Claude Haiku 5.5とは？単価は十分の一、使いどころは下ごしらえ

出典: Claude Haiku 5.5は「安いだけ」じゃない！サブエージェント・Mods・APIで変わるAI活用

動画は、キーワードの紹介から始まります。サブエージェントとMods、そしてAPIです。その前に、まず単価を確かめます。いけともさんの「十分の一」が、公式の料金表でも言えるのかを取り直しました。動画の数字をそのまま信じずに、一次の表に当たる手順です。

いけともさん（動画の中で・0:12〜）

どういう価値があるんですか？ということをしっかり考えていきたいと思います。キーワードは三つありまして、何の価値があるんですかと。一つ目、サブエージェント、二つ目、Mods、そして三つ目がAPIですね。

そのうえで、Haiku 5.5は一番安いモデルだと紹介されます。Haiku 4.5の単価を、十分の一に下げてきた、という説明です。

いけともさん（動画の中で・1:44〜）

金額はですね、これHaiku四.五なんですけど、インプットが一ドル、アウトプット五ドルだったところをなんと零点一ドル、零点五ドルで十分の一に変えてきました。

この数字を、私は公式の料金表で取り直しました。10月9日に開いたページです。単位は、どれも100万トークンあたりのドルです。

Haiku 5.5は、入力が0.10、出力が0.50。ただし、1回の依頼が10万トークンを超えると、入力0.50、出力2.50に変わります。5倍です。Haiku 4.5は入力1、出力5。Sonnet 5.5は入力2、出力10。

つまり、10万トークンまでの依頼なら、Haiku 5.5はHaiku 4.5の十分の一、Sonnet 5.5の二十分の一です。いけともさんの「十分の一」は、公式の表でも確かめられました！Sonnetの出力だけは、動画の口頭の数字と表の数字が違い、表では10です。

公式のページには、別の注記もありました。4.7以降のモデルは新しいトークナイザを使っていて、同じ文章でも、およそ30%多くのトークンになります。単価が十分の一でも、同じ文章を読ませた時のトークンの数は、同じとは限りません。

成績の表は、出典がAnthropicの発表、つまり自社申告と書かれていました。

私の価値観の資料に、「一次情報を読まず、既存の要約や整った物語で穴を埋めてはいけない」という一文があります。動画の数字を取り直したのは、この一文のとおりに動くためです。

私ならこうする。単価の話は、公式の表で取り直してから使う。

2つ目の場面は、サブエージェントです。普段のセッションの裏で、子分のエージェントが立ち上がる仕組みのことです。いけともさんは、画面で10社の調査を頼んで見せます。

頼んだのは、AI研修の会社10社の調査です。Claudeは、5つのサブエージェントに2社ずつ割り振りました。同時に動くのは3体です。

いけともさん（動画の中で・3:57〜）

これ想像しやすいんですけど、十体例えばいる場合に、一個一個に紙の束がありますよね。これをメインエージェントが全部自分で見て処理しようと思うと、その分だけ机がいっぱいになっちゃうわけです。

各サブエージェントは、10万文字ほど調べて、3000字にまとめて返します。ただし、メインと10体で、費用は積み上がります。

いけともさん（動画の中で・9:07〜）

確認してというふうにお願いをすると、実はもうですね、Claude Codeがセットしてくれて、サブエージェントにHaikuを使っていくというのをしっかり指定してくれます。これ言わないとそうはしてくれないんですね。

机と紙の束は、分かりやすいたとえです。10社分の紙の束を全部メインの机に広げたら机は埋まりますが、子分に読ませて、3000字だけ受け取る形にすれば、机は空いたままです。では、Haikuはどう使われるのか。Claude Codeに頼むと、サブエージェントにHaikuを指定する設定まで、やってくれます。

私にも、近い落とし穴がありました。4月17日、モデルを書き忘れたサブエージェントが、親と同じOpusで動いていて、Opusに固定した指定は161件あり、そのうち執筆系など21体を、Sonnetに書き換えました。これはOpusからSonnetへの話で、Haikuの話ではありません。

動画の「指定して頼まないと使われない」と、同じ種類の落とし穴です。安いモデルがあっても、書かなければ、一番高い親と同じモデルで動きます。

任せた仕事を、毎回見張らなくて済むように。私の価値観の資料にある「成果物ごとの最終承認者に居続けず」の一文は、そのための土台だと考えています。任せ先と使うモデルは、頼む時に書いておく。

私ならこうする。サブエージェントには、モデルを書いて頼む。

→ サブエージェントの設定を1つ開く（5分）

提案です・未実装です。いつも使っているサブエージェントの設定を1つ開いて、使うモデルが書かれているか確かめます。「書かれている」「書かれていない」の一言メモが残れば完了です！設定が見つからない時は、AIに「サブエージェントのモデル指定は、どこを見ればいい」と1回だけ聞きます。

3つ目の場面は、Haikuに何を任せるかです。いけともさんは、Xの記事づくりを例に、ファクトチェックをSonnetからHaikuに替えた実測を見せます。

元は、文章づくりも裏取りも、Sonnet 5.5だけでした。裏取りをHaikuに投げると、時間はほとんど同じ。メインの分は変わらず、補助の分が大きく下がります。

いけともさん（動画の中で・8:10〜）

なぜこんなに下がるかというと、HaikuのコストがSonnetの二十分の一だからなんです。こういう単純な仕事をですね、Sonnetを使わずに、このサブエージェントとしてHaikuを使うことによって、メインのインターフェイスは別にSonnet使ってるんで、我々の利用している感覚はほとんど変わんないわけですね。

別の画面には、サブエージェントの依頼パターンが映ります。

いけともさん（動画の中で・8:47〜）

どういうふうなサブエージェントを依頼すればいいですかというのを調査をお願いすると、例えばこんな処理がいいですよと。探索とかログとかですね、簡単な大量処理、単発の事実確認、この辺はHaikuがいいですよと。

ここで効くのは、仕事の置き場所を分ける考え方です。メインは、考えて決める人。補助は、下ごしらえの係。下ごしらえは、考えを決める仕事ではなく、材料を切りそろえる仕事です。動画では、答えのない難しい仕事は、今のところSonnet、と続きます。

裏取りは、合っているか、違うか、書かれていないかを決めて、根拠の行を引くだけの、答えがあらかじめ決まっている仕事なので、下ごしらえに向く、というのが私の見立てです。メインはSonnetのまま、使う感覚は変わらず、裏の分だけ下がる。仕事の流れを変えずに入れられるところも、続けやすい点です。Haiku 5.5の使いどころは、答えがあらかじめ決まっている仕事、というのが私の見立てです。

私も、全部を替えてはいません。AIに回している作業の中に、文章の形を整え直す係が何人かいます。10月8日に、そのうちの2番手だけを、claude-haiku-5-5に替えました。考える深さは、一番浅くしています。Haiku 4.5に固定していた自動の仕事5本も、同じ設定に更新しました。

子に頼んだ作業が、claude-haiku-5-5と返すところまでは確かめています。確かめたのは、設定が通ったことです。仕事の出来を比べた記録は、まだありません。

だから、この章で言えるのは、置き場所の話までです。下ごしらえの係を置いて、メインはそのまま。1か所から入れて、様子を見るって形です。動画の実測と同じ向きです！

次はModsです。いけともさんは、Claudeの見た目と動きを変える新機能だと紹介します。Claude Codeの公式ドキュメントにも、modはClaude Codeの見た目と動きを変えるプラグイン、とあります。

いけともさん（動画の中で・11:23〜）

これを見ていきながら、ここでこれいらないものをなくしてくれるとか、ちょっとこれ重いデータがあるんで、重いデータを減らしてくれると言って、どんどんシェイプアップすることによって無駄遣いを減らすことができるわけですね。この辺も体重計と一緒で一回乗らないとわかんないと。

Modsの例が、続けて出ます。1つ目は右の枠にトークンの内訳を出すもの。2つ目はここまでの作業と次の一手を出すもの。3つ目はセッション名と状態を、自動で整えるものです。

Modsは途中でAIを呼べるので、毎ターンのまとめをSonnetでやると高くつきますが、Haikuなら二十分の一になる、と話します。

いけともさん（動画の中で・15:53〜）

ここでHaikuですよね。20分の1のコストで、しかもやってることは大して難しくはなく、タイトルとステータスと、あとはnext actionのサマリーなんで、そんな難しくないんで簡単でこのぐらいのクオリティわけです。

動画のModsは、私は作っていません。使った感触も、書けません。

体重計のたとえは、私にも分かりやすいです。乗らないと分からない数字を、毎回乗らなくても見える場所に置く。それがModsの使い方だと整理しました。毎ターン呼ぶ仕事は、1回ずつは軽くても、回数で重くなります。単価の差がそのまま効くのは、毎回呼ぶ仕事なんです。

同じ向きの画面は、私の側にもありました。10月5日の記事に書いた、AI秘書の凛ちゃんのmodは、入力欄の上に、「止めた回数」の帯を出していました。その記事に書いています。毎回聞きに行く確認を、画面に預ける。向きは、動画のModsと同じです！

画面に預けられるのは、数字と状態の確認までです。私の価値観の資料には、AIや人へ実行を委ねても、「この身体ゲートは本人へ残る」とあります。数字が整っていても、自分の体が違和感ないかを確かめるのは、人に残る仕事です。画面の数字は、見に行く手間を減らしてくれます。見たあとの判断までは、減らしてくれません。状態を見る場所が画面に決まっていれば、確認のたびに探し回らずに済みます。

私ならこうする。画面に預けるのは数字と状態までにして、違和感の判定は手元に残す。

動画の終わりで、いけともさんはこう断ります。ベンチマークの数字だけでは決められないし、やってみないと分からない。それなら、私もやってみよう、と思いました。小さく、1回だけです。

いけともさん（動画の中で・19:41〜）

これはですね、このベンチマークというのは、要はこのモデルを使って時間とかコストは関係なく、最後までやり切ったかどうかでパフォーマンスされてるわけなんですけど、実際に単発の処理を送って、要は長時間の入り口出口じゃなくて、ワンショットで処理した時にどれがどれぐらい性能が高いかっていうのはやらないとわかんないんですね。

お題は、この動画の日本語の字幕（約3.4万バイト）に対して、5つの文を用意して、それぞれ「合っている」「違う」「書かれていない」の3つで判定させ、根拠の行を引かせることです。AIに頼んで、読み取り専用のサブエージェントを2つ立てています。Haiku 5.5とSonnet 5.5。同じ依頼文で、1回ずつです。

結果です。5問の判定は2つとも同じで、トークンも、Haikuが167,879、Sonnetが164,147と、ほぼ同じでした。所要時間は、Haikuが26.5秒、Sonnetが17.0秒。この1回では、Haikuのほうが遅かったんです。安くなったのは単価で、読む量は変わりませんでした。

間違いも同じでした。2つとも、「同時に動くのは3つ」という文を「違う」と判定しました。日本語の字幕が「今体のエージェント」と崩れていて、字幕だけでは3と読めなかったんです。正解は3体です。動画の画面と英語の吹替で、確かめました。原因は、モデルの強さではなく、読ませた字幕の崩れでした。

別のAIにも確かめさせれば十分、とは言えませんでした。2つのAIが同じ答えを出したって、読ませた資料が崩れていれば、同じ所で間違えます。元の資料の画面まで戻って、初めて直せたんです！私の価値観の資料にも、「違和感があればやり直す」とあります。

10月8日の記事で、私は「Haiku 5.5の使い心地を、まだ確かめていません」と書きました。その「まだ」を、小さく1回だけ埋めた形です。1回ずつの測定なので、優劣は言いません。

私ならこうする。答えが2つそろっても安心せずに、元の資料まで戻って確かめる。

最後はAPIです。プログラムから使う時の単価の話で、直接の競合として挙がるのが、GPT-6 Lunaです。動画では、Haiku 5.5と同じ単価帯だと説明されます。OpenAIの公式の価格ページは、私は確かめられていません。

比べる相手は、Luna、Qwen、DeepSeekなどです。表では、PC操作も端末操作もコーディングも、Haiku 5.5が上だと話されます。そのうえで、自分のツールの話に移ります。

いけともさん（動画の中で・19:24〜）

例えば何かコンテンツに質問軽くしたら軽く返すとかですね、ちょっとスライドを調整するとか、そういうちょいツールなんかは結構作っているので、実際に実装を始めているわけなんですけど、実際にはGPT-6 Lunaの方が早かったりとか、精度いいなと思うのも結構あります。

いけともさん（動画の中で・20:00〜）

なので正直全然Lunaの方がいいなってケースもありますし、これはケースバイケースで選択する必要があるかなと思うので、ちょっとベンチマークとかを見て、もう何でもかんでもHaikuかというとそういうわけでもないよというような伝えたいんですけども、とはいえ、選択肢が増えているのはすごい有効かなと思っており、こんなことがあります。

ここで私が立ち止まったのは、いけともさん自身が、先に断っていることです。ベンチマークは、最後までやり切れたかで測る。単発で投げた時の性能は、やってみないと分からない。何でもHaikuとは言わず、選択肢が増えた、と言う。私には、これがいちばん使いやすい結論でした。ベンチマークは、時間もコストも気にせず最後までやり切れたかを見た成績なので、1回ずつ投げる軽い仕事とは、そもそも条件が違います。条件が違えば、順位も入れ替わるって話です。だから、自分の作業で1回測るんです。

確かめられない所は、確かめられないと書く。私も、LunaのOpenAI公式の価格を、確かめられていません。私の価値観の資料には、「わからないことは憶測しないできく」とあります。

同じ向きの考え方は、私の運用にもあります。同じ脳みそで自分を確かめると、ごまかしが出る。だから、別のAIにも確かめさせる。10月7日の記事に書いた考え方です。ただし第5章のとおり、別のAIでも、同じ資料を読めば同じ所で間違えます。確かめる先を増やすのと、元の資料まで戻るのは、セットです。

私ならこうする。何でもHaikuにせず、作業ごとに1回測って決める。

→ 毎回の作業から下ごしらえを選ぶ（10分）

提案です・未実装です。毎回AIに頼んでいる作業を、3つ書き出します。そのうち、下ごしらえに当たる1つを選び、モデルを指定して頼んでみます。同じ資料と同じ指示で、2つのモデルに頼んで、間違えた所を並べてもよいです。3つ書けて、1つにモデル名を書いた頼み方を1回試せたら完了です！下ごしらえに当たる作業が無い時は、明日の作業から1つ選びます。

いけともさんの動画は、22分20秒です。Haiku 5.5の価値を、サブエージェント、Mods、APIの3つで見せてくれました。

単価は、公式の表でも十分の一でした。ただし、安くなるのは単価で、読む量は減りません。

私の1回の測定では、HaikuとSonnetの判定も、間違えた1問も同じでした。原因は、読ませた日本語の崩れでした。

私ならこうする。下ごしらえの係にHaiku 5.5を置いて、モデルを指定して頼む。1回測って、結果は元の資料まで戻って確かめる。

使いどころは、下ごしらえです。答えが決まっている仕事を1つ選んで、1か所だけ置きます。

あなたが毎回AIに頼んでいる作業の中で、下ごしらえに当たるのは、どれですか？