向いている用途長時間のコーディングエージェント、複数ステップのコード変更、複雑なナレッジワークに向きます。
1M トークンあたり · 基本定価帯
入力$4.00$3.60/M−10%
出力$20.00$18.00/M−10%
// Claude モデル比較モデルページを見る
Claude Opus 5.5vsClaude Sonnet 5.5
Claude Opus 5.5 と Claude Sonnet 5.5 は、100 万トークンのコンテキストウィンドウ、標準で 128,000 トークンの出力上限、テキストと画像の入力を共有します。違うのは、どこで力を発揮するかです。Anthropic は Opus を、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に位置づけ、Sonnet を、範囲が明確な日々のタスク、バグ修正、仕上げた文書に向く、より速くより安い選択に置いています。
短い答え：呼び出しごとの速度とコストが効き、タスクに明確な完了条件があるときは Sonnet 5.5 から始めてください。コードベースをまたいで終わりが決まっていない作業、複数のツール呼び出し、持続的な判断が要る決定には Opus 5.5 を使ってください。どちらかに揃える前に、トークン単価だけでなく、成功したタスクあたりのコストを比べてください。
モデルページを見る
向いている用途日常のコーディング、絞ったバグ修正、文書作業、そしてより速い応答とより低いトークンコストが効くエージェントの手順に向きます。
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
Opus 5.5 と Sonnet 5.5ひと目で。
API の判断で効く違いです。GPTProto の価格は 2026年10月13日に確認したカタログ料金です。本番の請求を見積もる前に、ライブのページを確認してください。標準のトークン価格には、キャッシュや機能ごとの追加料金は含まれません。
項目
Claude Opus 5.5
Claude Sonnet 5.5
プロバイダ
Anthropic
Anthropic
モデル ID
claude-opus-5-5
claude-sonnet-5-5
可用性
99.7%
直近 7 日97.7%
直近 7 日リリース日
2026年9月22日
2026年9月28日
入力
$3.60$4.00 公式定価
$1.80$2.00 公式定価
出力
$18.00$20.00 公式定価
$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
$0.18$0.20 公式定価
$0.18$0.20 公式定価
キャッシュ書き込み
$4.50$5.00 公式定価
$2.25$2.50 公式定価
キャッシュ
対応
対応
レイテンシ（p50）
3.38 秒
1.91 秒
スループット（p50）
71 tok/秒
100 tok/秒
相対レイテンシ
中程度
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
適応的思考は常時オン。努力レベルは調整できる
適応的思考。努力は調整できる
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
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
範囲が明確なコーディング、バグ修正、仕上げた文書、日常のナレッジワーク
最初に試す用途
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
範囲が明確なコーディング、バグ修正、日常のナレッジワーク
カタログ掲載
2026年9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-opus-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
2× のトークン価格差それが効くとき。
GPTProto では、現在の表示料金で、入力トークンでも出力トークンでも、Sonnet 5.5 は Opus 5.5 の半分です。100 万トークンあたり Sonnet 5.5 は $1.80/$9、Opus 5.5 は $3.60/$18 です。両モデルは 1M トークンのコンテキストウィンドウに対応します。キャッシュと機能ごとの追加料金で、請求の全体は変わり得ます。
キャッシュされていない入力 10,000 トークン、出力 1,000 トークンのリクエストでは、掲げられている GPTProto のトークン料金は Sonnet 5.5 が約 $0.027、Opus 5.5 が約 $0.054 になります。これは入力と出力のトークン課金だけの例です。プロンプトキャッシュ、ツール呼び出し、再試行、その他の利用で、最終の請求は変わり得ます。Sonnet が何度も試して解く難しいタスクを Opus が一回で終えるなら、より安いトークン単価が、より安い成功にはならないことがあります。
本番のデフォルトを決める前に、ライブの Sonnet 5.5 の料金 と Opus 5.5 の料金 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。
想定する月間の入力トークンと出力トークンに、GPTProto が表示する対応する料金を掛け、各モデルの基本トークンコストを見積もってください。それから、代表的な実際のタスクを試してください。役に立つ予算には、キャッシュの読み取りと書き込み、再試行、ツールの利用、そして各モデルが成功裏に完了するリクエストの割合が入ります。
料金モデル
百万トークン
百万トークン
年間で残る額
$1,080
月間ランニングコスト公式GPTProto節約
入力$400$360$40
出力$500$450$50
年間$10,800$9,720$1,080
チャージのボーナスクレジットは含みません。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。キャッシュ、ツール、再試行は別です。
// 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、モデル概要の中で Sonnet 5.5 を速い、Opus 5.5 を中程度と位置づけています。これらのラベルは相対的なモデルのレイテンシであり、アプリケーションのエンドツーエンドの時間ではありません。プロンプト長、推論の努力、ツール、応答サイズ、ライブのサービス状況は、実際のリクエストにすべて影響します。
項目
Claude Opus 5.5
Claude Sonnet 5.5
レイテンシ（p50）
3.38 秒
1.91 秒
スループット（p50）
71 tok/秒
100 tok/秒
提供プロバイダ数
5
5
利用量（直近 30 日）
—
—
推論
常時オン無効にできない。努力は調整できる
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
高
高
対応パラメータ
reasoningmax_tokensstoptool_choicetoolsresponse_format
reasoningmax_tokensstoptool_choicetoolsresponse_format
OpenRouter の数値は 2026年10月14日時点。「速い」と「中程度」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 残高で、表示料金の両方の Claude モデルを試せます。日常の呼び出しは Sonnet で試し、必要なケースだけ Opus を残すのに、アプリケーションの中に二つ目のモデルプロバイダを用意する必要はありません。
$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。ベンチマークでは決まらないこと。
Anthropic は Sonnet 5.5 を、バグ修正や、仕上げた文書、スライド、スプレッドシートを含む、絞った作業のための、Opus 5.5 より速い補完だと説明しています。推論の努力を高くすると、Sonnet は公開された一部の評価で Opus に近づくことがあります。Opus は、持続的な判断が要る、複雑で終わりが決まっていない作業の候補のままです。これはタスクの区別であり、どちらかがすべてのベンチマークで勝つという主張ではありません。
項目
Claude Opus 5.5
Claude Sonnet 5.5
知能指数
57.6
56
Vals 指数
67.0%
67.0%
コード移行
66.6%
69.8%
情報オリンピック IOI
95.1%
83.1%
ProgramBench 完全なプログラム
18.5%
6.5%
Design Arena · ウェブサイト
1335 Eloカテゴリ 4 位
1332 Eloカテゴリ 5 位
Design Arena · UI コンポーネント
1384 Eloカテゴリ 2 位
1379 Eloカテゴリ 3 位
Design Arena · ゲーム開発
1461 Eloカテゴリ 1 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。
完了条件をすでに言えるモデルから始めてください。
Claude Opus 5.5claude-opus-5-5
持続的な判断には Opus 5.5
- エージェントが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て実行し、多くの文書をまたいで推論し、難しい結果をレビューしなければならないときは、Opus 5.5 を使ってください。
- 失敗した実行や、繰り返す実行のコストが、モデル料金の差より大きいなら、より高いトークンあたりの価格は正当化しやすくなります。
- Anthropic は相対レイテンシを中程度に分類しています。自分のプロンプト、ツール、努力の設定で測ってください。
Claude Sonnet 5.5claude-sonnet-5-5
範囲が明確な作業には Sonnet 5.5
- 繰り返せるコーディング、局所的なバグ修正、文書の下書き、構造化された分析、明確な成功条件があるエージェントの手順には Sonnet 5.5 を使ってください。
- 掲げられているより低いトークン価格と、速いという相対レイテンシは、頻繁な呼び出しの妥当な最初の候補にします。
- より低いトークン価格を、完了したタスクあたりのより低いコストとみなす前に、結果の品質と再試行率を確認してください。
一つのワークフローで両方を使う
実用的な振り分けは、日常的で範囲が明確な手順を Sonnet に送り、あいまいな手順や利害の大きい手順を Opus に上げることです。引き継ぎごとに同じ評価基準を保ち、エスカレーションが実際に最終結果を良くしたときを記録してください。GPTProto の Claude カタログでは、両方のモデルページが一つの場所にあります。
// 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、1M トークンのコンテキストウィンドウと、標準で 128K トークンの出力上限を定めています。出力の枠には、見える答えだけでなく思考トークンも入ります。テキストと画像を受け取り、テキストを返します。自分の GPTProto ルートで対応するリクエスト上限を確認してください。上限が同じでも、長いコードベースや文書で性能が同じとは限りません。使う予定のプロンプト長で、根拠の検索、指示追従、正確さを試してください。
どちらも適応的思考に対応します。Opus 5.5 はオンのまま、努力は調整できます。Sonnet 5.5 は適応的思考と、調整できる努力に対応します。OpenRouter はどちらも推論を必須と掲げています。推論の設定はレイテンシ、トークン使用量、結果を変え得るので、アプリケーションに合う設定で比べてください。文書の多いタスクでは、GPTProto にモデル別の Sonnet のファイル分析 と Opus のファイル分析 のページもあります。
// 決め方
公平に決めるOpus 5.5 と Sonnet 5.5。
実際の本番タスクから評価セットを作ります。素直なケース、長いコンテキストのケース、そして最も重要な失敗です。同等の指示、入力、ツール、採点ルールで両方を走らせてください。タスクの成功、トークンの合計、再試行、エンドツーエンドの時間を比べてください。トークンあたりの料金と並べて、成功したタスクあたりのコストを報告してください。複雑なケースは別のセットにしてください。一つの平均では、Opus がより高い価格に見合うところも、Sonnet で足りるところも、見えなくなることがあります。
// はじめる
Opus 5.5 と Sonnet 5.5 を試すGPTProto で。
どちらのモデルページにも、現在の価格、API 例、Playground があります。ライブの料金を確認し、自分のプロンプトを実行し、品質、速度、予算を満たすモデル、または振り分けルールを選んでください。Claude モデルカタログを見る。
// よくある質問
Opus 5.5 と Sonnet 5.5。まっすぐな答え。
01Claude Sonnet 5.5 は Claude Opus 5.5 より安いですか？
はい。表示されている入力／出力は、100 万トークンあたり Sonnet 5.5 が $1.80/$9、Opus 5.5 が $3.60/$18 です。キャッシュとその他の課金は、ワークロード全体の請求に影響し得ます。現在の料金は、各モデルのライブの GPTProto ページで確認してください。
02コーディングにはどちらのモデルが向きますか？
Sonnet 5.5 は、絞ったバグ修正と日常のコーディングの有力な最初の選択です。Opus 5.5 は、コードベースをまたぐ持続的な判断が要る、より長くより複雑なエージェント型コーディングのために設計されています。自分のタスクで両方を試し、正しい完了、再試行、レイテンシ、総コストを比べてください。
03コンテキストと出力の上限は違いますか？
いいえ。Anthropic は、Claude Opus 5.5 と Claude Sonnet 5.5 のどちらも、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。これらは上限であり、非常に長い入力で品質が等しい保証でも、最大出力を生成せよという推奨でもありません。
04Opus 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 Sonnet 5.5 を速い、Opus 5.5 を中程度に分類しています。どちらのラベルも、GPTProto 上の特定のレイテンシを約束するものではありません。2026年10月14日に確認した OpenRouter のプロバイダ中央値では、Sonnet の p50 レイテンシは 1.91 秒、Opus は 3.38 秒でした。実際のプロンプト長、推論の設定、ツール呼び出しで両方を測ってください。
05どちらのモデルも適応的思考に対応しますか？
はい。Opus 5.5 の適応的思考は常時オンで、努力は調整できます。Sonnet 5.5 は適応的思考と、調整できる努力に対応します。OpenRouter はどちらも推論を必須と掲げています。使う予定の設定を試してください。推論を増やすと、速度、トークン使用量、出力の品質が変わり得ます。
06どちらも GPTProto で使えますか？
はい。カタログには、現在の価格、API 例、Playground がある Claude Opus 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、いま使える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