Claude Fable・Opus・Sonnet・Haiku比較：どこから試す？

Claudeのモデル名は、Haiku、Sonnet、Opus、Fableの順に能力が上がる階段のように見えます。しかし、業務で必要なのは全リクエストを最上位へ送ることではありません。戻せる失敗を安く処理し、戻しにくい失敗へ十分な能力を割り当てることです。

2026年8月15日時点なら、最初の仮説はこう置けます。日常のコード、分析、vision、tool useはSonnet 5を基準にする。定型で合否を自動判定できる大量処理はHaiku 4.5へ切り下げる。長いagent作業や失敗コストの高い変更はOpus 5へ引き上げる。Opusでも検収を通らない難所だけFable 5を比較する。この順番なら、4モデル総当たりより少ない試行で運用境界が見えます。

まずAPIとClaude Codeを別の契約として見る

claude-fable-5、claude-opus-5、claude-sonnet-5、claude-haiku-4-5-20251001はClaude APIのモデルIDです。一方、Claude CodeやClaudeのチャットには、context選択、tool、権限、planの利用枠、usage credits、製品側のroutingが加わります。Amazon BedrockやGoogle Cloudもエンドポイントと課金が別です。

したがって、APIのtoken単価だけで「Claude Codeの1セッションはいくらか」は求められません。APIにモデルが存在しても、自分のplanのpickerで使えるとは限りません。この記事の数値はAnthropic直接APIの比較であり、製品の利用可否と残り枠は実際のaccountで確認してください。

現行4モデルの差は、能力だけではない

Anthropicのモデルoverviewでは、標準APIの基準が次のように整理されています。

Sonnet 5の古いpricingページには9月から$3/$15へ上げる予定が残っていますが、8月10日に更新されたSonnet 5発表は$2/$10を恒久化したと説明し、最新overviewも同額です。大きな契約前には再確認してください。

ここから単純な「コスパ順位」は作れません。Haikuで3回やり直し、人がschemaを直すなら、1回で通るSonnetより高くなることがあります。逆に、Fableの呼び出し単価がOpusの2倍でも、重要なmigrationの手戻りを大幅に減らせるなら候補になります。contextが1Mでも、不要なlogや重複fileを毎回入れれば料金と遅延は増えます。

可逆性で開始モデルを決める

戻しやすい失敗。 分類、field抽出、短い要約、routing、定型変換のように、自動schema・ルール・人のspot checkで失敗を捕まえられる仕事はHaikuとSonnetを比較します。安さではなく、再試行を含めた合格率でHaikuへの切り下げを決めます。

数時間の標準作業。 feature追加、小規模refactor、資料分析、画像理解、複数toolを使う調査はSonnetから始めます。過剰な監督なしに通るなら、それが日常のdefaultです。

戻しにくい失敗。 大規模migration、状態を持つ本番操作、深いdebug、多fileの設計変更、長時間agentはOpusをcontrolにします。低いeffortで安定するかも含め、Fableへ移る前に設定の余地を見ます。

能力の壁。 Opusが同じ箇所で長いchainを完了できない、難しいvision／研究でrubricを満たさない、監督が減らない、といった具体的な不足が複数件で再現したらFableを投入します。Fable 5の発表が最上位能力を示していても、単純な仕事のdefaultにする根拠にはなりません。

モデル名だけ差し替えるとmigrationで止まる

thinkingの契約が異なります。Fable 5はadaptive thinkingが常時有効、Opus 5とSonnet 5は既定でadaptive thinkingを使い、深さはeffortで調整します。Haiku 4.5はmanual extended thinkingに対応しますが、adaptiveではありません。

Haiku向けのthinking: {type: "enabled", budget_tokens: N}をそのままSonnet 5へ移すとHTTP 400になる可能性があります。Sonnet 5では非標準のtemperature、top_p、top_kも使えず、新tokenizerにより同じ文章のtoken数が旧Sonnetと変わります。migration guideを参照し、canary前にmodel ID、thinking、effort、sampling、max_tokens、streaming、tool call、cacheを確認します。

モデルversioningの説明にも注意が必要です。4.6以降の日時なしIDは固定snapshotであり、自動的に次の最新版へ切り替わるlatestではありません。model ID変更をdeployとして記録し、出力形式とtoken予算を再検収します。

隣り合う2候補だけを同条件で試す

8〜15件の実タスクを選び、同じinput、tool、権限、timebox、停止条件を与えます。定型処理ならHaiku対Sonnet、日常作業ならSonnet対Opus、能力限界ならOpus対Fableです。片方を成熟したClaude Code、もう片方を最小API scriptで動かす場合は、モデル比較ではなく製品構成比較と呼びます。

記録するのは最初の返答の印象ではありません。

• schema、test、事実rubric、browser確認など、実際の検収を通ったか
• input、cache、thinking、output、toolのtokenと料金
• 最初の合格結果までの時間、P50/P95、timeoutと再試行
• 人の質問、承認、手修正、context復旧、review後の手戻り
• refusal、誤ったtool call、loop、fallbackの発生

判断式はシンプルです。

合格タスク単価 =（モデル費 + 人の時間 + 手戻り費）/ 合格件数

Anthropicの選択ガイドも、実際のpromptとデータで評価することを勧めています。差が通常のばらつきと移行コストを超えたときだけrouteを変え、少量のcanaryを残します。

最後に、運用ルールを文章にします。Haikuはschema違反でSonnetへ、Sonnetは高リスクまたは長時間化でOpusへ、Opusは設定したeffort／timeboxを使い切っても不合格ならFableへ送る。価格、model ID、tokenizer、tool、仕事の構成が変われば再評価します。

比較したい対象がAPIモデルではなく、権限、サブスクリプション、shell、team handoffを含む開発環境なら、次はClaude CodeとCodexの比較が適切です。