- Claude Sonnet 4とは
Claude Sonnet 4は、Anthropicが2025年5月に公開したClaude 4ファミリーの最新モデルです。前世代のClaude Sonnet 3.7から性能・効率ともに進化し、高精度な推論と大規模コンテキスト処理を両立。GPT-5やQwenシリーズとの比較でも高いコストパフォーマンスを誇ります。
本記事では、Claude Sonnet 4の特徴やベンチマーク、GPTやQwenとの性能比較、導入方法を詳しく解説します。
Claude Sonnet 4の特徴
- 最大100万トークンのコンテキスト対応
長大なドキュメントやソースコード全体を読み込み可能。大規模プロジェクトや法律文書解析にも適しています。 - 最大64Kトークンの長文出力
技術仕様書や論文クラスのテキスト生成に対応し、長時間の会話やコード生成も途切れにくい設計です。 - 高いコスト効率
API利用時の価格は入力1Mトークンあたり約$3、出力1Mトークンあたり約$15と、同等性能帯のLLMと比べても安価。 - 多様な利用経路
- Anthropic API
- Amazon Bedrock
- Google Cloud Vertex AI
- Claude Code CLI
- Cursor AI（標準装備）：追加設定不要でClaude Sonnet 4が利用可能。エディタ内でのコード補完や自然言語指示に即応します。
- 安全性と推論支援
「thinking summaries」で推論過程を可視化し、必要に応じて詳細推論モードへ切り替え可能。透明性の高い利用ができます。
ベンチマークによる性能評価
Claude Sonnet 4は、複数の公式・非公式ベンチマークで優秀な成績を記録しています。
- SWE-bench（ソフトウェア工学ベンチマーク）：72.7%（GPT-5は74.9%）
- GPQA（高度推論）：75.4%
- MMLU（汎用学習能力）：86.5%
- 数学的推論・SAT問題：Gemini 2.5 Proと同等以上の成績
これらの結果は、Claude Sonnet 4がコーディング・推論・汎用知識のいずれでも高い実力を持つことを示しています。
GPTやQwenとの比較
| モデル | 強み | 注意点 |
|---|---|---|
| Claude Sonnet 4 | 高コスパ、長文生成、大規模文書解析 | GPT-5に比べ一部タスクで性能がわずかに劣る |
| GPT-5 | 全体性能トップクラス、特に汎用推論に強い | 高コスト、軽量タスクではオーバースペック |
| Qwen2.5 系列 | MoE構造で効率的、マルチモーダルにも対応 | 日本語対応力は用途によって差がある |
| Qwen3-Coder | コード生成の正確性が高い | 一部の文脈保持・推論タスクでSonnet 4に劣る |
比較すると、Claude Sonnet 4は性能・コスト・柔軟性のバランスが非常に良いため、幅広い用途に適しています。
Claude Sonnet 4を使う方法
Claude Sonnet 4は複数の環境から利用可能です。
- Anthropic API
APIキーを取得し、モデル名をclaude-sonnet-4-20250514に設定。 - Amazon Bedrock
AWSアカウントから直接利用可能で、既存のクラウド環境に統合しやすい。 - Google Cloud Vertex AI
モデルリストからClaude Sonnet 4を選択するだけで利用開始。 - Claude Code CLI
CLIツールにモデル名を指定して利用。コード生成や修正に最適。 - Cursor AI（標準装備）
開発者向けエディタCursorではClaude Sonnet 4がデフォルトで利用可能。即時にコード補完や自然言語指示が使えます。
Claude Sonnet 4のおすすめ用途
- 大規模文書解析：契約書・仕様書・研究論文の解析
- 長文生成：ホワイトペーパー、マニュアル、SEO記事作成
- コーディング支援：コード補完、リファクタリング、バグ修正
- 比較検証：GPTやQwenとの性能差を踏まえた最適モデル選定
まとめ
Claude Sonnet 4は、高性能・長文対応・高コスパを兼ね備えた汎用LLMです。GPT-5やQwenシリーズと比較しても十分な競争力があり、特にコストを抑えつつ高精度な生成や解析が必要な場面で力を発揮します。
さらに、Cursor AIで標準装備されているため、開発環境にすぐ組み込めるのも大きな利点です。これからClaude Sonnet 4を活用することで、AI導入のハードルは大きく下がるでしょう。
