単価は据え置きのまま、請求額だけが動く理由を出力側から見ます。
同じくらいの品質の答えが返ってくるのに、タスクによって請求額が上下する。単価が据え置きなら、その差はどこから来るのか。Claude Sonnet 5.5は2026年9月28日に公開され、100万トークンあたりの単価は入力2ドル・出力10ドルで据え置きです。それでも1回あたりの費用はタスク次第で3割下がり、逆に4割上がることもありました。3つのタスクを同じ条件で1回ずつ呼び出し、出力トークンと料金を記録した結果を並べます。
公式に確認できていること
Anthropicが公表している内容は3点です。処理速度は30%以上向上し、タスクあたりのコストは最大30%下がります。単価は据え置きで、入力が100万トークンあたり2ドル、出力が10ドルです。あわせて、キャッシュ読みが0.20ドルから0.10ドルになり、バッチは1ドルと5ドルになりました。Claudeアプリでは「Medium」が推論の既定段階とされています。
ただし、公式の説明には留保も付いています。複雑で開かれた作業では、Opus 5.5の方が明確に強いままであるという点です。Sonnet 5.5は、すべての作業で上位モデルを置き換えるものではありません。
もう1つ、実装で効いてくる点があります。claude-sonnet-5-5 は claude-sonnet-5 の新しい版ではなく、独立したモデルです。設定の文字列を書き換える作業は、更新ではなく移行になります。過去のパラメータの書き方をそのまま流用しないでください。
環境と前提
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| モデルID | claude-sonnet-5-5 |
| 公開日 | 2026年9月28日 |
| コンテキスト長 | 100万トークン |
| 入力 | テキスト・画像 |
| 出力 | テキスト |
| 単価（100万トークンあたり） | 入力2ドル／出力10ドル |
| キャッシュ読み | 0.10ドル |
| バッチ | 1ドル／5ドル |
| 対応プロトコル |
/v1/messages、/v1/chat/completions
|
| 情報の確認日 | 2026年10月22日 |
計測は2026年10月22日、OpenAI互換のエンドポイントから各タスクを1回ずつ呼び出しました。temperatureと推論の段階は設定せず、サーバー側の既定に任せています。
3つのタスクで出力トークンを数えました
1つ目は、エラーログ6行から決まったスキーマのJSONを作るタスクです。Sonnet 5.5の出力は410トークン、Sonnet 5は682トークンでした。返ってきた内容は805文字と793文字でほぼ同じ長さです。削ったのではなく、早く止まった分が差になっています。
2つ目は、運用メモ5件をMarkdownの表にまとめるタスクです。628トークンと911トークンで、こちらも表は最後まで埋まっていました。
3つ目は逆になりました。決済のリトライ処理を書き直すタスクで、プロンプトに「省略しない」と入れています。Sonnet 5.5は5,753トークン、Sonnet 5は4,012トークンで、Sonnet 5.5の方が4割以上多くなりました。文字数も6,924文字と長くなり、料金は0.0405ドルから0.0579ドルへ上がっています。
先に断っておくと、これは同じ日に同じ経路で1回ずつ呼んだだけの記録です。繰り返しも、統制した比較も、回答品質の採点もありません。自分のプロジェクトで確かめるための出発点として読んでください。
止まる条件が出力の長さを決めます
3つの差は、回答の質ではなく「どこで止まるか」から来ています。JSONのタスクには終わりがはっきりしています。閉じ括弧です。構造が完成した時点で止まれます。表のタスクにも、最後の行という見える終点があります。
リトライ処理の書き直しには、その終点がありません。「省略しない」は満たしたかどうかを外から判定できず、指示に忠実なモデルほど長く書きます。出力が伸びれば、その分だけ料金も伸びます。
実務的にはこうなります。終点が判定できるタスクでは出力が短くなり、開かれたままのタスクでは必ずしも短くなりません。乗り換えの得は、タスクの書き方に依存します。
実装時に明示しておきたい3点
出力の長さが効く以上、既定値に任せず呼び出し側で上限を決めておきます。OpenAI互換の経路なら次のようになります。
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["API_KEY"],
base_url=os.environ["API_BASE_URL"],
)
res = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-5-5", # claude-sonnet-5 とは別のモデル
max_tokens=2000, # 出力の上限を自分で決める
temperature=0,
messages=[{"role": "user", "content": task}],
)
print(res.usage.completion_tokens) # 請求額を決めている数字
移行時に見ておきたいのは3点です。1つ目はモデルIDで、claude-sonnet-5-5、claude-sonnet-5、claude-sonnet-4-6 は別々のモデルです。2つ目は出力の上限で、開かれた指示がそのまま請求額にならないようにします。3つ目は推論の段階で、公式情報が「アプリでの既定」として挙げているのはMediumだけです。API側で切り替えられるか、既定が何かまでは公開情報から読み取れませんでした。
モデルID、コンテキスト長、現在の単価は、移行の前にCrazyrouterのClaude Sonnet 5.5モデルページで照合できます。グループ割引が適用される入口では実効単価が変わるため、最終的には自分の請求で確認してください。
公式スコアの読み方
公表値は想定どおりの形をしています。Sonnet 5.5はOpus 5.5の近くに並び、Sonnet 5を大きく上回ります。Terminal-Bench 4.0は70.6%と10.3%、FrontierCode 1.1（Main）は46.2%と54.4%、GDPval-AA v2.1は1844と1846です。これらは提供元の公表値で、ここで独立に再現はしていません。
注目したいのは最高値より、長時間走るコーディングでのSonnet 5.5とOpus 5.5の差です。ここでは差が残っています。終点が判定できるタスクならSonnet 5.5、開かれた指示で長く正しさを保つ必要があるならOpus 5.5、という切り分けになります。
向いている用途、向いていない用途
向いているのは、出力の形が決まっている作業です。スキーマ付きのJSON生成、決まった列を持つ表の作成、範囲の狭い書き換えなどが該当します。出力が短くなれば、待ち時間と費用が同時に下がります。
向いていないのは、網羅性そのものが成果になる作業です。長い設計文書の全面改稿、抜け漏れを許さないレビューなどです。Sonnet 5.5が多く書けば、その分だけ請求額が増えます。品質が上がるなら妥当な支出ですが、単価が同じだから安くなる、という前提は成り立ちません。
まとめ
単価が据え置きでも、1回あたりの費用は出力トークンで決まります。乗り換えを判断するときは、単価ではなく自分のタスクの出力長を測るのが先です。上のコードの usage.completion_tokens が、そのまま判断材料になります。
仕様・料金の確認日：2026年10月22日。出典はAnthropicの公開情報です。出力トークン・料金・時間・文字数は、2026年10月22日にOpenAI互換の経路からタスクごとに1回だけ呼び出して記録した値です。公開情報で確認できなかった4項目（最大出力トークン、知識カットオフ、拡張思考を切れるかどうか、API側のeffort既定値）は、事実としては使っていません。