Claude Haiku 4.5 vs Claude Haiku 5.5
どんなときに、どちらを選ぶか
claude-haiku-5-5は新しい世代のモデルで、料金は10分の1です。claude-haiku-4-5の入力$1、出力$5に対して入力$0.1、出力$0.5で、キャッシュ読み取りは$0.1に対して$0.01です。上限も引き上げられており、コンテキストは200000に対して1000000トークン、出力は64000に対して128000トークン、知識カットオフは2025-02に対して2026-06で、キャッシュはclaude-haiku-4-5が4096トークンを必要とするのに対し、512トークンから利用できます。切り替える前に確認しておきたい点が2つあります。100000トークンを超えるプロンプトには5xの料金がかかること、そしてトークナイザーが同じテキストを約30%多いトークン数として数えることです。それでも、ほとんどのワークロードでは移行したほうが安価になります。
ベンチマーク
Claude Haiku 5.5:ベンダーがベンチマークスコアを公表していません。
ベンダー公表値: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
料金
| Claude Haiku 4.5 | Claude Haiku 5.5 | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 100 万トークン | $1 | $0.1 | 10× |
| 出力 / 100 万トークン | $5 | $0.5 | 10× |
| キャッシュ読み取り / 100 万トークン | $0.1 | $0.01 | 10× |
| キャッシュ書き込み | 1.25x (5m) / 2x (1h) | 1.25x (5m) / 2x (1h) | - |
ビルド時点の現行カタログの料金です。最新の料金表は各モデルのページに掲載しています。
両モデルの位置:100 万トークンあたりの入力料金(この課金単位のチャットモデル全 78 件、対数スケール)
対応機能
| Claude Haiku 4.5 | Claude Haiku 5.5 | |
|---|---|---|
| ツール呼び出し | あり | あり |
| 思考の制御 | 設定可能 | 設定可能 |
| 構造化出力 | あり | あり |
| プロンプトキャッシュ | 明示(プレフィックスを自分で指定) | 明示(プレフィックスを自分で指定) |
| キャッシュ保持時間 | 5m default, 1h option | 5m default, 1h option |
| キャッシュ対象の最小プレフィックス | 1024 トークン | 1024 トークン |
仕様
| Claude Haiku 4.5 | Claude Haiku 5.5 | |
|---|---|---|
| 入力モダリティ | テキスト 画像 | テキスト 画像 |
| 出力モダリティ | テキスト | テキスト |
| リリース | 2025-10-15 | 2026-10-07 |
| 知識カットオフ | 2025-02 | 2026-06 |
| コンテキストウィンドウ | 200K | 1M |
| 最大出力 | 64K | 128K |
| 思考パラメータ |
| output_config.effort |
| 指定可能な値 | budget_tokens
"adaptive" returns 400 | output_config.effort
|
| デフォルト | off, with no thinking unless the request sets it | medium |
仕様は各ベンダーのドキュメントから転記しています。ベンダーが公表していない項目は、推測で埋めずに省いています。 出典の一覧: Claude Haiku 4.5 · Claude Haiku 5.5
1 つのプロンプトを両モデルで実行(ゲートウェイ経由で測定)
Claude Haiku 4.5 合格 · 3 sentences
# Why Your LLM Bill Doubled Reasoning models like o1 and o3 process queries through extended chains of thought before responding, consuming 5-10x more tokens internally than standard models while also charging higher per-token rates. This means both your input token usage and per-unit costs increased simultaneously—a compounding effect that easily doubles overall spend. Unless you've significantly reduced queries to other models or have very selective reasoning deployment, the math makes a doubling entirely predictable.
出力 106 tok レイテンシ 2.8 s
Claude Haiku 5.5 合格 · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate a long internal chain of thought before its answer, and those thinking tokens are billed as output tokens, which cost several times more than input tokens. The model often produces many times more output per request than it did without reasoning, so the per-call cost rises even when the visible answer looks about the same length. Because that extra spend scales with every request, the bill roughly doubled, and we can control it by setting reasoning budgets, using reasoning only for tasks that need it, or routing simpler requests to a non-reasoning model.
出力 332 tok (+159 思考) レイテンシ 2.9 s
指示への忠実さ(ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件)、読み手に合わせた書き分け(CFO 向けの語り口)、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。
Claude Haiku 4.5 合格 · 8/8 cases
# Fixed Function ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` # Bug Explanation The original function has two related bugs stemming from incorrect initialization and loop logic. First, `best` and `cur` start at 0, which causes single-element lists to incorrectly return 0 instead of 1—a run of one identical element should have length 1. Second, `cur` is reset to 0 (not 1) when a mismatch occurs, causing the next matching pair to be undercounted. More critically, if the longest run ends at the last index, `best` is only updated *during* the loop when a mismatch is encountered; if no mismatch follows the final run, `best` never captures it. […]
出力 310 tok レイテンシ 4.0 s
Claude Haiku 5.5 合格 · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` counts adjacent equal *pairs*, not run *elements*. A run of k equal items produces k−1 matching pairs, so the function returns one less than the true length, and a single-element input produces no pairs at all, so it returns 0 instead of 1. Resetting `cur` to 0 on a mismatch compounds this by starting every run one step behind. The fix starts both `cur` and `best` at 1 (a non-empty list always has a run of at least one element), resets `cur` to 1 on a mismatch, and updates `best` after every element rather than only inside the equal-branch. The empty-list guard keeps the function from returning 1 for `[]`. […]
出力 1012 tok (+591 思考) レイテンシ 6.0 s
修正が本当に正しいか(実行して確かめられる)、説明の密度、範囲の限られたタスクでのトークン効率。
Claude Haiku 4.5 合格 · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ```
出力 63 tok レイテンシ 1.6 s
Claude Haiku 5.5 合格 · 5/5 fields, guidance "Formal guidance withheld pending the Q4 "
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": 11, "guidance": "Formal guidance withheld pending the Q4 close" } ``` Notes: The text gives revenue as 412 but doesn't state the currency, so I left `revenue_usd_m` as null. Growth is "eleven and change," so 11 is an approximation.
出力 725 tok (+572 思考) レイテンシ 4.6 s
スキーマの遵守(存在しないフィールドを作らない)、ハルシネーションを誘う条件への耐性(guidance は明示的に伏せてある)、構造化出力の実現方法の違い。
Claude Haiku 4.5 合格 · 123 words, 0 banned, 1 question
# Introducing Prompt Cache Across Providers We're excited to announce our latest API gateway feature: intelligent prompt caching that works across multiple AI providers. This powerful capability stores frequently used prompts and their contexts, dramatically reducing latency and API costs for your applications. By intelligently managing cached prompts across providers like OpenAI, Anthropic, and others, you can optimize your infrastructure without changing your code. Why wait for responses when cached results can be delivered instantly? The system automatically handles cache invalidation and updates, ensuring your applications always access current information while maintaining performance gains. With support for complex multi-turn conversations and dynamic content, this feature scales seamlessly with your business needs. […]
出力 165 tok レイテンシ 3.0 s
Claude Haiku 5.5 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question
**Introducing Prompt Cache Sync, the newest feature in GatewayOne.** Teams routing requests across OpenAI, Anthropic, and Google have often paid to process the same long system prompts again and again. Now the gateway stores those prompts once and reuses them wherever they appear, regardless of provider. Repeated context is matched by content hash, so cached prefixes return faster and cost less, with no changes to your application code. How much could this save your team? Enable Prompt Cache Sync from the dashboard, and your next billing report will show the difference. Cache entries follow your existing retention settings and can be purged per project at any time. Availability begins this week for all Scale and Enterprise plans worldwide. Start today.
出力 2164 tok (+1929 思考) レイテンシ 9.9 s
制約の遵守(語数の上限、禁止語リスト、疑問文はひとつだけ)、文体の癖、長さの制御。
1 行の変更で切り替え
以下のどのタブにも両方のモデル ID が入っています。書き換えるのはハイライトされた 2 行だけで、エンドポイント、キー、リクエスト形式はすべて同じです。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="claude-haiku-4-5",
# model="claude-haiku-5-5", # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "claude-haiku-4-5",
// model: "claude-haiku-5-5", // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-haiku-4-5",
# "model": "claude-haiku-5-5", # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "claude-haiku-4-5",
// Model: "claude-haiku-5-5", // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("claude-haiku-4-5")
// .model("claude-haiku-5-5") // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));よくある質問
Claude Haiku 4.5 と Claude Haiku 5.5 ではどちらが安いですか?
入力 / 100 万トークンは Claude Haiku 5.5 のほうが安くなります($0.1 対 $1、10 倍の差)。ほかの行では逆になることもあります。料金の全体は上の表に掲載しており、実際のコストは利用の内訳によって変わります。
Claude Haiku 4.5 と Claude Haiku 5.5 の A/B テストは、実装を 2 つ用意せずにできますか?
はい。どちらも同じ OpenAI 互換エンドポイントから 1 つの API キーで利用できます。切り替えはモデル名の文字列を 1 行変えるだけなので、トラフィックの一部をそれぞれに振り分けて、請求額を直接比較できます。
Claude Haiku 4.5 と Claude Haiku 5.5 はプロンプトキャッシュに対応していますか?
はい。どちらのモデルも、キャッシュ読み取りは通常の入力単価より安く課金されます。そのため、同じプレフィックスを繰り返し使うワークロードでは、定価から見込まれるよりコストが下がります。キャッシュ読み取りの正確な単価は、上の料金表に掲載しています。