Claude Haiku 4.5 は Anthropic が 2025年10月中旬にリリースした、目的特化の小型クラスの言語モデルです。Claude ラインナップにおける高速・低コストの選択肢として位置付けられ、**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」**ワークフローといったタスクでの高い能力を維持しつつ、エンタープライズ導入での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 と比べて2倍超の速度かつコストは約3分の1（Opus より大幅に安価）と説明されており、スケール用途に魅力的です。
- 拡張思考: Haiku シリーズで初めて拡張思考（要約/インターリーブ思考、思考バジェットの設定）をサポート。レイテンシとより深い多段推論のバランスを取れます。
- 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。エージェント的ワークフローやサブエージェント構成向けに設計されています。
- 大きな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 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の独自ミックスで学習され、学習カットオフは 2025年2月頃です。
- 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、低レイテンシとより深い推論をトレードオフできます。
- 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アウェア（ウィンドウ使用量を追跡）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や Anthropic のテストでは、非常に高い OTPS（出力トークン/秒）が示され、内部/初期テストで**~200+ tokens/sec**程度の速度が言及されています—多くの同等クラスのミドルレンジモデルよりはるかに高速です。
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、同クラスのコーディングモデルにおいて世界トップ水準の一角に位置付けられると 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（コマンドライン中心）で**約 41%**と報告。多くのツール使用系ベンチマークで Sonnet 4 や競合する中位フロンティアモデルと同等の結果が示されています。
命令追従とスライド文面: Anthropic の内部例では、一部の命令追従タスクで以前のモデルを上回る結果（例：スライド文面生成で、65% vs 44% と従来のプレミアムモデル比）が示されています。
実環境の自動化/エージェントタスク: サードパーティの評価や初期導入企業からは、UI/エージェント自動化でおおむね 50% 前後の成功率（例：OSWorld 系やエージェント系ベンチマーク）との報告もあり、スケール運用での有用性を示しつつ、無視できない失敗モードも存在します。
制約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 をフロンティアを更新するモデルではないと明言。効率性に最適化されています（Anthropic）。
- センシティブ話題での挙動: 一部の科学/バイオセーフティ関連のプロンプトでは、厳格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るとされており、改善中の領域とされています。
- 拡張思考により挙動が変化する可能性（応答の非対称性が増す場合）がある点に留意してください。
推奨ユースケース
- エージェント的コーディングとマルチエージェントオーケストレーション: 高速サブエージェント、反復的なコードリファクタ、オートテストやパッチ生成。（適合）
- リアルタイム・大量処理の顧客ワークフロー: チャットアシスタント、コスト重視の社内自動化。（適合）
- ツール活用ワークフローとコンピューター制御: GUI/CLI 自動化、ドキュメント処理やツールチェーンで低レイテンシが効く用途。（適合）
- 非推奨（管理なしの場合）: フロンティアレベルの科学的シーケンス設計や高い保証が必要なバイオセキュリティ業務などの単独運用。（要注意）
Claude Haiku 4.5 API へのアクセス方法
ステップ 1: API キーの取得
cometapi.com にログインしてください。未ユーザーの場合は先に登録してください。CometAPI console にサインインし、インターフェースのアクセス認証用 API キーを取得します。パーソナルセンターの API トークンで「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 へリクエスト送信
“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してください。当社サイトでは Apifox テストも提供しています。<YOUR_API_KEY> をアカウントの 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—モデルはこの内容に応答します。API レスポンスを処理して生成された回答を取得してください。
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結果を取得します。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。