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
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
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
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
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。
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。
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。
“開発者は実際のソフトウェア作業を引き受け、完了できるエージェントを求めています。 GitHub Copilot CLI と VS Code を対象としたテストでは、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の 1 つを記録しました。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。 個々のタスクをより効率的にするだけでなく、開発者のさらに大規模なプロジェクトをより達成しやすくします。”
“Lovable 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なビルドを意味します。 コンテキストを一度収集し、より少ない回数でより完全な編集を行い、再試行で行き詰まることなく、ステップ数を 3 分の 1 から半分削減し、使用するトークンも大幅に低減させます。”
“Claude Opus 5.5 では同一タスクをより安価かつ迅速に完了できるようになったため、内部評価全体でトークンの効率が明確に向上していることがわかりました。”
“金融企業は一貫して正しいアウトプットを必要としています。 最も低いエフォート設定では、BigFinance Bench において Claude Opus 5.5 は高いエフォートの Opus 5 を上回り、出力トークン数は約 60% 少なくなりました。回答は短くより構造化され、スライドはより密集し、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採用する最初のモデルです。テストでは高いエフォートで Opus 5 と同等の性能を発揮しながら、出力トークンは 20~25% 少なくなりました。長く厄介な調査では、常に明確で実行可能な回答が返されました。 これは、お客様がより少ないコストでより多くのことが達成できることを意味します。”
“当社のお客様は膨大な量のコンテンツに Box AI を使用しているため、スピードとコストは最優先事項です。 当社の評価では、Claude Opus 5.5 は Opus 5 の 3 分の 1 のトークンを使用し、回答の冗長さは 40% 少なく、精度を損なうことはありませんでした。金融サービスや公共セクターなどの分野では、コンテンツ全体でエージェントを運用するチームにとって、これは非常に重要であると予想しています。”

“Epic の初期テストでは、Claude Sonnet 5.5 はシステム設計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のと同等の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システム アーキテクチャ向けに数万行ものコードを管理し、レスポンスを迅速に保ち、数時間に及ぶタスクを処理して、より少ない指示的プロンプトで成果を出しました。”
“プロンプトを一切変更せず、Claude Sonnet 5.5 はほぼすべてのオフライン Slackbot 評価で Sonnet 5 よりも優れていました。ステップ数も少なく、出力トークンも約 14% 少なかったのです。 誰かが Slackbot にタスクを与える場合、品質とスピードが最も重要であり、Sonnet 5.5 では Slackbot はユーザーにより良い成果をより迅速に提供できます。”
“返信やエスカレーションリクエストにわたる数百件の実際のサポートユースケースを Claude Sonnet 5.5 に提供しました。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事項が少なく、チケットをより迅速に解決しました。チケットの処理速度が 20% 速くなり、お客様が待たずに必要なヘルプを得ることができます。”
“Claude Fable 5.1 は当社のインシデント調査評価における主要モデルです。この評価では実際の本番環境インシデントを使用して、当社のエージェントである Bits Investigation がどれほど効果的に根本原因分析を生成できるかを評価します。当社は、エンジニアが特定した根本原因と照合してエージェントの出力を評価します。 これらの評価では Opus 5 よりも強力な推論能力を示し、テストした中で最も複雑な本番環境インシデントの診断に成功しました。”
“リリース日に、Devin の Opus 5 トラフィックを Claude Fable 5.1 に移行します。 テストではタスクあたりのコストを低く抑えながら Fable 5 に匹敵するか、それを上回る結果を出しました。新しいキャッシュ読み取り価格設定により、コードレビューをはじめとするこれまで Opus で処理していたワークロードに対し、Fable クラスのモデルがようやく経済的に利用できるようになりました。”
“当社は Claude Fable 5.1 に、他の 3 つの最先端モデルが承認した楽天メディカル向けの臨床研究プロジェクトをレビューするよう依頼しました。 どのモデルも発見できなかったギャップが見つかり、さらなるテストを強く求めました。その後、完全に新しい仮説を提案し、ある日の午後には見切りをつけていたデータセットを、新しい研究の方向性に変えました。Claude のような最先端モデルが、このように新しい研究を探求する力を当社に与えてくれたのは初めてです。”
“Claude Fable 5.1 の際立った点は、より理解しやすくより有意義なライティングであり、当社のライティングガイダンスにより良く沿っています。Fable 5 に対するブラインドテストでは、Claude Fable 5.1 の文章と出力を好みました。Canva Code では、実際の音楽と生成されたレベルに合わせたビートに沿ったゲームプレイを備えたリズムゲームを構築しました。これはテスト済みの他モデルでは実現できなかったことです。”
“当社の研究スイートでは、Claude Fable 5.1 が新たな最高スコアを獲得しました。1 つのタスクでは、他のモデルや過去の人間の研究者とは完全に異なる軸に沿った新しいソリューションを考え出し、結果は以前のプラトーをはるかに上回りました。創造的な問題解決においてより優れており、困難な問題を解決するのに必要なひらめきを得ることができます。”
「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く、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がモデルを最大限に活用できるようになりました」”