Claude Platform
Claude Platform でフロンティア エージェントを構築
フロンティアモデル、ハーネス、コンテキスト管理、そしてインフラストラクチャが連携するように設計されています。
バッチ処理により 50% 節約。 詳細はこちら (opens in new tab)
Fable 5.1
長時間稼働するエージェント向けの次世代インテリジェンス
- プロンプトキャッシュ
- 読み取り
- $0.25 / MTok
- 書き込み
- $12.50 / MTok
- 入力
- $10 / MTok
- 出力
- $50 / MTok
モデルユースケース:
- 数日間の自律プロジェクト
- 最先端の研究のための専門家レベルの作業
Opus 5.5
agentic codingとエンタープライズ業務のための日常使いツール
- プロンプトキャッシュ
- 読み取り
- $0.20 / MTok
- 書き込み
- $5 / MTok
- 入力
- $4 / MTok
- 出力
- $20 / MTok
モデルユースケース:
- 長期にわたるコーディングと大規模な移行
- エンタープライズツールやデータを横断するマルチステップエージェント
Sonnet 5.5
コーディングとエージェント向けの高性能モデル
- プロンプトキャッシュ
- 読み取り
- $0.20 / MTok
- 書き込み
- $2.50 / MTok
- 入力
- $2 / MTok
- 出力
- $10 / MTok
モデルユースケース:
- 毎日のコーディングと開発者のループ
- 顧客向けエージェントと大規模なマルチツールワークフロー
Haiku 4.5
最も高速で、最もコスト効率の高いモデル
- プロンプトキャッシュ
- 読み取り
- $0.10 / MTok
- 書き込み
- $1.25 / MTok
- 入力
- $1 / MTok
- 出力
- $5 / MTok
モデルユースケース:
- レイテンシーに敏感なリアルタイムの製品体験
- より大規模なマルチモデルシステム内のサブエージェント
米国で実行する必要のあるワークロードについては、入力トークンと出力トークンで 1.1 倍の料金で米国限定の推論を利用できます。詳細はこちら。
Opus 5.5 の高速モードを通常料金の 2 倍の金額でご利用いただくことで、最大 2.5 倍の処理速度を実現できます。詳細はこちら。
プロンプトキャッシュの料金は、5 分間の TTL を反映しています。拡張プロンプトキャッシュについてご覧ください。
Messages API を通じて Claude の最先端モデルにアクセスし、完全な制御とカスタマイズを備えた構築を行えます。
コードの実行
Python コードの実行、可視化の作成、API 呼び出しでのデータの分析を行います。
構造化された出力
Claude の応答が JSON スキーマに準拠していることを確認します。
ツールの使用
Claude は数百の外部ツールや API との連携が可能となり、より幅広いタスクを実行できるようになります。
コンピュータの使用
Claude にブラウザやデスクトップを表示して操作させ、API のないアプリケーションでの作業を自動化しましょう。
引用
ソースドキュメントに基づいてレスポンスを生成します。
ファイル
会話の中でドキュメントのアップロードと参照ができます。
コンテキストウィンドウ
最大 100 万のコンテキストトークンを使用して、より包括的でデータ集約的なユースケースを実行できます。
圧縮
トークン制限に近づくと、古いコンテキストを自動的に要約します。
コンテキスト編集
ツール呼び出しと結果を自動的に消去します。
ウェブ検索と取得
ウェブから Claude に最新のデータを取り込みます。
長期的に稼働するエージェントを大規模に構築し、 導入できます。
セキュリティバイデザイン
認証情報がサンドボックスの外に保管され、暗号化が組み込まれるため、状態が自動的に保持されます。
観測可能なエンドツーエンド
セッショントレーシングは、各
エージェントの実行内容とその理由を記録し、エージェントのパ
フォーマンスを向上させる組み込み型分析機能を備えています。
Claude 向けに構築
基盤となるハーネスは、Claude 向けに最適化されています。 モデルが改善されるにつれ、エージェントがそれに合わせて改善されます。
Claude の機能を拡張およびカスタマイズできます。
Model Context Protocol(MCP)
AI インテグレーションのためのオープンスタンダードを通じて、Claude を
ツールやデータに接続できます。
Skills
事前構築済み、またはカスタマイズ可能な Skills で、Claude にお客様の専門知識、手順、ベストプラクティスを教えましょう。
メモリストア
エージェントはセッション間で記憶し、メモリファイルをお客様のインフラストラクチャに保持します。





Claude Marketplace
現在ご利用中の Anthropic 利用枠で、当社のパートナーが提供する Claude 搭載ソリューションのお支払いができます。
データの制御と保護措置。
Enterprise Frontier Safeguards
対象のカスタマーに、データ保持期間ゼロ(ZDR)のプライバシーと、誤用を検出するための最先端の保護措置を提供します。
レジデンシー
お使いのクラウドプロバイダーで、アジア太平洋、カナダ、ヨーロッパ、米国のリージョンから、データの保存場所とリクエストの処理場所を選択できます。
データは常に利用者のもの
デフォルトでは、Anthropic は Claude のトレーニングに商用導入から得られたカスタマーデータを使用しません。
バッチ処理
大量のリクエストを非同期でバッチ処理し、コストを 50% 節約します。
プロンプトキャッシュ
Claude に背景知識と例を提供することで、コストを最大 90% 削減できます。
取り組み度合い
Claude の取り組み度合いを選択します。
アドバイザー戦略 (ベータ版)
より高速で手頃な価格のモデルがよりインテリジェントなモデルを呼び出し、計画の評価やパフォーマンス改善のための作業を行います。
分析と制御が組み込まれたカスタマーの コマンドセンター。
リクエストを作成
すべてのカスタマーサポートチケットを、最も関連性の高いカテゴリに分類します。 以下は、選択できるカテゴリのリストです。 {{CATEGORY_LIST}} サポートチケットの内容は次のとおりです。 {{TICKET_CONTENT}}
あなたは、カスタマーサポートチケットの分類を専門とする AI アシスタントです。タスクは、与えられたチケットの内容を分析し、事前定義されたリストから最も適切なカテゴリに割り当てることです。また、その分類の決定理由も説明します。
まず、使用可能なカテゴリを確認しましょう。
<category_list>
{{CATEGORY_LIST}}
</category_list>
次に、分類する必要があるサポートチケットの内容を以下に示します。
<ticket_content>
{{TICKET_CONTENT}}
</ticket_content>
以下の手順に従ってタスクを完了します。
– チケットの内容を注意深く読み、分析します。
– 内容が利用可能な各カテゴリとどのように関連しているかを検討します。
– チケットに最も適切なカテゴリを選択します。
– 推論プロセスの詳細な説明を提供します。
以下の構成を使用して回答します。
<classification_analysis>
このセクションでは、思考プロセスを分析してください。
– チケットコンテンツの中で最も関連性の高い部分を引用してください。
– 各カテゴリをリストアップし、チケットの内容とどのように関係しているかを注記してください。
– 各カテゴリについて、チケットをそのカテゴリに分類することの賛成論と反対論を示してください。
– 最も可能性の高いカテゴリ上位 3 つをランク付けしてください。
</classification_analysis>
<classification>
<category>選択したカテゴリをここに表示</category>
<reasoning>このカテゴリを選択した理由の簡潔な要約</reasoning>
</classification>
分析を徹底的に行い、説明を明確にすることを忘れないでください。目標は、十分に裏付けられた推論に基づいて正確な分類を提供することです。
構築
プロトタイプのプロンプト、Skills と ファイルのアップロード、エージェントの設定を行います。
デプロイ
ボールトとメモリを備えたホスト型環境で、エージェントを実行できます。
モニタリング
モデルや API キーごとに、使用状況、コスト、キャッシュ、レート制限を追跡できます。
管理
API キー、メンバー、トークン制限、ワークスペースごとのセキュリティを管理できます。
「開発者は実際のソフトウェア作業を引き受け、完成させることができるエージェントを求めています。 GitHub Copilot CLI と VS Code でのテストでは、Claude Opus 5.5 は測定した中で最も少ないトークン数とステップ数で処理を完了しました。 VS Code では、Opus 5 よりも多くのターミナルタスクを半分未満のステップで解決しました。 個々のタスクを効率化するだけでなく、開発者のより大規模なプロジェクトをより達成しやすくします」
「Lovable のビルダーにとって、Opus 5.5 は、ゼロから始める場合でもライブアプリで作業する場合でも、同じ品質でより迅速にビルドを生成できることを意味します。コンテキストを一度収集し、より少なく、より完全な編集を行い、再試行で行き詰まることもなく、ステップ数を3 分の 1 から2 分の 1 に削減して完了し、その過程で使用するトークンも大幅に削減します。」
「Claude Opus 5.5 の導入により、社内評価全体でトークン効率の明らかな改善が見られました。同じタスクをより安価かつ迅速に完了できるようになったのです」
「金融企業は、一貫して正しい出力を求めています。 Claude Opus 5.5 は最も低いエフォート設定で、BigFinance Bench において高いエフォートの Opus 5 を上回り、出力トークンは約 60% 少なくなりました。回答はより短く、より構造化され、スライドはより密集して業界標準に沿っています」
「Claude Opus 5.5 は、中程度のエフォートでデフォルトにする最初のモデルです。 テストでは高負荷レベルで Opus 5 と同等の性能を発揮しつつ、出力トークンが 20~25% 少なくなりました。長くて複雑な調査では、常に明確で実用的な回答が返ってきました。 これは、お客様がより少ないコストでより多くを達成できることを意味します」
「お客様は膨大な量のコンテンツで Box AI を使用しているため、スピードとコストが最優先事項です。 評価では、Claude Opus 5.5 は Opus 5 の3分の1のトークンを使用し、正確性を損わずに回答の冗長性を 40% 短縮しました。 金融サービスや公共部門などの分野で、コンテンツ全体でエージェントを実行するチームにとって、これが重要な役割を果たすものと期待しています。」

「Epic の初期テストで、Claude Sonnet 5.5 はシステムデザイン監査やデータフローレビューにおいても十分な性能を発揮し、上位モデルに期待される品質基準をクリアしました。 新しいモデルはゲームプレイのシステムアーキテクチャ向けに数万行のコードを管理し、応答を迅速に維持して数時間にわたるタスクを処理し、より少ない指示的プロンプトで成果を出しました」
「Claude Sonnet 5.5 はプロンプトを一切変更することなく、当社のオフラインの Slackbot 評価のほぼすべての点で、Sonnet 5 よりも優れた結果を達成しました。ステップが少なく、出力トークンも約 14% 少なくなりました。 Slackbot にタスクを任せる際に最も重要なのは品質とスピードですが、Sonnet 5.5 の導入によって、Slackbot はユーザーにより良い成果をより迅速に提供できるようになりました」
「Claude Sonnet 5.5 には、返信やエスカレーションリクエスト全体で数百の実際のサポートユースケースを提供しました。 現在、本番環境で使用している Claude モデルよりも間違った決定を減らし、チケットをより迅速に解決しました。 チケットの処理が 20% 高速化され、お客様が必要とする支援を待たずに得られるようになりました」
「Claude Fable 5.1 は、当社のインシデント調査評価において主要なモデルです。この評価では実際の本番環境のインシデントを用い、当社のエージェントである Bits Investigation がどれだけ効果的に根本原因分析を行えるかを測定します。エージェントの出力は、当社のエンジニアが特定した根本原因と照合して評価します。これらの評価において、Fable 5.1 は Opus 5 を上回る推論能力を示し、当社がテストした中で最も複雑な本番環境のインシデントの診断に成功しました。」
「当社は提供開始日に、Devin における Opus 5 のトラフィックを Claude Fable 5.1 へ移行します。当社のテストでは、タスクあたりのコストを抑えながら Fable 5 と同等かそれ以上の結果を示しました。さらに新しいキャッシュ読み取りの料金体系により、これまで Opus に任せていたワークロードでも Fable クラスのモデルがようやく採算に合うようになりました。まずはコードレビューから始めます。」
「他の 3 つのフロンティアモデルが問題なしと判断した楽天メディカルの臨床研究プロジェクトのレビューを、Claude Fable 5.1 に依頼しました。すると、どのモデルも気づかなかった見落としを発見し、さらに検証すべきだと主張しました。その後、まったく新しい仮説を提示し、断念していたデータセットを一日のうちに新たな研究の方向性へと転換させました。Claude のようなフロンティアモデルが、このような形で新しい研究の探索を後押ししてくれたのは初めてです。」
「Claude Fable 5.1 で際立っているのは文章です。より理解しやすく、より内容が充実しており、当社のライティングガイドラインにもよく従っています。Fable 5 とのブラインドテストでは、私は Fable 5.1 の文章と出力を選びました。さらに Canva Code では、実際の音楽に合わせて拍の合ったゲームプレイを、自ら生成したレベルに対応させたリズムゲームを構築しました。これは当社がテストした他のどのモデルも実現できなかったことです。」
「当社のリサーチ用評価一式において、Claude Fable 5.1 は最高スコアを更新しました。あるタスクでは、他のモデルからも、これまでの人間の研究者からも見たことのない、まったく異なる観点からの新しい解法を導き出し、これまでの頭打ちだった水準を大きく超える結果をもたらしました。創造的な問題解決や、難題を解くために必要なひらめきを得る点で優れています。」
「Claude を選択する決断は、完全にデータに基づいたものでした。複数のモデルプロバイダーを並行してテストしましたが、Claude はケース解決率と顧客満足度スコアにおいて一貫して最高の結果を示しました」
「Anthropic との提携は非常に素晴らしいもので、同社のガイダンスとサポートにより、当社のエンジニアリングチームはモデルを最大限に活用できるようになりました」