向いている用途最初に試すなら、分類、構造化抽出、サポート、振り分け、要約、範囲の狭いサブエージェントの手順です。
1M トークンあたり · 基本定価帯
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 Sonnet 5.5
Claude Haiku 5.5 と Claude Sonnet 5.5 は、どちらも 100 万トークンのコンテキストウィンドウ、最大 128,000 出力トークン、テキストと画像の入力、適応的思考を備えています。役割は違います。Anthropic は Haiku を、分類、抽出、振り分けのような、大量でレイテンシに敏感な作業に位置づけています。Sonnet は、より持続的な判断が要るコーディング、分析、エージェントのワークフローで、より強い最初の候補です。どちらも GPTProto の API か Playground で試せます。
短い答え：頻繁で、結果を確認できるリクエストは Haiku 5.5 から始めてください。コーディングや複数ステップの作業で、より高い成功率が要るときは Sonnet 5.5 を試してください。プロンプトの長さには特に注意してください。Anthropic は、入力トークンが 100,000 を超えると、直接 API のより高い価格帯を適用します。表示されている基本料金が、どのプロンプト長でも適用されると思わず、長いリクエストの GPTProto 請求を確認してください。
モデルページを見る
向いている用途最初に試すなら、範囲が決まったコーディング、コードレビュー、文書分析、より多くの推論が要るエージェントの手順です。
1M トークンあたり · 基本定価帯
入力$2.00$1.80/M−10%
出力$10.00$9.00/M−10%
// 並べて比較
Haiku 5.5 と Sonnet 5.5ひと目で。
下の料金は、2026年10月13日に確認した、GPTProto カタログが表示する基本の入力と出力の価格です。Anthropic は、Haiku について、入力トークンが 100,000 を超えるプロンプト長の別帯を公開しています。長いリクエストに適用される GPTProto の請求を確認してください。表示されている基本価格だけでは、すべての帯は決まりません。
項目
Claude Haiku 5.5
Claude Sonnet 5.5
プロバイダ
Anthropic
Anthropic
モデル ID
claude-haiku-5-5
claude-sonnet-5-5
可用性
97.7%
直近 7 日97.7%
直近 7 日リリース日
2026年10月7日
2026年9月28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）
$1.80$2.00 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）
$9.00$10.00 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
$2.25$2.50 公式定価
キャッシュ
対応
対応
入力トークンが 100K を超えるプロンプト
上流の上位帯。GPTProto の請求を確認
Anthropic が掲げる Sonnet の価格に、相当する 100K 帯はない
レイテンシ（p50）
1.49 秒
1.91 秒
スループット（p50）
130 tok/秒
100 tok/秒
相対レイテンシ
最速
速い
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。努力レベルを調整できる
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
範囲が決まったコーディング、コードレビュー、文書分析、そしてより持続的な判断が要るエージェントの手順
最初に試す用途
大量で、範囲の決まったタスク
コーディング、分析、エージェントのワークフロー
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-sonnet-5-5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'価格は 1M トークンあたり。公式定価は Anthropic のものを GPTProto カタログ経由で表示（raw price / 740）。GPTProto の料金は price_multiplication 0.9 を適用します。レイテンシとベンチマークは 2026年10月14日時点の OpenRouter の数値です。
// 価格比較
見ておきたい10万トークンのしきい値。
GPTProto のカタログは、Haiku 5.5 を入力 $0.09、出力 $0.45、Sonnet 5.5 を入力 $1.80、出力 $9.00（いずれも 100 万トークンあたり）と掲げています。これらは表示されている基本料金です。送る予定のプロンプトサイズに適用される帯を確認してください。その表示料金では、入力トークンでも出力トークンでも、Sonnet は 20 倍です。入力 10,000 トークン、出力 1,000 トークンのリクエストは、その料金で、キャッシュやその他の課金の前に、Haiku が約 $0.00135、Sonnet が約 $0.027 です。
長いプロンプトは、別にコストを確認する必要があります。Anthropic の直接 API は、リクエストの入力トークンが 100,000 を超えると、Haiku の入力／出力を 100 万トークンあたり $0.10/$0.50 から $0.50/$2.50 に変えます。高い帯はリクエスト全体に適用されます。GPTProto のカタログはその公式帯と 0.9 倍を保持し、$0.45 の入力と $2.25 の出力に換算されます。そのカタログの数字は、長いプロンプトの請求すべてを約束するものではありません。しきい値は各リクエストのプロンプト長であり、月間のトークン合計ではありません。
現在の Haiku 5.5 のモデル価格、Sonnet 5.5 のモデル価格、そして GPTProto の Haiku の長プロンプト比較 を確認してください。
// 節約計算機
自分の数字で。こちらの数字ではなく。
想定する入力トークンと出力トークンからコストを見積もり、入力トークンが 100K 以下のリクエストと、それを超えるリクエストを分け、各グループに適用される GPTProto の料金を確認してください。キャッシュの利用、再試行、ツール呼び出し、そして合格テストを通るまでに各モデルが要る試行回数を足してください。
料金モデル
百万トークン
百万トークン
年間で残る額
$54.00
月間ランニングコスト公式GPTProto節約
入力$20.00$18.00$2.00
出力$25.00$22.50$2.50
年間$540.00$486.00$54.00
チャージのボーナスクレジットは含みません。ここでの Haiku 5.5 は ≤100K トークンのプロンプト帯の価格です。公開されている 1M トークンあたりの料金で、用量が一定だと仮定しています。
// 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。
Anthropic は、自社ラインナップの中で Haiku 5.5 を最速、Sonnet 5.5 を速いと位置づけています。どちらのラベルも、特定の GPTProto レイテンシを約束するものではありません。プロンプト長、思考の努力、ツール呼び出し、出力サイズで、エンドツーエンドの時間は変わります。同じリクエストと設定で、ライブのモデルページから両方を試してください。
項目
Claude Haiku 5.5
Claude Sonnet 5.5
レイテンシ（p50）
1.49 秒
1.91 秒
スループット（p50）
130 tok/秒
100 tok/秒
提供プロバイダ数
5
5
利用量（直近 30 日）
—
—
推論
任意リクエストごとにオフにできる
常時オン努力は調整できる。OpenRouter は推論を必須と掲げています
努力レベル
LOWMEDIUMHIGHXHIGHMAX
LOWMEDIUMHIGHXHIGHMAX
デフォルトの努力
中
高
対応パラメータ
max_tokenstop_ptemperaturestopreasoningtoolstool_choicetop_k
reasoningmax_tokensstoptool_choicetoolsresponse_format
OpenRouter の数値は 2026年10月14日時点。「最速」と「速い」は Anthropic の相対的な分類です。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。
両方のモデルを、一つの残高で。
一つの GPTProto アカウントと残高で、表示料金の Haiku と Sonnet を試せます。実用的なアプリでは、繰り返せるリクエストを Haiku に置き、検証に落ちる、またはより多くの推論が要るタスクを Sonnet に残せます。安い最初の呼び出しが、繰り返すエスカレーションのコストを隠さないよう、振り分けルールを利用データから見えるようにしてください。
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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。
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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。
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+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 Sonnet 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 $240 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。結果をどう判断するか。
Haiku 5.5 は、チケットのラベル付け、項目の抽出、リクエストの振り分け、簡潔な要約、絞ったコーディングのサブエージェント作業に向きます。Sonnet 5.5 は、リポジトリの変更、コードレビュー、より長い文書分析、複数ステップのエージェント作業で、より該当する候補です。公開されたスコアは、どのプロンプトでも一方が勝つという意味ではありません。
項目
Claude Haiku 5.5
Claude Sonnet 5.5
知能指数
43.4
56
Vals 指数
54.4%
67.0%
コード移行
44.6%
69.8%
情報オリンピック IOI
47.3%
83.1%
ProgramBench 完全なプログラム
2.5%
6.5%
Design Arena · ウェブサイト
1267 Eloカテゴリ 32 位
1332 Eloカテゴリ 5 位
Design Arena · UI コンポーネント
1308 Eloカテゴリ 15 位
1379 Eloカテゴリ 3 位
Design Arena · ゲーム開発
1310 Eloカテゴリ 15 位
1456 Eloカテゴリ 2 位
Artificial Analysis、Vals AI、Design Arena の数値。OpenRouter 掲載、2026年10月14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、自分で実行できる確認で選んでください。
Claude Haiku 5.5claude-haiku-5-5
大量で、確認できる手順には Haiku 5.5
- カスタマーサポートの振り分け、定義されたスキーマへの抽出、検索に根拠を置いた短い回答、直接確認できる小さなサブエージェントの仕事には Haiku を使ってください。
- 掲げられているより低い帯の価格と、最速という相対レイテンシは、リクエストが何度も繰り返すときの有力な最初の候補にします。
- 作業が再試行やエスカレーションになる頻度を追い、入力トークンが 100K をまたぐプロンプトに注意してください。
Claude Sonnet 5.5claude-sonnet-5-5
範囲は決まっているが、より難しい作業には Sonnet 5.5
- 絞ったコード変更、バグ修正、コードレビュー、そして複数の根拠をまたいでより多くの判断が要る文書分析には Sonnet を使ってください。
- 掲げられているより高いトークン単価は、再試行が少ない、またはレビュー時間が短い正しい結果を出すなら、正当化しやすくなります。
- その優位は、仮定せず、自分のタスクで測ってください。
エージェントの流れでは両方を使う
狭く、検証できる部分タスクは Haiku に渡し、あいまいな手順や失敗した手順は Sonnet に上げてください。引き渡すときは、指示、根拠、合格テストを保ってください。完了したタスクの最終コストには、両方の呼び出しを数えてください。振り分けが役立つのは、結果か請求が良くなるときだけです。
// 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 は、両モデルについて、テキストと画像の入力、テキスト出力、1M トークンのコンテキストウィンドウ、標準で 128K トークンの出力上限を定めています。思考トークンは出力の枠に入ります。選んだ GPTProto のルートが、独自のリクエスト上限を課すこともあります。Haiku の上流にある 100K の価格しきい値は、コンテキスト容量が同じでも、どのプロンプト長でも一律の料金になるわけではない、という意味です。答えに必要な事実が残るときだけ、文書を使える根拠に分けてください。安い帯に合わせるためだけに、タスクを切らないでください。
文書ワークフローでは、GPTProto に Haiku のファイル分析 と Sonnet のファイル分析 のページがあります。モデル別の Haiku のウェブ検索 と Sonnet のウェブ検索 のルートもあります。導入前に、ライブのリクエストスキーマを確認してください。
// 決め方
公平に決めるHaiku 5.5 と Sonnet 5.5。
実際のワークロードから評価セットを作ります。日常のケース、難しい失敗、そして 100K のしきい値の両側にある長いプロンプトです。比べられる指示、ツール、推論の設定で、両方のモデルを走らせてください。採用された結果、再試行、レイテンシ、トークンの合計を採点します。エスカレーションが必要なリクエストの割合と、完了したタスクあたりのコストを報告してください。一つの平均では、Haiku の大量処理での優位も、より難しい作業での Sonnet の価値も、見えなくなることがあります。
// はじめる
Haiku 5.5 と Sonnet 5.5 を試すGPTProto で。
どちらのモデルページにも Playground、API 例、現在の価格があります。プロンプト長に合う料金を確認し、代表的なリクエストを実行し、品質、速度、予算を満たすデフォルト、またはエスカレーションのルールを選んでください。GPTProto の Claude モデルを見る。
// よくある質問
Haiku 5.5 と Sonnet 5.5。まっすぐな答え。
01GPTProto で Haiku 5.5 は Sonnet 5.5 より安いですか？
はい。2026年10月13日に確認した表示上の基本料金では、Haiku は入力 $0.09 / 出力 $0.45、Sonnet は 100 万トークンあたり $1.80 / $9.00 です。Anthropic には、入力トークンが 100K を超えると、直接 API のより高い Haiku 帯があります。カタログはその公式帯を同じ 0.9 倍で換算しますが、予算を組む前に、適用される GPTProto の料金とプロンプト長を確認してください。
02Haiku 5.5 は Sonnet 5.5 より速いですか？
Anthropic は、他のモデルとの相対で Haiku を最速、Sonnet を速いに分類しています。これらは GPTProto のレイテンシ測定ではありません。2026年10月14日に確認した OpenRouter のプロバイダ中央値では、Haiku の p50 レイテンシは 1.49 秒、Sonnet は 1.91 秒でした。自分のプロンプト長、思考の設定、出力サイズで両方を測ってください。
03コーディングにはどちらのモデルが向きますか？
範囲が狭く、確認できるコーディングの部分手順は Haiku を試してください。範囲が決まったバグ修正、コードレビュー、ファイルをまたいでより多くの推論が要る変更は Sonnet を試してください。テスト、再試行回数、採用されたパッチあたりのコストで決めてください。
04Haiku と Sonnet で、コンテキストや出力の上限は違いますか？
いいえ。Anthropic はどちらも 1M トークンのコンテキストウィンドウと、標準で最大 128K トークンの出力を掲げています。Haiku のプロンプト長による価格のしきい値は請求上の区別であり、より小さいコンテキスト上限ではありません。
05どちらも適応的思考と画像入力に対応しますか？
はい。Anthropic は、どちらも適応的思考と、テキストと画像の入力、テキスト出力を掲げています。OpenRouter は Haiku の推論を任意、Sonnet の推論を必須とし、どちらも努力は調整できます。画像入力は画像を理解するためのもので、画像を生成するためではありません。
06どちらも GPTProto で使えますか？
はい。カタログには、価格、API 例、Playground がある Claude Haiku 5.5 と Claude Sonnet 5.5 のモデルページがあります。Claude カタログ に現在のラインナップが出ています。
// 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