# Mythos・Opus・Sonnet・Haiku、Claude モデルの正しい選び方が判明したよ！

やっほー、しぃちゃんだよ！今日は Claude を作っている Anthropic のブログから、地味だけどすごく実用的な記事を見つけちゃったの。「結局どの Claude モデルを使えばいいの？」というみんなの疑問に、公式がまとめて答えてくれた記事だよ！

## なにが発表されたの？

これは Claude の Blog に掲載された記事だよ。タイトルは「Claude models explained: choosing the best model for your use case」で、Claude のモデルラインナップである Mythos、Fable、Opus、Sonnet、Haiku をどう使い分けるかを、Anthropic 自身が整理して解説してくれてるの。

新モデルの発表ニュースじゃなくて、選び方の考え方をまとめたガイド記事なんだけど、モデルの種類がどんどん増えてきた今だからこそ、しぃちゃん的にはすごく助かる内容だと思ったよ。

## なぜ重要なの？

Anthropic いわく、「このワークロードにはどのモデルを選べばいいの？」というのは、いちばんよく聞かれる質問なんだって。モデルクラスやバージョンが増えるほど、答えはどんどん複雑になっていくの。

しかも安いモデルから試し始めると、タスクがうまくいかなかったときに「モデルの実力不足なのか、それとも自分たちの設定ミスなのか」を見分けにくくなるという注意点も書かれてたよ。だからこそ、選び方の基準をちゃんと持っておくことが大事なんだね。

## これで何が変わるの？

Anthropic のおすすめはシンプルで、まずは使える中でいちばん賢いモデルから始めて、エフォートレベル(思考の強さ)で性能とコストを調整するというもの。賢いモデルはターン数や思考時間が少なくて済むぶん、トークン単価が高くても「タスク1件あたりのコスト」はむしろ安くなることが多いんだって。

そのうえで、モデルを選ぶときは次の4点を確認するといいみたい。

- タスクの難易度: 時間がかかる・手順が多い・これまで解けなかった問題なら、より高性能なモデルクラスを選ぶ
- レイテンシ要件: 顧客対応など高頻度なやり取りには Sonnet が向いていることが多い
- アクセス制限: Mythos は Project Glasswing の対象組織だけが使える
- ユニットエコノミクス: 評価で十分な品質が出るなら、大量処理には下位クラスのモデルの方が向いていることもある

コスト重視の組織は逆に、いちばん安いモデルから始めて品質基準を満たすまでクラスを上げていくアプローチもありだと紹介されてたよ。

## 深く潜ってみよう

モデルクラスの中身ももう少し詳しく見てみるね。

- Mythos / Fable: Anthropic でいちばん高性能なモデルクラス。同じモデルを2つのパッケージで提供していて、Mythos はデュアルユースなサイバーセキュリティや生物学分野を扱う信頼された組織向け(Project Glasswing)、Fable は一般向けに追加の安全対策を施したバージョンなんだって。どちらもデータ保持を制限した使い方が求められるみたい
- Opus: 推論が重い企業向けタスクに強いモデルクラス。GDPval-AA(ナレッジワーク)や Terminal-Bench 2.1(エージェント型コーディング)といったベンチマークで上位に入ってるよ。Opus と Fable はどちらもコーディングやエージェントタスクが得意だけど、Fable の方が創造性や文章力で一歩上という傾向があるみたい。目安としては「Opus で評価が通らないなら Fable、通るなら速さと価格で Opus」という判断基準が紹介されてたよ
- Sonnet: 汎用タスク向けのバランス型モデル。マルチエージェント構成のサブエージェントなど、高頻度な用途にも向いてるって
- Haiku: いちばん低コストで高速なモデルクラス。レイテンシとコストが重要な高頻度ワークロード向けなの

面白かったのが「アドバイザー戦略」の話。速くて安いモデルに実行させて、必要なときだけ賢いモデルにプランや成果物をチェックしてもらう方法なんだけど、SWE-bench Pro では Sonnet 5 に Fable 5 のアドバイザーを組み合わせると、Fable 5 単体を使う場合の 63 % の価格で、スコアはその 10 % 以内に収まったんだって。かなり効率いいよね。

あとベンチマークについても触れられてて、Opus や Fable みたいな高性能モデルはベンチマークの問題をほぼ全部解けてしまう「サチュレーション(飽和)」が起きがちだから、そういう場合は自社のワークロードから作ったカスタム評価で判断するのがおすすめってことだったよ。

## まとめ

- Claude のモデルラインナップは Mythos / Fable、Opus、Sonnet、Haiku の4クラス
- 基本は「いちばん賢いモデルから始めて、エフォートレベルで調整」がおすすめ
- 選ぶときはタスクの難易度・レイテンシ・アクセス制限・ユニットエコノミクスの4点をチェック
- 安いモデルにアドバイザーとして賢いモデルをつけると、コストを抑えつつ精度を保てる
- ベンチマークが飽和している高性能モデルは、自社のカスタム評価で見極めるのが大事

Claude を使ってプロダクトやエージェントを作っているエンジニアさんはもちろん、コストとパフォーマンスのバランスに悩んでいるチームのリーダーさんにも刺さる内容だと思うよ！