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安いモデルで足りる仕事と、足りない仕事——Haiku 5.5 と選定の基準

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はじめに

2026 年 10 月 7 日、Anthropic は Claude Haiku 5.5 を公開しました。文脈の窓は 100 万 token、出力は最大 12 万 8 千 token です。短い質問では、入力の単価が Haiku 4.5 の 10 分の 1 になりました。

同じ週、Zenn には実測の記事が上がっています。結論は端的です。固定の書式で結果を報告する子エージェントは、軽量な模型で足りる。調査をする仕事は、報告の約束を書き換えないと元が取れない。

本稿が答えるのは、日本の現場にある 1 つの具体的な問題です。模型の値段が下がったとき、社内の規則は「どの仕事をどの模型に渡すか」をまだ書けていません。選定が場当たりの現場は、2 つの型に片寄ります。高い seat を買って全部を最上位模型に送る型と、慎重な仕事を軽量模型に回して手戻りが増える型です。

数字が示すこと

単価の構造

Anthropic の公開している価格は、質問の長さで 2 段になります。10 万 token までは、入力が 100 万 token あたり 0.10 ドル、出力が 0.50 ドルです。Haiku 4.5 はそれぞれ 1 ドルと 5 ドルでした。10 万 token を超えると、入力 0.50 ドル、出力 2.50 ドルと、どちらも 5 倍になります。

Anthropic 自身の説明では、実際の仕事ぶりを通じた平均のコストは Haiku 4.5 より 75% ほど低いとのことです。帳面の 90% に届かない理由は、token の数え方にあります。

隠れたコスト

Haiku 5.5 は新しい token の数え方を使っています。日本語の報道(2026 年 10 月 8 日)によると、同じ文章でも Haiku 4.5 より 25% から 30% 多く token として数えられることが、テストで確認されたとのことです。この点は、隠れたコストとして扱われていました。

単価の比較は、この数え方の差を含めて行う必要があります。100 万 token あたりの単価だけを見て安いと決めると、実際の請求は期待と逆になりえます。

能力の位置

OSWorld 2.1 では 72.4% で、Haiku 4.5 の 15.7% から大きく上がりました。Terminal-Bench 4.0 では 39.2% です。同じ課題での Sonnet 5.5 は 70.6% で、複雑な agentic な開発では Sonnet 5.5 や Opus 5.5 が引き続き推されます。

Anthropic の利用例も同じ方向です。要約、分類、経路の選択、文脈の圧縮、上位模型の子エージェント。単体の主体ではなく、脇役としての設計です。

Zenn の実測が示す境目

Zenn の 2026 年 10 月 10 日の記事では、同じ資料を使って模型を替えた比較が報告されています。固定の書式で報せる仕事(ファイルの一覧、差分の有無、定型の検査結果など)は、軽量模型に移しても劣化が目立たなかったそうです。

調査の仕事は違います。軽量版に移すと、調査の浅さがそのまま報告の質に出ます。記事の対応は、模型を戻すことではなく、報告の約束(どの粒度まで書き、何を根拠として付けるか)を先に決めることでした。

この境目は、模型の賢さではなく、仕事の書き方で決まります。

規則に書くべき 3 つ

選定を規則にするとは、模型の名前を並べることではありません。次の 3 つを書きます。

どの仕事を軽量模型に回すか。 工程の一覧を作り、定型の報告、分類、経路の選択、要約に印を付けます。境界をまたぐ仕事は、上位模型のままにします。

失敗したときの上がり方。 軽量模型が答えを出せなかったとき、誰がそれを判断し、どの模型に上げるかを決めます。上がり先のない軽量模型は、失敗を隠す方向に働きます。

測り方の口径。 100 万 token あたりの単価と、実際に請求された総額を別に記録します。token の数え方の違いと、10 万 token の境目をまたぐかどうかを、月単位で確認します。

今日できる確認

自分の組織について、次の 3 問に答えてみてください。

  1. 軽量模型に回してよい仕事は、工程の一覧のどこか。
  2. 軽量模型が失敗したとき、上がり先はどの模型か。
  3. 先月の token の総額は、単価の比較だけから説明できたか。

1 番目を「まだ決まっていない」と答える現場が最も多くなります。模型の選定が場当たりの間は、コストの削減は運です。

参考情報

出典の信頼性について

価格と能力の数値は Anthropic の一次資料にもとづきます。token 数の増加については日本語の二次報道によります。Zenn の実測は、本文を直接読んでいません。いずれも公開後の改訂がありえます。引用する際は原典を確認してください。