Claude Opus 5.5 の技術仕様
| 項目 | Claude Opus 5.5 |
|---|---|
| 提供元 | Anthropic |
| モデル ID | claude-opus-5-5 |
| 入力 → 出力 | テキストと画像 → テキスト |
| コンテキストウィンドウ | 1M tokens |
| 最大出力 | 128K tokens |
| バッチ API 最大出力 | 300K tokens (beta header) |
| 思考 | アダプティブ、常時オン |
| デフォルトの effort | medium |
| ナレッジカットオフ | June 2026 |
| 学習データカットオフ | June 2026 |
| リリース日 | September 22, 2026 |
| ステータス | アクティブ、最新 |
| 主な用途 | 長時間稼働のエージェント型コーディングと知的作業 |
これらの仕様は Anthropic の最新のモデルドキュメントに基づきます。
Claude Opus 5.5 とは？
Claude Opus 5.5 は、持続的なエージェント型のソフトウェアエンジニアリングおよびナレッジワークのワークフローに最適化された Opus ファミリーのモデルです。Anthropic は、コードベース全体の移行、監査、ツール駆動の開発、複雑なプロフェッショナル業務などの長時間ジョブ向けに位置づけており、テキストと画像の入力、ビジョン、多言語能力、ツール利用にも対応しています。
Claude Opus 5.5 の主な機能
- 1M-token コンテキスト: 100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートし、長大なリポジトリ、広範なドキュメント、複数段階のタスク履歴をコンテキスト内に保持できます。
- 常時オンのアダプティブ思考: 思考は無効化できません。
effort設定で思考の深さ、レイテンシ、コストを制御でき、デフォルトは medium です。 - エージェント型コーディング: 長時間のコーディング、コードベース移行、監査、多段のエンジニアリングワークフローに特化しています。
- ビジョンと視覚的推論: 画像入力を受け付け、チャート、ダイアグラム、スクリーンショットの読解が従来モデルで必要だった視覚的ワークアラウンドなしでより精緻になったと報告されています。
- 幅広いツール対応: サーバーサイド/クライアントサイドのツール、Files API、PDF サポート、ビジョン、プロンプトキャッシュ、バッチ処理、タスク予算、Claude API および Google Cloud 上の新しい
computer_toolset_20260801を通じたコンピュータ操作に対応します。 - 長時間の会話制御: 思考の保持および会話に紐づく思考ブロックをサポートし、対応ワークフローでは compact-on-demand がベータ機能として利用可能です。
Claude Opus 5.5 のベンチマーク性能
ローンチ時期に公開された Anthropic のベンチマーク数値には、発表を取り上げた独立メディアの再掲によれば以下が含まれます:
| ベンチマーク | Claude Opus 5.5 | 比較コンテキスト |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 66.4% | Fable 5.1: 55.8%; Opus 5: 52.3%; GPT-6 Astra: 57.9% |
| FrontierCode v1.1 (Main) | 54.4% | Fable 5.1: 50.3%; Opus 5: 48.0%; GPT-6 Astra: 53.3% |
| CursorBench 4.0 | 57.8% | Fable 5.1: 51.8%; Opus 5: 46.6% |
| GDPval-AA v2.1 | 1,846 | Fable 5.1: 1,735; Opus 5: 1,708; GPT-6 Astra: 1,542 |
| Humanity's Last Exam | 67.7% with tools | Fable 5.1: 65.6%; Opus 5: 63.6%; GPT-6 Astra: 57.2% |
| OSWorld 2.0 | 81.8% partial | Fable 5.1: 80.7%; Opus 5: 74.0% |
| Chartography | 89.0% with tools | Fable 5.1: 88.4%; Opus 5: 83.4% |
ベンチマークの数値は、それぞれのベンチマークにおけるハーネス、ツール構成、評価プロトコルの文脈で読むべきであり、モデル品質を普遍的に測る指標として解釈すべきではありません。
Claude Opus 5.5 と claude Fable 5.1 と Claude Sonnet 5 の比較
| モデル | コンテキスト | 最大出力 | デフォルトの effort | 主なポジショニング |
|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 5.5 | 1M | 128K | medium | 長時間稼働のエージェント型コーディングと知的作業 |
| Claude Fable 5.1 | 1M | 128K | high | 要求の厳しい推論と長期的なエージェント型ワーク |
| Claude Sonnet 5 | 1M | 128K | high | スピードと知性のバランス |
どのモデルを選ぶかはワークロードに依存します。Anthropic のモデル概要では、Opus 5.5 を大半のワークロードの出発点とし、Opus 5.5 を高い effort で用いても不足する場合は Fable 5.1 を（要求の厳しい推論や長期的なエージェント型ワーク向けに）、そして Sonnet 5 はスピード/知性のバランスを重視する用途に推奨しています。
CometAPI で Claude Opus 5.5 API にアクセスする方法
CometAPI は、開発者がモデルごとに個別のプロバイダー統合を実装しなくても、AI モデルへアクセスできる統一 API レイヤーを提供します。Claude Opus 5.5 を統合する場合、CometAPI の環境でモデル claude-opus-5-5 を選択し、プラットフォームの API 資格情報とエンドポイント設定を利用できます。
一般的なワークフローは次のとおりです:
- CometAPI アカウントを作成またはアクセスし、API キーを取得する。
- CometAPI のモデル/API インターフェースで、対象モデルとして
claude-opus-5-5を選択する。 - CometAPI 互換の API レイヤー経由でリクエストを送信し、レスポンスを処理する。
このアプローチは、複数の Claude モデル間を切り替えたり、他の LLM プロバイダーと Claude を比較したりする必要があり、各プロバイダーごとに個別の認証や課金統合を維持したくないアプリケーションに有用です。