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Claude Haiku 4.5

Claude Haiku 4.5はAnthropicの最速かつ最も効率的なモデルであり、より大規模なClaudeモデルのコストとレイテンシーのほんの一部で、ほぼ最先端のインテリジェンスを提供します。Claude Sonnet 4の推論、コーディング、コンピュータ使用タスク全般のパフォーマンスに匹敵し、Haiku 4.5はリアルタイムおよび大量処理アプリケーションに最先端の機能をもたらします。 Haiku系列に拡張思考を導入し、制御可能な推論深度、要約または段階的な思考出力、およびコーディング、bash、ウェブ検索、コンピュータ使用ツールの完全なサポートを備えたツール支援ワークフローを実現します。SWE-bench Verifiedで73%以上のスコアを獲得し、Haiku 4.5は世界最高のコーディングモデルの一つとしてランクされながら、サブエージェント、並列実行、スケール展開に対して優れた応答性を維持しています。

2025/10/15
200,000 トークン
入力: ¥184.8/M
出力: ¥924/M

仕様

モダリティ

入力
image
text
出力
text

サポートされているパラメータ

include_reasoning
max_tokens
reasoning
response_format
stop
structured_outputs
temperature
tool_choice
tools
top_k
top_p

最大出力トークン

64,000

データの取り扱い

プロンプトの保持
不明 — 確認できていません
学習への利用
学習には利用されません

「不明」は「問題なし」ではありません。確認できていない、という意味です。

学習の可否は提供元との条件に基づく申告値です。保持の可否は、このモデルが到達しうる実行先すべてについて上流が公表する一覧から判定しています。いずれも推測は含みません。

実測パフォーマンス

応答開始 (p50)798ms
生成速度 (p50)357 トークン/秒

    FastMetalのゲートウェイ経由で実測した値です(直近30日・応答開始658回)。

    生成速度は1日1回の計測で、直近30日・27回分の中央値です。

    応答開始は最初の応答が返るまで、生成速度は思考トークンを含む出力トークン数から算出しています。実測値であり、性能を保証するものではありません。

    コード例

    curl https://api.fastmetal.ai/v1/chat/completions \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
      -d '{
        "model": "anthropic-claude-haiku-4-5",
        "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
      }'

    Claude Haiku 4.5の実際の回答

    FastMetal上で実際に記録した、標準プロンプトへの回答です。

    このエラーをデバッグして

    以下のエラーがPythonアプリケーションで発生しています。原因を特定して修正してください。 Traceback (most recent call last): File "app.py", line 23, in get_user_orders total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) TypeError: unsupport…

    # エラー原因と修正方法 ## 原因 **`order["price"]`が文字列型(str)で返されているため、整数との乗算ができない**ことが原因です。 データベースから取得したデータが文字列として返されており、数値計算ができない状態になっています。 ## 修正方法 ### **方法1: 型変換(推奨)** ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) total = sum(float(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` ### **方法2: 各要素を個別に変換** ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) total = 0 for order in orders: price = float(order["price"]) quantity = int(order…
    応答時間 4.4秒出力 729 トークン

    コードレビュー

    以下のTypeScript関数をレビューして、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点から改善点を提案してください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo…

    # TypeScript関数のレビューと改善案 ## 🔴 主な問題点 ### 1. **型安全性の欠如** ```typescript // ❌ `any[]` は危険 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> // ✅ 改善: 型を定義 interface User { id: string; name: string; email: string; } interface ApiResponse { users: RawUser[]; } interface RawUser { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } ``` ### 2. **エラーハンドリングがない** ```typescript // ❌ fetch失敗時の処理がない const response = await fetch(`/api/users?page=${currentPage}&limit=100`); // ✅ 改善 const response = await fetch(`/api/users?page=${currentPage}&limit=100`); if (!response.ok) { throw new Error(`Failed to fetch users: ${response.status}`); }…
    応答時間 8.7秒出力 1343 トークン

    SQLクエリの最適化

    以下のSQLクエリは500万行のテーブルに対して実行すると30秒以上かかります。最適化してください。 SELECT p.product_name, c.category_name, COUNT(o.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales, AVG(r.rating) as avg_rating FROM products p LEFT JOIN…

    # SQLクエリ最適化案 ## 🔴 主な問題点 1. **不適切なJOIN順序** - 大量データをJOINしてからFILTER 2. **インデックス不足** - WHERE/ON句のカラムにインデックスなし 3. **重複集計** - reviews テーブルとの LEFT JOIN により行が増幅 4. **GROUP BY非効率** - product_name で集計(IDの方が効率的) --- ## ✅ 最適化クエリ ```sql SELECT p.product_name, c.category_name, stats.order_count, stats.total_sales, stats.avg_rating FROM products p LEFT JOIN categories c ON c.id = p.category_id LEFT JOIN ( -- サブクエリで先に集計・フィルタリング SELECT od.product_id, COUNT(DISTINCT o.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales FROM order_details od INNER JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= '2024-04-01' GROUP BY od.product_i…
    応答時間 7.4秒出力 1184 トークン

    他のモデルと並べて比較する →

    よくある質問

    Claude Haiku 4.5のAPI料金はいくらですか?
    FastMetalでは100万トークンあたり入力¥184.8・出力¥924(税別)の円建て従量課金です。前払いクレジットから使った分だけ差し引かれ、月額料金やサブスクリプションはありません。
    Claude Haiku 4.5はOpenAI SDKからそのまま使えますか?
    はい。base_url を https://api.fastmetal.ai/v1 に変更し、model に "anthropic-claude-haiku-4-5" を指定するだけで、既存のOpenAI向けコードから呼び出せます。ストリーミング、ツール呼び出し、構造化出力にも対応しています。
    Claude Haiku 4.5のコンテキスト長はどのくらいですか?
    200,000トークンです。プロンプトと回答を合わせてこの範囲に収める必要があります。
    Claude Haiku 4.5を試すには何が必要ですか?
    アカウントを作成してクレジットをチャージすると、ブラウザのチャット画面とAPIの両方から利用できます。契約や最低利用額はありません。

    Claude Haiku 4.5を今すぐ試す

    Claude Haiku 4.5はFastMetalのAPIキー1つで利用できます。ブラウザですぐに試す、またはOpenAI SDKからそのまま呼び出せます。