Claude Opus 4.5 vs Sonnet 4.5 徹底比較：推論にはOpus、実行にはSonnetを使う最適な組み合わせ戦略

Claude 4.5シリーズのリリース後、多くの開発者が実際的な問題に直面しています:claude-opus-4-5-20251101とclaude-sonnet-4-5-20250929、一体どちらを選ぶべきか?答えは実はとてもシンプルです——推論思考にはOpus、実作業にはSonnet。

コアバリュー:両モデルの違いと組み合わせ戦略を習得し、Claude CodeとAPIシーンで最高のコストパフォーマンスを実現します。

Claude Opus 4.5 vs Sonnet 4.5 コアの違い

まず最も重要な比較データを見てみましょう:

一言で違いをまとめる

• Opus 4.5:最も賢く、推論能力が最も高く、複雑な思考に適している
• Sonnet 4.5:コストパフォーマンスが最も高く、速度も速く、日常業務に適している

これが「推論にはOpus、実行にはSonnet」というベストプラクティスの理由です。

Claude Opus 4.5 徹底解説

Opus 4.5 は現在、Claude シリーズで最も強力なモデルであり、複数のベンチマークテストでトップの成績を収めています。

Claude Opus 4.5 コアの強み

1. トップレベルの推論能力

ARC-AGI-2 テスト(モデルが未知の問題を解決する能力を測定)において、Opus は 37.6% のスコアを獲得し、Sonnet の約 3 倍(13.6%)となっています。これは、Opus が初めて遭遇する問題に対して、より優れた推論と判断ができることを意味します。

2. SWE-bench 業界トップ

Opus 4.5 は SWE-bench Verified で 80.9% を達成し、現在すべての AI モデルの中で最高スコアとなっています。このベンチマークテストは、実際のソフトウェアエンジニアリング問題を解決する能力を測定するものです。

3. より効率的なトークン使用

興味深い発見:Opus は高価ですが、同じタスクを完了するのに使用するトークンが少なくなります。テストによると、Opus が同じアプリケーション開発タスクを完了する際、総トークン使用量は Sonnet より 19.3% 少なくなります。

4. 独自の effort パラメータ

Opus 4.5 は effort パラメータをサポートする唯一のモデルであり、Claude が回答時に使用するトークン数を制御でき、品質とコストを柔軟にバランス調整できます。

Claude Opus 4.5 適用シーン

使用推奨: Opus は「考える」段階に適しています。複雑な問題に直面し、重要な決定を下す必要がある場合は、Opus に考えさせましょう。ただし、簡単なコード修正には使わないでください——それは大材小用です。

Claude Sonnet 4.5 徹底解説

Sonnet 4.5 は Claude シリーズの「主力選手」であり、性能とコストの間で最適なバランスを実現しています。

Claude Sonnet 4.5 コアの強み

1. コストパフォーマンスの王者

Sonnet の価格は Opus の 60%($3/$15 vs $5/$25)ですが、性能差はそれほど大きくありません。ほとんどのタスクにおいて、Sonnet で十分です。

2. より高速なレスポンス

モデルがより軽量であるため、Sonnet のレスポンス速度は Opus よりも明らかに速く、これは頻繁なインタラクションが必要な開発シーンで非常に重要です。

3. 1M コンテキストをサポート (beta)

Sonnet は現在、1M トークンのコンテキストウィンドウをサポートする唯一の Claude モデルであり、超大規模コードベースを処理する際に明確な優位性があります。

4. 優れたエージェント能力

Sonnet 4.5 はエージェント(Agent)タスク向けに特別に最適化されており、ブラウザ操作、表処理、ファイル間デバッグなどの複雑なワークフローをサポートします。

Claude Sonnet 4.5 適用シーン

使用推奨: Sonnet は「実現する」段階に適しています。何をすべきかすでに分かっていて、迅速かつ効率的に実装する必要がある場合は、Sonnet に実行させましょう。日常の開発タスクの 80-90% は Sonnet を使用すべきです。

Claude Code における Opus vs Sonnet の組み合わせ戦略

Claude Code では、Opus と Sonnet を柔軟に切り替えることが効率向上の鍵となります。

Claude Code モデル切り替えコマンド

# Opus に切り替え(推論モード)
/model opus
# または完全なモデル名
/model claude-opus-4-5-20251101

# Sonnet に切り替え(実行モード)
/model sonnet
# または完全なモデル名
/model claude-sonnet-4-5-20250929

# 現在のモデルを確認
/model

Claude Code 最適な組み合わせワークフロー

推奨されるワークフロー:

1. セッション開始(デフォルトは Sonnet)
   $ claude --model sonnet

2. 複雑な問題に遭遇したら Opus に切り替え
   > /model opus
   > このシステムのアーキテクチャ問題を分析し、リファクタリング方案を設計してください

3. 方案確定後、Sonnet に戻して実行
   > /model sonnet
   > 上記の方案に従って、src/api/ ディレクトリのリファクタリングを開始してください

4. コードレビュー時に再度 Opus を使用
   > /model opus
   > 先ほどの変更をレビューし、セキュリティ問題がないかチェックしてください

Claude Code opusplan ハイブリッドモード

Claude Code は、インテリジェントなハイブリッドモード——opusplan を提供しています:

# opusplan モードを使用
/model opusplan

このモードの動作原理:

• 計画段階: 自動的に Opus を使用してアーキテクチャ設計と意思決定を行う
• 実行段階: 自動的に Sonnet に切り替えてコード実装を行う

これは公式推奨の手間いらずソリューションで、手動切り替えをしたくないユーザーに適しています。

Claude Code コスト最適化効果

実践経験: あるデベロッパーがうまくまとめています——「Haiku で準備、Sonnet で開発、Opus でレビュー」。この組み合わせが実際のプロジェクトで最も効果的です。

API 呼び出しにおける Opus vs Sonnet の組み合わせ

API シーンでも、同様に2つのモデルを柔軟に組み合わせることができます。

API 呼び出しサンプル

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

def ask_opus(prompt: str) -> str:
    """Opus を使用して複雑な推論を行う"""
    response = client.chat.completions.create(
        model="claude-opus-4-5-20251101",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        max_tokens=4000
    )
    return response.choices[0].message.content

def ask_sonnet(prompt: str) -> str:
    """Sonnet を使用して高速実行を行う"""
    response = client.chat.completions.create(
        model="claude-sonnet-4-5-20250929",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        max_tokens=4000
    )
    return response.choices[0].message.content

# 実際の応用:まず Opus で計画、次に Sonnet で実行
plan = ask_opus("この要件を分析し、技術方案を設計してください:{要件説明}")
code = ask_sonnet(f"以下の方案に従ってコードを生成してください:\n{plan}\n\n要求:実行可能な完全なコードを生成")

import openai
from enum import Enum
from typing import Optional, List, Dict

class ModelType(Enum):
    OPUS = "claude-opus-4-5-20251101"    # 推論思考
    SONNET = "claude-sonnet-4-5-20250929" # 実行作業

class ClaudeClient:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = openai.OpenAI(
            api_key=api_key,
            base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
        )

    def chat(
        self,
        messages: List[Dict],
        model_type: ModelType = ModelType.SONNET,
        max_tokens: int = 4000,
        temperature: float = 0.7
    ) -> str:
        """
        統一された対話インターフェース

        Args:
            messages: 対話メッセージリスト
            model_type: モデルタイプ、デフォルトは Sonnet
            max_tokens: 最大出力トークン
            temperature: 温度パラメータ
        """
        response = self.client.chat.completions.create(
            model=model_type.value,
            messages=messages,
            max_tokens=max_tokens,
            temperature=temperature
        )
        return response.choices[0].message.content

    def think(self, prompt: str) -> str:
        """Opus を使用して深い思考を行う"""
        return self.chat(
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            model_type=ModelType.OPUS,
            temperature=0.5  # 推論タスクには低めの温度を使用
        )

    def execute(self, prompt: str) -> str:
        """Sonnet を使用して高速実行"""
        return self.chat(
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            model_type=ModelType.SONNET,
            temperature=0.7
        )

    def plan_and_execute(self, task: str) -> Dict[str, str]:
        """計画-実行パイプライン"""
        # Step 1: Opus で計画
        plan = self.think(f"技術専門家として、以下のタスクを分析し詳細な実行計画を策定してください:\n{task}")

        # Step 2: Sonnet で実行
        result = self.execute(f"以下の計画に従ってタスクを実行し、具体的なコードを生成してください:\n{plan}")

        return {"plan": plan, "result": result}

# 使用例
client = ClaudeClient("YOUR_API_KEY")

# 個別使用
analysis = client.think("React と Vue のアーキテクチャの違いを分析してください")
code = client.execute("Python でクイックソートを書いてください")

# 計画-実行パイプライン
output = client.plan_and_execute("ユーザー認証システムを開発してください")
print(output["plan"])   # 方案を確認
print(output["result"]) # コードを確認

プラットフォーム推奨: APIYI apiyi.com を通じて Claude Opus 4.5 と Sonnet 4.5 を統一的に呼び出すことができます。無料テストクレジットをサポートし、従量課金で、モデルを柔軟に切り替える開発シーンに適しています。

よくある質問

まとめ

Claude Opus 4.5 vs Sonnet 4.5のコア選択戦略:

1. 推論・思考にはOpus: アーキテクチャ設計、セキュリティ監査、複雑な推論、重要な意思決定
2. 実装・実行にはSonnet: 日常的なコーディング、コード生成、ドキュメント作成、通常のデバッグ
3. スマートな組み合わせでコスト削減: 柔軟な切り替えで60-80%のコスト削減が可能
4. Claude Codeでのクイック切り替え: /model opus と /model sonnet でいつでも切り替え可能

この原則を覚えてください:Opusは明確に考え、Sonnetは実行する。

APIYI apiyi.com を通じて両モデルを統一的に呼び出すことができ、無料テストをサポートし、従量課金制でより柔軟です。

著者: 技術チーム
技術交流: コメント欄でOpus/Sonnetの組み合わせ経験を共有してください。より多くのAI開発リソースはAPIYI apiyi.com をご覧ください

参考ソース:

• Anthropic – Introducing Claude Opus 4.5: anthropic.com
• ClaudeLog – Claude Sonnet 4.5 vs Opus for Claude Code: claudelog.com
• LLM Stats – Claude Opus 4.5 vs Sonnet 4.5: llm-stats.com
• Claude Code Docs – Model Configuration: code.claude.com