Claude Haiku 5.5：100K token を 1 つ超えると料金 5 倍

Claude Haiku 5.5 には料金体系が 2 つあり、どちらが適用されるかはリクエスト全体の prompt 長で決まります。ちょうど 100,000 token の prompt を送ると請求額は $0.0100 でした。1 token 増やしただけで $0.0500 になりました。prompt には送信するものすべてが含まれます。system prompt、tool 定義、メッセージに加え、prompt cache から読み出した token も対象です。キャッシュ分については Anthropic の料金表に明記されていませんが、Anthropic からの請求額でも確認しました。

TL;DR

• Claude Haiku 5.5 では、100,000 token の prompt は $0.010008、100,001 token では $0.050041 でした。料金は 5 倍です。
• 102,011 token の prompt で 94% がキャッシュからの読み出しでも、高い方の料金が適用されました。請求額は $0.0078 で、安い方なら $0.0016 です。
• 同じ英語テキストでも、Haiku 5.5 では Claude Haiku 4.5 の 1.4-1.5 倍の token 数になります。
• agent ループでは、境界を超えた 6 リクエストが $0.083 の実行費用の 76% を占めました。会話の圧縮または sub-agent の利用で、$0.026 または $0.016 に下がりました。

測定方法

大半のリクエストは 2026 年 10 月 8 日と 9 日に Synthorai gateway 経由で送りました。ここでの「請求額」は gateway が各リクエストに課金した金額です。gateway は Anthropic の 2 つの料金体系を使い、レスポンスに含まれる 3 種類の入力 token 数、非キャッシュ入力、キャッシュ読み出し、キャッシュ書き込みの合計を prompt 長としています。確認した 581 件の請求額は、いずれもどちらかの料金体系と小数点以下 6 桁まで一致しました。

Anthropic の料金ページには、料金は「prompt 長で決まる」としか書かれておらず、API レスポンスにも料金は含まれません。そこで同じ prompt のうち 23 件を Anthropic API に直接送り、Anthropic Console でその日のモデル利用料金を確認しました。金額は $0.33 です。キャッシュの有無にかかわらず 100,000 token を超える prompt すべてに高い方の料金を適用すると、この 23 件の合計は $0.3301 になります。キャッシュ読み出し分を境界の判定に含めなければ $0.2678 です。Anthropic の請求方法は gateway と同じでした。

Claude Haiku 5.5 は 100,000 token の前後でいくらかかるか

prompt が 100,000 token を超えると、料金表の全項目が 5 倍になります。単価は 100 万 token あたりです。

キャッシュ書き込みは、prompt の先頭部分を最初のリクエストで保存するときに発生します。キャッシュ読み出しは、後続のリクエストでそれを再利用するときに発生します。Batch は Anthropic の非同期 API で、料金は半額です。

高い方の料金はリクエスト全体に適用され、境界を超えた token だけに上乗せされるわけではありません。99,872 token の prompt を作り、1-2 token ずつ追加して確かめました。

「100,000 token 超」という表記どおり、ちょうど 100,000 token なら安い方の料金です。Anthropic によると、Claude Haiku 4.5 へのリクエストの約 90% は prompt が 100,000 token 以下でした。新モデルの token 単価は旧モデルより、境界以下で 90%、境界超で 50% 安くなっています。

キャッシュ済み token と出力 token は 100,000 token の判定に含まれるか

キャッシュ済み token は含まれ、出力 token は含まれません。96,045 token の先頭部分をキャッシュし、その後、長さの異なる末尾を付けて再送しました。

最後のリクエストは 94% がキャッシュ読み出しですが、高い方の料金が適用されて $0.0078 でした。安い方なら $0.0016 です。出力については、97,864 token の prompt に対して 1,905 token の応答を返したリクエストの請求額が $0.010739 で、安い方の料金でした。

境界との比較に使うのは、レスポンスにある 3 フィールドの合計です。送信前に調べる場合は、リクエストと同じ system、tools、messages を token カウント用 endpoint に渡します。

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# after a request: the length the price list is chosen by
u = response.usage
prompt_tokens = u.input_tokens + u.cache_read_input_tokens + u.cache_creation_input_tokens

# before a request
count = client.messages.count_tokens(model="claude-haiku-5-5", system=system, tools=tools, messages=messages)
over_the_line = count.input_tokens > 100_000

100,000 token で扱えるテキスト量は Claude Haiku 4.5 と同じか

違います。Claude Haiku 5.5 は新しい tokenizer を使います。tokenizer は、テキストを課金単位の token に分割する仕組みです。同じテキストでも、Claude Haiku 4.5 より token 数が増えます。Anthropic の移行ガイドでは「約 30% 増」とされています。両モデルで 5 種類のサンプルを数えました。

Haiku 4.5 で 68,000 token だった英語の文章は、Haiku 5.5 ではすでに境界に達します。旧モデルで測った token 予算をそのまま使うと、境界を見誤ります。文書あたりの削減率も token 単価の削減率ほど大きくありません。英語の文章では token 数が 1.48 倍になるため、Haiku 4.5 と比べた費用は境界以下で 85%、境界超で 26% 安くなります。

agent のコンテキストが境界を超えるとどうなるか

境界を超えたリクエストは、その直前の約 5 倍の費用になり、以降のリクエストも同じ料金水準が続きます。agent ループでは毎ターン会話全体を再送するため、tool の結果が 1 ターンごとに増えると、いずれ prompt は 100,000 token に達します。

Claude Haiku 5.5 で agent を動かし、1 ファイルあたり約 7,000 token のログファイル 20 件を read_file tool で読ませて、全体の合計値を報告させました。各 tool の結果は会話に残し、先頭部分はキャッシュします。この種のループで一般的な構成です。ある実行のリクエスト 15-18 は次のとおりです。

リクエスト 17 は 16 より約 7,000 token 長く、費用は 5.2 倍でした。この実行は 22 リクエストで $0.0833 かかりました。境界を超えた 6 リクエストだけで $0.0636、全体の 76% です。同じ token 数に安い方の料金が適用されていれば $0.0324 でした。

agent を境界以下に保つには

古い tool の結果をメインの会話にため込まないことです。Claude Haiku 5.5 で同じタスクを 4 通りの方法で実行しました。各方法を 5 回ずつ、毎回空のキャッシュから開始しています。

• 会話の圧縮。prompt が 80,000 token を超えたら、追加のリクエストでモデルに進捗メモを作らせ、そのメモから会話を再開します。閾値には余裕が必要です。次の tool の結果を追加しても 100,000 token 未満に収まらなければなりません。
• 古い結果の削除。各リクエストの前に、最新のものを除く tool の結果をすべて 1 行の代替文に置き換えます。5 回中 2 回は、モデルが応答内で保持していた途中の合計値に計算ミスが入り、最終的な合計値も誤りました。5 回の試行だけでは、この方法の信頼性が低いとは言えません（5 回中 3 回と 5 回中 5 回の差は統計的に有意ではありません）。ただし、元データを削るとミスを訂正できなくなるというリスクは確認できました。
• Sub-agent。メインの agent の tool が各ファイルを個別のリクエストに渡し、結果を 1 行で受け取ります。最も安く済みましたが、リクエスト数は最も多く、所要時間も約 25% 長くなりました。個別のリクエストが参照できるのは渡された情報だけなので、何を探すかをメインの agent と同じくらい具体的に指示する必要があります。

4 通りとも thinking を無効にして実行しました。thinking は回答前にモデルが内部で行う処理で、このモデルではデフォルトで有効です。Anthropic の移行ガイドによると、以前のメッセージを変更した後に thinking block を再送すると 400 エラーになります（2026 年 8 月 31 日より前に作成されたアカウントでは、このチェックを有効にした場合のみ）。そのため、古い結果を削るなら thinking を無効にするか、thinking block を除外する必要があります。会話の圧縮と sub-agent は新しい会話を始めるので、この問題を避けられます。

同じ定価の GPT-6 Luna より安いか

今回の実行では安くありませんでした。正答率が同程度でも、費用は約 2 倍です。GPT-6 Luna の定価も $0.10 と $0.50 で、prompt 長による料金の切り替えはありません。

Anthropic が公表した数値では、agent ベンチマークで Claude Haiku 5.5 は GPT-6 Luna を上回り、Claude Haiku 4.5 を大きく上回っています。

こちらでは、答えを検証できる小規模な 2 セットを使いました。1 つは分類、抽出、tool の振り分けを含む 96 問で、Anthropic がこのモデルの用途として挙げる作業です。もう 1 つは複数ステップのタスク 14 問で、それぞれ 3 回ずつ実行しました。3 モデルはデフォルト設定で実行し、Haiku 5.5 だけ thinking を無効にした条件も加えました。

正解 1 件あたりの費用は、総費用を正解数で割った値です。Haiku 5.5 と GPT-6 Luna の正答率は両セットで同水準でした（42 回中 39 回と 38 回は同等の結果です）。一方、Haiku 5.5 の費用は 2 倍強です。短い問題では、Haiku 5.5 が数えた入力は 482 token で、GPT-6 Luna は 231 token でした。複数ステップのタスクでは、1 回あたりの出力がそれぞれ 1,902 token と 759 token でした。デフォルトで extended thinking を使わない Haiku 4.5 と比べると、Haiku 5.5 は短い問題で 84% 安く、複数ステップのタスクでは正解数が約 4 倍でした。

thinking の effort はデフォルトで medium です。effort はモデルの思考量を low から max まで設定する値で、thinking: {"type": "disabled"} で無効にできます。thinking を無効にすると、短い問題の正答率はほぼ同じで費用は 3 分の 2 になりました。ただし、複数ステップのタスクでは 42 回中 6 回分の正解を失い、数値を 1 つだけ求めた問題でも毎回、推論過程を応答に書き出しました。max では正解数がデフォルトと同じ 39 回で、費用は 2 倍でした。

Haiku 5.5 は Claude シリーズの低価格帯で、Haiku 4.5 から性能が大きく向上し、token 単価は 10 分の 1 です。短い処理を大量に実行する場合、今回の測定では GPT-6 Luna が同じ仕事を半額でこなしました。Haiku 5.5 が強みを見せるのは agent を使う処理です。Anthropic のベンチマークでは GPT-6 Luna を大きく上回っていますが、こちらでは両モデルを agent で比較していません。また、この強みを低コストで生かすには prompt を 100,000 token 未満に保つ必要があります。Haiku 4.5 の処理を移行する前に、新モデルで prompt の token 数を数え直してください。移行ガイドによると、手動の thinking budget、デフォルト以外の temperature、top_p、top_k、内容を事前に書き込んだ assistant ターンは Haiku 5.5 で 400 エラーになるため、取り除く必要があります。

よくある質問

Claude Haiku 5.5 の料金はいくらですか

prompt が 100,000 token 以下なら、Claude Haiku 5.5 の料金は入力 100 万 token あたり $0.10、出力 100 万 token あたり $0.50 です。100,000 token を超える prompt では、それぞれ $0.50 と $2.50 がリクエスト全体に適用されます。キャッシュ読み出しは $0.01 と $0.05 です。Batch API では、どちらの料金体系でも入力と出力が半額になります。

キャッシュ済み token は Claude Haiku 5.5 の 100,000 token の境界に含まれますか

はい。Claude Haiku 5.5 に送った 102,011 token の prompt は、うち 96,045 token がキャッシュからの読み出しでしたが、高い方の料金で $0.0078 が請求されました。安い方なら $0.0016 です。prompt 長は非キャッシュ入力、キャッシュ読み出し、キャッシュ書き込みの合計です。Anthropic の料金表には明記されていませんが、この種のリクエストを 10 件 API に直接送り、Anthropic からの請求でも高い方の料金が適用されたことを確認しました。出力 token は含まれません。

Claude Haiku 5.5 は Claude Haiku 4.5 より安いですか

はい。境界の上下どちらでも安くなります。ただし、同じテキストでも新モデルでは token 数が増えるため、料金表の単価差ほどは安くなりません。英語の文章では token 数が 1.48 倍になり、Claude Haiku 5.5 の費用は Claude Haiku 4.5 より 100,000 token 以下で約 85%、超過時で約 26% 安くなりました。

Claude Haiku 5.5 は GPT-6 Luna より安いですか

今回の実行では安くありませんでした。定価は同じですが、短いタスク 96 問での 1,000 回あたりの費用は、デフォルト設定の Claude Haiku 5.5 が $0.107、GPT-6 Luna が $0.049 でした。正答率は同じです。同じ問題でも Haiku 5.5 は入力 token を約 2 倍と数え、出力 token も多くなりました。

Claude Haiku 5.5 のリクエストを 100,000 token 未満に保つには

送信前に token 数を数え、agent ループでは古い tool の結果をため込まないようにします。境界に達する前に会話を要約したメモを作るか、大きな入力を個別のリクエストで読ませて結果だけを返します。Claude Haiku 5.5 でのテストでは、$0.082 かかるタスクがそれぞれ $0.026 と $0.016 になり、どの実行でも正解を得られました。

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• 長いコンテキストの料金区分：prompt 長で料金が変わるほかのモデル。
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• GPT-6 Luna：reasoning 設定で費用はどう変わるか：定価が同じモデル。
• Claude Sonnet 5 の tokenizer：Haiku 5.5 も現在使っている tokenizer。

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