Claude Haiku 4.5 は Anthropic の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。Claude ラインナップにおいて、高速・低コストの選択肢として位置づけられており、**コーディング、エージェントのオーケストレーション、インタラクティブな「computer-use」**といったワークフローでの高い能力を維持しつつ、エンタープライズ導入におけるはるかに高いスループットと低い単価を実現します。
主な特長
- 速度とコスト効率: Haiku 4.5 は Sonnet 4 の2倍超の速度かつ Sonnet 4 の約3分の1のコスト（Opus よりもはるかに安価）と説明されており、大規模利用に魅力的です。
- 拡張思考: 要約/インタリーブ思考、思考予算の設定可能といった拡張思考を初めてサポートする Haiku モデルで、レイテンシを抑えつつより深い多段推論を可能にします。
- ツールとコンピュータ操作: Claude のツール（bash、コード実行、テキストエディタ、ウェブ検索、コンピュータ操作の自動化）をフルサポート。エージェント型ワークフローや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 tokenのコンテキストウィンドウ（より大きなモデルクラス向けに 1M コンテキストのオプションがベータ提供）。
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の独自ミックスで学習され、トレーニングのカットオフは2025年2月ごろです。
- 拡張思考: ハイブリッド推論モードをサポートし、要求に応じてレイテンシと推論深度のトレードオフが可能です。
- コンテキストウィンドウはリリース時点で200,000 tokensで、モデルは明示的にコンテキスト認識（ウィンドウの使用量を追跡）です。
- パフォーマンス/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（output tokens/sec）が示され、内部/初期テストの一部では約~200+ tokens/secという速度が観測されたとの逸話的報告があります—多くの同等ミッドレンジモデルよりもはるかに高速。
ベンチマーク性能
SWE-Bench（コーディング）: Haiku 4.5 は SWE-Bench Verified で**約73.3%**を記録—この結果は、Haiku 4.5 を同クラスで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。
Terminal / 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**約41%**を報告し、多くのツール利用系ベンチマークで Sonnet 4 やいくつかの競合ミッドレンジ最先端モデルと同等の結果を示しました。
指示追従性 & スライド文: Anthropic の内部例では、いくつかの指示追従タスクで従来モデルを上回ったとされています（例: スライド文生成: 65% vs 44% と自社ベンチマークで報告）。
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アーリーアダプターは、複雑な自動化の一部テストで ≈50% の成功率（OSWorld-style やエージェント系ベンチマークなど）を報告しており、スケールしたワークフローでの有用性を示す一方、無視できない失敗モードも存在します。
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 をフロンティアを前進させるものではないと明確に分類しており、最先端の更新ではなく効率性に最適化されています。（Anthropic）
- 敏感なトピックでの挙動: 科学/バイオセーフティ関連の一部プロンプトにおいて、Haiku 4.5 が厳密な拒否ではなく注意書きを付した高レベル情報を返す場合があり、Anthropic は継続的改善の対象として注意喚起しています。
- 拡張思考により挙動が変化する場合があります（応答の非対称性が高まることがあります）。
推奨ユースケース
- エージェント指向のコーディング & 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、オートテストとパッチ生成。（適合）
- リアルタイムかつ高ボリュームの顧客ワークフロー: チャットアシスタント、コスト/件が重要な内部自動化。（適合）
- ツール活用ワークフロー & コンピュータ制御: GUI/CLI タスクの自動化、ドキュメントワークフローやツールチェーン（低レイテンシが有効）。（適合）
- 非推奨（コントロールなし）: フロンティアレベルの科学的配列設計や高保証のバイオセキュリティタスクを単独で担う用途。（注意）
Claude Haiku 4.5 API へのアクセス方法
手順 1: API キーの取得
cometapi.com にログインしてください。まだユーザーでない場合は、まず登録してください。 CometAPI console にサインインします。インターフェースのアクセス認証である API キーを取得します。パーソナルセンターの 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。
手順 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 リクエストを送り、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します。当社サイトでは利便性のため 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。
質問やリクエストを content フィールドに挿入します—これはモデルが応答する内容です。API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。
手順 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。