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、インフラストラクチャが連携するよう設計されています。

バッチ処理により、50% を節約できます。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

  • 複数日間の自律型プロジェクト
  • 最先端の研究向けの専門家レベルの作業
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
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Opus 5.5

エージェントコーディングとエンタープライズ業務の日常的な定番モデル

  • 長期的な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にわたるマルチステップエージェント
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
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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

  • 日常のコーディングと開発者ループ
  • 顧客対応エージェントと大規模なマルチツールワークフロー
プロンプトキャッシュ
読み取り
$0.10 / MTok
書き込み
$2.50 / MTok
入力
$2 / MTok
出力
$10 / MTok
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Haiku 5.5

最も高速で、最もコスト効率の高いモデル

  • レイテンシーに敏感なリアルタイム製品体験
  • 大規模なマルチモデルシステム内のサブエージェント
プロンプトキャッシュ
プロンプト ≤ 100K トークン
読み取り
$0.01 / MTok
書き込み
$0.125 / MTok
プロンプト > 100K トークン
読み取り
$0.05 / MTok
書き込み
$0.625 / MTok
入力
プロンプト ≤ 100K トークン
$0.10 / MTok
プロンプト > 100K トークン
$0.50 / MTok
出力
プロンプト ≤ 100K トークン
$0.50 / MTok
プロンプト > 100K トークン
$2.50 / MTok
Haiku を探る (opens in new tab)

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 の高速モードにより、標準価格の2倍で最大2.5倍の速度向上を実現できます。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の詳細はこちら。

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。

BETA

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。

BETA

すべてのエージェントのための組み込み機能

マルチエージェントオーケストレーション

Claude は他のエージェントに委任し、それぞれ独立したコンテキストウィンドウがあります。

成果

エージェントは事前に定義された終了基準に照らして反復し、ルーブリックに沿って自身の作業を採点します。

メモリツール

Claude がメモリストアへの読み取りと書き込みを行うため、セッションごとに徐々に良くなっていきます。

スケジュールされたデプロイ

エージェントをスケジュールに沿って実行できるため、実行をトリガーすることなく、繰り返しの作業が自動的に行われます。

セルフホストサンドボックス

機密ファイル、パッケージ、サービスを独自のインフラストラクチャに保持するか、マネージドプロバイダーを使用します。

夢を見る

セッションの合間に、Claude は過去の実行を振り返り、学習した内容をメモリとして記録します。

MCP トンネル

プライベートネットワーク内の MCP サーバーを、パブリックインターネットに公開せずに利用できます。

Vaults

エージェントコードに秘密情報を含めないようにしましょう。認証情報を一度登録し、セッション間で再利用できます。

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。

データはあなたご自身のもの

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。

すべての主要クラウドプロバイダーで利用可能

Claude Platform で直接構築でき、エンタープライズセキュリティとサポートが組み込まれています。または、Amazon Web Services、Google Cloud、Microsoft Foundry など、すでに使用しているクラウドで Claude を使用できます。

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。

努力

Claudeがタスクに取り組む際の努力レベルを選択します。

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。 選択できるカテゴリのリストは次のとおりです: {{CATEGORY_LIST}} サポートチケットの内容はこちらです: {{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。あなたのタスクは、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。

 

回答には次の構造を使用します。
<classification_analysis>

このセクションでは、思考プロセスを分解します:
– 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ます。
– 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記載します。
– 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に対する賛成論と反対論を提示します。
– 最も可能性の高いカテゴリ上位 3 つをランク付けします。
</classification_analysis>

<classification>
<category>選択したカテゴリをこちらに入力します</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。

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