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: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
価格の位置づけ
同種 60 モデル中の料金の位置
このバーは、Synthorai 上の同種モデルの中でこのモデルの価格がどこに位置するかを示します。両端には最も安いモデルと最も高いモデルの名前が入ります。表示は基本料金で、バッチ・リージョン・キャッシュ書き込みの割引は料金ページにあります。
スペックと制限
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 |
| 学習データの範囲 | 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 プロバイダー既定は 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面——上のベンダーマッピングが適用されます |
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 — ゲートウェイ経由で測定
Claude Haiku 4.5 パス · 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
指示追従（ちょうど三文 — 数えられる）、読み手に合わせた調整（CFO 向けの語り口）、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。
Claude Haiku 4.5 パス · 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
修正が実際に正しいか（実行可能か）、説明の密度、そして範囲の限られたタスクでのトークン効率。
Claude Haiku 4.5 パス · 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
スキーマ遵守（フィールドをでっち上げない）、ハルシネーション圧（guidance は明示的に保留されている）、そして構造化出力の経路の違い。
Claude Haiku 4.5 パス · 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、唯一の疑問文）、文体の指紋、そして長さの制御。
30 秒で Claude Haiku 4.5 を使う
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 回のトライアル呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付与され、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 Claude Haiku 4.5 に対して約 125 回の ~8K トークンのリクエストを送れます。
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。全体像はベンダー公式のリリースノートに基づく「このモデルについて」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 上の Claude Haiku 4.5 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。ベンダー定価のままで、プラットフォーム手数料はありません。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 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、安定したプレフィックスを cache_control ブレークポイントでマークします。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 トークン以上の安定した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)から転記し、確認した日付を付しています。価格はカタログ全体で比較しますが、ベンダーごとに定義が異なる仕様値は差異を明記するにとどめ、図表で比較はしません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。