1. まず結論：Sonnet 5.5は誰に向いているか

先に、この記事の答えを3つにまとめます。

1. Opus 5.5に近い性能を、半額の単価と速い出力で使える中位モデルです。公式の主要ベンチマークでは、Opus 5.5との差は多くが数ポイントです。ターミナル操作を伴うコーディング評価（Terminal-Bench 4.0）では、Opus 5.5を上回っています
2. ただし「単価が半分＝1タスクが半額」ではありません。独立機関（Artificial Analysis）の測定では、Sonnet 5.5は考える量（effort）の設定によって、1タスクの費用が最大約18倍も変わります。設定によっては、Opus 5.5のほうが低コストで高スコアでした（第4章）
3. GPT-6 Solとは単価が同額です。Sonnet 5.5は約100万トークンの入力まで割増なし、GPT-6 Solは約27万トークンを超えると割増になります。一方、独立測定の総合指数では、同じスコア帯ならGPT-6のほうが安い場面もありました

用途別のおすすめを、先に表にします。根拠は各章で説明します。

2. 仕様と料金：Sonnet 5・Opus 5.5・Fable 5.1・Haiku 4.5と比較

Anthropicの公式ドキュメントにある仕様です。価格は「100万トークン（MTok）あたりの米ドル」で、MTokは「100万トークン」の略です。

用語を簡単に補足します。アダプティブ思考は、問題の難しさに応じてモデル自身が考える量を決める仕組みです。effortは、その考える量の上限を人間が指定する設定（low・medium・high・xhigh・maxの5段階）で、上げるほど精度が上がる一方、時間とトークンが増えます。Claude Codeでのeffortの扱いは、Claude Codeのeffortレベル完全ガイドで詳しく解説しています。

ここが変わった・変わらなかった

• 単価は据え置き：Sonnet 5.5の料金は、キャッシュやBatch APIを含めてSonnet 5と同じです
• トークン数も同じ：トークナイザー（文章をトークンに分ける仕組み）はSonnet 5と共通で、同じ文章は同じトークン数になります
• 長い入力でも割増なし：100万トークンのコンテキストを標準料金のまま使えます。900kトークンの入力も、9kトークンの入力も、1トークンあたりの単価は同じです
• プロンプトの最小キャッシュ長が短縮：キャッシュできる最小のプロンプトが、Sonnet 5の1,024トークンから512トークンに下がりました
• Batch APIなら最大30万トークン出力：ベータ用ヘッダー output-300k-2026-03-24 を付けると、通常の12.8万トークンより長く出力できます

3. 公式ベンチマーク：Opus 5.5・GPT-6 Solとどれくらい違うか

Anthropicが発表した主な数値です。これらはAnthropic自身の測定値で、第三者による再現ではありません。数ポイントの差は「ほぼ互角」と読むのが安全です。

※1 Opus 5.5のTerminal-Bench 4.0は、effortをxhighにした結果です。
※2 GPT-6 Solの値は、画像理解の最新の修正を反映していない可能性があるとAnthropicが注記しています。GDPval-AAとAA-Briefcaseの値は、リリース前の版で構造化出力に影響し得る不具合があった時点のもので、影響は小さい見込みとされています。「—」は、Anthropicの発表表にGPT-6 Solの値がない項目です。

この表の読み方

• Sonnet 5.5 vs Sonnet 5：ほぼすべての項目で大きく伸びています。特にTerminal-Bench 4.0（10.3% → 70.6%）とChartography（15.6% → 61.6%）の差が極端です。Sonnet 5の値が低い項目なので、「7倍賢くなった」のように読むのは避けたほうがよく、Sonnet 5.5が実用的な水準に上がった、くらいの理解が妥当です
• Sonnet 5.5 vs Opus 5.5：Terminal-Bench 4.0を除き、Opus 5.5のほうが上です。％で示される項目の差は1.7〜3.2ポイント、Elo（対戦形式で算出する相対評価の点数）の項目の差は2〜11です。特にGDPval-AAは1844と1846で、ほぼ同じです。「上位モデルにかなり近い」と言えますが、Anthropic自身も、最も難しい長時間の作業にはOpusのほうがよいと案内しています
• Sonnet 5.5 vs GPT-6 Sol：Anthropicが比較した範囲では、GDPval-AA・AA-Briefcase・Chartographyで、Sonnet 5.5がGPT-6 Solを大きく上回っています。FrontierCodeは、effortがxhighなら上回り、maxでは下回る結果です（Sol 49.3%）
• effortを上げれば上がるとは限りません：FrontierCodeでは、max（46.2%）のほうがxhigh（52.1%）より低くなっています

導入企業の報告（Anthropicの発表内・企業の自己申告）

いずれも各社のテストにもとづく報告で、条件や測定方法は公表されていません。自分の作業で同じ効果が出るかは、実際に試して確かめてください。

4. 独立機関の測定：「単価が安い」と「1タスクが安い」は別

ここが、単価の比較表だけでは分からない部分です。第三者機関のArtificial Analysisは、10種類の評価をまとめた「Intelligence Index（総合の賢さの指数）」と、その指数を測るのにかかった1タスクあたりの費用を、effortごとに公開しています（2026年9月時点の掲載値）。

各セルは「指数のスコア（1タスクあたりの費用）」です。スコアが高いほど高性能で、費用は低いほど安く済みます。

この表から分かる4つのこと

1. Sonnet 5.5は、effortで費用が桁違いに動きます。lowの$0.41からmaxの$7.60まで約18倍です。スコアは36から56へ、約1.6倍しか上がりません
2. maxは割に合いません。Sonnet 5.5のmax（56点・$7.60）は、Opus 5.5のxhigh（56点・$3.46）と同じスコアで、費用は2倍以上です。公式の推奨（xhighとmaxは効果を測ってから）とも一致します
3. 同じeffortで比べると、low〜xhighでは費用がOpus 5.5より安く、スコアは低めです。medium同士では、Opus 5.5が10点高く（51点）、費用は約2.3倍（$1.34）です。一方、Sonnet 5.5のhigh（47点・$1.08）とOpus 5.5のmedium（51点・$1.34）を比べると、Opusのほうが4点高く、費用の差は約24%です。なお、maxではSonnet 5.5のほうが費用が高くなります。「Sonnetのほうが常に安い」とは言えません
4. GPT-6は、同じスコア帯なら安い設定が見つかります。たとえばSonnet 5.5のhigh（47点・$1.08）に対して、GPT-6 Astraのlow（46点・$0.82）、GPT-6 Solのmax（48点・$1.06）が同程度です。Sonnet 5.5のlow（36点・$0.41）に対して、GPT-6 Lunaのmax（37点・$0.07）は約1/6の費用です

速さ（出力速度）は、Sonnet 5.5の強み

同じ測定では、出力速度（1秒あたりに出せるトークン数）は次のとおりでした。

Sonnet 5.5は、Opus 5.5・GPT-6 Sol・Astraより速く、Lunaには及びません。「多少スコアが下がっても、待ち時間を短くしたい」場面では、Sonnet 5.5が有力です。

5. GPT-6 Sol・Luna・Astraとの使い分け

OpenAIのGPT-6は、3つのモデルで構成されています。公式の料金ページの値と並べます（100万トークンあたり）。

GPT-6の詳しい仕様と長い入力での料金の仕組みは、GPT-6 SolとLunaとは？にまとめています。

3パターンの費用（リスト価格で計算・1,000回あたり）

思考に使われるトークンは出力として課金されるため、実際の費用はこの表より増えます。あくまで「単価の違い」を見るための目安です。

AとBでは、Sonnet 5.5とGPT-6 Solはまったく同額です。差が出るのはCで、入力が約27万トークンを超えたGPT-6 Solは割増になるため、Sonnet 5.5の約1.9倍になります。

選び方の目安

• Claudeの環境（Claude Codeなど）で作業している：Sonnet 5.5とOpus 5.5を、作業の難しさで切り替えます。GPT-6に変える理由は、単価では見つかりにくいです
• Codexで作業している：Sol・Luna・Astraの使い分けは、CodexでGPT-6 Sol・Luna・Astraを使い分ける方法で解説しています
• コストが最優先の大量処理：Lunaは桁違いに安く、指数のスコア（max・37点）はSonnet 5.5のlow（36点）と同程度です。品質が要件を満たすかどうかを、自分のデータで検証してください
• 最高品質が必要：この記事の比較範囲では、Opus 5.5・Fable 5.1・Astraが候補です。Sonnet 5.5は、コストと速さで勝負するモデルです

6. Claude CodeでSonnet 5.5を使う

Claude Codeの公式ドキュメントによる、Sonnet 5.5の扱いです。

使うには、Claude Codeで次のように指定します。

# セッション中に切り替える
/model sonnet

# 起動時に指定する
claude --model claude-sonnet-5-5

effortの決め方（公式の推奨）

• 仕様が明確な実装・修正：mediumから始める
• 難しい・長いタスク：highに上げる
• チャットなど待ち時間が大事な用途：mediumかlow。高いeffortほど、最初の返答までの時間が長くなる
• xhighとmax：効果を測ってから使う。費用と時間が大きく増える

Sonnet 5.5ではeffortの目盛りが調整し直されており、「Sonnet 5で使っていた設定が同じ結果になる」とは限りません。公式は、自分の評価でeffortを試し直すよう案内しています。

7. 【API利用者向け】Sonnet 5から移行するときに確認する5つの破壊的変更

モデルIDを claude-sonnet-5 から claude-sonnet-5-5 に変えるだけでは、動かなくなる場合があります。公式の移行ガイドにある変更点です。Claude Codeで使うだけの人は、読み飛ばして構いません。

①の書き換えの例です。

# 旧（Sonnet 5）
thinking = {"type": "disabled"}

# 新（Sonnet 5.5）
thinking = {"type": "between_tools"}  # effort は high 以下

エラーにならないが、挙動が変わる点

• ツール呼び出しの間の文章が、thinkingブロックで返ってくる：既定の設定では、そのブロックの中身は空です。途中経過をユーザーに見せているアプリは、エラーも出ないまま、ツール呼び出しの間だけ無言になります。between_toolsを使うか、displayを指定して受け取ってください
• temperature・top_p・top_kを既定以外にすると400エラー
• コーディングで、頼んでいないテストやドキュメントを足すことがある：リポジトリの慣習に合わせたものを追加する傾向があり、effortが高いほど増えます。抑えたいときは、システムプロンプトに「頼まれた作業が終わって確認できたら、報告して止める。頼まれていない機能・テスト・ドキュメントは足さない」と書きます
• low・mediumでは、長い作業の途中で確認を求めて止まることがある：止まらせたくないときは、effortを上げるか、システムプロンプトで「終わるまで続ける。止まるのは続行できないときと、危険な操作の前だけ」と指示します

8. 使う前に知っておきたい弱点・注意点

9. よくある質問（FAQ）

10. まとめ

今日試せる最初の一歩は、claude updateでClaude Codeを最新にして、いつもの作業を/model sonnetのmediumで1つ流し、待ち時間と結果をOpus 5.5と比べてみることです。同じ作業を2つのモデルで試せば、単価の表では分からない、自分にとっての違いが見えてきます。