エフォートコントロールで変わる推論設計 — Haiku 5.5 の5段階と「コスト×品質」の新しい調整軸

Haiku 5.5 が解放した「計算量の設計軸」

2026年10月7日、Anthropic は Claude Haiku 5.5 をリリースしました。Haiku クラスの最新作であり、価格・速度・性能の全面刷新に加え、Haiku シリーズ初のエフォートコントロールを搭載したモデルです（Anthropic「Introducing Claude Haiku 5.5」2026-10-07）。

エフォートコントロールとは、モデルが応答に使う計算量（生成トークン量）を Low / Med / High / Xhigh / Max の5段階で選べる機能です。高いエフォートでは、モデルが応答前により深く考えます——思考ブロックに投じる計算量が増えるイメージです。Haiku 5.5 以前は、こうした調整軸は主に大型・上位モデルに設けられていました。

• 価格: 入力 $0.10/M（≤100k tokens）/ 出力 $0.50/M。Haiku 4.5（$1.00 / $5.00）比で ≤100k リクエストは約90%減
• OSWorld 2.1（オフライン subset）: 72.4%（Haiku 4.5 は 15.7%、GPT-6 Luna は 48.9%、Sonnet 5.5 は 83.9%）
• 推奨用途: 要約・コンパクション・DB照会・分類・繰り返しタスク・ライブカスタマーサポート・サブエージェント役
• 複雑なエージェントコーディングには非推奨: Sonnet 5.5 / Opus 5.5 が依然として優位

(B) エフォートはコストの「種類」を変える

エフォートコントロールの設計を理解する上で重要なのは、エフォートは per-token 単価を変えないという点です。Haiku 5.5 の入力単価（$0.10/M）はどのエフォートレベルを選んでも変わりません。変わるのは「どれだけトークンを生成するか」——すなわち計算量です。

Low では応答が素早く省トークンで返ってきます。Max では多くのトークンを費やして深く考えます。Artificial Analysis 社の独立ベンチマーク計測（agens の実績値ではありません）によれば、Max でのスイート実行トークン数は Low の約14倍という報告があります（Artificial Analysis、2026年10月）。同計測では Max で Intelligence Index スコアが 43、Low で 29 という差異も確認されています（同計測）。

この構造が意味するのは、「どのエフォートレベルを選ぶか」は本質的にコスト管理の設計判断だということです。要約や分類のように答えのパターンが決まりやすいタスクに Low を選べば、同じ予算でより多くのリクエストをさばけます。複雑な推論には High を選んで精度を優先する——これが設計上の基本的な発想です。

(B) マルチエージェントへの設計示唆

エフォートコントロールが小型・高速モデルに解放されたことで、マルチエージェント設計に新しい次元が加わりました。従来、モデル選択は「速くて安い（Haiku 系）か、賢い（Opus/Sonnet 系）か」という1次元でした。エフォートコントロールが加わることで、モデル選択 × エフォートレベルの2次元設計空間が生まれます。

例えば、要約・DB照会・ルーティング判断など短いツールタスクをこなすサブエージェントには Haiku 5.5 @ Low を当てて最速・最安にする。同じ Haiku 5.5 に Med/High を割り当てることで、コストを抑えながらより長い作業もこなせる構成が取れます。そして最も複雑な推論が必要な部分だけを Sonnet 5.5 や Opus 5.5 に引き渡す——この振り分けの精度が、マルチエージェント全体のコスト効率を決めます。

Amazon Bedrock のモデルカード（2026-10）に記載された Anthropic のガイダンスによれば、短いツールタスク・大量処理リクエストには Low、大半の業務には Med（デフォルト）、長いエージェントタスクには High が推奨されています。Xhigh・Max は自前の eval で明確なゲインが確認できた場面にのみ使う設計が推奨です。

よくある質問

最終更新: 2026-10-12