Claude Haiku 4.5 は現行 Claude ラインアップの速度ティアで、Anthropic は「準フロンティア級の知能を備えた最速モデル」と説明しています。
- 入力
- テキスト 画像 $1/M
- 出力
- テキスト $5/M
- キャッシュ読み取り
- $0.1/M
- コンテキスト
- 200K
- GPT-4o 比
- 約 80% 割安
- 知識カットオフ
- 2025-02
ベンチマーク
ベンダー公表値： Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
価格の位置づけ
同種の 68 モデルの中での価格の位置
このバーは、Synthorai の同種モデルの中で、このモデルの価格がどのあたりにあるかを示しています。両端には、最も安いモデルと最も高いモデルの名前を表示しています。表示しているのは基本料金で、バッチ、リージョン、キャッシュ書き込みに関する割引は料金ページに記載しています。
仕様と制限
トークン
| コンテキストウィンドウ（ベンダー仕様） | 200,000 |
|---|---|
| 最大出力（ベンダー仕様） | 64,000 |
| 知識カットオフ | 2025-02 |
| 学習データの最終時点 | 2025-07 知識カットオフ 2025-02 |
プロンプトキャッシュ
| キャッシュ方式 | 明示（オプトイン） |
|---|---|
| 最小プレフィックス | 4,096 プロバイダーのデフォルトは 1,024 |
| 保持時間 | デフォルト 5 分、オプションで 1 時間 |
| 書き込みコスト | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
思考
| ベンダー側パラメータ | thinking.type "enabled" + budget_tokens |
|---|---|
| 指定可能な値 | budget_tokens at least 1,024 and below max_tokens; "adaptive" returns 400 |
| デフォルト | オフ。リクエストで設定しない限り思考しません リクエストで未指定の場合に適用 |
| 無効化の可否 | 対応 |
| 思考の挙動 | 拡張思考のみで、エフォートパラメータはありません。過去のターンの思考ブロックは削除され、最後の 1 つだけが残ります。インターリーブ思考は非対応で、ベータヘッダーは受け付けられますが無視されます。 |
| パラメータ | reasoning_effort |
| 値 | minimal · low · medium · high ゲートウェイ側のパラメータ。上のベンダー別の対応が適用されます |
モデル
| モダリティ | テキスト + 画像 → テキスト |
|---|
- 準フロンティア級の知能を持つ最速の Claude。
- 拡張思考に対応(適応的思考ではありません)。
- 200k コンテキスト / 64k 最大出力。
1 つのプロンプトを実行（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
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
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
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
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。
30 秒で Claude Haiku 4.5 を使い始める
OpenAI 互換。base_url を差し替えるだけで、SDK はそのまま。POST /v1/chat/completions
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",
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",
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",
"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",
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")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Claude Haiku 4.5 について
- 現行のどの Claude モデルよりも低レイテンシかつ低価格で、200K トークンのコンテキストウィンドウ、最大 64K 出力トークン、拡張思考への対応、ビジョン入力、ツール使用、プロンプトキャッシュを備えます。
- Anthropic 自身の選択ガイドは、そのワークロードとしてリアルタイムアプリケーション、大量のインテリジェント処理、それでも強力な推論を必要とするコスト重視のデプロイ、サブエージェントのタスクを挙げており、明確に効率優先の導入経路の起点になっています。
- まずここから始め、特定の能力不足がそれを強いる場合にのみ上位へ移るという道筋です。
- 思考のモデルは旧世代のものであり、これはプロンプトを移植する際に重要になります。
- 対応するのは拡張思考のみで、明示的なトークン予算を 1,024 より大きくレスポンス上限より小さく設定する必要があり、adaptive の thinking タイプはエラーを返し、エフォートパラメータはありません。
- インターリーブ思考にも対応していません。
- ベータヘッダーは受け付けられますが無視されます。
- プロンプトキャッシュはファミリー中で最も厳しい 4,096 トークンの最小プレフィックスを必要とし、以前のターンの思考ブロックは保持されず取り除かれます。
- 構造化出力は一般提供済みで、コンテキストウィンドウは 200K に固定され、ロングコンテキストの変種はありません。
- このプロファイルは、応答性が最も重要な大量チャット、分類、コーディングアシスタントに適しています。
- Synthorai は Claude Haiku 4.5 を OpenAI 互換のチャットエンドポイント経由で提供するため、切り替えはモデル名を変えるだけです。
よくある質問
Claude Haiku 4.5 API は無料で試せますか？
はい。新規アカウントには 10 回のお試し呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付き、カード登録は不要です。入力 $1/M で計算すると、このクレジットだけで、約 8K トークンのリクエストを Claude Haiku 4.5 に約 125 回送れます。
Claude Haiku 4.5 は何が得意ですか？
準フロンティア級の知能で最速、現行ラインアップで最低のレイテンシと価格、拡張思考・ビジョン入力・プロンプトキャッシュ。詳しくは、ベンダー公式のリリースノートをもとにまとめた、このページのモデル紹介セクションをご覧ください。
Claude Haiku 4.5 の料金はいくらですか？
Synthorai での Claude Haiku 4.5 の料金は、入力 100 万トークンあたり $1、出力 100 万トークンあたり $5 です。プロバイダーの定価のままで、プラットフォーム手数料はかかりません。キャッシュ済み入力トークンは $0.1/M で課金されます。
Claude Haiku 4.5 のコンテキスト長はどれくらいですか？
Claude Haiku 4.5 のコンテキストウィンドウは 200K トークンです。1 回の応答で出力できるのは最大 64,000 トークンです。
Claude Haiku 4.5 はプロンプトキャッシュに対応していますか？
はい。オプトイン方式で、内容が変わらないプレフィックスに cache_control のブレークポイントを付けて指定します。キャッシュ済み入力トークンは $0.1/M（未キャッシュは $1/M）で課金されます。なお、キャッシュには 4,096 トークン以上の、内容が変わらないプレフィックスが必要です（TTL デフォルト 5 分、オプションで 1 時間）。 プロンプトキャッシュガイド →
Claude Haiku 4.5 を利用するには？
お使いの OpenAI SDK の base_url を "https://synthorai.io/v1" に向け、model="claude-haiku-4-5" を設定すれば完了です。API キー 1 本でゲートウェイ上のすべてのモデルを利用できます。
Claude Haiku 4.5 の知識カットオフはいつですか？
ベンダー公式ドキュメントによると、Claude Haiku 4.5 の知識カットオフは 2025-02 です（2026-07-09 時点）。
関連モデル
比較
このページの値は、すべてベンダー自身のドキュメント（上部にリンクがあります）から転記したもので、確認した日付を添えています。価格はカタログ全体で比較しています。一方、ベンダーによって定義が異なる仕様値は、違いを明記するにとどめ、グラフでの比較はしていません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。