いつものようにClaude Codeを開いて、モデルの一覧を見たときのことです。
ずっと選んでいた「Opus 4.8」が、そこにありませんでした。代わりに並んでいたのは「Opus 5」。
お、変わってる。
そのとき浮かんだのは、こんな疑問でした。何が変わったんだろう。すぐ上に並んでいる「Fable 5」と比べると、どっちがいいんだろう。そもそも、こうやってモデルが入れ替わるのは、何を意味しているんだろう。
同じことを思った方も、いるのではないでしょうか。
あるいは、「モデルが変わった」と言われても、それが何のことなのか正直ピンとこない、という方もいると思います。モデルごとに何が違うのかを、そもそも説明されたことがない方も多いはずです。
結論から言います。
Opus 4.8が消えたわけではありません。2026年7月24日にAnthropicが新しいモデル「Claude Opus 5」を公開し、それが新しい標準になっただけです。しかも料金は据え置きのまま、性能は上がっています。
この記事では、次のことがわかります。
- なぜOpus 4.8がOpus 5に入れ替わったのか（AIのモデルが世代交代する仕組み）
- Opus 4.8から具体的に何が変わったのか（料金・賢さ・新しく増えた設定）
- 他社のAIと比べてどうなのか（第三者機関の測定データで確認）
- Claude Codeの中にある4つのモデルを、どう使い分ければいいのか
専門用語はそのつど言い換えます。AIの仕組みを知らなくても、最後まで読めるように書きました。
先に、この記事の要点
- Opus 5は「値上げなしの世代交代」です。Opus 4.8と同じ料金のまま、性能だけが上がりました。
- いちばん大きな変化は「どれくらい頑張らせるか」を選べるようになったことです。同じモデルのまま、じっくり考えさせるか、素早く安く済ませるかを切り替えられます。
- 迷ったら、設定は何も変えなくて大丈夫です。Opus 5はいまの標準として置かれているモデルなので、そのまま使うのがいちばん無難です。
順番にお話しします。まずは「そもそも、なぜ選択肢が入れ替わるのか」から。
そもそも、なぜOpus 4.8がOpus 5に変わったのか
理由はシンプルで、新しいモデルが発表されたからです。
Claudeを作っているAnthropic（アンソロピック）は、2026年7月24日にClaude Opus 5を公開しました（Anthropic公式発表）。
ここで、AIを使い始めたばかりの方がつまずきやすいポイントがあります。
AIのモデルは、スマホアプリのように「中身が自動で新しくなる」のではなく、「別のモデルが新しく登場して、隣に並ぶ」という形で進化します。
たとえるなら、アプリの更新というより、車の新型モデルの発売に近いです。旧型が壊れるわけでも、乗れなくなるわけでもありません。ただ、お店のいちばん目立つ場所に並ぶのが新型に変わります。
だからOpus 4.8も消えてはいません。表に出る選択肢が新しい世代に入れ替わり、前の世代は「他のモデル」のような下の階層にまとめられただけです。
ちなみに、この入れ替わりは今回だけの話ではありません。Anthropicは2026年6月以降、Mythos 5、Fable 5、Sonnet 5と立て続けにモデルを出していて、Opus 5は2か月足らずで4本目のリリースです（Fortune）。
つまり「気づいたら選択肢が変わっていた」は、これからも定期的に起こります。そのたびにゼロから調べ直さなくて済むよう、見るべきポイントを次にまとめます。
Opus 4.8から、具体的に何が変わったのか
変わった点は大きく5つあります。ひとつずつ、専門用語をほどきながら見ていきます。
1. 料金は据え置きで、中身だけ新しくなった
ここがいちばん安心できるところです。
Opus 5のAPI料金は、入力100万トークンあたり5ドル、出力100万トークンあたり25ドル。Opus 4.8とまったく同じです（Claude公式ドキュメント）。
「トークン」は、AIが文章を扱うときの文字のかたまりの単位です。ざっくり、日本語で数十万文字ぶんのやりとりをして数ドル、という感覚で構いません。
月額プランでClaudeを使っている方は、そもそもこの単価を意識する必要はありません。プラン料金が上がったわけではないので、いつも通り使って大丈夫です。
2. 「どれくらい頑張らせるか」を選べるようになった
今回いちばん大きな変化が、これです。
Opus 5には「エフォート（effort＝どれだけ労力をかけるか）」という設定があり、同じモデルのまま、AIが考え込む深さを5段階で切り替えられます（Claude公式ドキュメント）。
段階は下から low（低）、medium（中）、high（高＝初期設定）、xhigh（特高）、max（最大）です。
言葉だけだとピンと来ないので、身近な例に置き換えます。
誰かに調べものを頼むとき、「5分で概要だけ教えて」と頼むこともあれば、「半日かけて、裏取りまでして」と頼むこともありますよね。エフォートは、その「どこまで頑張ってほしいか」を毎回AIに伝えられる、つまみのようなものです。
低くすると、考える時間も、調べる回数も減ります。そのぶん速くて安い代わりに、難しい問題では答えが浅くなります。
高くすると、じっくり考え、必要なら何度も調べ直します。そのぶん時間もお金もかかりますが、難しい仕事ほど結果が変わります。
公式ドキュメントには、Opus 5では品質が保てると確認できたなら、lowやmediumを費用と待ち時間の主な調整手段として積極的に使ってよいという案内が入りました。
これは地味に大きな変化です。これまでは「賢いモデルを選ぶ＝高くつく」という一本道でしたが、これからは「賢いモデルを、軽く使う」という選び方ができます。
3. 知っている世界が、少し新しくなった
AIには「学習した情報がいつまでのものか」という区切りがあります。これを知識のカットオフと呼びます。
公式ドキュメントによると、Opus 4.8の知識が信頼できる範囲は2026年1月まで、Opus 5は2026年5月までです。
差は4か月ですが、ツールやサービスの仕様が変わりやすい分野では、この差がそのまま回答の正確さに出ます。
4. 自分で確かめて、自分で立て直す
Opus 5は、作業の途中で自分の結果を検証し、間違えたときに自力で軌道修正する力が強化されています。
そのぶん、人が横について「そこ違うよ」と指摘する回数が減ります。やや大まかな頼み方でも最後まで走り切れる場面が増えた、というのが実感に近い変化です。
5. 「だまされにくさ」がいちばん高い
Anthropicは、Opus 5を歴代のOpusの中でもっとも安全性の調整が行き届いたモデルだと説明しています。悪用のために言葉巧みに誘導されても、乗せられにくいということです。
業務でAIを使う会社にとっては、ここは性能と同じくらい大事な条件だと思います。
Opus 4.8とOpus 5の違い（早見表）
| 項目 | Opus 4.8 | Opus 5 |
|---|---|---|
| 位置づけ | 前世代の主力 | 現行の標準モデル |
| API料金（入力／出力） | 100万トークンあたり5ドル／25ドル | 同じ（据え置き） |
| 知識のカットオフ | 2026年1月 | 2026年5月 |
| 一度に読める量 | 100万トークン | 100万トークン |
| エフォート設定 | あり | あり（5段階を積極的に使う前提へ） |
| 安全性の調整 | 従来水準 | 歴代Opusでもっとも高い水準 |
数字だけ見ると地味ですが、「同じ値段で、より賢く、より新しい情報を持ったモデルに置き換わった」というのが、今回の乗り換えの全体像です。
他社のAIと比べると、実際どうなのか
ここが、いちばん気になるところだと思います。
ただ、作った会社自身の発表だけでは判断しづらいので、第三者の測定データを見てみます。
AIモデルを横並びで評価している独立機関に、Artificial Analysis（アーティフィシャル・アナリシス）があります。同社はOpus 5について、次の測定結果を公表しています（Artificial Analysis）。
| モデル（最大設定） | 知能指数スコア |
|---|---|
| Claude Opus 5 | 61 |
| Claude Fable 5 | 60 |
| GPT-5.6 Sol | 59 |
| Kimi K3 | 57 |
ここでいう知能指数スコアは、推論・知識・数学・プログラミングなど複数の試験をまとめて点数化したものです。学校でいえば5教科の合計点のようなイメージで構いません。
Opus 5は、この総合スコアで首位に立ちました。ただし2位以下との差はごくわずかで、「圧勝」ではなく「わずかに前へ出た」が正確な表現です。
むしろ差がはっきり出たのは、値段のほうでした。
同社の測定では、実務に近い作業を1件こなしたときの費用が、Opus 5の最大設定で17.79ドル。上位モデルのFable 5（22.30ドル）より約2割安く済んでいます。
さらに、初期設定（high）まで下げると1件あたり10.41ドルになり、それでもFable 5を上回るスコアを出したと報告されています。
言い換えると、「上位モデルと同等の仕事を、半額以下でこなす」という位置にOpus 5がいる、というのが第三者測定の結論です。
Anthropic自身も、ソフトウェア開発の評価でFable 5とのスコア差を0.5%以内に収めながら、費用は半分に抑えたと説明しています（Impress Watch）。
ただし、ベンチマークの数字は万能ではありません
ここは正直に書いておきます。
ベンチマーク（性能を測るテスト）は、学校の体力測定に似ています。50メートル走が速い人が、サッカーで必ず活躍するとは限りません。
実際、同じArtificial Analysisの測定でも、資料の見せ方・仕上がりの美しさではGPT-5.6 Solのほうが上という結果が出ています。
Anthropic自身も、生物学の研究支援や攻撃的なサイバーセキュリティの領域では、限定提供のMythos 5に及ばないと明記しています。
つまり、「総合1位のモデルを選べば、どの仕事でも最良」ではありません。自分がやらせたい仕事に近いテストで強いかどうか、が本当の判断軸です。
とはいえ、日々の業務で「調べる・書く・整える・作る」をAIに任せる範囲であれば、Opus 5は現時点でかなりバランスの良い選択肢だと言えます。
Claude Codeの4つのモデル、どれを選べばいい？
ここまでで「Opus 5が何者か」は見えたと思います。次は、同じ画面に並んでいる他の3つとの違いです。
公式ドキュメントの情報から、必要なところだけ表にまとめます。
| モデル | ひとことで言うと | 速さ | API料金（入力／出力・100万トークン） |
|---|---|---|---|
| Fable 5 | 長時間ひとりで走り続ける最上位 | 遅い | 10ドル／50ドル |
| Opus 5 | 複雑な作業の主力。現行の標準 | 中くらい | 5ドル／25ドル |
| Sonnet 5 | 速さと賢さのバランス型 | 速い | 3ドル／15ドル |
| Haiku 4.5 | とにかく速い軽量型 | 最速 | 1ドル／5ドル |
数字だけだと選べないので、人にたとえます。
- Fable 5は、時間をかけてでも徹底的に調べ尽くす専門家です。一晩がかりの大仕事を任せるときに向いています。
- Opus 5は、普段いちばん頼れる主力メンバーです。難しい相談も日常の作業も、これ一人でだいたい回ります。
- Sonnet 5は、返事が速くて仕事も正確な若手です。何度もやりとりする作業に向いています。
- Haiku 4.5は、単純作業を誰よりも速くさばく担当です。分類や下調べなど、量をこなす場面で効きます。
そのうえで、いちばん大事な結論を書きます。
迷ったら、初期設定のままで大丈夫です。Claude Opus 5は、Claude Maxでは最初から選ばれているモデル、Claude Proでは選べる中でいちばん上のモデルという位置づけになっています。
つまり、「何も設定を変えない」がそのまま推奨の使い方になっている状態です。細かく選び分けるのは、費用が気になり始めてからで間に合います。
「高速モード」は、別のモデルではありません
モデル選択の画面には、もうひとつ「高速モードを有効にする」というスイッチがあります。
ここも誤解されやすいところです。
高速モードは、より小さくて軽いモデルに切り替える機能ではありません。同じOpusのまま、返事が返ってくる速さだけを上げる設定です（Claude Code公式ドキュメント）。
速さは最大で約2.5倍になります。そのかわり、トークンあたりの料金は上がります。
使いどころははっきりしています。目の前で試行錯誤しているときなど、待ち時間の短さに価値がある場面です。
逆に、長い自動処理や急がない調べものでは、標準のままのほうが得です。
なお、この設定は月額プランに含まれる利用枠ではなく、追加の利用クレジットから請求される仕組みになっています。「速いから常時オン」にすると、思ったより費用が増えることがあるので気をつけてください。
初心者がつまずきやすい、3つの誤解
ここまで調べる中で、「これは誤解されそうだな」と感じた点を3つ挙げます。
誤解1：数字が大きいモデルを選べば、いつでも正解
これは違います。
短い質問や単純な整理にいちばん重いモデルを使うと、答えが返ってくるのが遅くなるうえ、費用も無駄になります。
大は小を兼ねません。仕事の重さに合わせて選ぶほうが、体感の満足度は上がります。
誤解2：モデルを変えると、これまでの会話が壊れる
これも心配いりません。
モデルの切り替えは、途中から担当者が交代するようなものです。それまでのやりとりの内容は引き継がれます。
ただし細かい話をすると、途中でエフォート設定を変えた場合は内部的な下準備（キャッシュ）が作り直されるため、そのぶん少し費用がかさむことがあります。長い作業では、最初に設定を決めて途中で変えないほうが無駄がありません。
誤解3：賢いモデルなら、指示が雑でも何とかしてくれる
これがいちばん大事かもしれません。
モデルが賢くなるほど、雑な指示でもそれらしい答えが返ってきます。だからこそ、「求めていたものと違う」に気づくのが遅れます。
実際にやってみて感じたのは、モデルを1つ上げるより、「何のために・誰に向けて・どんな形式で」を最初に書くほうが、結果への影響が大きいということです。
道具が良くなっても、頼み方が下手なら結果は良くなりません。ここは、AIでも人でも同じでした。
実際に、この記事もOpus 5で書いています
せっかくなので、正直に書いておきます。
この記事の下調べも執筆も、Claude Code上のOpus 5にやってもらいました。
公式の発表ページ、公式ドキュメント、第三者機関の測定データ、国内メディアの記事を横断して読み、数字を突き合わせながら組み立てています。
その過程で、はっきり感じたことがひとつありました。
難しかったのはモデル選びではなく、「初心者にわかる言葉に落とす」ほうでした。
エフォート、トークン、ベンチマーク、知識のカットオフ。どれも、知っている人には当たり前で、知らない人には壁になる言葉です。
AIは、指示すれば専門用語のまま完璧に正しい説明を書きます。「誰が読むのか」を先に決めて渡さないと、正しいけれど伝わらない文章ができあがります。
だから私はこの記事を作ってもらうとき、最初に「AIのニュースは気になるけれど、専門用語が出てきた時点で読むのをやめてしまう人」向けに書いてほしい、という指示を入れました。
この一行があるかないかで、出てくる文章はまるで変わります。
指示を入れなければ、たとえば「エフォートパラメータによって推論深度を制御できます」と書かれます。
間違ってはいません。でも、読む人はここで止まります。
読み手を先に決めておくと、同じ中身が「どこまで頑張ってほしいかを伝える、つまみのようなもの」という言い方に変わります。
新しいモデルが出るたびに乗り換えを検討するより、手元の道具に「何を・誰に向けて・どう作ってほしいか」をきちんと伝える練習をするほうが、実務では早く効きます。
モデル選びも含めて、AIをどの業務から使い始めればいいかは、中小企業のAI活用ガイドで業務別にまとめています。あわせてご覧ください。
まとめ：新しいモデルが出たとき、見るのは3つだけ
今回の要点を、もう一度だけ整理します。
Opus 4.8はなくなったのではなく、Opus 5という新しい標準に置き換わりました。料金は据え置きのまま、性能と知識の新しさが上がっています。
第三者機関の測定では総合スコアで首位に立ちましたが、差はわずかで、分野によっては他社のほうが強い場面もあります。
そしてClaude Codeの中では、「迷ったら初期設定のまま」がそのまま正解になる位置づけです。
これから先も、モデルは定期的に入れ替わります。そのたびに全部を調べ直すのは大変なので、見る場所を3つに絞ってしまうのがおすすめです。
- 料金は変わったか（今回は据え置きでした）
- 自分の使い方に近い分野で強くなったか（総合順位ではなく、用途で見る）
- 設定を変える必要があるか（今回は不要でした）
この3つだけ確認すれば、新しいモデルが出るたびに落ち着いて対応できます。
ところで、あなたの会社では、AIを「誰が・どの業務で」使っているか、把握できているでしょうか。
たとえば、こんな状態になっていないでしょうか。
- 社員が個人のアカウントでAIを使っていて、会社としては何に使われているか分からない
- 有料プランに入ったものの、結局チャットで質問するくらいしか使えていない
- 「AIで業務効率化」と言われても、自社のどの作業から手をつければいいか決められない
「うちの場合、どこから始めればいい？」は、無料で相談できます。
どの業務から自動化できるかは、会社の規模や体制によってまったく変わります。
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