ClaudeのHaiku、Sonnet、Opusモデルを選択するための実践的フレームワーク

3つのClaudeモデル(Haiku 4.5、Sonnet 4.6、Opus 4.6)を数ヶ月間毎日使用してきた開発者が、それぞれをいつ使用すべきかを判断するために、同じコーディングタスクでテストしました。テストでは、400行のExpress.jsバックエンドを適切なミドルウェアパターンを使用するようにリファクタリングし、入力検証を追加することが含まれていました。
コーディングタスクにおけるモデルの性能
Haiku 4.5は、ミドルウェアの抽出やexpress-validatorの追加などの単純な部分を処理できましたが、順序が重要な2つのミドルウェア関数間の微妙な依存関係を見落としました。
Sonnet 4.6はミドルウェアの順序付けの問題を捕捉し、エラーハンドリングチェーンを正しく再構築しました。また、指示なしにTypeScriptの型を追加しました。
Opus 4.6はSonnetが行ったすべてのことを行い、さらに認証ミドルウェアがルートハンドラがすでにデータベースにアクセスした後に権限をチェックしているという、数ヶ月間見落とされていたセキュリティ問題を指摘しました。
価格比較
- Haiku: 入力100万トークンあたり0.25ドル / 出力100万トークンあたり1.25ドル
- Sonnet: 100万トークンあたり3ドル / 15ドル
- Opus: 100万トークンあたり15ドル / 75ドル
OpusはトークンあたりHaikuの60倍のコストがかかります。Haikuが正しく処理できるタスクでは、Opusを使用するのは非効率的です。
実用的な使用フレームワーク
- Haiku → バッチ操作、データ変換、分類、多数の呼び出しにわたる反復的な作業
- Sonnet → 日常的なコーディング、機能開発、コードレビュー、タスクの90%
- Opus → アーキテクチャ決定、セキュリティレビュー、何かを見落とすと数時間のコストがかかる複雑なデバッグ
開発者は、タスクの複雑さにモデルを合わせることで、重要なタスクの品質を損なうことなくAPIコストを約70%削減できたと報告しています。
3つのモデルすべてが拡張思考をサポートしていますが、複雑な推論タスクではOpusで最も大きな違いを生みます。Haikuでは、拡張思考は出力をほとんど変えません。
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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