Claude Opus 4.5は、AnthropicのAI能力の頂点を表し、最大限の推論能力と実用的なパフォーマンスのバランスを取る最も知的なモデルとして設計されています。2025年11月にリリースされたOpus 4.5は、トークン制御のためのeffortパラメータのような画期的な機能を導入し、長期コーディングタスクで前例のない効率を達成しています。以前のOpusモデルよりも手頃な価格で、優れた能力を維持しながら、深い推論と複雑な問題解決を必要とする最も要求の厳しい知的タスク向けに設計されています。

主な機能

1. ユニークなEffortパラメータ

Claude Opus 4.5は、effortパラメータをサポートする唯一のモデルで、前例のない制御を提供します：

カスタマイズ可能な思考の深さ：Claudeが応答前の推論に使用するトークン数を調整
効率の最適化：コスト管理のために徹底性とトークン使用のバランスを取る
品質調整：複雑な問題にはeffortを増やし、シンプルなクエリには減らす
適応的なパフォーマンス：特定のユースケースに合わせてモデルの動作を微調整

この独占的な機能により、開発者はリクエストごとに応答品質と計算コストのトレードオフを最適化できます。

2. 卓越した長期コーディング

テストされたどのモデルよりも効率的に拡張プログラミングタスクを処理：

高い合格率：複雑なマルチファイルプロジェクトで優れたタスク完了
65%少ないトークン：代替案よりも大幅に少ないトークンでより良い結果を達成
持続的な品質：長い開発セッション全体でコード品質を維持
アーキテクチャ計画：システム設計と長期的な技術的決定で優れている

3. 最大限の知性

複雑な推論のためのAnthropicの最も能力の高いモデル：

高度な問題解決：最も困難な知的タスクに取り組む
深い分析：複雑な主題の包括的な理解
創造的な解決策：困難な問題への新しいアプローチ
マルチドメインの専門知識：多様な知識領域での強力なパフォーマンス

4. 拡張コンテキストウィンドウ

200kトークンコンテキスト：大規模なドキュメントとコードベースのための十分なコンテキスト
一貫したパフォーマンス：コンテキストウィンドウ全体で品質を維持
複雑なクロスリファレンス：大量の情報にわたる複雑な関係を処理

技術仕様

モデルファミリー：Claude 4 Opus
開発者：Anthropic
リリース日：2025年11月
コンテキストウィンドウ：200kトークン
最大出力：8,192トークン
マルチモーダル：テキストと画像入力をサポート
特別機能：effortパラメータ（独占）

価格

APIアクセス（100万トークンあたり）：

入力：$5
出力：$25

以前のOpusモデルよりも手頃な価格で、強化された能力を提供し、本番使用でトップティアの知性をより実用的にします。

パフォーマンスハイライト

推論と分析

GPQA：大学院レベルの推論での先導的なパフォーマンス
MATH：高度な数学的問題解決
複雑な推論：複数ステップの分析タスクでの比類のない深さ

コーディングの卓越性

長期タスク：65%少ないトークンで最高の効率
システム設計：優れたアーキテクチャ計画能力
コード品質：拡張セッション全体で卓越性を維持

知識と理解

MMLU：ドメイン全体にわたる包括的な知識
専門知識：技術分野での強力なパフォーマンス
コンテキスト推論：大規模なドキュメントからの深い理解

ユースケース

研究開発

学術研究と文献統合
科学的仮説の生成と分析
技術研究とイノベーション
複雑な数学的モデリング

高度なソフトウェアエンジニアリング

大規模システムアーキテクチャ設計
マルチコンポーネントアプリケーション開発
レガシーシステムの最新化
重要なアルゴリズム開発

戦略的分析

ビジネス戦略と計画
市場分析と予測
リスク評価とシナリオ計画
競合インテリジェンス

技術ライティング

包括的な技術ドキュメント
研究論文とホワイトペーパー
詳細な分析レポート
教育コンテンツ開発

複雑な問題解決

マルチステークホルダーの意思決定
最適化問題
根本原因分析
戦略的計画

利点

最大能力：要求の厳しいタスク向けのAnthropicの最も知的なモデル
Effortパラメータ：推論の深さとトークン使用の独自の制御
コーディング効率：65%少ないトークンで長期プログラミングで最高のパフォーマンス
手頃な価格：以前のOpusモデルよりも手頃
持続的な品質：拡張インタラクション全体で卓越性を維持
深い推論：複雑な問題の比類のない分析的深さ

制限事項

高いコスト：通常のタスクにはSonnetとHaikuよりも高価
遅い速度：速度よりも品質のために最適化
コンテキストサイズ：200kトークン vs. Sonnetの1Mベータオプション
単純なタスクにはオーバースペック：基本的なクエリには不要な能力

他のモデルとの比較

vs. Claude Sonnet 4.5：Opus 4.5はより深い推論と独自のeffortパラメータを提供し、Sonnet 4.5はより良いコーディングベンチマーク、より速い応答、オプションの1Mコンテキストを提供します。

vs. Claude Haiku 4.5：Opusは複雑なタスクに最大限の知性を提供し、Haikuはよりシンプルなワークロードの速度とコストで優れています。

vs. 以前のOpusモデル：より効率的で、より良い価格設定、effortパラメータを導入しながら優れた能力を維持。

vs. GPT-4 Turbo/o1：より強力な長期コーディング効率と独自のeffort制御、より一貫した推論品質。

vs. Gemini Ultra：コーディングタスクで優れており、effortパラメータを通じてより細かい制御を提供。

ベストプラクティス

Effortパラメータを使用するタイミング

高effort：複雑な推論、重要な決定、新しい問題解決
中程度のeffort：典型的な専門タスクのバランスのとれたパフォーマンス
低effort：シンプルなクエリ、ルーチン操作、ドラフト生成

最適なユースケース

最大限の知性と深い分析を必要とするタスク
複雑な要件を持つ長期コーディングプロジェクト
速度よりも徹底性が重要な重要な決定
包括的な理解を必要とする研究と分析

総評

Claude Opus 4.5は、実用的なAI知性の頂点を表し、Anthropicの最も能力の高い推論とeffortパラメータのような革新的な機能、卓越した長期コーディング効率を組み合わせています。改善された価格設定により、トップティアAIがより利用しやすくなり、最も困難なタスクが要求する品質を維持します。effortパラメータを通じて徹底性と効率のバランスを取る独自の能力は、すべての代替案と一線を画しています。

推奨対象： 研究者、高度なソフトウェアアーキテクト、戦略アナリスト、技術ライター、最大限のAI能力を必要とする組織、品質がコストを上回る複雑な問題解決シナリオ。

非推奨対象： SonnetまたはHaikuで十分な通常のタスク、低レイテンシを必要とするリアルタイムアプリケーション、シンプルなクエリでのコスト重視のユースケース、実験的な1Mコンテキストウィンドウを必要とするプロジェクト。

公式リソース：

発表：https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-5
ドキュメント：https://platform.claude.com/docs/
APIリファレンス：https://docs.anthropic.com/claude/reference/

Claude Opus 4.5