2025年5月にAnthropicからリリースされたClaude 4では、SonnetとOpusという2つの特徴的なモデルが提供されています。
興味深いことに、実際のGitHubイシュー解決能力を測るSWE-benchにおいて、コスト効率重視のSonnet 4が72.7%のスコアを記録し、高性能モデルのOpus 4（72.5%）を僅かに上回る結果となりました。
この結果は、価格差が5倍あるモデル間での意外な性能差を示しており、開発者にとってモデル選択の重要性を浮き彫りにしています。本記事では、Claude 4のSonnetとOpusの特徴、性能比較、そして実際の開発現場での使い分けについて詳しく解説します。
Claude 4の特徴
Claude 4は2025年5月にAnthropicからリリースされた次世代AIモデルファミリーです。SonnetとOpusの両モデルに共通する革新的な特徴を持ちます。
ハイブリッド推論アーキテクチャ
2つの動作モード
Claude 4の革新的な特徴として、用途に応じて2つの異なる動作モードを選択できます。
- 瞬時応答モード: 迅速な回答が必要な場合に使用
- 拡張思考モード: 複雑なタスクで段階的思考プロセスを表示
拡張思考の特徴
拡張思考モードでは、AIの思考過程を透明化し、より高度な問題解決を可能にします。
- ユーザーにわかりやすい要約を通じて思考プロセスを可視化
- ツール使用（ウェブ検索など）を交えながら推論と実行を切り替え可能
- APIユーザーは思考時間を細かく制御できる
共通技術仕様
基本仕様
両モデルに共通する技術的な基盤となる仕様です。
- コンテキストウィンドウ：200Kトークン
- 学習データ：2025年3月までの膨大なデータで訓練
- 可用性：Anthropic API、Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AIで利用可能
並列ツール使用
従来のAIモデルを大きく上回る効率的なツール活用が可能になりました。
- 複数のツールを同時に使用可能
- 指示により正確に従う能力が向上
- 推論中にツール使用を織り交ぜた高度な処理が可能
共通改善点
メモリ機能の向上
開発者がローカルファイルへのアクセスを提供した場合、重要な事実を抽出・保存して継続性を維持し、暗黙の知識を構築する大幅に改善されたメモリ機能を実証します。
安全性の大幅向上
エージェントタスクにおいて、前世代と比較して65%少ないショートカットや抜け道行動を示し、より信頼性の高いAI支援を提供します。
長期タスクの理解
両モデルとも長期間にわたるタスクの文脈を維持し、一貫性のある支援を提供する能力が大幅に向上しています。
Claude 4 Sonnetとは
Claude 4 Sonnetは、Claude Sonnet 3.7から大幅にアップグレードされた効率性重視のモデルです。性能と実用性の最適なバランスを提供し、日常的なコーディングタスクに特化しています。
Sonnet固有の特徴
技術仕様
Sonnet 4は実用性とコスト効率のバランスを重視した設計となっています。
- 最大出力：64Kトークン（Opusより多い出力容量）
- 価格：入力100万トークンあたり3ドル、出力100万トークンあたり15ドル（コスト効率重視）
コーディング性能
実際の開発現場で重要な指標において、Sonnet 4は優秀な結果を示しています。
- SWE-benchで72.7%という最先端スコア（並列計算時は80.2%）
- Terminal-benchで35.5%のスコア（並列計算時は41.3%）
- 前世代のSonnet 3.7（62.3%）から大幅改善
実用的な優位性
GitHub Copilotへの採用
GitHubは次世代のCopilotコーディングエージェントのエンジンとしてSonnet 4を採用予定です。業界パートナーからは「ナビゲーションエラーがほぼゼロ」と高く評価されています。
効率性とステアラビリティ
指示に対する精度が向上し、より外科的なコード編集が可能になりました。これにより実用的で直接的なソリューションを迅速に提供します。
Claude 4 Opusとは
Claude 4 Opusは世界最高のコーディングモデルとして位置づけられ、複雑で長時間にわたるタスクやエージェントワークフローで持続的な性能を発揮します。現在最も知的なモデルです。
Opus固有の特徴
技術仕様
Opus 4は高品質な出力と深い推論能力を重視した設計となっています。
- 最大出力：32Kトークン（集中的なコード生成に最適化）
- 価格：入力100万トークンあたり15ドル、出力100万トークンあたり75ドル（高性能モデル）
コーディング性能
特に複雑で高度なコーディングタスクにおいて、Opus 4の真価が発揮されます。
- SWE-benchで72.5%のスコア（並列計算時は79.4%）
- Terminal-benchで43.2%のスコア（Sonnetを大幅に上回る）
- 数千ステップに及ぶ長期間の工学タスクを一貫して実行可能
実用的な優位性
長時間タスクの持続性能
数時間にわたって継続的に作業できる能力を持ち、集中的な努力と数千のステップを要求される長期タスクで持続的な性能を発揮します。これはすべてのSonnetモデルを大幅に上回る性能です。
エージェント検索と研究能力
外部・内部データソースを効果的に検索し、複雑な情報環境において包括的な洞察を統合する能力を持ちます。特許データベースから学術論文、市場レポートまで同時分析可能です。
安全性レベル3の実装
Claude 4 OpusはAnthropicの責任あるスケーリングポリシーの下でAI安全レベル3（ASL-3）プロトコルを初めて有効化したモデルとなっています。
性能比較
Claude 4のSonnetとOpusの性能を主要なベンチマークで比較すると、興味深い結果が見えてきます。
主要ベンチマーク比較
| ベンチマーク | Claude 4 Sonnet | Claude 4 Opus | 説明 |
|---|---|---|---|
| SWE-bench | 72.7% (80.2%) | 72.5% (79.4%) | 実際のGitHubイシュー解決能力 |
| Terminal-bench | 35.5% (41.3%) | 43.2% | ターミナル操作とコマンド実行 |
| MMLU | – | 88.8% | 学術的知識と推論能力 |
| AIME 2025 | – | 90.0% | 数学コンテスト問題 |
| TAU-bench | 80.5% | 81.4% | エージェントツール使用能力 |
括弧内は並列計算時のスコア
パフォーマンス分析
コーディングタスクでの意外な結果
興味深いことに、実際のコーディングタスクではSonnetがOpusを上回る性能を示しています。SWE-benchにおいてSonnet 4が72.7%を記録し、Opus 4の72.5%を僅かに上回りました。
各モデルの得意分野
Sonnet 4の強み: 日常的な開発作業において、Sonnet 4は実用性と効率性で優位に立っています。
- 実用的なコーディング問題の解決（SWE-bench）
- 迅速で直接的なソリューション提供
- コストパフォーマンスの高い開発支援
- 日常的な開発ワークフローでの効率性
Opus 4の強み: 高度で専門的なタスクにおいて、Opus 4の卓越した能力が発揮されます。
- 複雑なターミナル操作（Terminal-bench: 43.2%）
- 高度な学術的推論（MMLU: 88.8%）
- 数学的問題解決（AIME: 90.0%）
- 長時間にわたる複雑なタスクの持続実行
速度とコスト効率
| 項目 | Claude 4 Sonnet | Claude 4 Opus |
|---|---|---|
| 応答速度 | より高速 | やや低速（深い思考のため） |
| コスト | $3/$15（入力/出力） | $15/$75（入力/出力） |
| コスト効率 | ★★★★★ | ★★★☆☆ |
開発者の体験談によると、Sonnetは「より実用的で直接的」なソリューションを提供し、Opusは「研究レベルの複雑な問題」により適しているとされています。
使い分け
Claude 4のSonnetとOpusは、それぞれ異なる強みを持つため、用途に応じて適切に使い分けることが重要です。
Claude 4 Sonnetを選ぶべき場面
日常的な開発タスク
Sonnet 4は実用的で直接的なソリューションを得意とし、一般的な開発作業において高い効率性を発揮します。
- バグ修正とデバッグ
- 新機能の実装
- コードレビューとリファクタリング
- ユニットテストの作成
- APIドキュメントの生成
迅速な開発が必要な場合
応答速度が速く、即座に実用的なコードを生成できるため、時間制約のあるプロジェクトに最適です。
- プロトタイプの作成
- MVPの開発
- ハッカソンやタイムボックス開発
- レスポンシブなペアプログラミング
コスト効率を重視する場合
Opusの5分の1のコストでありながら実用的な性能を提供するため、予算に制約のあるプロジェクトに理想的です。
- スタートアップや小規模チーム
- 大量のコード生成が必要なプロジェクト
- 教育目的やスキル学習
- 継続的なメンテナンス作業
実用的なソリューションが欲しい場合
確立されたベストプラクティスに従った、安定性と保守性を重視したコードの生成に長けています。
- 既存パターンの活用
- 標準的なアーキテクチャの実装
- 定型的なCRUD操作
- 一般的なライブラリの統合
Claude 4 Opusを選ぶべき場面
複雑な設計・アーキテクチャ
Opus 4は高度な推論能力により、複雑なシステム設計や技術的課題の解決において真価を発揮します。
- マイクロサービスの設計
- 分散システムの構築
- パフォーマンス最適化
- セキュリティ要件の厳しいシステム
長期間の集中作業
数時間にわたって一貫性を保持しながら作業を継続できる持続性能が、大規模な作業において重要な優位性となります。
- 大規模リファクタリング
- レガシーシステムの移行
- 複雑なアルゴリズムの実装
- 数千行に及ぶコードベースの分析
研究・実験的開発
既存の解決策がない領域で、創造的で革新的なアプローチを必要とする場面において、Opusの深い推論能力が活用されます。
- 新しい技術の探索
- 学術的なアルゴリズムの実装
- パフォーマンス最適化の研究
- 革新的なソリューションの模索
高度な推論が必要な場合
多段階の論理的思考や専門知識の統合が必要な分野では、Opusの学術レベルの推論能力が重要になります。
- 複雑なビジネスロジックの設計
- 数学的計算を含む処理
- AIモデルの設計と実装
- データサイエンス・機械学習プロジェクト
プロジェクト規模別の推奨
| プロジェクト規模 | 推奨モデル | 理由 |
|---|---|---|
| 小規模（~1万行） | Sonnet | コスト効率とスピードを重視 |
| 中規模（1-10万行） | Sonnet + 必要時Opus | 基本はSonnet、複雑部分でOpus |
| 大規模（10万行~） | Opus + Sonnet併用 | アーキテクチャ設計はOpus、実装はSonnet |
| エンタープライズ | Opus | 安全性と品質を最優先 |
チーム構成別の使い分け
個人開発者
個人の開発者は、プロジェクトの性質と予算に応じて選択する必要があります。多くの場合、Sonnetで十分な品質を得られます。
- 予算重視 → Sonnet
- 品質重視 → Opus
小規模チーム（2-5人）
役割に応じた使い分けが効果的です。設計や重要な意思決定にはOpus、日常的な実装作業にはSonnetを使用することで、コストと品質のバランスを取れます。
- リードエンジニア → Opus（設計・レビュー）
- 他メンバー → Sonnet（実装）
大規模組織
組織規模が大きくなるほど、品質と一貫性が重要になります。経験レベルに応じた適切なモデル選択により、全体的な開発効率を最大化できます。
- アーキテクト → Opus
- シニアエンジニア → Opus + Sonnet
- ジュニアエンジニア → Sonnet
まとめ
Claude 4のSonnetとOpusの比較から、AIモデル選択における重要な洞察が得られました。
主要な発見
意外な性能結果
実際のコーディングタスクにおいて、コスト効率重視のSonnet 4がOpus 4を上回る結果（SWE-bench: 72.7% vs 72.5%）を示しました。これは、必ずしも高価なモデルが実用性で優位とは限らないことを示しています。
明確な棲み分け
両モデルは異なる強みを持ち、用途に応じた使い分けが重要です。
- Sonnet 4: 日常的な開発タスク、迅速な実装、コスト効率重視の場面に最適
- Opus 4: 複雑な設計、長期タスク、研究開発、高度な推論が必要な場面に最適
選択指針
まずはSonnet 4から始める
多くの開発者にとって、Sonnet 4が最初の選択肢として適しています。実用的なコーディング能力、優れたコストパフォーマンス、そして迅速な応答速度を提供します。
Opus 4が必要な場面
以下の条件に当てはまる場合は、追加コストを考慮してもOpus 4を検討する価値があります：
- 数時間にわたる複雑なタスク
- 高度なアーキテクチャ設計
- 学術的・研究的なプロジェクト
- エンタープライズレベルの品質要件
今後の展望
Claude 4は、AI支援開発における新たなベンチマークを設定しました。ハイブリッド推論アーキテクチャ、拡張思考モード、並列ツール使用などの革新的機能により、従来のAI開発支援の限界を押し広げています。
開発者は、プロジェクトの性質、予算、チーム構成を考慮して適切なモデルを選択することで、AI支援開発の恩恵を最大限に活用できるでしょう。Claude 4の登場により、AI支援開発は新たな段階に入ったと言えます。
