向いている用途大量の分類、抽出、振り分け、サブエージェント向けの最速 Claude。
100万トークンあたり · 10万トークン以下の定価帯
入力$0.10$0.09/M−10%
出力$0.50$0.45/M−10%
// Claude モデル比較モデルページを見る
Claude Haiku 5.5vsClaude Opus 5.5
Haiku 5.5 と Opus 5.5 は、AI ワークフローの別の部分を担います。Haiku は Anthropic 最速のモデルで、分類、抽出、振り分け、応答の速いカスタマーサポートのような大量リクエスト向けです。Opus は長時間のエージェント型コーディングとナレッジワーク向けです。どちらも 100 万トークンのコンテキスト、最大 128,000 出力トークン、テキストと画像の入力、適応的思考に対応します。正しい選択は「新しい」や「大きい」ではなく、許容できるコストと応答時間で品質目標を満たすモデルです。
短い答え：繰り返しが多く、レイテンシに敏感な作業は Haiku 5.5 から。コードベースをまたぐ持続的な推論、複雑なツール利用、影響の大きい統合が必要なら Opus 5.5。本番のエージェントでは、同じプロンプト、ツール、成功条件で両方を試してから仕事を割り当ててください。
モデルページを見る
向いている用途長時間のエージェント型コーディングと複雑なナレッジワーク。適応的思考は常時オン。
100万トークンあたり · 10万トークン以下の定価帯
入力$4.00$3.60/M−10%
出力$20.00$18.00/M−10%
// 並べて比較
Haiku 5.5 と Opus 5.5ひと目で。
料金、速度、上限、能力、そして実際の呼び出し。選ぶときに効く違いを1画面に。価格とレイテンシは低いほど良いです。
項目
Claude Haiku 5.5
Claude Opus 5.5
プロバイダ
Anthropic
Anthropic
可用性
97.7%
直近 7 日99.7%
直近 7 日リリース日
2026年10月7日
2026年9月22日
入力
$0.09$0.10 公式定価10万トークン超のプロンプト：$0.45（定価 $0.50）
$3.60$4 公式定価
出力
$0.45$0.50 公式定価10万トークン超のプロンプト：$2.25（定価 $2.50）
$18$20 公式定価
節約
−10%Anthropic 定価との差
−10%Anthropic 定価との差
キャッシュ読み取り
$0.009$0.01 公式定価
$0.18$0.20 公式定価
キャッシュ書き込み
$0.1125$0.125 公式定価
$4.50$5 公式定価
キャッシュ
対応
対応
レイテンシ（p50）
1.64 秒
5.15 秒
スループット（p50）
189 tok/秒
65 tok/秒
相対レイテンシ
最速
中程度
コンテキストウィンドウ
100万トークン
100万トークン
最大出力トークン
12.8万トークン
12.8万トークン
思考
適応的。努力レベルを調整できる
適応的思考は常時オン。努力レベルは調整できる
入力形式
TEXTIMAGE
TEXTIMAGE
出力形式
TEXT
TEXT
組み込み機能
ウェブ検索ファイル分析
ウェブ検索ファイル分析
ツール利用
対応
対応
ストリーム中断
対応
対応
プロンプトを学習に使わない
はいGPTProto プライバシーポリシー §5.2
はいGPTProto プライバシーポリシー §5.2
力を発揮するところ
大量の分類、抽出、振り分け、要約、サポート、サブエージェント作業
長時間のエージェント型コーディング、難しいコードレビュー、複雑なナレッジワーク
カタログ掲載
2026年10月
2026年9月
API の使い方
curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-haiku-5-5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-opus-5-5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'価格は 100 万トークンあたり。公式定価は Anthropic。レイテンシとスループットは 2026年10月9日時点の OpenRouter プロバイダ横断の中央値です。
// 価格比較
見ておきたい10万トークンのしきい値。
Haiku 5.5 は、プロンプトの長さにかかわらず発行元の定価が一つ、ではありません。Anthropic の公表価格は、10万トークンまでのプロンプトで入力 100 万トークンあたり $0.10、出力 100 万トークンあたり $0.50、10万トークンを超えると $0.50 と $2.50 です。Opus 5.5 の公表定価は入力と出力で 100 万トークンあたり $4 と $20 です。キャッシュとバッチは別ルールです。上の数字は標準の入力と出力であり、アプリ全体の請求額ではありません。
たとえば発行元の定価では、入力 10,000 トークン、出力 1,000 トークンのリクエストは、キャッシュやプラットフォーム独自の価格の前で、Haiku 5.5 が約 $0.0015、Opus 5.5 が約 $0.06 です。これは価格の例であり、性能比較ではありません。Opus の一回で再試行が減る、または Haiku にはできない難しい作業が終わるなら、成功したタスクあたりのコストは別の話になります。
GPTProto は Haiku 5.5 と Opus 5.5 のライブなモデルページを公開し、それぞれに料金があります。GPTProto 上の提供状況はモデルによって異なることがあります。GPTProto の Claude モデルカタログを確認してください。カタログには、いま GPTProto 経由で使える Claude モデルとライブ料金が出ています。
// 節約計算機
自分の数字で。こちらの数字ではなく。
月に実際に流す量を入力してください。上の比較からモデルを選びます。Anthropic の公式定価と当社価格を並べて計算します。
料金モデル
百万トークン
百万トークン
年間で残る額
$2,160
月間ランニングコスト公式GPTProto節約
入力$800$720$80
出力$1,000$900$100
年間$21,600$19,440$2,160
チャージのボーナスクレジットは含みません。Haiku 5.5 は 10万トークン以下のプロンプト帯で計算しています。公開されている 100 万トークン単価で用量が一定だと仮定しています。実際の請求は、呼んだモデルの組み合わせによります。
// 速度、稼働、呼び出し方
どれだけ速く。どれだけ安定か。呼ぶために必要なもの。
両モデルの OpenRouter 公開エンドポイントの中央値です。採用する前に、自分のプロンプトでエンドツーエンド時間を測ってください。
項目
Claude Haiku 5.5
Claude Opus 5.5
レイテンシ（p50）
1.64 秒
5.15 秒
スループット（p50）
189 tok/秒
65 tok/秒
提供プロバイダ数
5
5
利用量（直近 30 日）
389B トークン
6.41T トークン
推論
任意リクエストごとにオフにできる
常時オン無効にできない
努力レベル
LOWMEDIUMHIGHXHIGHMAX
LOWMEDIUMHIGHXHIGHMAX
デフォルトの努力
中
高
対応パラメータ
reasoningreasoning_effortmax_tokensstoptoolstool_choiceresponse_formatstructured_outputsverbosity
reasoningreasoning_effortmax_tokensstoptoolstool_choiceresponse_formatstructured_outputsverbosity
OpenRouter の数値は 2026年10月9日時点。GPTProto の SLA ではありません。
// チャージトークン単位で支払い。
トークン単位で支払い。
サブスク不要。最低料金なし。
一つの残高でカタログの全モデルを使えます。一度チャージすれば、比較が指したモデルのどこにでも使えます。ボーナスクレジットは、すでに公式より低い価格の上に積み上がります。
$15
等額入金 · ボーナスなし
まずはここから。エンドポイントの確認や、新しいモデルの試用に向いています。
いちばん人気
$100
+4% ボーナスクレジット
個人の開発や、本番に出す小さなプロジェクトに向いたバランスです。
最大のお得 · +6%
$1,000
+6% ボーナスクレジット
本番のワークロードを回すチーム向けです。割引済みのモデル料金に、ボーナスクレジットが上乗せされます。
Claude Opus 5.5 で月 1 億トークンを使うと、GPTProto の料金では公式より年間およそ $480 安くなります（ボーナスクレジット適用前）
// 品質とベンチマーク
何ができるか。スコアはどれくらいか。
OpenRouter に載っている第三者スコア。高いほど良いです。ベンチマークは出発点です。自分のタスクで試してください。
項目
Claude Haiku 5.5
Claude Opus 5.5
知能指数
43.4
57.6
Vals 指数
54.3%
67.0%
コード移行
44.6%
66.6%
情報オリンピック IOI
47.3%
95.1%
ProgramBench 完全なプログラム
2.5%
18.5%
Design Arena · ウェブサイト
—
1340 Eloカテゴリ 3 位
Design Arena · UI コンポーネント
—
1396 Elo
Design Arena · ゲーム開発
—
1464 Elo
Artificial Analysis、Vals AI、Design Arena の数値。OpenRouter 掲載、2026年10月9日。
// 結論
どのモデルが合うかあなたのワークロードに。
新しいリリースかではなく、何を作っているかで選んでください。
Claude Haiku 5.5claude-haiku-5-5
大量で速度が重要な作業には Haiku 5.5
- Anthropic は Haiku 5.5 を、速く繰り返す作業に位置づけています。サポートチケットの分類、文書からの項目抽出、リクエストの振り分け、内容の要約、より大きなコーディングエージェントのサブエージェントです。
- 同じ操作を何千回も走らせ、1 リクエストの小さなコストが効くときの第一候補です。Anthropic は自社最速のモデルとも説明しています。
- その相対的な位置づけを、あなたのアプリのレイテンシ約束に読み替えないでください。プロンプト長、ツール、トラフィックを自分で測ってください。
Claude Opus 5.5claude-opus-5-5
継続的なコーディングと複雑なナレッジワークには Opus 5.5
- Opus 5.5 は、長時間のエージェント型コーディングとナレッジワークのための Anthropic のモデルです。大きなコードベースを調べ、複数ステップの変更を計画し、複数ターンでツールを使い、結果をレビューします。
- GPTProto の Opus 5.5 モデルページでは API と、このワークロードを試す Playground を用意しています。
- 引き換えはコストです。Anthropic が公開している API 定価では、入力と出力のどちらも Opus は Haiku より高くなります。結果の品質がそのコストに見合うかは、自分のタスク評価で決めてください。
エージェントの流れでは両方を使う
実用的な分け方は、安い最初の通過を Haiku に任せることです。リクエストを分類し、関係する事実を抜き、振り分ける。より深い計画やコード変更が必要な仕事は Opus に残します。Anthropic は Haiku 5.5 を、コーディングで Opus 5.5 と組むサブエージェントだと明示しています。ルーターはプロンプトの長さだけでなく、情報不足、評価タスクの低い確信度、テスト失敗のような観測できる信号でエスカレーションすべきです。1 回のモデル呼び出しのコストではなく、ワークフロー全体の成功率、総トークン、使える答えまでの時間を測ってください。
// コンテキストとマルチモーダル
コンテキスト、出力、マルチモーダル対応。
Anthropic のモデル仕様によると、両モデルはテキストと画像を受け取り、テキストを出力し、100 万トークンのコンテキストに対応し、標準の最大出力は 128,000 トークンです。コンテキスト上限が同じでも、長い文書で同じ結果になるとは限りません。正しい根拠を見つけるか、指示に従うか、プロンプトが長くなっても安定するかを試してください。最大出力も上限であって、128,000 トークンの応答を求める推奨ではありません。
両モデルは適応的思考に対応します。Haiku の努力設定では、推論を増やす代わりに時間とコストが増えます。Opus 5.5 の適応的思考はオフにできませんが、努力は調整できます。既存のエージェントを移すときは、モデル ID を変えれば振る舞いがすべて残ると思わず、推論とツール呼び出しを検証してください。
// 決め方
公平に決めるHaiku 5.5 と Opus 5.5。
実際のワークロードから小さな評価セットを作ります。日常のケース、長いコンテキスト、ユーザーにとって重要な失敗です。同じ入力、指示、ツール、採点基準を両方に送ります。タスク成功、再試行率、入力と出力トークンの合計、エンドツーエンドのレイテンシを追います。そのうえで、100 万トークンあたりのコストだけでなく、成功したタスクあたりのコストを比べます。Anthropic は各リリースのベンチマークを公開していますが、その資料はアプリが実行しうるすべてのタスクについて、統制された一対一の結果を一つにまとめてはいません。無関係なベンチマークのグラフから総合優勝を決めないでください。
// はじめる
GPTProto でClaude Opus 5.5 を見る。
GPTProto の Claude Opus 5.5 には、モデルページ、現在の価格パネル、API 例、Playground があります。ライブ料金を確認し、エージェントやコーディングのプロンプトを試してから、本番のワークロードを移せます。GPTProto の Claude カタログには、いまプラットフォーム経由で使える Claude モデルが出ています。
// よくある質問
Haiku 5.5 と Opus 5.5。まっすぐな答え。
01Claude Haiku 5.5 は Claude Opus 5.5 より安いですか？
はい。Anthropic の標準 API 定価では、Claude Haiku 5.5 は Claude Opus 5.5 より安くなります。10万トークンまでのプロンプトでは、Haiku 5.5 は入力 100 万トークンあたり $0.10、出力 100 万トークンあたり $0.50 からです。10万トークンを超えると、100 万トークンあたり $0.50 と $2.50 に上がります。Claude Opus 5.5 は入力 100 万トークンあたり $4、出力 100 万トークンあたり $20 です。実際の料金はプラットフォームによって異なることがあります。
02Haiku 5.5 と Opus 5.5 のコンテキストウィンドウは同じですか？
同じです。Claude Haiku 5.5 と Claude Opus 5.5 はどちらも 100 万トークンのコンテキストと、標準 API リクエストあたり最大 128,000 出力トークンに対応します。コンテキストが大きいからといって、同じ長いタスクで同じ結果になるとは限りません。自分のワークロードで評価してください。
03AI エージェントにはどちらが向きますか？
タスクによります。Haiku 5.5 は、分類、振り分け、抽出、サブエージェントのような速く繰り返すエージェント手順の候補です。Opus 5.5 は、より持続的な推論が必要な長時間のエージェント型コーディングとナレッジワーク向けです。本番エージェントでは、デフォルトを決める前にタスク成功率、レイテンシ、トークン使用量、再試行率を比べてください。
04どちらのモデルも画像を処理できますか？
はい。どちらもテキストと画像を入力として受け取り、テキストを出力します。画像を入力できることは、画像ファイルを生成するという意味ではありません。出力モダリティはテキストです。
05GPTProto で Claude Opus 5.5 を試せますか？
はい。GPTProto は Claude Opus 5.5 の API、Playground、現在の価格情報を提供しています。最新の価格、提供状況、API の詳細は Claude Opus 5.5 のモデルページで確認してください。
// 利用者の声
私たちの言葉だけではない。利用者の声。
実在する公開アカウントの投稿です。ここにあるものは作られていません。
BL#Routing
Blogstra
Reddit · r/Bloggers
For a team already juggling DeepSeek, Kimi, Qwen, or other providers, a shared routing layer can be reasonable if it removes duplicated work and the fallback behavior is tested. GPTProto is one implementation of this approach.
K
#Cost
K
X (Twitter) · @ChillaiKalan__
I've been testing GPTProto recently, and it's honestly made my creative workflow much simpler. Instead of paying for multiple subscriptions, I can access several leading AI models from one place.
SN
#Video
Sanskriti Naruka
X (Twitter) · @snskritinaruka
I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"
CF
#Video
Caden Flux
X (Twitter) · @Caden_Flux
I challenged myself to create a cinematic AI cooking short in just 15 seconds. I used GPTProto to bring the entire workflow together, from image generation to video, all in one place.
Z
#Creative
Zara
X (Twitter) · @ZaraIrahh
Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.
MO#Integration
Many-Operation2625
Reddit · r/LLMDevs
What worked for me was pointing the cloud connections at GPTProto so the frontend only sees one endpoint and I just change the model name to swap. I am not rebuilding a connection from scratch every time.
OB#Resilience
obxsurfer06
Reddit · r/singularity
I route the calls through GPTProto so a fallback is a config switch instead of a weekend rewrite when a model disappears. It turns "my default model just got export controlled" from an incident into a config change.
AL
#Models
Alice The Ai Expert
X (Twitter) · @AliceInfoAi
I used to switch between different AI tools just to compare results. Now I just use GPTProto. GPT-5, Claude, Gemini, Kimi, and more — all in one workspace.
EB#DevOps
EntireBig7258
Reddit · r/LLMDevs
I route the calls through GPTProto so the model id and latency land in one place regardless of which provider is behind it. The win is having the log schema consistent across providers.
AL
#Video
Alamin
X (Twitter) · @iam_chonchol
I created this 15-second cinematic product video with GPTProto using Seedance 2.0, and I was really impressed by how smooth the workflow was.
F
#Workflow
Fokki
X (Twitter) · @0x_fokki
GPTProto routes the character prompt and shot list to a top model on one API key: 20 minutes … voices it and burns in captions from the same key: 20 minutes.
FA#Apps
FormalAd4696
Reddit · r/SillyTavernAI
Text, images, and voice are configured separately. You can keep OpenRouter for text and use GPTProto for visuals.
AF#Teams
Any-Farm-1033
Reddit · r/EngineeringManagers
The call layer underneath the router is GPTProto, so swapping a model does not require provisioning a new provider integration. Changing models becomes cheap enough that the question stops being "should we change."
// ブログから
記事をすべて見る →AI モデルガイド。実用的な API チュートリアル。
モデルの比較、API の設定、画像と動画の実務での使い方をまとめています。
// 始める
次の 1 億トークンは定価である必要はありません。
ブラウザで画像や動画を作るか、一つの API キーでテキスト、画像、動画のモデルをアプリに組み込めます。対象モデルの割引も確認できます。
- ✓OpenAI 互換
- ✓200以上のモデル
- ✓公式より 10–30% 安い
- ✓高い稼働率、自動フェイルオーバー
✓クリップボードにコピーしました