Claude Sonnet 4.5【2026年版】GPT-5・Gemini 2.0との性能・料金・コンテキスト比較

2026年主要モデル料金・性能比較

コスト試算コード

# model_cost_calculator.py
# 実際の使用パターンで月間コストを比較する

MODELS = {
    "claude-sonnet-4-5":    (3.00, 15.00, 200_000),
    "gpt-5":               (10.00, 30.00, 128_000),
    "gpt-4o-mini":          (0.15,  0.60, 128_000),
    "gemini-2.0-flash":     (0.075, 0.30, 1_000_000),
    "claude-haiku-4-5":     (0.80,  4.00, 200_000),
}

def monthly_cost(model: str, daily_requests: int, 
                 avg_input: int, avg_output: int) -> dict:
    inp, out, ctx = MODELS[model]
    per_req = (avg_input * inp + avg_output * out) / 1_000_000
    monthly = per_req * daily_requests * 30
    
    fits_in_one_request = avg_input <= ctx
    
    return {
        "monthly_usd": round(monthly, 0),
        "one_request": fits_in_one_request,
        "needs_chunking": not fits_in_one_request,
    }

# シナリオ: 日200リクエスト、入力2000・出力1000トークン
print("日200リクエスト（入力2000+出力1000トークン）の月間コスト:")
for model in MODELS:
    result = monthly_cost(model, 200, 2000, 1000)
    chunking = "（分割不要）" if result["one_request"] else "（分割必要）"
    print(f"  {model}: ${result['monthly_usd']}/月 {chunking}")

OpenAI → Claude Sonnet移行コード

# Before: OpenAI（GPT-5）
from openai import OpenAI
client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
text = response.choices[0].message.content

# After: Anthropic（Claude Sonnet 4.5）
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",  # 200K / $3入力 $15出力
    max_tokens=2048,
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
text = response.content[0].text

# または LiteLLMで最小変更（model名だけ変更）
from litellm import completion
response = completion(
    model="anthropic/claude-sonnet-4-5",  # "gpt-5" → これだけ変更
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
text = response.choices[0].message.content

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