Claude Opus 5.5は、Anthropicの最新のOpusティアモデルで、2026年9月22日にリリースされました。OpenAIがGPT-6 SolとGPT-6 Lunaを出荷したのと同じ日に登場したため、その週のフィードはどちらのローンチページを読むよりも、トークンあたりの価格について議論するのに費やされました。

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もし設定ファイルに claude-opus-5 があるなら、ID変更で何が得られるかの短いバージョンはこちらです。Opus 5.5は、入力トークン100万あたり$4、出力トークン100万あたり$20で、Opus 5の$5と$25から値下げされています。1,000,000トークンのコンテキストウィンドウと、最大128,000トークンの出力を備えています。Anthropicによると、Opus 5より40%安く動作し、出力が30%高速で、1つのタスクに18時間以上とどまります。Artificial Analysis Intelligence Indexでは、スコア58で212モデル中1位にランクされていますが、この指数は第三者による測定であり、ベンダーの主張ではありません。

このガイドでは、仕様表、Anthropicが公開した8つのベンチマークスコア、実際の請求額を決めるキャッシュの計算、そして避けるべき比較について説明します。以下のすべてのリクエストはJSONを使ったプレーンHTTPなので、Apidogで構築して検査できます。2日間で3つのフロンティアモデルがローンチされたより広い文脈については、2026年9月のモデル価格戦争をご覧ください。

Claude Opus 5.5 の概要

仕様 値
APIモデルID claude-opus-5-5
リリース日 2026年9月22日
入力価格 100万トークンあたり$4
出力価格 100万トークンあたり$20
キャッシュ入力読み取り 100万トークンあたり$0.20
キャッシュ書き込み 100万トークンあたり$5
高速モード 入力$8 / 出力$40(100万トークンあたり)
コンテキストウィンドウ 1,000,000トークン
最大出力 128,000トークン
Opus 5と比較した実行コスト Anthropicによると40%削減
Opus 5と比較した出力速度 Anthropicによると30%高速
持続タスク長 タスクに18時間以上
安全性 境界回避の成功試行が85%減少
利用可能性 Claude Platform, AWS, Google Cloud, Azure
Artificial Analysis Intelligence Index 58、212中1位(第三者)

2つの行は再確認に値します。キャッシュ読み取りレートの$0.20は標準入力レートの5%であり、どのアーキテクチャが手頃になるかを変えます。そして18時間という数字はタスクの持続性に関する主張であり、リクエストのタイムアウトではありません。これらは非常に異なるエンジニアリング上の問題です。

Opus 5からの変更点

モデルIDが明らかな断絶点です。Anthropicはドット付きの製品名とドットなしのAPI IDを使用しているため、Claude Opus 5.5は claude-opus-5-5 です。設定に対して文字列置換を行うのが最初の移行ステップです。

Claude Opus 5.5

Claude Opus 5 Claude Opus 5.5
APIモデルID claude-opus-5 claude-opus-5-5
入力(100万あたり) $5 $4
出力(100万あたり) $25 $20

これはメーターの両側で20%の削減です。Anthropicは別途、Opus 5.5はOpus 5よりも実行コストが40%低いと述べていますが、これは別の測定であり、混同しないように注意する価値があります。トークンあたりの価格削減と、同じ作業を完了するために費やすトークンの減少は、タスクあたりのコストのより大きな低下に複合します。トークンあたりのコストは請求書で確認するものです。タスクあたりのコストはベンダーが自社の評価で測定したものなので、それに対して予算を組む前に、自分のワークロードで再現してください。

残りのデルタは動作に関するものです:出力が30%高速、1つのタスクで18時間以上の持続作業、そして境界回避の成功試行が85%減少。最後の数字は狭いセキュリティ主張であり、一般的な「より安全」バッジではありません。私たちのプロンプトインジェクションとAPIセキュリティの記事で、それが何を測定しているかを解き明かしています。前世代の仕様表については、Claude Opus 5とは何かをご覧ください。

Anthropicが公開した8つのベンチマークスコア

これらはAnthropic自身のローンチ資料からのAnthropic実行の数値です。

ベンチマーク Claude Opus 5.5
Terminal-Bench 4.0 66.4%
FrontierCode v1.1 54.4%
CursorBench 4.0 57.8%
GDPval-AA v2.1 1846 Elo
AutomationBench 40.0%
Humanity's Last Exam, with tools 67.7%
OSWorld 2.0 81.8%
Chartography 89.0%

欠けているものに注目してください:対抗する列です。Anthropicはスコアを公開しましたが、GPT-6に対する直接対決のグリッドではありません。したがって、これらの行から作られた整然としたOpus 5.5対Astraの表を見せている人は、自分でそれを組み立てたのです。

AutomationBenchは罠です。なぜなら、それは両ベンダーのローンチ資料に登場するからです。OpenAIの数値はAutomationBench 1.0.6によるもので、GPT-6 Solをextra-high reasoningで33.2%、GPT-6 Astraをlowで30.3%、Claude Opus 5をmaxで26.9%としています。AnthropicのOpus 5.5の40.0%は独自の実行によるもので、私たちが検証した資料にはバージョンとeffortレベルが記載されていません。2つのベンダー、2つのハーネス、2つのeffort設定、おそらく2つのベンチマークバージョン。一方を他方から差し引いて、その差をリードと呼んではいけません。

Opus 5.5は9月22日のフィールドでどこに位置するか

モデル API ID 入力 $/M 出力 $/M コンテキスト AA指数
Claude Opus 5.5 claude-opus-5-5 $4 $20 1M 58
GPT-6 Sol gpt-6-sol $2 $10 872k 48
GPT-6 Luna gpt-6-luna $0.10 $0.50 1M 37
GPT-6 Astra n/a $10 $50 n/a n/a
Claude Opus 5 claude-opus-5 $5 $25 n/a n/a
Grok 4.7 n/a $2 $6 n/a n/a

Artificial Analysisの列は第三者の指数であり、ベンダーの主張ではなく、1つの合成数が非常に異なる多くのタスクを代表しています。それを並べ替え順序として扱い、評決としては扱わないでください。

タイミングについて本当に役立つことが1つあります。OpenAIのローンチ投稿はSolとLunaをClaude Opus 5と比較しています。なぜなら、その投稿が書かれたときOpus 5.5は存在しなかったからです。Anthropicは数時間後にOpus 5の価格より20%安いOpus 5.5を出荷しました。したがって、Solがextra-highでOpus 5のmaxをタスクあたりコストの9%で打ち負かすという広く引用される文は、書かれた通り真実であり、同じ日に取って代わられたモデルに対して測定されたものです。誰も再実行を公開していません。

逆の主張も同様に裏付けがありません。OpenAIはAstraが「引き続き当社の最高のモデルであり続ける」と述べていますが、どちらのベンダーもAstra対Opus 5.5の比較を公開していません。Xで出回っている具体的な直接対決の数値はツイートであり、ベンダーデータではありません。その答えが必要なら、唯一の正直な情報源は、自分のタスクに対する自分の評価ハーネスです。

請求額を決めるキャッシュの計算

入力$4、キャッシュ読み取り$0.20では、キャッシュヒットは新規読み取りの5%のコストです。キャッシュ書き込みは100万あたり$5で請求され、標準入力レートに対して25%のプレミアムです。この比率により、損益分岐点は浅くなります。

200,000トークンのシステムプレフィックス、ツールスキーマとコードベースや仕様の一部を取ります。キャッシュなしでは、各呼び出しは200,000トークンを100万あたり$4で請求するため、1回あたり$0.80です。10回の呼び出しは入力だけで$8.00かかります。

キャッシュありでは、書き込みを100万あたり$5で1回支払うので$1.00、その後各読み取りは100万あたり$0.20で請求されるので$0.04です。10回の呼び出しは$1.00 + 9回の読み取り×$0.04 = $1.36です。書き込みプレミアムは最初の再読み取りで返済され、10回目の呼び出しまでに、キャッシュなしの請求の約17%を支払います。

範囲の上限では、フル1,000,000トークンウィンドウを送信すると、新規入力として$4.00、キャッシュ読み取りとして$0.20かかります。これは、ループで実行できるコンテキスト戦略とそうでない戦略の違いです。完全なキャッシュコストモデルでは、エージェントループとマルチテナントプレフィックスについて詳しく説明しています。

高速モードは入力$8、出力$40で請求され、標準レートのちょうど2倍です。これをインタラクティブパスのレイテンシ購入として価格設定し、デフォルトとしては扱わないでください。

18時間のタスクがAPIレイヤーに何をもたらすか

18時間動作するモデルは、単に長いリクエストではありません。それは異なる統合形状であり、チャット補完用に書かれたほとんどのAPIコードはそれに対応できません。

4つの点に注意が必要です。ロードバランサー、ゲートウェイ、クライアントのタイムアウトは、長時間存続するストリームを許容する必要があります。そうでなければ、代わりにジョブ+ポーリング設計が必要です。リトライは冪等でなければなりません。なぜなら、すでに3時間のツール呼び出しを消費したリクエストを再実行することは、リトライされたGETが決してそうならない方法で高コストだからです。ストリーミングにはキープアライブ処理が必要で、アイドルに見える接続がタスクの途中で刈り取られないようにする必要があります。そして、再開可能性はスループットよりも重要です。プロセスが11時間目に死んだ場合、どの状態が永続的だったかを知る必要があります。18時間タスクAPI設計の記事では、それぞれを具体的なパターンで説明しています。

Claude Opus 5.5の呼び出し

Messages APIの形状は変更されていません。IDを交換し、max_tokensに十分な余裕を与えてください。

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \ --header "x-[REDACTED CREDENTIAL] \ --header "anthropic-version: 2023-06-01" \ --header "content-type: application/json" \ --data '{ "model": "claude-opus-5-5", "max_tokens": 16384, "messages": [ {"role": "user", "content": "Review this handler and list the failure modes."} ] }' 

2つの習慣がすぐに報われます。キーを環境変数に保管して、共有コレクションに決して置かないようにしてください。そして、すべてのレスポンスで usage ブロックを読んでください。そこが、キャッシュ読み取りが着地しているか、静かに100万あたり$4で再請求されているかを確認する場所です。静かにミスするキャッシュは、請求書が届くまで、動作している統合とまったく同じに見えます。

ここでAPIクライアントがその価値を発揮します。Apidogでは、1つのベースラインMessagesリクエストを保存し、ストリーミング用と非ストリーミング用に複製し、同じプロンプトで両方を実行し、usage フィールドでアサートできるので、キャッシュのリグレッションが月末にあなたを驚かせるのではなく、テストを失敗させます。SSEビューアは、長いストリームが実際にどこで停止したかも表示します。Apidogをダウンロードして、上記のリクエストをインポートしてフォローしてください。

利用可能性

AnthropicはOpus 5.5をClaude Platform、AWS、Google Cloud、Azureで提供しています。コンシューマーアプリのティアと知識カットオフは、私たちが検証した資料には含まれていないため、どちらも記載しません。システムプロンプトにカットオフ日を書き込む前に、Anthropicのモデルページを確認してください。

移行すべきか?

今日 claude-opus-5 を使用しているなら移行してください。同じティアで、トークンあたり両側で20%安く、公開されている数値も良く、唯一のコストはIDの交換とリグレッション実行です。移行ノートでは、呼び出し側から見える詳細を説明しています。

ワークロードが安価で大量な場合は、もっとよく考えるべきです。Opusティアの価格は、バルク分類や抽出が属する場所ではありません。9月のローンチでは、1Mコンテキストウィンドウが1ドル未満のティアに入りました。Opusをデフォルトにする前に、そのティアと比較してください。

そして、あの週のクロスベンダーの主張を信じる前に、上の表を含めて、測定してください。2つのラボが同じ日に3つのフロンティアモデルを出荷し、公開されたすべての比較はすでに置き換えられたモデルに対して書かれ、あなたの決定を決める唯一のベンチマークは、あなた自身のリクエストを実行しているものです。