Claude Opus 4 vs Claude Sonnet 4: 開発者向け徹底比較

アントロピックの新しいクロード4ファミリー – クロード・オーパス4 および クロード・ソネット 4 2025年4月に発表された、高度な推論とコーディングに最適化された次世代AIアシスタントです。Opus XNUMXは、Anthropicの *「これまでで最も強力なモデル」*複雑で多段階のコーディングと推論タスクに優れています。Sonnet 4は、前バージョンのSonnet 3.7の高性能アップグレードであり、強力な一般推論機能、正確な命令追従性、そして競争力のあるコーディング能力を備えています。

以下では、開発者にとって重要な主要な技術的側面、すなわち推論とコーディング性能、レイテンシと効率、コード生成品質、透明性、ツールの利用、統合、コストパフォーマンス、安全性、そしてデプロイメントのユースケースについて、これらのモデルを比較します。この分析は、Anthropicの発表資料、独立したベンチマーク、業界レポートに基づいており、包括的かつ最新の見解を提供します。

Claude Opus 4 と Claude Sonnet 4 とは何ですか?

Claude Opus 4とClaude Sonnet 4は、AnthropicのClaude 4ファミリーの最新メンバーであり、内部思考の連鎖と動的なツールの使用を融合させたハイブリッド推論言語モデルとして設計されています。どちらのモデルにも、XNUMXつの重要な革新が採用されています。

• 思考の要約: モデルの推論ステップの概要が自動的に生成され、透明性が向上し、開発者が意思決定の経路を理解するのに役立ちます。
• 拡張思考 (ベータ): 内部推論と Web 検索やコード実行などの外部ツール呼び出しのバランスを取り、より長く複雑なワークフローでタスクのパフォーマンスを最適化するモード。

起源と位置づけ

• クロード・オーパス4 Anthropicの主力推論エンジンとして位置付けられています。最大2.5時間の自律タスク実行を維持し、ベンチマークされたコーディングおよびツール使用タスクにおいて、GoogleのGemini 3 Pro、OpenAIのo4.1推論モデル、GPT-XNUMXなどの競合する大規模モデルを凌駕する性能を発揮します。
• クロード・ソネット 4 Claude Sonnet 3.7の後継として、汎用用途に最適化されたコスト効率の高い主力製品です。顧客対応エージェントやAIワークフローにおいて高いスループットを維持しながら、前世代機に比べて優れた指示追従性、ツール選択、エラー訂正機能を提供します。

可用性と価格

• APIとクラウドプラットフォーム両方のモデルは、Anthropic API 経由でアクセスできるほか、Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI、Databricks、Snowflake Cortex AI、GitHub Copilot などの主要なクラウド マーケットプレイスからもアクセスできます。
• 無料プランと有料プラン: 無料レベルのユーザーは Claude Sonnet 4 にアクセスできますが、Claude Opus 4 および拡張思考機能には有料サブスクリプションが必要です。

Opus 4 と Sonnet 4 のコア機能を比較するとどうなりますか?

どちらのモデルも基礎となるアーキテクチャと安全性の基盤は共通していますが、チューニングとパフォーマンス エンベロープは異なるユース ケースに合わせて調整されています。

コーディングと開発のワークフロー

Claude Opus 4は、AI駆動型ソフトウェアエンジニアリングの新たな基準を打ち立て、SWEベンチ（72.5%）やターミナルベンチ（43.2%）などの業界ベンチマークで最高点を獲得し、数日に及ぶリファクタリングパイプラインでも自律的なコード生成を維持します。32K以上のトークンコンテキストとバックグラウンドタスク実行（「Claudeコード」）をサポートしているため、開発者は複雑な複数ファイルの編集や反復的なデバッグをモデルにオフロードできます。一方、Claude Sonnet 4は、Opus 4の絶対的なピーク性能には及ばないものの、開発者向けワークフローにおいてSonnet 20よりも平均で3.7%精度が高く、ラピッドプロトタイピング、コードレビュー、インタラクティブなチャットベースのアシスタンスに優れています。

推論、記憶、計画

両モデルとも、最大4時間のセッションにわたってコンテキストを保持する拡張メモリウィンドウを導入しており、持続的な対話や長時間実行されるエージェントプロセスを必要とするアプリケーションにとって画期的な技術です。「思考サマリー」機能は、思考の連鎖を簡潔に概観し、複雑な意思決定パスの透明性を高めます。Opus 4のサマリーは特に詳細で、研究レベルの分析に適しています。一方、Sonnet XNUMXのより簡潔なサマリーは、カスタマーサポートボットや高ボリュームのチャットインターフェースに対応するために、明瞭さとスピードを重視しています。

安全性と倫理的配慮

Claude Opus 4の潜在能力（バイオセキュリティリスクをもたらす可能性のある複数ステップのタスクをガイドする能力によって実証）を考慮して、AnthropicはAI安全レベル3（ASL-3）で責任あるスケーリングポリシーを適用し、脱獄防止分類子、サイバーセキュリティ強化、脆弱性発見のための外部報奨金プログラムを実施しました。Sonnet 4は、堅牢なフィルターとレッドチームプロトコルによって管理されていますが、自律性が低い使用シナリオに沿ったリスクプロファイルが低いことを反映して、ASL-2と評価されています。Anthropicの自主規制は、厳格な安全性が商用展開を妨げる必要がないことを実証することを目的としています。

パフォーマンスベンチマーク

図: Claude 4 モデルと以前のモデルのソフトウェア エンジニアリング (SWE ベンチ検証済み) 精度の比較 (値が高いほど優れています)。 Opus 4とSonnet 4はどちらも標準ベンチマークでトップにランクされています。Anthropicの SWEベンチ（ソフトウェアエンジニアリング） テストでは、Opus 4は約72.5%、Sonnet 4は約72.7%のスコアを記録しました（Claude Sonnet 3.7の約62%を大きく上回っています）。上の図（Anthropic提供）は、両方の新しいモデル（オレンジ色のバー）が、実際のコーディングタスクにおいて、以前のClaudeバージョン、さらにはGPT-4.1よりも優れたパフォーマンスを示していることを示しています。

• コーディング（SWEベンチ）： Opus 4 = 72.5%、Sonnet 4 = 72.7%。どちらも旧モデル（Sonnet 3.7 = 62.3%、GPT-4.1 ≈54.6%）をはるかに上回っています。これは、Anthropicの主張を裏付けています。 両言語で Claude 4 モデルはコーディング ベンチマークをリードしています。
• 大学院レベルの推論力（GPQA ダイヤモンド）： Anthropicによると、Opus 4の正解率は74.9%、Sonnet 4は70.0%でした。これは複雑な科学的推論に関する社内ベンチマークであり、Opusがわずかに優位に立っています。
• 知識（MMLU）： Opus 4: 87.4% vs. Sonnet 4: 85.4% (MMLU)。Opus 4 はここでもわずかに高いスコアを記録していますが、どちらも高いスコアを獲得しています (Anthropic は Sonnet 3.7 が MMLU で XNUMX から「大幅に向上」していると指摘しています)。
• 独立したコーディングテスト: オープン評価では、両モデルとも優れたパフォーマンスを示しました。例えば、Next.jsのコーディングタスクにおけるサードパーティテストでは、Opus 4は9.5/10、Sonnet 4は9.25/10という結果が出ました（両モデルとも、この課題においてGPT-4.1と同等かそれ以上のスコアでした）。両モデルとも、他のLLMよりも簡潔で正確なコードをより確実に生成しました。
• その他のベンチマーク: 高校数学コンテスト（AIME）では、両モデルともスコアが低い（約33%、これは全てのLLMで既知の難度である）。ツール使用タスクとエージェントタスク（TAUベンチのバリアント）では、Anthropicは両モデルで優れた結果（一部のサブタスクで80%超）を報告している。まとめると、Opus 4は通常、難しいベンチマークでわずかにパフォーマンスが優れているが、Sonnet 4は依然として非常に優れた性能を備えている。多くの場合、コストと速度のトレードオフとなる。

全体的に見て、 クロード・オーパス4 最上位モデル（超高負荷のタスクに最適）であり、 クロード・ソネット 4 ほぼ同等のパワーを、はるかに高い効率で提供します。価格と入手性はそれを反映しています。Sonnet 4は大規模アプリケーション（および無料ユーザー）に最適ですが、Opus 4は最大限のパフォーマンスを必要とするチーム向けです。

価格

トークンコスト（API）： Opus 4の価格は、入力トークン15万個あたり75ドル、出力トークン4万個あたり3ドルです。一方、Sonnet 15は入力トークン4ドル、出力トークンXNUMXドルです。これらの価格は、Anthropicの以前のClaude vXNUMXの価格と一致します。

割引： Anthropic は Opus 4 に大幅な割引を提供しています。プロンプト キャッシングによりトークン コストを最大 90%、バッチ処理により最大 50% 削減できます。(Sonnet 4 は基本コストが低いため、これらの機能がなくても安価になります。)

サブスクリプションに含まれるもの: ソネット4は、 無料です。 Sonnet 4はClaudeプランでのみ利用可能ですが、Opus 4はClaude Pro/Team/Enterpriseの有料サブスクリプションが必要です。つまり、Sonnet 4（Claude ChatまたはAPI）の利用は非常に低コストですが、Opus XNUMXは有料プランのお客様のみが利用可能です。

使用例において、Sonnet 4 と Claude Opus 4 はどのように比較されますか?

Opus 4 は最高のパフォーマンスを実現する Anthropic の主力モデルですが、Sonnet 4 は実用性とアクセシビリティに強みを持っています。

パフォーマンス vs. 実用性

• 生の能力: 直接比較のベンチマークでは、Opus 4 は複雑な推論、コード生成の精度、持続的なマルチステップのワークフローにおいて Sonnet 4 を上回り、「クラス最高」のステータスを反映しています。
• 効率化Sonnet 4 は、Opus 80 の約 4 % のパフォーマンスを半分の計算コストで実現するため、日常的なタスクや予算が重視されるプロジェクトにとって魅力的な選択肢となります。

ユースケースシナリオ

開発者ツールの可用性と統合

クロードチャット＆アプリ: どちらのモデルも、AnthropicのClaudeインターフェース（ウェブおよびアプリ）からアクセスできます。Sonnet 4は無料プランを含むすべてのユーザーが利用できますが、Opus 4は有料プラン（Pro/Max/Team/Enterprise）でのみご利用いただけます。

Anthropic API とクラウド プラットフォーム: Claudeの両モデルは、AnthropicのREST API経由でアクセス可能で、主要なクラウドプラットフォームにリストされています。Anthropicによると、これにより開発者はモデルとその推論機能およびエージェント機能に「即座にアクセス」できるようになります。

IDE とエディタープラグイン: AnthropicはClaude 4をコーディングワークフローに深く統合しました。新しい クロード・コード この製品は、Claudeを開発環境に直接組み込む。VS CodeおよびJetBrains IDEのベータ拡張機能により、モデルがファイル内でインラインでコード編集を提案できる。また、GitHub Actionsとの統合もあり、プルリクエストにClaude Codeをタグ付けして、失敗したCIテストを自動的に修正したり、レビュー担当者のコメントに返信したりすることができる。Claude Code SDKを使用すると、ローカルマシン上でClaudeをサブプロセスとして実行できる。つまり、Sonnet 4とOpus 4は、使い慣れたツールでペアプログラマーとして機能できるようになったのだ。Anthropicによると、GitHubは新しいAI支援コーディングエージェントのモデルとしてSonnet 4を使用し、VS Code、JetBrains、GitHub用のコネクタはすでに存在している。このエコシステムにより、開発者は通常の環境を離れることなくClaudeの機能を活用できる。

APIとワークフロー自動化: どちらのモデルもプログラムによる使用を完全にサポートしています。AnthropicのAPI（v1）はアップデートされ、思考モードの切り替え、安全レベルの設定、ツールコネクタのアタッチが可能になりました。実際には、Pythonクライアントの呼び出しはモデル名（claude-opus-4-20250514 vs claude-sonnet-4-20250514） に コメットAPIでは、API はどちらのモデルも呼び出すための統一インターフェースを提供します。開発者は、好みの言語または REST クライアントを使用して、これらのモデルを自動化されたワークフロー（CI/CD、監視、データパイプライン）に統合できます。

比較グラフ

結論

2025年、AnthropicのClaude Opus 4とSonnet 4は、開発者向けAIにとって大きな飛躍を象徴する製品です。拡張されたマルチモーダル推論、より深いツール統合、そしてかつてないほどのコンテキスト長を実現し、現代の開発ワークフローにおける課題に直接対処します。これらのモデルをAPIまたはクラウドプラットフォームを通じて組み込むことで、チームはコード設計からデプロイメントまで、ソフトウェアライフサイクルの多くの部分を、精度や整合性を損なうことなく自動化できます。Opus 4は、複雑でオープンエンドなタスクに最先端のAI推論機能をもたらし、Sonnet 4は、日常的なコーディングやエージェントのニーズに、高速かつ低予算でパフォーマンスを提供します。

これらの改善点（拡張思考、メモリファイル、並列ツール、合理化されたIDE統合）は、単なる漸進的なものではありません。開発者がAIと関わる方法を根本から変革し、一時的な迅速な完了から、長時間にわたる継続的なコラボレーションへと移行させます。その結果、日常的な開発タスクの速度と信頼性が向上し、エンジニアは創造性と監督に集中できるようになります。Anthropic社によれば、Claude 4では「Opus 4を使用してプロジェクト全体のコード作成とリファクタリングが可能」、Sonnet 4を使用して「日常的な開発タスク」を強化できます。

スタートガイド

CometAPIは、Claudeファミリーを含む数百のAIモデルを一貫したエンドポイントに集約する統合RESTインターフェースを提供します。APIキー管理、使用量制限、課金ダッシュボードが組み込まれているため、複数のベンダーURLと認証情報を管理する手間が省けます。

開発者はアクセスできる クロード・ソネット 4 API  （モデル： claude-sonnet-4-20250514 ; claude-sonnet-4-20250514-thinking）と クロード・オプス 4 API （モデル： claude-opus-4-20250514; claude-opus-4-20250514-thinking）などを通じて コメットAPI. . まず、モデルの機能を調べてみましょう。 プレイグラウンド そして相談する APIガイド 詳しい手順についてはこちらをご覧ください。アクセスする前に、CometAPIにログインし、APIキーを取得してください。CometAPIでは、 cometapi-sonnet-4-20250514およびcometapi-sonnet-4-20250514-thinking カーソル専用です。

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