Claude Sonnet 5

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Sonnet 5は、Anthropicの最も高性能なSonnetクラスモデルであり、コーディング、エージェント、専門業務において最先端のパフォーマンスを発揮します。アダプティブ思考をサポートし、推論努力レベル(低、中、高、最大、超高)を選択可能で、100万トークンのコンテキストウィンドウ、テキスト、画像、ファイル入力に対応しています。Sonnet 5は更新されたトークナイザーを使用し、特定の高リスクな二重使用活動をブロックするリアルタイムのサイバーセーフガードを備えています。

最大コンテキスト

1Mトークン

最大出力

128Kトークン

リリース日

2026年6月30日

モダリティ

Claude Sonnet 5 の料金

入力価格出力価格キャッシュ読み取り
$2/M$10/M$0.2/M

Claude Sonnet 5 を API 経由で使用するには?

POSTopenai/v1/chat/completions
POSTanthropic/v1/messages

Claude Sonnet 5 のベンチマーク

41.7

/100

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis broad capability aggregate

指数スコア

66.4

/100

Artificial Analysis Coding Index

Artificial Analysis software task aggregate

指数スコア

Knowledge & Reasoning

GPQA

Advanced science problem solving

80%

HLE

Broad expert-level exam set

17.8%

Coding & Engineering

SciCode

Scientific coding challenges

48.6%

Instruction Following & Agent Tasks

AA-LCR

Long-context reasoning

58.7%

Claude Sonnet 5 のメディアとデモ

Claude Sonnet 5 に関する公開発表、議論、動画のセレクションです。

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Claude Sonnet 5 よくある質問

Claude Sonnet 5 の機能、トレードオフ、提供状況、TokenHub API での利用に関する実用的な回答です。

Claude Sonnet 5 とは何ですか?+

Claude Sonnet 5 は、推論、コーディング、ツール利用、知識作業に対応する Anthropic の汎用 Sonnet モデルです。高い知能と Sonnet クラスの速度・コストの両立を目指しています。

Claude Sonnet 5 はどのような用途に適していますか?+

複数段階のコーディング、デバッグ、エージェント型ワークフロー、調査の統合、文書分析、計画やツール利用が役立つ専門業務に適しています。

Claude Sonnet 5 の主な強みは何ですか?+

Sonnet 4.6 と比べ、推論、コーディング、ツール利用、タスク完遂力が向上しています。適応型思考が標準で有効になっており、API は 100 万トークンのコンテキストウィンドウに対応します。

どのような制限や API 上のトレードオフがありますか?+

重要な出力は引き続き確認が必要です。手動の拡張思考は受け付けられず、temperature、top_p、top_k を既定値以外にすると API エラーになる場合があります。また、Anthropic の Priority Tier は利用できません。

TokenHub で Claude Sonnet 5 を使うにはどうすればよいですか?+

TokenHub のエンドポイントと認証情報を使い、API リクエストのモデル ID に claude-sonnet-5 を指定します。本番利用前に、TokenHub の連携ドキュメントでリクエスト形式と対応パラメータを確認してください。

料金と提供状況はどうなっていますか?+

Anthropic の API 導入価格は 2026 年 8 月 31 日まで入力 100 万トークンあたり 2 ドル、出力 100 万トークンあたり 10 ドルで、その後は 3 ドルと 15 ドルです。TokenHub の料金やルーティング提供状況は異なる場合があるため、利用前に最新のモデルページを確認してください。

ほかのモデルではなく Claude Sonnet 5 を選ぶべきなのはいつですか?+

エージェント能力、コーディング品質、速度、コストのバランスを重視する場合に適しています。最難関のタスクでは上位モデルと、大量処理や低遅延重視の用途では小型モデルと比較してください。