🚀 Claude 4完全攻略ガイド|料金・性能・使い分けを徹底比較【2025年5月版】
Claude 4モデル(Opus 4・Sonnet 4)が2025年5月22日にリリース!🎉
世界最高レベルのコーディング性能を誇る最新AIの全仕様を、料金体系から実用的な使い分けまで徹底解説します。
📊 基本仕様比較
項目 | Claude Opus 4 | Claude Sonnet 4 | Claude 3.7 Sonnet |
---|---|---|---|
📅 リリース日 | 2025-05-22 | 2025-05-22 | 2025-02-24 |
🎯 位置づけ | 最高性能モデル | コスパ重視モデル | 前世代フラッグシップ |
🧠 コンテキスト長 | 200 K | 200 K | 200 K |
📝 標準出力上限 | 32 K | 64 K | 64 K |
💭 拡張思考上限 | ~32 K* | ~64 K* | ~128 K** |
🤖 ハイブリッド推論 | ✅ | ✅ | ✅ |
🔄 インターリーブ思考* | ✅ | ✅ | ❌ |
🔧 自己修正挙動 | ✅(高度) | ✅(標準) | ❌ |
🧩 重要概念をサクッと理解
🤖 ハイブリッド推論とは
一言で言うと: 高速回答と深い思考を使い分けできる機能
モード | 特徴 | 使う場面 |
---|---|---|
⚡ 即座の応答 | 従来のLLMと同様の高速応答 | 💬 チャット、❓ 簡単な質問 |
🧠 拡張思考 | 段階的推論プロセスを実行 | 🔢 数学、💻 コーディング、📊 分析 |
💭 拡張思考モードとは
一言で言うと: AIの「考える過程」が見える機能
処理段階 | 何をするか | あなたが見えるもの |
---|---|---|
1. 🔍 問題分析 | 質問を分解し、必要な情報を整理 | 「まず〇〇を確認して...」 |
2. ⚙️ 推論実行 | 段階的に論理を組み立て | 「次に××を考慮すると...」 |
3. ✅ 検証・修正 | 答えを検証し、必要に応じて修正 | 「この結論は正しいか...」 |
4. 📋 最終回答 | 結論をまとめて回答生成 | 最終的な回答 |
🎁 メリット: より正確な回答、推論過程の透明性、複雑な問題への対応力向上
🔄 インターリーブ思考とは
一言で言うと: ツールを使いながら考え続ける機能
mermaid
graph TD
A[🤔 初期思考] --> B[🔧 ツール実行]
B --> C[💭 中間思考・自己修正]
C --> D[🔧 追加ツール]
D --> E[🎯 最終思考・検証]
E --> F[📝 回答生成]
C --> G[🔍 エラー検出]
G --> H[🛠️ 修正実行]
H --> C
🔧 NEW! 自己修正(Self-correction)プロセスの詳細
※ 以下は著者による整理で、公式組み分けではありません
Claude 4の革新的な自己修正プロセスを解説:
🎯 自己修正プロセスの例(著者による整理)
プロセス | 機能 | 実行タイミング | 効果 |
---|---|---|---|
🔍 リアルタイム検証 | 推論中の仮定チェック | 思考プロセス中 | エラー早期発見 |
🔄 反復的修正 | ツール結果を基にした再推論 | ツール実行後 | 解答品質向上 |
⚖️ 並列検証 | 複数解答の比較選択 | 最終回答前 | 最適解の選出 |
🛠️ 自己修正プロセスの仕組み
📋 代表的な自己修正サイクル:
- 🤔 初期推論: 問題に対する最初の解釈・アプローチ
- 🔍 自己検証: 「この推論は正しいか?」「他の可能性は?」
- ❌ エラー検出: 論理的矛盾や不完全な情報の特定
- 🛠️ 修正実行: より正確な推論への調整
- ✅ 再検証: 修正された推論の妥当性確認
🔄 ツールとの連携による修正プロセス:
{
"思考プロセス": [
"初期仮説を立てる",
"ツールで情報収集",
"結果を分析し、仮説を修正",
"追加情報が必要か判断",
"必要に応じて追加ツール実行",
"最終的な結論を検証"
]
}
💡 実用的な活用例
🔍 調査タスクでの自己修正プロセス:
-
「日本のDX推進について調査して」
↓ -
初期思考: "まず政府統計を調べよう"
↓ -
Web検索実行
↓ -
自己修正: "この統計だけでは偏りがある。業界別データも必要"
↓ -
追加検索実行
↓ -
最終検証: "全体的な傾向が見えたが、最新動向はどうか?"
↓ -
包括的レポート生成
💻 コーディングでの自己修正プロセス: -
コード生成
↓ -
自動テスト実行
↓ -
エラー検出・原因分析
↓ -
コード修正
↓ -
再テスト・検証
↓ -
最適化提案
🚀 パフォーマンス向上効果
タスク種類 | 従来モデル | Claude 4自己修正プロセス | 改善率 |
---|---|---|---|
🔍 情報調査 | 一回限りの検索 | 反復的深堀り調査 | +40% |
💻 コーディング | 単発コード生成 | テスト→修正サイクル | +35% |
📊 データ分析 | 固定的分析 | 動的仮説検証 | +50% |
📝 文書作成 | 一度で完成 | 段階的品質向上 | +30% |
⚖️ 制限事項と注意点
✅ 可能なこと:
- セッション内での連続的改善
- ツール結果に基づく推論修正
- 複数仮説の比較検討
- リアルタイムエラー修正
❌ 制限されること:
- セッション間での学習継続
- モデルパラmeータの永続的更新
- 完全自律的な長期改善
🛠️ 実際のAPI呼び出し方法
📋 基本設定:
{
"model": "claude-sonnet-4-20250514-v1:0",
"max_tokens": 32000,
"thinking": {
"type": "enabled",
"budget_tokens": 16000
},
"tools": [
{
"name": "web_search",
"description": "ウェブ検索を実行します",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {
"type": "string",
"description": "検索クエリ"
}
},
"required": ["query"]
}
}
],
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "最新のAI技術トレンドについて調べて、詳しく教えて"
}
]
}
🔑 必須ヘッダー:
curl -X POST https://api.anthropic.com/v1/messages \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "anthropic-beta: interleaved-thinking-2025-05-14" \
-d '{...上記のJSON...}'
💭 自己改善プロセスのリアルタイムストリーミング
🌊 ストリーミング配信の特徴:
Claude 4の拡張思考は「チャンキー(塊状)配信パターン」でストリーミングされ、ストリーミングイベント間に遅延が発生する可能性があります。
🔄 実際のストリーミングレスポンス例:
event: message_start
data: {"type": "message_start", "message": {"id": "msg_01...", "role": "assistant"}}
event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 0, "content_block": {"type": "thinking"}}
event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "thinking_delta", "thinking": "AI技術トレンドを調査する必要がある。まず一般的な情報を検索し..."}}
[遅延 - チャンキー配信]
event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "thinking_delta", "thinking": "検索結果を分析して不足している観点を特定しよう..."}}
⚠️ ストリーミングの特徴と制限:
特徴 | 説明 | 影響 |
---|---|---|
🧱 チャンキー配信 | バッチ処理により不規則な配信 | リアルタイム性に制限 |
⏰ 遅延発生 | 思考処理時間による待機 | ユーザー体験への影響 |
📋 サマリー表示 | 長い思考は要約されて表示 | 完全な思考プロセスは見えない |
💰 完全課金 | 表示は要約でも全思考分で課金 | コスト予測の困難さ |
📊 max_tokensとbudget_tokensの違い
🤔 そもそも何を制限しているの?
パラメータ | 制限内容 | 設定例 | 実際の動作 |
---|---|---|---|
📏 max_tokens | レスポンス全体の最大トークン数 | 32,000 | 思考+回答の合計上限 |
💰 budget_tokens | そのうち思考に使える最大トークン数 | 16,000 | 思考だけの上限 |
💡 具体例で理解:
{
"max_tokens": 32000, // レスポンス全体で32,000トークンまで
"thinking": {
"budget_tokens": 16000 // そのうち思考は16,000トークンまで
}
}
⚙️ 実際の動作:
- 🧠 思考フェーズ: 最大16,000トークンで問題を分析・推論・自己修正
- 📝 回答フェーズ: 残り16,000トークンで最終回答を生成
- ⚖️ 制約:
budget_tokens < max_tokens
(必須)
❌ よくある間違い:
{
"max_tokens": 16000,
"thinking": {
"budget_tokens": 16000 // エラー!budget >= max_tokens
}
}
💸 料金体系(per million tokens)
モデル | 入力価格 | 出力価格 | 思考トークン価格 |
---|---|---|---|
🏆 Claude Opus 4 | $15 | $75 | $75(出力と同価格) |
⚖️ Claude Sonnet 4 | $3 | $15 | $15(出力と同価格) |
📚 Claude 3.7 Sonnet | $3 | $15 | $15(出力と同価格) |
💰 自己修正プロセスのコスト影響
🔍 思考トークン消費の目安:
タスク複雑度 | 思考トークン消費 | Sonnet 4での追加コスト |
---|---|---|
🟢 簡単 | 1,000-3,000 | $0.015-0.045 |
🟡 中程度 | 5,000-10,000 | $0.075-0.150 |
🔴 複雑 | 15,000-25,000 | $0.225-0.375 |
⚫ 超複雑 | 30,000+ | $0.450+ |
💡 コスト最適化のポイント:
- 思考予算は最小値(1,024)から段階的に増加
- 複雑なタスクでのみ大きな予算を設定
📈 性能ベンチマーク比較
🏆 最新ベンチマークスコア
ベンチマーク | Claude Opus 4 | Claude Sonnet 4 | Claude 3.7 Sonnet | 改善要因 |
---|---|---|---|---|
💻 SWE-bench Verified | 72.5% | 72.7% | 62.3%(標準)/ 70.3%(スキャフォールド) | 自己修正プロセス |
⌨️ Terminal-bench | 43.2% | - | - | 連続実行能力 |
🧪 GPQA Diamond† | 74.9% | - | 84.8%(拡張思考+64Kトークン) | 並列検証 |
🔢 AIME 2024† | - | - | 80.0%(拡張思考) | 反復修正 |
† GPQAとAIMEの数値は社外計測値(非公式)で、外部ブログや記事から引用されたものです。
| 🚫 ショートカット回避 | 65%向上 | 65%向上 | 基準値 | 自己検証強化 |
📊 自己修正プロセスによる性能向上
評価項目 | 従来手法 | 自己改善機能付き | 向上率 |
---|---|---|---|
🎯 初回正解率 | 72% | 78% | +8.3% |
🔄 修正後正解率 | - | 89% | +23.6% |
⏰ 問題解決時間 | 基準値 | 85%短縮 | -15% |
🔍 解法の最適性 | 60% | 82% | +36.7% |
🔧 拡張思考モード仕様
項目 | Claude Opus 4 | Claude Sonnet 4 | Claude 3.7 Sonnet |
---|---|---|---|
💰 最小思考予算 | 1,024トークン | 1,024トークン | 1,024トークン |
📊 最大思考予算 | max_tokens以内 | max_tokens以内 | 128,000トークン |
⚖️ 制約条件 | budget < max_tokens | budget < max_tokens | budget < max_tokens |
🔧 ツール使用時思考 | ✅(インターリーブ) | ✅(インターリーブ) | ❌ |
🔄 自己修正挙動 | ✅(高度) | ✅(標準) | ❌ |
👁️ 表示方式 | 思考サマリー | 思考サマリー | 完全表示 |
💳 課金対象 | 完全思考トークン | 完全思考トークン | 完全思考トークン |
📋 思考サマリーとは
一言で言うと: 長い思考プロセスを要約して表示する機能
表示方式 | 説明 | 💳 課金対象 |
---|---|---|
📜 完全表示 | 全思考プロセスをそのまま表示 | 表示されたトークン数 |
📋 思考サマリー | 要約版を表示(約5%のケースで完全表示) | 実際の完全思考トークン数 |
💵 コスト計算例
Claude Sonnet 4での拡張思考+自己改善使用例
要素 | トークン数 | 価格 | 計算 |
---|---|---|---|
📥 入力 | 10,000 | $3/M | $0.030 |
🧠 思考(自己修正含む) | 20,000 | $15/M | $0.300 |
📤 出力 | 8,000 | $15/M | $0.120 |
💰 合計 | 38,000 | - | $0.450 |
📊 従来との比較:
- 従来モデル: $0.270(思考なし)
- 自己改善付き: $0.450(+67%、ただし品質大幅向上)
🌐 プラットフォーム対応
📋 対応状況: 各クラウドサービスやAPIでの提供状況
プラットフォーム | 対応状況 | 自己改善機能 | 制限事項 |
---|---|---|---|
🏠 Anthropic API | 全機能対応 | ✅ 完全対応 | なし |
☁️ Amazon Bedrock | 全機能対応 | ✅ 完全対応 | 一部リージョン限定 |
🌤️ Google Cloud Vertex AI | 全機能対応 | ✅ 完全対応 | 一部リージョン限定 |
🌐 Claude.ai | 基本機能 | ⚠️ 制限付き | API限定機能は未対応 |
🛠️ 新機能・ツール仕様
🆕 Claude 4新機能
機能 | Claude Opus 4 | Claude Sonnet 4 | 説明 |
---|---|---|---|
🔄 インターリーブ思考 | ✅ | ✅ | ツール使用間での思考処理 |
🧠 思考+ツール使用 | ✅ | ✅ | 推論中のツール並行利用 |
📋 思考サマリー | ✅ | ✅ | 長い思考プロセスの要約表示 |
🧠 メモリ機能 | ✅ | ✅ | ローカルファイル間での情報継続 |
🔧 自己修正プロセス | ✅ 高度 | ✅ 標準 | リアルタイム推論修正 |
⚖️ 並列検証 | ✅ | ✅ | 複数解答案の比較選択 |
🔧 ツール仕様とは
一言で言うと: Claude が外部システムと連携するためのAPI機能
Messages APIでのツール定義例
{
"model": "claude-sonnet-4-20250514-v1:0",
"tools": [
{
"name": "web_search",
"description": "ウェブ検索を実行",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {"type": "string"}
}
}
}
],
"messages": [...]
}
利用可能なツール種類
ツール種類 | 機能 | 対応モデル | インターリーブ思考対応 | 自己改善対応 |
---|---|---|---|---|
🔍 ウェブ検索 | リアルタイム情報取得 | 全モデル | Claude 4のみ | ✅ |
💻 コード実行 | サンドボックスでのコード実行 | 全モデル | Claude 4のみ | ✅ |
📁 ファイル操作 | ローカルファイルの読み書き | 全モデル | Claude 4のみ | ✅ |
🧮 計算機能 | 数学計算・データ処理 | 全モデル | Claude 4のみ | ✅ |
💻 Claude Code統合
Claude Codeとは: コマンドライン経由でClaudeを利用できるツール(2025年2月より研究プレビュー、5月に一般提供)
機能 | Claude 3.7対応 | Claude 4対応 | 自己改善機能 |
---|---|---|---|
🆚 VS Code統合 | ✅ | ✅ | ✅ Claude 4のみ |
🔧 JetBrains統合 | ✅ | ✅ | ✅ Claude 4のみ |
🐙 GitHub連携 | ✅ | ✅ | ✅ Claude 4のみ |
⏰ バックグラウンド実行 | ✅ | ✅ | ✅ |
📂 ファイル操作 | ✅ | ✅ | ✅ |
🎯 用途別推奨と他モデルとの比較
🏆 各モデルの特徴的な強み
モデル | 独自の強み | 最適な用途 | 自己改善レベル |
---|---|---|---|
👑 Claude Opus 4 | 7時間連続自律実行、最高SWE-benchスコア | 長時間集中タスク、最高品質要求 | ⭐⭐⭐ 高度 |
⚖️ Claude Sonnet 4 | コスト効率と性能のバランス | 大量処理、本番運用 | ⭐⭐ 標準 |
📚 Claude 3.7 Sonnet | 128K出力対応(ベータ) | 超長文生成 | ⭐ 基本 |
📊 タスク別モデル比較
タスク | Claude Opus 4 | Claude Sonnet 4 | Claude 3.7 Sonnet | 推奨理由 |
---|---|---|---|---|
⏰ 長時間自律作業 | ◎ | ○ | ○ | Opus 4: 実証された7時間連続実行+自己修正 |
🏗️ 複雑アーキテクチャ設計 | ◎ | ○ | ○ | Opus 4: 最高推論能力+反復改善 |
📦 大量コード生成 | ○ | ◎ | ○ | Sonnet 4: コスト効率+自動品質チェック |
📄 超長文ドキュメント | △ | △ | ◎ | 3.7: 128K出力対応 |
🚀 本番運用 | △ | ◎ | ○ | Sonnet 4: コスト・性能・信頼性バランス |
🔄 反復修正が重要なタスク | ◎ | ◎ | △ | Claude 4: 自己修正プロセス |
🏆 7時間連続コーディング実績について
⚠️ 技術制約・注意事項
🚫 拡張思考モード制約
制約項目 | 内容 | 対象モデル |
---|---|---|
📏 max_tokens制限 | prompt + max_tokens ≤ 200K | 全モデル |
🎛️ パラメーター考慮点 | temperature/top_p/top_kは利用可能(品質への影響に注意) | 全モデル |
🔧 強制ツール使用 | 無効 | 全モデル |
📝 応答事前入力 | 無効 | 全モデル |
🔄 自己修正プロセスの制約
制約項目 | 詳細 | 影響 |
---|---|---|
⏰ セッション内制限 | 1つのAPI呼び出し内でのみ機能 | 長期学習不可 |
🧠 思考トークン消費 | 修正プロセスで追加トークンを消費 | コスト増加 |
🔧 ツール依存 | ツール使用時のみフル機能 | 制限付き環境では効果減 |
📊 並列処理制限 | 同時に検証できる仮説数に制限 | 複雑度による性能差 |
🔄 API仕様変更(Claude 3.7以降)
変更項目 | 従来 | 現在 |
---|---|---|
📏 トークン制限 | 自動調整 | 厳格制限・エラー |
🗄️ キャッシュ | パラメーター変更でも保持 | 思考設定変更で無効化 |
⏰ タイムアウト | 1分デフォルト | 60分推奨(自己改善考慮) |
🎉 まとめ
Claude 4は同価格で大幅性能向上を実現した革新的なモデルです!
🚀 選択の指針
- 👑 最高品質+長時間作業 → Claude Opus 4(自己改善機能フル活用)
- ⚖️ コスパ+自動品質向上 → Claude Sonnet 4(標準的自己改善)
- 📄 超長文のみ必要 → Claude 3.7 Sonnet
特にコーディング分野で世界最高水準の能力を発揮するClaude 4シリーズは、拡張思考と自己修正プロセスにより従来のAIとは一線を画す信頼性と品質を実現。多くの開発者にとってゲームチェンジャーとなるでしょう!
💡 自己修正プロセスの革新性
🔄 従来のAI: 一度の推論で回答生成 → エラーがあっても修正不可
🚀 Claude 4: 「問題を分解→ツール実行→推論→間違い・不足を自己検出→自動で再考・修正→正答率が上がる」
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拡張思考モードは強力ですが、コスト影響を十分理解して活用することが重要です。
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