Claude Haiku 5.5 vs Claude Sonnet 5.5
どんなときに、どちらを選ぶか
この2つは同じファミリーの異なる階層です。claude-haiku-5-5は入力$0.1、出力$0.5で、claude-sonnet-5-5の$2と$10に対してどちらも20x安く、キャッシュ読み取りは$0.1に対して$0.01です。基本仕様は共通で、1000000トークンのコンテキスト、128000の最大出力、テキストと画像の入力、2026-06の知識カットオフを備えています。実用上の違いは2点です。claude-haiku-5-5は100000トークンを超えるプロンプトに5xの料金がかかり、thinkingをオフにできます。claude-sonnet-5-5は料金が一律で、常にthinkingが働きます。大量の分類、ルーティング、抽出にはclaude-haiku-5-5を、上位の階層が必要な場合はclaude-sonnet-5-5を選んでください。
料金
| Claude Haiku 5.5 | Claude Sonnet 5.5 | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 100 万トークン | $0.1 | $2 | 0.05× |
| 出力 / 100 万トークン | $0.5 | $10 | 0.05× |
| キャッシュ読み取り / 100 万トークン | $0.01 | $0.1 | 0.1× |
| 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 5.5 | Claude Sonnet 5.5 | |
|---|---|---|
| ツール呼び出し | あり | あり |
| 思考の制御 | 設定可能 | 常時オン |
| 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 5.5 | Claude Sonnet 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 | 2026-10-07 | 2026-09-28 |
| 知識カットオフ | 2026-06 | 2026-06 |
| コンテキストウィンドウ | 1M | 1M |
| 最大出力 | 128K | 128K |
| 思考パラメータ | output_config.effort | thinking.type |
| 指定可能な値 | output_config.effort
| thinking.type
|
| デフォルト | medium | adaptive, effort high |
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 5.5 · Claude Sonnet 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 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
Claude Sonnet 5.5 合格 · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model "think" before it answers, and that internal thinking is generated as extra text (reasoning tokens) that we are billed for at the same rate as output tokens, even though users never see it. Output tokens also cost several times more than input tokens, so a single request that used to produce a short answer can now generate many times more billable text behind the scenes. Because our request volume and prompts didn't change, the doubling comes almost entirely from this hidden thinking, and we can bring it down by limiting reasoning effort, turning it off for simple tasks, and reserving it for the workloads where the accuracy gain justifies the cost.
出力 205 tok レイテンシ 3.6 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 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
Claude Sonnet 5.5 合格 · 8/8 cases
**The bug:** `cur` counts the number of *adjacent equal pairs* rather than the number of items in the run. A run of length k contains only k−1 such pairs, so every result is one too small. The counter also starts at 0 and the loop starts at index 1, so a single-element list never updates `best` and returns 0 instead of 1. (An empty list should return 0.) In addition, `cur` resets to 0 on a mismatch, when it should reset to 1, because the item at `xs[i]` begins a new run of length 1. The claim that it "misses runs ending at the last index" is really the same off-by-one: the final run is counted, but as one less than its true length. Because `best` is updated inside the loop on every extension, the last run isn't skipped. […]
出力 444 tok レイテンシ 6.7 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 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
Claude Sonnet 5.5 合格 · 5/5 fields, guidance null
Here is the extracted JSON: ```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ``` Notes on the choices: - **quarter**: The text says "September quarter" without specifying a fiscal year or Q-number, so I kept the wording as stated. - **revenue_usd_m**: The text gives "412" for the topline, with no currency or unit stated explicitly. I've taken it as 412 million USD per the field definition, but the text does not confirm that, and the figure is constant-currency. - **growth_pct**: "Eleven and change" means slightly above 11, so 11 is an approximation. The exact figure isn't given. - **guidance**: Guidance is withheld pending the Q4 close, so no guidance is stated, hence null.
出力 300 tok レイテンシ 3.5 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 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
Claude Sonnet 5.5 合格 · 122 words, 0 banned, 1 question
**Introducing Cross-Provider Prompt Caching** Your API gateway now caches prompts across every connected LLM provider, whether you route traffic to OpenAI, Anthropic, Google, or a self-hosted model. Here's how it works: the gateway fingerprints each prompt prefix, stores it centrally, and applies the right provider-specific caching mechanism automatically. When you switch providers or fail over during an outage, your cached context follows you. Early testing shows input token costs dropping by up to 70% on repeated system prompts and long documents, with latency improvements of 40% or more on cache hits. Tired of paying to send the same instructions thousands of times a day? Enable it with one configuration flag. Cache rules, TTLs, and per-team isolation are available in the dashboard today.
出力 266 tok レイテンシ 3.8 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-5-5",
# model="claude-sonnet-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"}],
reasoning_effort="medium",
)
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-5-5",
// model: "claude-sonnet-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" }],
reasoning_effort: "medium",
});
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-5-5",
# "model": "claude-sonnet-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"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'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-5-5",
// Model: "claude-sonnet-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"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("claude-haiku-5-5")
// .model("claude-sonnet-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")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));よくある質問
Claude Haiku 5.5 と Claude Sonnet 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 $2、20 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 5.5 と Claude Sonnet 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 5.5 と Claude Sonnet 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。