Claude Haiku 5.5
claude-haiku-5-5Modelsell で claude-haiku-5-5 API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。
- 最低料金
- 入力 / 出力 · 1M
- コンテキスト
- 1M
- 最大入力ウィンドウ
- 最大出力
- 128K
- 1 回の応答あたりの最大トークン数
- モダリティ
- →
- 知識のカットオフ
- Jun 2026
- 公開日
- Oct 2026
サプライヤー別料金
機能 / サポートされるモダリティ
プロバイダーとデータ保護
Anthropic Claude tokenizerパフォーマンス
ベンチマーク
標準化評価のスコアです。割合が高いほど良く、順位パーセンタイルを表示します。
指標の出典：Artificial Analysis 2026-09-30·Claude Haiku 5.5
このモデルは現在のベンチマークスナップショットに含まれていません。
モデルや測定値がないことは 0 点を意味しません。
ベンチマークグラフはソースのモデル選択と推論設定を保持しています。モデルや測定値がないことは 0 点を意味せず、ベンチマークのコストや速度は当サイトのサービス保証ではありません。
Claude Haiku 5.5 について
-
核心技术规格 • 上下文窗口（Context Window）：1,000,000 tokens（1M） • 最大输出长度（Max Output）：128,000 tokens • 模态支持：支持文本、图片输入，输出为文本 • 知识截止日期：2026 年 6 月 • 自适应思考（Adaptive Thinking）：首次引入 5 档努力程度调节（low、medium、high、xhigh、max，默认 medium），可按需在速度、成本与质量间权衡 • 分词器（Tokenizer）：采用新版分词器（与 Claude 4.7 及之后模型一致），同等文本的 token 数量比 Haiku 4.5 增加约 30%
-
性能大幅跃升 相比上一代 Claude Haiku 4.5，Haiku 5.5 在各项基准测试中均有跨代式提升： • 电脑操作（OSWorld 2.1）：从 15.7% 提升至 72.4%（大幅超越 GPT-6 Luna 的 48.9%） • Agent 编程（Terminal-Bench 4.0）：从 0.0% 提升至 39.2% • 多学科推理（Humanities' Last Exam, 带工具）：从 18.7% 提升至 57.4% • 知识工作（GDPval-AA v2.1）：从 735 分大幅跃升至 1620 分
使用例とプロンプト
評価を始めるためのヒントです。対応する入力とオプションは API アクセス欄を参照してください。
検討できる使用例
- 読者、文体、形式を明確にして文章を作成・修正します。
- 提供された文書を要約し、回答を原文と照合します。
実用的なヒント
指示と資料を分け、期待する出力と例を示してください。ツール使用や構造化出力は対応が明記されている場合のみ試します。
プロンプト例
次の文書を五つの要点にまとめてください。確認済みの事実と未解決の質問を分け、関連箇所を引用し、不明な情報を創作しないでください。文書：[テキストを貼り付け]
API を利用
API ドキュメント
コードサンプル
/v1/messages| パラメータ | タイプ | デフォルト / 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | サンプリング温度。低いほど決定論的になります |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核サンプリングの累積確率 |
max_tokens | integer | >= 1 | レスポンスの最大トークン数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 頻出トークンの繰り返しを抑制します |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 新しい話題への展開を促進します |
stop | array | — | 生成を停止する文字列を最大 4 個まで |
seed | integer | — | 可能な限り再現性のあるサンプリングシード |
n | integer | = 1>= 1 | 生成する候補数 |
stream | boolean | = false | Server-Sent Events でトークンをストリーミング |
response_format | object | — | JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します |
tools | array | — | モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言 |
tool_choice | string | autononerequired | ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名 |
logprobs | boolean | = false | トークンごとの対数確率を返します |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | トークンごとに返される上位対数確率の数 |
logit_bias | object | — | トークンごとの logit バイアス |
user | string | — | 悪用検知用のエンドユーザー識別子 |
置換 <YOUR_API_KEY> をトークン設定の API キーに置き換えてください。
認証
すべてのリクエストには Authorization: Bearer <TOKEN> ヘッダーが必要です。Anthropic 形式のエンドポイントでは x-api-key ヘッダーも利用できます。
トークンページから API キーを発行できます。モデル、グループ、IP、レート制限ごとに細かく権限を設定可能です。
対応パラメータ
| パラメータ | タイプ | デフォルト / 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | サンプリング温度。低いほど決定論的になります |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核サンプリングの累積確率 |
max_tokens | integer | >= 1 | レスポンスの最大トークン数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 頻出トークンの繰り返しを抑制します |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 新しい話題への展開を促進します |
stop | array | — | 生成を停止する文字列を最大 4 個まで |
seed | integer | — | 可能な限り再現性のあるサンプリングシード |
n | integer | = 1>= 1 | 生成する候補数 |
stream | boolean | = false | Server-Sent Events でトークンをストリーミング |
response_format | object | — | JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します |
tools | array | — | モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言 |
tool_choice | string | autononerequired | ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名 |
logprobs | boolean | = false | トークンごとの対数確率を返します |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | トークンごとに返される上位対数確率の数 |
logit_bias | object | — | トークンごとの logit バイアス |
user | string | — | 悪用検知用のエンドユーザー識別子 |
レート制限
| サプライヤー | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| CCMax | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
| CCMax-ZL | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
制限なし
claude-haiku-5-5 に関するよくある質問
claude-haiku-5-5 とは？
Modelsell で claude-haiku-5-5 API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。
claude-haiku-5-5 を呼び出すには？
claude-haiku-5-5 へのアクセス権がある API キーを作成し、API アクセス欄の正確なモデル ID と対応エンドポイントを使用してください。リクエスト項目は選択したエンドポイントによって異なります。
claude-haiku-5-5 の料金体系は？
料金は選択したプロバイダーグループとモデルの課金単位で決まります。現在の入力、出力、リクエスト、またはメディア料金は登録前にこのページで確認できます。
claude-haiku-5-5 のコンテキストウィンドウは？
モデルカタログには 1000000 トークンのコンテキストウィンドウが設定されています。リクエスト制限は選択したエンドポイントで確認してください。
claude-haiku-5-5 の最大出力は？
モデルカタログには最大 128000 トークンの出力が設定されています。リクエスト設定でさらに低い上限を指定する場合があります。
自分のプロジェクトに claude-haiku-5-5 が適しているか評価するには？
指示と資料を分け、期待する出力と例を示してください。ツール使用や構造化出力は対応が明記されている場合のみ試します。