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🚀 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】

に公開

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:

  1. 🤔 初期推論: 問題に対する最初の解釈・アプローチ
  2. 🔍 自己検証: 「この推論は正しいか?」「他の可能性は?」
  3. ❌ エラー検出: 論理的矛盾や不完全な情報の特定
  4. 🛠️ 修正実行: より正確な推論への調整
  5. ✅ 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:

  1. 「日本のDX推進について調査して」

  2. 初期思考: "まず政府統計を調べよう"

  3. Web検索実行

  4. 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"

  5. 追加検索実行

  6. 最終検証: "全体的な傾向が見えたが、最新動向はどうか?"

  7. 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:

  8. コード生成

  9. 自動テスト実行

  10. エラー検出・原因分析

  11. コード修正

  12. 再テスト・検証

  13. 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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