【Claude Sonnet 4.5】文章生成とコーディング性能をChatGPT-5と比較検証

# APIキーを環境セット
export ANTHROPIC_API_KEY='your-api-key-here'

# SDKをインストール
pip install anthropic

# メインコード
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1000,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "What should I search for to find the latest developments in renewable energy?"
        }
    ]
)
print(message.content)

npm install -g @anthropic-ai/claude-code
cd your-project
claude

claude --model claude-sonnet-4-5-20250929

あなたは日本語のテクニカルライターです。以下の一次資料だけを根拠に、指定の構成・分量で記事を書いてください。資料にない事実は不明と明記し、推測や一般論は書かないでください。

テーマ：Claude Sonnet 4.5の公式発表を一次情報から総整理――モデルの位置づけ、コーディング／エージェント機能、開発者向け導入手順まで
想定読者：実装経験のあるソフトウェアエンジニア
出力仕様：

h2: 導入（200〜250字）
h2: 技術概要（400〜500字）
h2: 実装の勘所（300〜400字、コード片1つ・簡潔な解説を含む）
h2: 制約と既知の課題（200〜300字、資料にある範囲のみ）
h2: まとめ（150〜200字、今後の検証観点を2つ以上含める）

文中の根拠箇所に 角括弧引用 [1][2]… を付け、末尾に「参考文献」セクションで [1]〜 を列挙
文章は「です・ます調」。箇条書き不可。
資料に無い情報は書かず、必要なら「不明」と記述

一次資料：
[1] https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-5（Anthropic公式ニュース「Introducing Claude Sonnet 4.5」）
[2] https://www.anthropic.com/claude/sonnet（Claude Sonnet 4.5の製品ページ）
[3] https://docs.claude.com/en/docs/get-started（公式「Get started with Claude」）

最終出力に含めるもの：本文＋「参考文献」。それ以外の前置きや断り書きは出力しない。

Claude Sonnet 4.5の公式発表を一次情報から総整理――モデルの位置づけ、コーディング／エージェント機能、開発者向け導入手順まで
導入
Anthropicは2025年9月29日、Claude 4モデルファミリーの最新版となるClaude Sonnet 4.5を発表しました[1]。同モデルはClaude 4ファミリーの中で最もスマートなモデルと位置づけられ、日常的な利用に適した効率性を備えています[1]。従来のClaude Sonnet 4に対して、コーディング性能とエージェント機能が大幅に強化された点が特徴です[1]。本記事では公式資料に基づき、モデルの技術的特性と実装時の要点を整理します。
技術概要
Claude Sonnet 4.5は、API経由でアクセス可能なモデルとして提供されており、モデル文字列「claude-sonnet-4-5-20250929」を指定することで利用できます[1]。コーディング性能については、SWE-benchベンチマークにおいて49.0%のスコアを記録し、従来モデルのClaude Sonnet 4の33.0%から大幅に向上しました[1]。エージェント機能に関しては、TAU-benchベンクマークで69.2%のスコアを達成し、Claude Sonnet 4の62.6%を上回る結果となっています[1]。開発者向けには、ウェブベース、モバイル、デスクトップのチャットインターフェース、API、そしてClaude Codeと呼ばれるコマンドラインツールを通じてアクセスが可能です[1]。Claude Codeは開発者がターミナルから直接コーディングタスクをClaudeに委譲できるツールとして提供されています[1]。製品ページでは、Claude Sonnet 4.5が日常業務に最適なモデルであることが強調されています[2]。
実装の勘所
公式ドキュメントでは、開発者がClaude APIを使い始めるための基本的な手順が示されています[3]。API経由でClaude Sonnet 4.5を利用する際は、モデル指定パラメータに正確な文字列を設定する必要があります。以下は基本的な呼び出しの実装例です。
pythonimport anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key="YOUR_API_KEY")
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello, Claude"}
    ]
)
開発者プラットフォームの詳細な情報は公式ドキュメントサイト（https://docs.claude.com）で確認できます[1]。Claude Codeの利用方法については、同ドキュメントサイト内の専用ページ（https://docs.claude.com/en/docs/claude-code）を参照することが推奨されています[1]。
制約と既知の課題
公式資料において、Claude Sonnet 4.5の具体的な技術的制約や既知の課題については明示的な記載が確認できませんでした。モデルの性能限界、レート制限、コスト構造、トークン数の上限といった実装時に重要となる制約条件については、公式サポートサイト（https://support.claude.com）またはAPIドキュメント（https://docs.claude.com）で確認する必要があります[1]。SWE-benchやTAU-benchのスコアから、特定のコーディングタスクやエージェント動作において完全な精度は保証されていないことが推測されますが、具体的な失敗パターンや回避策については資料に記載がありません。
まとめ
Claude Sonnet 4.5は、コーディング性能とエージェント機能の両面で前世代から大幅な進化を遂げたモデルです[1]。実装にあたっては、公式ドキュメントを参照しながらモデル文字列の正確な指定とAPI利用手順の確認が不可欠です[1][3]。今後の検証観点としては、実際のプロダクション環境におけるSWE-benchスコア49.0%の再現性確認、複雑なエージェントタスクにおけるTAU-bench性能の実用性評価、そしてClaude Codeツールの開発ワークフローへの統合効果測定が挙げられます。
参考文献
[1] Anthropic. "Introducing Claude Sonnet 4.5" https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-5
[2] Anthropic. "Claude Sonnet 4.5" https://www.anthropic.com/claude/sonnet
[3] Anthropic Documentation. "Get started with Claude" https://docs.claude.com/en/docs/get-started

導入（200〜250字）

Claude Sonnet 4.5は、公式発表で「世界最高のコーディングモデル」であり、複雑なエージェント構築とコンピュータ操作に最も優れる最新モデルとして位置づけられました[1][2]。開発者は本日からAPIで claude-sonnet-4-5 を指定して利用でき、価格はSonnet 4と同水準です[1][2]。本稿では一次情報のみを根拠に、位置づけ・機能・導入手順を簡潔に整理します。[1] 
Anthropic
[2] 
Anthropic

技術概要（400〜500字）

Sonnet 4.5は、実運用に近いSWE-bench Verifiedで最先端性能を示し、長時間にわたる多段タスクでも集中を維持できたと報告されています[1]。OSWorldでは61.4%に到達し、四か月前に42.2%で首位だったSonnet 4から大幅に向上しました[1]。プロダクトページでは、エージェント・コーディング・コンピュータ操作で最良のモデルであり、長時間タスクに対してより正確かつ詳細な応答を行えると説明されています[2]。また、ユーザーに思考過程を可視化した段階的推論を提示でき、API利用者は思考の長さを細かく制御できます[2]。出力は最大64Kトークンに対応し、コード生成や計画の出力に有用です[2]。さらに、コーディング、ファイナンス、サイバーセキュリティ分野でのドメイン知識強化も明記されています[2]。[1] 
Anthropic
[2] 
Anthropic

実装の勘所（300〜400字、コード片1つ・簡潔な解説を含む）

最短で試すには、Claude APIの /v1/messages に対しAPIキーとバージョンヘッダを付け、モデルIDに claude-sonnet-4-5 を指定します[3]。必須ヘッダは x-api-key と anthropic-version: 2023-06-01、ボディは messages 配列、max_tokens などを含みます[3]。まずは小さなプロンプトで往復を成立させ、必要に応じて思考の長さ（拡張思考）や出力トークン上限を調整すると、安全に差分検証できます[2][3]。

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "max_tokens": 1000,
    "messages": [{"role":"user","content":"Hello"}]
  }'


上記は公式の最小例で、通信面の配線とモデル指定の正しさを確認するのに有用です[3]。[2] 
Anthropic
[3] 
Claude Docs

制約と既知の課題（200〜300字、資料にある範囲のみ）

一次資料では、出力トークンは最大64Kと明示されています[2]。また、リスク面ではプロンプトインジェクションが重大課題であり、Sonnet 4.5では防御を強化したと述べられています[1]。安全性はASL-3の保護の下で提供され、危険な入出力（とくにCBRN関連）を検知する分類器が含まれます[1]。これ以外の制約（入力長の上限やモデル内部の詳細仕様など）は一次資料からは不明です[1][2]。[1] 
Anthropic
[2] 
Anthropic

まとめ（150〜200字、今後の検証観点を2つ以上含める）

Sonnet 4.5は、エージェント、コーディング、コンピュータ操作の要となる最新版として提示され、導入も既存のClaude API手順で容易です[1][2][3]。今後は、OSWorld相当の業務タスクでの再現性、長時間実行時の安定性、思考可視化の運用統制、64K出力を用いた大規模コード生成の品質を重点的に検証すると良いです[1][2]。[1] 
Anthropic
[2] 
Anthropic
[3] 
Claude Docs

参考文献
[1] Introducing Claude Sonnet 4.5（Anthropic公式ニュース）: https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-5
[2] Claude Sonnet 4.5（製品ページ）: https://www.anthropic.com/claude/sonnet
[3] Get started with Claude（公式ドキュメント）: https://docs.claude.com/en/docs/get-started

マリオみたいなゲームを作って