Opus 5.5 の使い方と性能を徹底比較｜Opus 5・Fable 5.1 と料金・速さを実測

当社の実測では、Opus 5.5 (effort high と medium)・ Opus 5 (high)・ Fable 5.1 (high) の 4 つのモデルと effort の組に、小さな Node.js の同じ 6 課題を各 3 回、Claude Code 2.1.283 の非対話モードで 2026年9月28日 (日本時間) に解かせました。成功数はどの組も 18/18 で、この 6 課題ではモデルと effort のどちらを変えても差がつきませんでした。1 回あたりの時間の中央値は Opus 5 に対して Opus 5.5 (high) が 0.50 倍、Opus 5.5 (medium) が 0.49 倍でした。API 定価換算の費用の中央値は Opus 5 に対して Opus 5.5 (high) が 0.60 倍、Fable 5.1 が 1.34 倍でした。

Opus 5.5 は Opus 5 より速くて安い？実測結果の要約

Claude Code 2.1.283 で、Opus 5.5・Opus 5・Fable 5.1 に同じ 6 つの課題を各 3 回解かせた結果です (effort はモデルごとに表の括弧のとおり、2026年9月28日 (日本時間) に実行)。時間・ターン数・ツール呼び出し・出力トークン・費用は 1 回あたりの中央値 (失敗した回も含む) で、比は Opus 5 の中央値に対する比です。括弧の「既定」は、その effort がモデルの既定の値であることを示します。

この 6 つの課題では、どのモデルと effort の組でも成功数が同じでした。費用は Claude Code が記録した API の定価換算の値で、請求額ではありません。実行は Claude の Max プラン (サブスクリプション) で行いました。出力トークンは思考のトークンを含みます。

課題の中身と課題ごとの結果

どのモデルにも、同じ初期ファイル (外部の依存の無い小さな Node.js のプロジェクト) と同じプロンプト (英語) を渡しました。課題は次の 6 つです。

• 課題 1「時間の文字列を秒に変える関数を仕様どおりに直す」: 時間の文字列 (単位 d・h・m・s つきの整数を並べたもの) を秒に変える関数が、仕様 (大きい単位から順に各 1 回まで、符号・小数は不可、不正な入力はエラー) を満たさず、テストが落ちている。関数を直して仕様をすべて満たす。 (採点は元からあるテスト 3 件と隠しテスト 20 件)
• 課題 2「CSV の 1 行を仕様どおりに分ける関数を書く」: 区切り文字の指定、二重引用符の中の区切り文字と「""」、空白を削らないこと、末尾の空の欄、不正な引用符や区切り文字のエラーなど 7 項目の仕様から、CSV の 1 行を文字列の配列に分ける関数を実装する。 (採点は元からあるテスト 2 件と隠しテスト 21 件)
• 課題 3「重複した割引の処理を別のモジュールに切り出す」: カートの合計を計算する関数で、会員と非会員の 2 つの分岐に同じ割引コードの処理が重複している。割引だけを計算する純粋な関数を新しいモジュールに切り出し、どの入力でも計算結果を変えずに置き換える。 (採点は元からあるテスト 2 件と隠しテスト 82 件)
• 課題 4「コマンドライン引数の解析の不具合 4 件を直す」: 利用者から報告された 4 件 (「--」の後ろの引数、「=」を 2 つ含む値、空の値、単独の「-」) の不具合を、ほかの動作を変えずに直し、直した動作のテストを新しいファイルに足す。 (採点は元からあるテスト 2 件と隠しテスト 12 件)
• 課題 5「在庫と注文の 2 つのモジュールにまたがる不具合を直す」: 在庫 (商品コードごとの引き当てと戻し) と注文 (全部を引き当てられなければ全部を戻す) のモジュールが仕様書どおりに動かず、結合テストが落ちている。原因を見つけてソースを直す。 (採点は元からあるテスト 3 件と隠しテスト 19 件)
• 課題 6「金額を小数のドルから整数のセントに移行する」: 移行の手順書に従い、金額の書式・カート・請求書・売上の集計など複数のモジュールを、浮動小数のドルから整数のセントの API に移す。テストの無い呼び出し元も含めて移し、生成されたデータのファイルは書き換えない。 (採点は元からあるテスト 4 件と隠しテスト 66 件)

課題ごとの結果です。各セルは「成功数・時間の中央値・費用の中央値 (API 換算)」です。

Opus 5.5 は Opus 5 と何が違う？課題ごとの成功数

当社の実測 (小さな Node.js の 6 課題×各 3 回、Opus 5.5 は effort high と medium、Opus 5 は high) では、Opus 5.5 と Opus 5 の違いは成功数ではなく、解き終わるまでの時間と費用に出ました (成功数はどの組も同じ)。当社の実測では、Opus 5.5 (high) の 1 回あたりの時間の中央値は Opus 5 (high) の 0.50 倍、API 定価換算の費用の中央値は 0.60 倍でした。

成功の数え方と、差が出なかった課題

成功の条件 (隠しテストを含む) は「再現方法」の節のとおりです。

この条件で、課題ごとに見ても 1 回でも落とした組はありませんでした。

Anthropic の発表では、Opus 5.5 は多くの作業で Fable 5.1 と同じ水準の性能だとされています。当社の結果はこれと食い違いませんが、どの組も満点だったので、この比較は性能の差を測れる形になっていません。この点は最後の節で詳しく書きます。

成功までの手数の違い

解き終わるまでの手数 (ターン数の中央値) は、課題によって次のように違いました。

• 課題 1 (時間の文字列の関数): Opus 5.5 (high) は 3 回とも 5 ターン、Opus 5 は 3 回とも 8 ターンでした。
• 課題 5 (在庫と注文の不具合): Opus 5 が 13 ターン、Opus 5.5 (high) が 9、Opus 5.5 (medium) が 10、Fable 5.1 が 11 でした。Fable 5.1 は各回の範囲 (6〜13) が Opus 5 (12〜13) と重なり、ばらつきの範囲です。
• 課題 6 (ドルからセントへの移行): どの組にとっても最も手数の多い課題で、Opus 5 が 24 ターン、Opus 5.5 (high) と Fable 5.1 が 20、Opus 5.5 (medium) が 21 でした。

一方、課題 4 (引数の解析の不具合) では Opus 5.5 の 2 つの組が 8、Opus 5 と Fable 5.1 が 9 と近く、手数の違いは小さめでした。課題 3 (割引の処理の切り出し) では Opus 5.5 (high) と Opus 5 がどちらも 10 ターンでした。

Opus 5.5 の料金はいくら？費用と時間の実測

Pricing のページによれば、Opus 5.5 の API の定価は 100 万トークンあたり入力 $4・出力 $20 です。当社の実測 (小さな Node.js の 6 課題×各 3 回) では、1 回あたりの API 定価換算の費用の中央値は Opus 5.5 (high) が $0.15 で、Opus 5 (high) の $0.25 と Fable 5.1 (high) の $0.34 より小さくなりました。

公式の料金

Pricingのページによれば、100 万トークンあたりの定価は次のとおりで、Opus 5.5 は入力・出力・キャッシュの読み取りのどれも Fable 5.1 より安くなっています (入力と出力の価格はModels overviewにも同じ値があります)。

• Opus 5.5: 入力 $4・出力 $20・キャッシュの読み取り $0.20

• Fable 5.1: 入力 $10・出力 $50・キャッシュの読み取り $0.25

実測の費用の読み方

当社の実測では、費用の中央値は Opus 5.5 (high) が 6 課題すべてで Opus 5 より小さく、Fable 5.1 は 6 課題すべてで大きく、どちらも 6 課題とも各回の範囲 (最小〜最大) が重なりませんでした。Fable 5.1 と Opus 5 の差が最も大きかったのは課題 4 (引数の解析の不具合) で、比は 1.54 倍です。

Fable 5.1 は出力トークン (思考を含む) の中央値が Opus 5 の 0.73 倍と少なかったものの、費用の中央値は Opus 5 より大きくなりました。

時間とトークン

Opus 5.5 の 2 つの組は、各回の範囲が重ならずに Opus 5 より短かった課題が high で 5 つ、medium で 6 つでした。high で範囲が重なった課題 3 (割引の処理の切り出し) の比 0.67 倍はばらつきの範囲です。差が最も大きかったのは課題 5 (在庫と注文の不具合) で、Opus 5 の中央値 115 秒に対して Opus 5.5 (medium) は 34 秒 (比 0.30 倍) でした。

Fable 5.1 の時間は、全課題の中央値では Opus 5 の 0.63 倍でしたが、課題 3 と課題 4 では長く、向きがそろいません。長かった 2 課題はどちらも範囲が重なっており、ばらつきの範囲です。

Opus 5.5 (high) の出力トークンは全体の中央値で Opus 5 の 0.78 倍でしたが、少なかった課題と多かった課題が 3 つずつで、差とは言えません。思考のトークンの中央値は Opus 5 が 693、Opus 5.5 (high) が 395、Opus 5.5 (medium) が 296、Fable 5.1 が 207 でした。

応答の速さの目安として、API の時間 1 秒あたりの出力トークンも数えました。当社の実測では、この量の Opus 5 に対する比は Opus 5.5 (medium) が 1.45 倍、Opus 5.5 (high) が 1.40 倍で、どちらも 6 課題すべてで Opus 5 より大きく、うち 5 課題で範囲が重なりませんでした。

Anthropic の発表との比べ方

Anthropic の発表では、Opus 5.5 は Opus 5 より動かす費用が 40% 安いとされています (発表のこの文には effort や課題の条件が書かれていません)。当社は小さな Node.js の 6 課題を各 3 回、effort を明示して指定して CLI で走らせ、API 定価換算の費用と起動から終了までの時間を数えており、測り方が違います。既定の effort どうし (Opus 5.5 (medium) と Opus 5 (high)) では、当社の実測の費用の中央値の比は 0.62 倍 (38% 安い) で、6 課題すべてで範囲が重ならずに小さく、発表の数字に近い結果でした。

Opus 5.5 と Fable 5.1 はどっちがいい？使い分け

当社の実測 (小さな Node.js の 6 課題×各 3 回、effort high) では Opus 5.5 と Fable 5.1 の成功数は同じで、費用の中央値は Opus 5.5 のほうが小さかったため、この規模の課題では Opus 5.5 で足りました。Models overview のページは、多くの作業を Opus 5.5 から始め、難しい推論や長時間のエージェント作業、または Opus 5.5 を高い effort にしても評価が足りないときに Fable 5.1 を使うよう案内しています。

実測から言えること

この規模の課題・この effort では、成功数が同じなら時間と費用の小さい組で足りた、というのが当社の実測から言えることです。Opus 5 から Opus 5.5 への切り替えは、成功数を落とさずに時間と費用が下がった例になりました。Fable 5.1 は Opus 5.5 より費用が高く、今回の課題ではその分の違いが成功数に表れていません。

ただし、どの組も満点だったので、「Fable 5.1 は要らない」「どのモデルでも同じ」とまでは言えません。Fable 5.1 の強みとされる長時間の作業や難しい推論は、今回の課題に含まれていません。

Opus 5.5 の effort は medium と high のどちらがいい？

当社の実測 (小さな Node.js の 6 課題×各 3 回) では、Opus 5.5 は medium でも high でも成功数は同じで時間と費用の全体の中央値もほとんど変わらず、この規模の課題では既定の medium で足りました。全課題の中央値では、medium の時間は high の 0.98 倍、費用は 1.04 倍でした。課題ごとには時間も費用も medium のほうが小さかった課題が 5 つ・大きかった課題が 1 つで、費用は全体の比と課題ごとの向きがそろいません。時間で範囲が重ならずに短かったのは 1 課題だけで、残りはばらつきの範囲です。

範囲が重ならなかった課題は次のとおりです。

• 課題 5 (在庫と注文の不具合): medium は high より時間が 0.69 倍で、範囲が重ならずに短かった。
• 課題 5 と課題 6 (ドルからセントへの移行): medium の費用はどちらも high の 0.74 倍で、範囲が重ならずに小さかった。課題 6 の思考のトークンの中央値は high が 3,853、medium が 1,330 でした。
• 課題 1 (時間の文字列の関数): medium の費用は high の 1.24 倍で、範囲が重ならずに大きかった。

公式の案内では、Choosing a modelのページが、Opus 5.5 は既定の medium から始めて評価に応じて上げ下げするよう書いています。Effortのページは、medium を速さ・費用・性能のバランスが要るエージェント作業向け、high を複雑な推論・難しいコーディング・エージェント作業向けとしています。この規模の課題では medium で足りましたが、難しい課題で high に上げたときの違いを当社は確かめていません。

公式の使い分けの案内

• Choosing a model: effort の調整は、モデルの切り替えより良い手段であることが多い。性能を優先して始める場合は Opus 5.5 で実装し、xhigh や max の effort でも難しい推論や長時間のエージェント作業で評価が足りなければ Fable 5.1 に移る。
• 同じページのモデル選びの表: 最も高い能力が要る場面 (数時間続くエージェントのセッション、多段の深い調査など) は Fable 5.1、複雑なエージェント型のコーディング (数時間の自律的なコーディング、大規模なリファクタリングなど) は Opus 5.5 から始める。

長時間の作業や大きなリポジトリでのこうした違いは当社の比較の範囲外で、確かめていません。

Opus 5.5 の使い方は？Claude Code と API の設定

Model configuration のページによれば、Claude Code で Opus 5.5 を使うには、セッション中の/model、起動時の--model、設定ファイルのmodelのどれかでモデルを選び、effort は/effort・--effort・設定で変えます。Opus 5.5 の既定の effort はmediumで、Opus 5 の既定のhighより 1 段低いことに注意が要ります。

モデルの選び方

Model configuration のページによれば、モデルを選ぶ方法と、選んだ内容が残る範囲は次のとおりです。

• /model <alias|name>: セッション中にすぐ切り替えます。引数なしの/modelは選択画面を開きます。/modelは選んだモデルをユーザー設定のmodelに書き、新しいセッションの既定として保存します。選択画面で Enter を押すと切り替えて既定に保存し、sを押すとそのセッションだけ切り替えて既定は変えません。
• claude --model <alias|name>: 起動時に指定します。--modelと環境変数ANTHROPIC_MODELは、それで起動したセッションだけに効きます。
• 設定ファイルのmodel: 恒久的に設定します。新しいセッションの既定はANTHROPIC_DEFAULT_MODELでも決められます。

-pの非対話モードで/modelを使った場合は、そのセッションだけに効き、既定には保存されません (Claude Code v2.1.205 以降が必要)。

同じページによれば、プロジェクトと管理者の設定は引き続き優先され、次の起動で適用し直されます。<alias|name>にはモデルの別名か名前を渡します。Opus 5.5 のモデル ID は、下の「API のモデル ID」のとおりclaude-opus-5-5です (「再現方法」の節のコマンドも--modelにモデル ID を渡す形です)。次はページにある別名 (opus・sonnet) を使った例です。

claude --model opus
/model sonnet

effort の設定

同じページによれば、Opus 5.5 の effort はlow・medium・high・xhigh・maxから選べます。設定の方法は次のとおりです。

• /effort: 引数なしでスライダーを開き、/effortの後にレベル名を書くと直接設定し、/effort autoで有効なモデルの保存済みのレベルを消します。スライダーでの Enter やレベル名の入力は既定として保存し、sはそのセッションだけに適用します (sは Claude Code v2.1.257 以降)。-pの実行で/effortを使った場合は、そのセッションだけに適用され、既定には保存されません。
• --effort: 起動時にレベル名を渡し、そのセッションだけに設定します。
• 環境変数CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL: レベル名かautoを設定します。
• 設定: モデルごとのレベルをmodelSettingsに、モデルごとのレベルが無いモデルの既定をeffortLevel(low・medium・high・xhigh) に書きます。maxはどちらのキーにも書けず、環境変数で設定しない限りそのセッションだけに適用されます。

明示の指定 (環境変数・--effort・/effort) が設定より優先され、どちらも無いときはモデルの既定の effort が使われます。

API のモデル ID

Models overviewによれば、Claude API のモデル ID は Opus 5.5 がclaude-opus-5-5、Fable 5.1 がclaude-fable-5-1です。

Effortのページによれば、API で effort をモデルの既定 (Opus 5.5 では"medium"、それ以外のモデルでは"high") にすると、effort を省いたときとまったく同じ動きになります。

Opus 5 から切り替えるときの注意

• Model configuration のページは、Opus 5 から Opus 5.5 に移るときは Opus 5 で使っていたレベルを持ち越さず、mediumから始めるよう案内しています。同じページによれば、Anthropic の試験では Opus 5.5 の medium がコーディングと知識労働の評価で Opus 5 の high と同等以上で、同じレベルでは Opus 5.5 のほうが 1 ターンあたりに多く考える傾向があります。
• ユーザー設定の最上位のeffortLevelは Opus 5.5 には効きません。Opus 5・ Fable 5.1 などには引き続き効きますが、Opus 5.5 は/effortか/modelの選択画面でレベルを選ぶまで自分の既定から始まります。一方、プロジェクト・ローカル・管理者の設定の最上位のeffortLevelと、--settingsで渡したものはすべてのモデルに効きます。
• Effort のページは、自分の評価で effort を振って試すこと、高いレベルではmax_tokens(思考と応答の合計の上限) を大きく取ることを勧めています。
• Opus 5.5 の文書によれば、Opus 5 で動いているコードに影響する互換性のない変更が 4 つあります。思考を無効にできないこと、ツールの強制使用がエラーになること、思考のブロックがモデルと会話に結び付くこと、Claude API と Google Cloud では以前のcomputer_20251124が受け付けられないことです。

Opus 5.5 の比較で分からないことは？実測の限界

当社の実測は、小さな Node.js の 6 課題を 4 つのモデルと effort の組で各 3 回 (合計 72 回) 解かせたもので、どの組も成功数が同じだったため、難しい課題で Opus 5.5 が Opus 5 や Fable 5.1 より成功しやすいかどうかは分かりません。

成功数が同じだったことの意味

• 隠しテストの多い課題 3 (割引の切り出し、隠しテスト 82 件) と課題 6 (金額の移行、隠しテスト 66 件) でも、4 つのモデルと effort の組はどれも 3 回とも成功しました (当社の実測)。今回の 6 課題は、成功数でモデルや effort の違いを見分けられるほど難しくはありませんでした。
• Spending your effortの記事は、高い effort が効くのは隠れた例外の多い課題だとし、HTML のサニタイザーを書く課題で Fable 5.1 が low の 1/5 から xhigh の 5/5 に上がった例を挙げています。Effortのページも、low を単純な課題向け、high を複雑な推論や難しいコーディング向けとしています。成功数の差を見るには、今回よりも難しく例外の多い課題が要ります。
• したがって、この結果から「low や medium の effort で常に足りる」「どのモデルでも同じ」とは言えません。

回数と課題の規模

回数は課題ごと・組ごとに 3 回、組ごとに 18 回です。統計的な検定はしていません。課題は依存パッケージの無い小さな Node.js (ESM) のプロジェクトで、どの組も成功率が上限に張り付きました。利用上限や起動の失敗で集計から外した回は、どの組も 0 回です。

effort と実行の条件

• effort: Opus 5 と Fable 5.1 は high (どちらもモデルの既定)、Opus 5.5 は high と既定の medium だけを測りました。low ・ xhigh ・ max は測っていません。Effort のページは、xhigh を 30 分を超える長時間のエージェント作業やコーディング向けとしており、そうした使い方での違いは確かめていません。
• 費用: Claude Code が記録したtotal_cost_usd(API の定価に換算した値) で、請求額ではありません。実行は Claude の Max プラン (サブスクリプション) にログインした Claude Code で行い、API キーは使っていないので、費用の金額は請求されていません。
• 版と日付: Claude Code 2.1.283 の非対話モードという 1 つの版で、2026年9月28日 (日本時間) に macOS 15.1 と Node.js 23.9.0 の環境で実行しました。ほかの版や日の結果は確かめていません。
• 実行環境: Bash はネットワークをすべて拒否したサンドボックスの中で動かし、MCP サーバーやユーザーの設定は読ませていません。ふだんの開発環境とは条件が違います。

権限の自動判定で拒否されたコマンド

許可の確認をせず、自動で許可されない操作は拒否する設定で実行したため、権限の自動判定で拒否されたコマンドがありました。回数は次のとおりです。

• Opus 5.5 (high): 12 回 (18 回の試行のうち 12 回の試行で)
• Opus 5.5 (medium): 16 回 (18 回の試行のうち 16 回の試行で)
• Opus 5: 1 回 (18 回の試行のうち 1 回の試行で)
• Fable 5.1: 7 回 (18 回の試行のうち 6 回の試行で)

理由はヒアドキュメントを使ったコマンドと、自動では許可されない形のコマンドが大半で、Fable 5.1 には作業環境の外のパスが 1 回ありました。拒否されたコマンドは実行されておらず、成否は採点の結果だけで決めています。拒否の後に別の形で試し直した分が時間やターン数にどれだけ効いたかは、当社は切り分けていません。

再現方法

比較は次の条件で行いました。同じ条件で、ほかのモデルや effort でも比べられます。

• 課題ごとに同じ初期ファイルと同じプロンプトを渡し、Claude Code 2.1.283 の非対話モード (claude -p) でモデルの ID だけを変えて解かせる。effort は明示して指定する (モデルごとに表の括弧のとおり)。
• 回数は課題 6 つ × モデルと effort の組 4 つ × 各 3 回。試行の順番は反復と課題ごとにモデルの並びを回す。
• 1 回の上限は 60 ターン・20 分・API 換算 $5 (安全のための上限)。
• ユーザー・プロジェクトの設定とCLAUDE.mdを読まない (--setting-sourcesに空を渡す)。自動メモリは切る (autoMemoryEnabled: false)。MCP サーバーは使わない (--strict-mcp-config)。
• 使えるツールは Bash・Read・Write・Edit・Glob・Grep。許可の確認はせず、自動で許可されない操作は拒否する (--permission-mode dontAsk)。
• Bash はサンドボックスの中で動く: ネットワークはすべて拒否、ホームディレクトリの下で読めるのは作業ディレクトリと一時ディレクトリだけ (課題の置き場と隠しテストは読めない)。
• ファイルの書き換え (Edit) は作業ディレクトリの中だけ。
• セッションは保存しない (--no-session-persistence)。スラッシュコマンドは使わない (--disable-slash-commands)。
• 成功 = 元からあるテストと隠しテストの両方が通り、元のテストと保護したファイル (生成データなど) を書き換えていないこと。
• 元のテストは初期の版に戻してから実行する (モデルがテストを書き換えて通したことにならないように)。
• 隠しテストは採点のときだけ作業ディレクトリの外から持ち込む (モデルは実行中に見られない)。
• モデルが自分で足したテストは合否に使わない。

1 回の試行のコマンドの形です (<…> は置き換える部分。プロンプトは標準入力で渡します)。

claude -p --model '<モデルの ID>' --effort '<effort>' --output-format stream-json --verbose --tools Bash,Read,Write,Edit,Glob,Grep --permission-mode dontAsk --settings '<隔離とサンドボックスの設定 (JSON)>' --strict-mcp-config --setting-sources '' --no-session-persistence --disable-slash-commands --max-turns 60 --max-budget-usd 5 < '<課題のプロンプト>'

出典

• Introducing Claude Opus 5.5 (Anthropic)
• Claude Opus 5.5 - Claude Platform Docs
• Models overview - Claude Platform Docs
• Choosing the right model - Claude Platform Docs
• Pricing - Claude Platform Docs
• Effort - Claude Platform Docs
• Using Claude Code: Spending your effort (claude.dev)
• Model configuration - Claude Code Docs

この記事の作り方

この記事は、株式会社エヌアンドエスの自動化システム (CORTEX) が当社のモデル比較の実測記録 (比較キットで同じ課題を各モデルに解かせた記録) と公式の情報をもとに生成 AI (Claude) で下書きしました。記事中の数値・日付・バージョンは、機械の検査で当社のモデル比較の実測記録と公式の情報に書かれているものだけにしています。記事の主張 181 件を出典と当社の実測記録と 1 文ずつ照合する自動の検査を通しています。2026-09-28 に原田賢治が内容を確認し、公開を承認しました。