Claude Haiku 4.5 は Anthropic による用途最適化された小型クラスの言語モデルで、2025年10月中旬にリリースされました。高速・低コストな選択肢として Claude のラインアップに位置づけられており、エンタープライズ導入における大幅なスループット向上と単価低減を実現しつつ、**コーディング、エージェントのオーケストレーション、対話型の「コンピューター操作」**といったワークフローで強力な能力を維持します。
主な特長
- スピードとコスト効率: Haiku 4.5 は Sonnet 4 の2倍超の速度、コストは Sonnet 4 の約3分の1（Opus よりもはるかに低コスト）とされ、大規模利用に魅力的です。
- 拡張思考: 初の Haiku モデルとして拡張思考（要約/インターリーブ思考、思考予算の設定）をサポートし、待ち時間とのバランスを取りながらより深い多段推論を実現します。
- ツールとコンピューター操作: Claude のツール（bash、コード実行、テキストエディタ、ウェブ検索、コンピューター操作の自動化）をフルサポート。エージェント指向のワークフローとサブエージェントのアーキテクチャ向けに設計。
- 大規模コンテキストウィンドウ: 200k トークンのコンテキストウィンドウ（他のモデルクラス向けに、より大きなモデルでは 1M コンテキストのベータオプションあり）。
技術詳細
- 学習データとカットオフ: Haiku 4.5 は公開データとライセンスデータを組み合わせた独自ミックスで学習され、2025年2月頃が学習カットオフです。
- 拡張思考（ハイブリッド推論モード）をサポートし、要求に応じて待ち時間と引き換えにより深い推論が可能。
- コンテキストウィンドウはリリース時点で200,000 トークンで、モデルは明示的にコンテキストを認識（ウィンドウの使用量を追跡）します。
- 性能/スループット: 初期のコミュニティ報告と Anthropic のテストでは非常に高い OTPSが示され、内部/初期テストでは**~200+ tokens/sec**程度の速度が見られたとの逸話的報告があります—多くの同等ミッドティアモデルよりはるかに高速。
ベンチマーク性能
SWE-Bench（コーディング）: Haiku 4.5 は SWE-Bench Verified で**~73.3%**を記録—この結果は、同クラスにおいて Haiku 4.5 を世界有数のコーディングモデルに位置づけるものだと Anthropic は強調しています。
ターミナル/コマンドライン/ツールテスト: Anthropic は Terminal-Bench（コマンドライン特化）で**~41%**と報告し、多くのツール利用系ベンチマークで Sonnet 4 や他の競合する中位フロンティアモデルと同程度の結果を示しました。
指示追従とスライドテキスト: Anthropic の社内例では、一部の指示追従タスクで Haiku 4.5 が従来モデルを上回ったとされています（例：スライドのテキスト生成：65% vs 44%、同社のベンチマークでの従来プレミアムモデル比）。
実環境の自動化/エージェントタスク: サードパーティ評価や早期導入企業の報告では、UI/エージェントの自動化（OSWorld 系やエージェント系ベンチマークで、複雑な自動化において ≈50% の成功率を示すテストなど）で競争力のある成功率を示し、スケール運用に有用である一方、無視できない失敗モードも存在することが示されています。
制限事項と安全性に関する注意
- フロンティアモデルではない: Anthropic は Haiku 4.5 をフロンティア推進ではないと明確に分類しており、最先端を押し広げることよりも効率性に最適化されています（Anthropic）。
- センシティブな話題での挙動: 一部の科学/バイオセーフティ関連のプロンプトでは、Haiku 4.5 が厳密な拒否ではなく注意書き付きの高レベル情報を返す場合があり、Anthropic は改善中の領域だとしています。
- 拡張思考は挙動を変化させうる（応答の非対称性が増すことがあります）。
推奨ユースケース
- エージェントによるコーディングとマルチエージェントのオーケストレーション: 高速なサブエージェント、反復的なコードリファクタ、テスト自動化とパッチ生成。（適合）
- リアルタイムかつ高トラフィックの顧客向けワークフロー: チャットアシスタント、コスト/リクエストが重要な社内自動化。（適合）
- ツール連携ワークフローとコンピューター制御: GUI/CLI の自動化、ドキュメントワークフローやツールチェーンにおける低レイテンシ活用。（適合）
- 非推奨（コントロールなしでは）: フロンティア級の科学的配列設計や高い保証が必要なバイオセキュリティ関連タスクの単独運用。（注意が必要）
Claude Haiku 4.5 API の利用方法
ステップ 1: API キーの取得
cometapi.com にログインします。まだユーザーでない場合は、まず登録してください。CometAPI コンソール にサインインします。インターフェースのアクセス認証 API キーを取得します。個人センターの API token で「Add Token」をクリックし、トークンキー: sk-xxxxx を取得して送信します。
ステップ 2: Claude Haiku 4.5 API にリクエストを送信
「claude-haiku-4-5-20251001」エンドポイントを選択して API リクエストを送信し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは当社サイトの API ドキュメントから取得できます。当社サイトは利便性のために Apifox テストも提供しています。<YOUR_API_KEY> をアカウントの実際の CometAPI キーに置き換えてください。ベース URL は Anthropic Messages と Chat です。
content フィールドに質問やリクエストを挿入します—モデルはこれに応答します。API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。
ステップ 3: 結果の取得と検証
API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。処理後、API はタスクのステータスと出力データを返します。