Claude Haiku 5.5（2026-10-07 公開）は、Claude で最も速く最も安いモデルです。料金は 100 万トークンあたり入力 $0.10 / 出力 $0.50 から（10 万トークン以下）、文脈は 1M トークンです。設計や長い作業は Opus 5.5・Sonnet 5.5 に任せ、Haiku 5.5 は Claude Code のサブエージェントと、API の分類・抽出・仕分けの一括処理に置くのが基本です。
SNSでシェアして、他のエンジニアにも教えてあげましょう
Claude Haiku 5.5 は、Anthropic が 2026 年 10 月 7 日に公開した、Claude で最も速く最も安いモデルです1。設計や長時間の作業は Opus 5.5・Sonnet 5.5 に任せ、Haiku 5.5 は Claude Code のサブエージェントと、API での分類・抽出・仕分けの一括処理に使うのが基本です。料金は 100 万トークンあたり入力 $0.10・出力 $0.50 からで、Haiku 4.5 の 10 分の 1 です（10 万トークン以下のプロンプトの場合）2。コンテキスト長は上位モデルと同じ 1M トークンです3。この記事では、公式の数字だけで Opus 5.5・Sonnet 5.5 との違いを整理します。そのうえで、Claude Code のサブエージェントに model: haiku を指定する方法と、Batch API とプロンプトキャッシュで大量の仕事を安く回すコードを載せます（2026 年 10 月時点の情報です）。
Claude Haiku 5.5 は、Claude 5.5 世代の小型モデルです。公式ドキュメントは「分類・抽出・ルーティングのように、量が多く待ち時間に敏感な仕事向け」と説明しています3。発表では、要約・会話の圧縮・データベースへの問い合わせ・分類に加え、Opus 5.5 や Sonnet 5.5 と組ませるサブエージェントの用途がはっきり挙げられています1。
主な仕様を、Claude Platform のドキュメントの値でまとめます3。
| 項目 | Haiku 5.5 | Sonnet 5.5 | Opus 5.5 |
|---|---|---|---|
| API のモデル ID | claude-haiku-5-5 | claude-sonnet-5-5 | claude-opus-5-5 |
| 料金（入力 / 出力、100 万トークンあたり） | $0.10 / $0.50 から | $2 / $10 | $4 / $20 |
| 相対的な待ち時間 | Fastest（最速） | Fast | Moderate |
| コンテキスト長 | 1M トークン | 1M トークン | 1M トークン |
| 最大出力（同期 API） | 128K トークン | 128K トークン | 128K トークン |
| 思考（thinking） | 適応型 | 適応型 | 適応型（常にオン） |
| API の既定の effort | medium | high | medium |
| 信頼できる知識の期限 | 2026 年 6 月 | 2026 年 6 月 | 2026 年 6 月 |
表のとおり、文脈の長さと出力の上限は上位モデルと同じで、違うのは料金と速さです。Haiku 4.5 のコンテキストは 200K、最大出力は 64K だったので、大きく広がりました4。
もう 1 つの変化が effort（エフォート）です。effort は、モデルがどれだけ考えて検証するかを決める設定です。Haiku 5.5 は Haiku 系で初めて effort に対応し、low から max までの 5 段階で費用と賢さを調整できます1。
注目される理由は、Haiku 4.5 より 1 桁安いのに、性能が大きく上がったからです。Anthropic は Haiku 5.5 を「これまでで最も安く、最も速く、最も有能な小型モデル」と呼んでいます1。平均の費用は Haiku 4.5 より約 75% 低く、10 万トークン以下の依頼では 90% 低いと説明しています1。
開発者の関心も高く、発表ページは Hacker News で 844 ポイントを集めました（2026-10-08 時点）5。
性能は、発表ページの比較表で確かめられます。開発とエージェント作業に関係する項目を抜き出しました。
| ベンチマーク | Haiku 5.5（%） | Haiku 4.5（%） | Sonnet 5.5（%） |
|---|---|---|---|
| OSWorld 2.1 | 72.4 | 15.7 | 83.9 |
| Terminal-Bench 4.0 | 39.2 | 0 | 70.6 |
| Humanity's Last Exam（ツールあり） | 57.4 | 18.7 | 64.5 |
| Chartography | 46.4 | 6.4 | 61.6 |
読み方のポイントは 2 つです。
つまり「Haiku に何でも任せる」のではなく、「範囲を切った仕事を Haiku に回す」使い方が前提です。
Haiku 5.5 の料金は、プロンプトが 10 万トークン以下か超えるかで 5 倍変わります2。ほかの 5.5 世代のモデルは 1M トークンの範囲すべてが同じ単価なので、ここが Haiku 5.5 だけの特徴です2。
| モデル | 入力（$） | 出力（$） |
|---|---|---|
| Haiku 5.5（10 万以下） | 0.1 | 0.5 |
| Haiku 5.5（10 万超） | 0.5 | 2.5 |
| Haiku 4.5 | 1 | 5 |
| Sonnet 5.5 | 2 | 10 |
| Opus 5.5 | 4 | 20 |
キャッシュと Batch API の単価も、公式の料金表で確かめます2。
| 項目（100 万トークンあたり） | Haiku 5.5（10 万以下） | Haiku 5.5（10 万超） | Sonnet 5.5 | Opus 5.5 |
|---|---|---|---|---|
| 5 分キャッシュの書き込み | $0.125 | $0.625 | $2.50 | $5 |
| 1 時間キャッシュの書き込み | $0.20 | $1 | $4 | $8 |
| キャッシュ読み取り | $0.01 | $0.05 | $0.10 | $0.20 |
| Batch API（入力 / 出力） | $0.05 / $0.25 | $0.25 / $1.25 | $1 / $5 | $2 / $10 |
1 件あたり入力 2,000 トークン・出力 300 トークンの分類を、1 万件流す場合を計算しました。式は「件数 ×（入力トークン × 入力単価 ＋ 出力トークン × 出力単価）÷ 100 万」です。
| モデル | 通常 | Batch API |
|---|---|---|
| Haiku 5.5 | $3.50 | $1.75 |
| Haiku 4.5 | $35.00 | $17.50 |
| Sonnet 5.5 | $70.00 | $35.00 |
| Opus 5.5 | $140.00 | $70.00 |
ただし、これは同じトークン数で比べた概算です。Haiku 5.5 は Claude 4.7 以降と同じ新しいトークナイザーを使うため、同じ文章が Haiku 4.5 より約 30% 多いトークンになります4。また、思考（thinking）のトークンは出力として数えられます4。実際の費用は、少量を流して usage の値から見積もり直してください。
Claude Code では、メインの会話は Opus 5.5 / Sonnet 5.5 のまま、サブエージェントだけを Haiku 5.5 にするのがいちばん効果的です。公式ドキュメントも、簡単なサブエージェントの作業には model: haiku を指定するよう勧めています7。サブエージェントは、別のコンテキストで作業して要約だけを返す助手です。基本は Claude Code サブエージェントの作り方と使い分け で説明しています。
Haiku 5.5 には Claude Code v2.1.293 以降が必要です8。v2.1.293 から、Anthropic API ではエイリアス（別名）の haiku が Haiku 5.5 を指すようになりました8。
claude --version # 2.1.293 未満なら次を実行
claude update
注意点として、haiku が指すモデルは提供元によって違います。Amazon Bedrock・Google Cloud・Microsoft Foundry・Claude Platform on AWS では、2026 年 10 月時点で haiku は Haiku 4.5 を指します8。これらの環境で Haiku 5.5 を使うときは、ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL に、その提供元での Haiku 5.5 のモデル ID を設定してください8。
.claude/ に Markdown のファイルを置き、frontmatter（先頭の --- で囲んだ設定）の model に haiku を書きます7。次は、レビューの前に差分を仕分けるサブエージェントの例です。
---
name: diff-triage
description: 変更差分を読んで、レビューで重点的に見るべきファイルを仕分ける。PR レビューの前に使う。
tools: Bash, Read, Grep, Glob
model: haiku
effort: low
---
あなたはレビュー前の仕分け担当です。`git diff main...HEAD --stat` と差分を読み、
ファイルごとに「要注意 / 通常 / 機械的な変更」のどれかを付けてください。
要注意にする基準: 認証・権限・お金・データ削除・マイグレーション・並行処理。
報告は表 1 つと、要注意の理由を 1 行ずつ。コードは書き換えないこと。
model には haiku のほか、claude-haiku-5-5 のようなフルネームも書けます7effort はこのサブエージェントが動くときの effort です。セッションの設定より優先されます7/ で確かめられます（v2.1.242 以降）7使うときは「diff-triage で差分を仕分けて」と頼みます。仕分けの結果を見て、要注意のファイルだけをメインの Opus 5.5 / Sonnet 5.5 でじっくりレビューします。こうすると、高いモデルが読む量を減らせます。
サブエージェントのモデルは、次の順で決まります7。
model パラメータmodel（inherit ならメインの会話と同じ）CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODELCLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL は既定値なので、定義や呼び出し時の指定があればそちらが勝ちます。すべてのサブエージェントを強制的に Haiku にしたいときは、CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL_FORCE も設定します（v2.1.257 以降）7。
{
"env": {
"CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL": "haiku",
"CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL_FORCE": "1"
}
}
これは公式ドキュメントの例そのままです7。settings.json の env に書きます。強制すると、定義の model も呼び出し時の指定も無視されます。例外はフォーク（会話を複製したサブエージェント）と、model: inherit のスキルだけです7。設計の調査のように重いサブエージェントがあるなら、手順 2 のように個別に指定するほうが安全です。
組み込みのサブエージェント Explore（コードベースの調査役）は、既定ではメインの会話と同じモデルで動きます7。Haiku で動かしたいときは、プロジェクトかユーザーの .claude/ に Explore という名前のサブエージェントを作り、model: haiku を書きます。同じ名前の定義が組み込みより優先されます7。
軽い作業だけのセッションなら、メインの会話を Haiku 5.5 にもできます8。
/model claude-haiku-5-5 # セッション中に切り替え
claude --model claude-haiku-5-5 # 起動時に指定
Claude Code の Haiku 5.5 は、どのプランでも 1M トークンの文脈で動き、既定では約 967K トークンで自動圧縮されます8。ここで注意したいのが 10 万トークンの境目です。Claude Code は会話の履歴を毎回送るので、長いセッションではすぐに 10 万トークンを超え、単価が 5 倍になります8。メインで使うなら、こまめに / するか、自動圧縮の窓を小さくしてください。
API では、Haiku 5.5 ＋ 構造化出力 ＋ Batch API ＋ プロンプトキャッシュの組み合わせが基本形です。急がない大量の仕事は、この形にすると最も安くなります。
| 用途 | 例 | 組み合わせ |
|---|---|---|
| 分類 | Issue・問い合わせ・レビューコメントのラベル付け | 構造化出力 ＋ Batch API |
| 抽出 | 文書から金額・日付・担当者を取り出す | 構造化出力 ＋ キャッシュ |
| ルーティング | 難しい依頼だけ Sonnet 5.5 / Opus 5.5 に回す | 同期 API ＋ effort: low |
| 要約 | ログ・長い議事録の要約 | Batch API |
発表では、金融調査の Rogo が、上位モデルが作る資料のために、10-K（米国の年次報告書）から事業セグメント別の売上を取り出すサブエージェントとして Haiku 5.5 を使っている例が紹介されています1。
分類や抽出では、返事の形を JSON Schema で固定する構造化出力（structured outputs）を使います。output_config.format に JSON Schema を渡すと、返事がその形になります。Haiku 5.5 も対象モデルです9。
次の Python のコードは、GitHub の Issue をまとめて分類します。構造化出力・Batch API・1 時間のプロンプトキャッシュを組み合わせています。
# triage_batch.py: GitHub の Issue を Claude Haiku 5.5 の Batch API でまとめて分類する
import json
import sys
import anthropic
client = anthropic.Anthropic() # 環境変数 ANTHROPIC_API_KEY を読む
# 全リクエストで共通の指示。512 トークン以上あるとキャッシュの対象になる
SYSTEM = [{
"type": "text",
"text": open("triage_rules.md", encoding="utf-8").read(),
"cache_control": {"type": "ephemeral", "ttl": "1h"},
}]
SCHEMA = {
"type": "object",
"properties": {
"category": {"type": "string", "enum": ["bug", "feature", "question", "docs"]},
"priority": {"type": "string", "enum": ["p0", "p1", "p2"]},
"needs_human": {"type": "boolean"},
"reason": {"type": "string"},
},
"required": ["category", "priority", "needs_human", "reason"],
"additionalProperties": False,
}
def build(issue: dict) -> dict:
return {
"custom_id": f"issue-{issue['number']}",
"params": {
"model": "claude-haiku-5-5",
"max_tokens": 2000,
"system": SYSTEM,
"output_config": {
"effort": "low",
"format": {"type": "json_schema", "schema": SCHEMA},
},
"messages": [{
"role": "user",
"content": f"# {issue['title']}\n\n{issue['body']}",
}],
},
}
issues = json.load(open(sys.argv[1], encoding="utf-8"))
batch = client.messages.batches.create(requests=[build(i) for i in issues])
print(batch.id, batch.processing_status)
このコードは anthropic Python SDK 1.12.1 で、ダミーのキーを使って動かしました。リクエストが組み立てられて API まで届き、認証エラー（401）で止まるところまで確かめています。書き方のポイントは次のとおりです。
max_tokens は余裕を持たせる: 思考のトークンも max_tokens に含まれます。小さすぎると、思考だけで止まって答えが返らないことがあります4custom_id は 1〜64 文字の英数字・ハイフン・アンダースコアです6バッチの多くは 1 時間以内に終わり、24 時間以内に終わらないと期限切れになります。結果は作成から 29 日間取り出せます。1 つのバッチには 10 万件か 256 MB のどちらか先に達するまで入れられます6。結果の受け取りは、公式ドキュメントの例をもとに次のように書けます。
import json
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
for result in client.messages.batches.results("msgbatch_xxxxxxxx"):
if result.result.type != "succeeded":
print(result.custom_id, result.result.type) # errored / expired は再送を検討
continue
msg = result.result.message
label = json.loads(next(b.text for b in msg.content if b.type == "text"))
if label["needs_human"]:
print("要確認:", result.custom_id, label["reason"])
返事の先頭には思考のブロックが来ることがあるので、content[0] ではなく type で text のブロックを選びます4。needs_human が付いたものだけを、Sonnet 5.5 / Opus 5.5 か人が見る流れにすると、費用の大半を Haiku 5.5 の単価に抑えられます。
使い分けは「判断が要る仕事は上位モデル、形が決まった仕事を大量に回すなら Haiku 5.5」です。迷ったら、まず Haiku 5.5 で少量を試し、正解率が足りなければ effort を上げるか Sonnet 5.5 に替えます。
| 仕事 | 選ぶモデル | 理由 |
|---|---|---|
| 分類・抽出・ルーティング（大量） | Haiku 5.5 ＋ Batch API | 公式が想定する用途3。Batch で $0.05 / $0.25 |
| サブエージェントの調べもの・要約・仕分け | Haiku 5.5 | サブエージェント用途を明記1 |
| チャットサポートなど待ち時間が大事な用途 | Haiku 5.5（low〜medium） | 速さが Fastest と分類3 |
| 範囲のはっきりした機能追加・バグ修正 | Sonnet 5.5 | Terminal-Bench 4.0 で大きな差1 |
| 長時間のエージェント作業・設計判断 | Opus 5.5 | 複雑な作業は上位モデルが向くと明記1 |
| 10 万トークンを超える文書を毎回読む処理 | 単価を比べて決める | Haiku 5.5 は 10 万超で 5 倍2 |
Opus 5.5 と Sonnet 5.5 の使い分けそのものは、Opus 5.5 と Sonnet 5.5 の違い：使い分けと料金 で詳しく比べています。Claude Code そのものの機能は Claude Code のツールページ にもまとめています。
Haiku 4.5 のコードをそのまま Haiku 5.5 に向けると、エラーになる変更があります4。
| 変更点 | 対処 |
|---|---|
thinking の budget_tokens（手動の思考） | 400 エラー。適応型の思考と effort に置き換える |
temperature・top_p・top_k を既定以外にする | 400 エラー。指定を外す3 |
| assistant のメッセージで返事の書き出しを指定する（プレフィル） | エラー。messages を user の発言で終える |
computer use の computer_20250124 | Claude API と Google Cloud では computer_toolset_20260801 に置き換える |
| 返事の先頭が思考のブロックになりうる | type でブロックを選ぶ |
| 安全のための分類器が依頼を断ることがある | stop_reason: "refusal" を処理する |
| 同じ文章のトークン数が約 30% 増える | max_tokens と費用の見積もりを数え直す |
思考は API では既定でオンです。high 以下の effort なら thinking: {"type": "disabled"} で止められますが、公式は effort で調整するほうを勧めています4。一方、Claude Code では Haiku 5.5 の思考はオフにできません8。
つまずきやすい点もまとめます。
haiku が Haiku 4.5 になる: 提供元ごとのエイリアスの違いです。ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL でモデル ID を固定します8usage.input_tokens で確かめます2effort を low から medium 以上に上げるか、判断の基準をシステムプロンプトに具体的に書きます。それでも足りない仕事は Sonnet 5.5 に回しますmodel: haiku を書くのが効果的temperature・budget_tokens・プレフィルを外し、トークン数を数え直す次にやることは、claude update で v2.1.293 以降にし、調べものや仕分けのサブエージェントを 1 つ model: haiku で作って / でモデルを確かめることです。
100 万トークンあたり、10 万トークン以下のプロンプトは入力 $0.10・出力 $0.50、10 万トークンを超えると入力 $0.50・出力 $2.50 です2。Batch API を使うと入出力とも 50% 引きになります（2026 年 10 月時点）。
1M トークンで、最大出力は 128K トークンです3。Batch API ではベータのヘッダー output-300k-2026-03-24 を付けると最大 300K トークンまで出力できます3。
.claude/ のサブエージェントの定義に model: haiku を書きます7。すべてのサブエージェントを Haiku にするなら、settings.json の env に CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL を haiku、CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL_FORCE を 1 と設定します。どちらも Claude Code v2.1.293 以降が前提です8。
分類・抽出・要約・仕分けのように範囲がはっきりした大量の仕事は Haiku 5.5、コーディングのように判断が続く仕事は Sonnet 5.5 です。Terminal-Bench 4.0 では Haiku 5.5 が 39.2%、Sonnet 5.5 が 70.6% と差があります1。
動かない場合があります。temperature などのサンプリング設定、budget_tokens による手動の思考、assistant のプレフィルは Haiku 5.5 ではエラーになります4。同じ文章のトークン数も約 30% 増えるので、max_tokens と費用の見積もりを見直してください。
使えます。Bedrock では anthropic.claude-haiku-5-5、Google Cloud と Microsoft Foundry では claude-haiku-5-5 です3。ただし Claude Code の haiku エイリアスはこれらの環境では Haiku 4.5 を指すため、ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL で指定します8。
Claude Haiku 5.5 — Anthropic, 2026-10-07（2026-10-08 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8 ↩9 ↩10 ↩11 ↩12 ↩13
Pricing — Anthropic, Claude Platform Docs（2026-10-08 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7
Claude Haiku 5.5（モデルの概要） — Anthropic, Claude Platform Docs（2026-10-08 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8 ↩9 ↩10
What's new in Claude Haiku 5.5 — Anthropic, Claude Platform Docs（2026-10-08 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8
Hacker News（anthropic.com からの投稿） — 筆者集計（元データ: Hacker News）2026-10-08 取得 ↩
Batch processing — Anthropic, Claude Platform Docs（2026-10-08 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5
Create custom subagents — Anthropic, Claude Code Docs（2026-10-08 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8 ↩9 ↩10 ↩11 ↩12
Model configuration — Anthropic, Claude Code Docs（2026-10-08 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8 ↩9 ↩10 ↩11
Structured outputs — Anthropic, Claude Platform Docs（2026-10-08 参照） ↩
Prompt caching — Anthropic, Claude Platform Docs（2026-10-08 参照） ↩