminal-Bench 4.0	39.2%	0.0%	70.6%
Humanity's Last Exam（ツールなし）	45.9%	10.2%	56.9%
Chartography（ツールなし）	46.4%	6.4%	61.6%
GDPval-AA v2.1（Elo）	1620	735	1840

Anthropic自身も、Terminal-Bench 4.0のような複雑なコーディングはSonnet 5.5やOpus 5.5が向くと書いています。Haiku 5.5は、範囲の狭いタスクを安く大量に回す用途のモデルです。

Haiku 5.5は、Haiku系で初めて努力レベル（effort）を調整できます。APIの既定値はmediumです。公式ページのグラフでは、レベルごとのスコアと1回あたりの費用が公開されています。

OSWorld 2.1では、Lowが42.0％・0.07ドル、Maxが72.4％・0.61ドルでした。Sonnet 5.5のMaxは83.9％・5.73ドルなので、スコアは11.5ポイント低い代わりに費用は約9分の1です。公式のグラフは動的な表示のため、上の図は公表値から作り直しています。

※ 用語：ベンチマーク＝決められた課題と採点方法でモデル性能を比べる試験。Elo＝対戦結果から強さを数値化する指標。努力レベル＝回答前の推論にかける量を調整する設定です。

同日に、Sonnet 5.5のキャッシュ読み出しも0.20ドルから0.10ドルへ値下げされました。性能や移行の注意点はClaude Sonnet 5.5の解説記事にまとめています。

また、Maxプランの契約者にはAPIクレジットが毎月付きます。Max 5xは100ドル、Max 20xは200ドルで、発表のあった週から順次提供されます。

移行ガイドでは、モデルIDの差し替え以外に次の変更が挙げられています。

thinkingのbudget_tokens指定は400エラー。{"type": "adaptive"}とoutput_config.effortに置き換える
temperature・top_p・top_kは外す（既定値以外は400エラー）
アシスタントの書き出し指定（prefill）は400エラー
応答がthinkingブロックで始まることがあり、先頭ブロックを答えとして読む実装は壊れる
思考分もmax_tokensに含まれるため、小さい値だと本文の前で止まる
stop_reason: "refusal"の処理を用意する

Claude Codeを使っているなら、/claude-api migrateで書き換えを自動化できます。

※ 用語：サブエージェント＝主役のAIから一部の作業を任される補助役のAI。prefill＝AIの返答の出だしをあらかじめ指定する手法。400エラー＝リクエストの内容が不正なときに返るエラーです。

これまで費用が気になって諦めていた「全件をAIに通す」処理が、個人の予算でも現実的になったと感じています。ただし賢さが要る実装はSonnet 5.5に任せ、Haiku 5.5は下請けに徹させる分担が堅実だと考えています。

※ 用語：回帰テスト＝変更後も以前の機能が壊れていないか確かめる試験です。

※ 用語：サンプリング設定＝temperatureなど、出力のばらつきを調整するパラメータです。