【Claude Sonnet 4.6】Opus4.6に匹敵する性能をコスト効率よく実現したモデルを徹底解説！
- Anthropic社のClaude Sonnetシリーズ最新モデル
- オフィス文書や金融分析のGDPval-AAベンチマークにおいて、Eloレーティング1633を記録し、Opus 4.6の1606を上回る結果
- コンテキストウィンドウは標準で200Kトークン、ベータ版として1Mトークンにも対応
2026年2月18日、Anthropicが新モデル「Claude Sonnet 4.6」を公開しました！
これまでのClaudeファミリーでは、最上位のOpusモデルでなければ高精度な推論能力やコーディング性能が得られませんでしたが、今回の発表によって、Sonnetの安めの価格帯でその性能が手に入るようになったことで、話題になっています。
そこで本記事では、Claude Sonnet 4.6の特徴や性能、料金情報や使い方まで徹底的に解説します。
ぜひ最後までご覧ください！
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Claude Sonnet 4.6とは？
Claude Sonnet 4.6は、Anthropicが開発したClaudeモデルファミリーにおける中位価格帯の最新モデルです。
2026年2月5日に発表されたフラグシップモデルClaude Opus 4.6からわずか12日後のリリースとなり、Anthropicが「Opusクラスの知性を、より小型かつコスト効率の高い形で提供する」と位置づけているモデルとなります。
コンテキストウィンドウは標準で200Kトークン、ベータ版として1Mトークンにも対応しています。最大出力トークン数は64Kで、テキストおよび画像を入力として受け付け、テキストを出力します。
また、トレーニングデータのカットオフは2026年1月、信頼性の高い知識のカットオフは2025年8月とされています。
なお、Claude Opus 4.6について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
Claude Sonnet 4.6の仕組み
Claude Sonnet 4.6は大規模言語モデルベースとなっており、テキストと画像のマルチモーダル入力に対応しています。
Anthropicは、モデルのパラメータ数やアーキテクチャの詳細を公開していませんが、動作面でいくつかの技術的特徴を明らかにしています。
まず、「Adaptive Thinking（適応的思考）」という新しい推論モードが導入されました。
従来の Extended Thinking では、開発者が設定を指定して思考量をコントロールしていましたが、Adaptive Thinkingでは、モデル自身がタスクの複雑さに応じて「いつ、どの程度深く推論するか」を動的に判断します。こちらは、APIでは thinking: {"type": "adaptive"} と指定するだけで利用できます。
次に「Context Compaction（コンテキスト圧縮）」がベータ機能として搭載されています。
会話がコンテキストウィンドウの上限に近づくと、サーバー側で古い文脈を自動的に要約し、事実上無限に近い長さの対話を可能にする仕組みです。
Claude Sonnet 4.6の特徴
Claude Sonnet 4.6の最大の特徴は、Claude Opus 4.6に迫る性能を中位価格帯で実現している点にあります。
コーディング性能では、Claude Codeでのユーザーテストにおいて、前世代のSonnet 4.5に対して約70%の割合で「Sonnet 4.6のほうが良い」と評価されました。
注目すべきは、2025年11月リリースのOpus 4.5に対してすら、59%の支持を獲得している点です。ユーザーからは「コードの重複が減った」「ハルシネーションが少なくなった」「成功を虚偽報告する回数が減った」といったフィードバックが報告されているようです。
また、オフィス文書や金融分析の分野では、GDPval-AAベンチマークにおいて、Eloレーティング1633を記録し、Opus 4.6の1606を上回る結果を出しています。
さらに、推論能力も大きく向上しています。
BoxのCTOであるBen Kus氏の報告によると、実際のエンタープライズ文書を用いた重い推論タスクにおいて、Sonnet 4.5を15ポイント上回る結果が得られたとのことです。
Claude Sonnet 4.6の安全性・制約
Claude Sonnet 4.6は、AnthropicのAI Safety Level 3（ASL-3）基準のもとでデプロイされています。
安全性評価の結果、「非常に強固な安全行動を示し、高リスクなミスアライメントの兆候は見られない」と報告されており、一部の指標では、Anthropicがこれまでに観測したClaude モデルの中で、最も優れたアライメントを示したとされています。
Claude Sonnet 4.6の料金
Claude Sonnet 4.6の料金体系は、前モデルであるSonnet 4.5と同一の価格設定となっています。
入力3ドル/出力15ドル（100万トークンあたり）ということで、高い知性をリーズナブルに活用できる点が大きな強みです。
| 利用用途 | 料金（100万トークンあたり） |
|---|---|
| 入力トークン | 3ドル |
| 出力トークン | 15ドル |
| （参考）Claude Opus 4.6入力トークン | 5ドル |
| （参考）Claude Opus 4.6出力トークン | 25ドル |
Claude Sonnet 4.6のライセンス
Claude Sonnet 4.6はオープンソースモデルではなく、Anthropicが提供するクローズドなAPIサービスとして提供されています。
| 利用用途 | 可否 | 備考 |
|---|---|---|
| 商用利用 | ⭕️ | |
| 改変 | ⭕️ | |
| 配布 | ⭕️ | ただしAnthropicの競合サービス開発は禁止 |
| 特許使用 | – | |
| 私的使用 | ⭕️ | Acceptable Use Policyの範囲内で自由に利用可能 |
Claude Sonnet 4.6の使い方
Claude Sonnet 4.6はさまざまな方法で利用できます。ここでは代表的な利用方法を紹介します。
Claude.ai（Webブラウザ）で使う
1番お手軽な方法は、ブラウザからClaude.aiにアクセスして利用する方法です。
ブラウザで claude.ai にアクセスし、アカウントにログインします。
Sonnet 4.6は2026年2月18日現在、FreeプランおよびProプランのデフォルトモデルとして設定されています。MaxプランではOpus 4.6がデフォルトになっていますので、モデル選択プルダウンから選択することで利用できます。
あとはチャット画面でプロンプトを入力し、送信するだけです。コード生成、文書分析、質疑応答など幅広いタスクに対応しています。
API（Python SDK）で使う
開発者の方向け、アプリケーションに組み込む場合は、Anthropic公式のPython SDKを利用します。
Python SDKをインストールします。
pip install anthropicAnthropicのコンソールで取得したAPIキーを環境変数に設定します。
export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key"以下のPythonコードでSonnet 4.6を呼び出します。Adaptive Thinkingを有効にする場合は thinking パラメータを指定します。
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-6",
max_tokens=16000,
thinking={"type": "adaptive"},
messages=[
{"role": "user", "content": "Pythonで素数判定関数を書いてください"}
],
)
print(response.content)レスポンスの content フィールドに生成結果が格納されます。Adaptive Thinkingを使用した場合、思考プロセスと最終回答がそれぞれ別のブロックとして返却されるかと思います。
Claude Code（CLI）で使う
ターミナルからClaude Code経由でSonnet 4.6を使うこともできます。
Claude Codeをインストールします。
npm install -g @anthropic-ai/claude-codeモデルを指定して起動します。
claude --model claude-sonnet-4-6
セッション中にモデルを切り替えたい場合は、チャット内で以下のコマンドを入力してSonnet 4.6を選択しましょう。
/model
Amazon BedrockやGoogle Vertex AIで使う
エンタープライズ環境でクラウドプラットフォーム経由で利用する場合は、それぞれ以下のモデルIDを指定します。
| プラットフォーム | モデルID |
|---|---|
| Amazon Bedrock | anthropic.claude-sonnet-4-6 |
| Google Cloud Vertex AI | claude-sonnet-4-6 |
| Microsoft Foundry | 各プラットフォームのドキュメントを参照 |
各プラットフォームのSDKやコンソールからモデルIDを指定するだけで、既存のワークフローにそのまま組み込むことが可能です。
【業界別】Claude Sonnet 4.6の活用シーン
続いて、Claude Sonnet 4.6の活用シーンをいくつかの業界別にまとめてみました。導入する際の参考にお役立てください。
金融・保険業界
Claude Sonnet 4.6は、GDPval-AAベンチマークでOpus 4.6を上回るスコアを記録しているので、財務分析やリスク評価レポートの作成に高い適性を持っています。
保険テック企業Pace社のベンチマークでは94%の精度を達成していますので、保険引受や請求処理の自動化にも活用が期待されます。
なお、金融業界における生成AI活用について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
ソフトウェア開発
SWE-bench Verifiedで79.6%のスコアを記録しており、大規模なコードベースのリファクタリング、バグ修正、フロントエンド開発などにも強みを発揮してくれます。
Claude Codeと組み合わせることで、コード生成から修正までの開発サイクルをターミナル上で完結させることができます。
コンサルティング業界
200Kトークン（ベータ版では1Mトークン）のコンテキストウィンドウに対応していますので、長大な契約書や報告書の分析に対応できます。
Box社による実テストでは、複雑な推論を伴う文書QAタスクでSonnet 4.5を15ポイント上回る結果が報告されています。
教育業界・研究
Claude Sonnet 4.6は、ARC-AGI-2スコアが従来モデルから4.3倍に向上しており、高度な推論が求められる研究課題の分析補助に適しています。
Adaptive Thinkingにより、問題の難易度に応じて自動的に推論の深さが調整される点も研究用途と相性が良い特長です。
なお、教育業界における生成AI活用について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
【業務別】Claude Sonnet 4.6が解決できること
次にClaude Sonnet 4.6が解決できる業務課題をいくつかピックアップして紹介します。
AIエージェントのコストを抑えられる
Claude Sonnet 4.6は、Opus 4.6と比較して安価でありながら、多くのベンチマークで同等に近い性能を発揮します。
バッチAPIやプロンプトキャッシュと組み合わせれば、大規模なエージェントワークフローの運用コストを大幅に削減することができるかと思います。
なお、生成AIの社内導入費用相場について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
コード生成の品質安定
Claude Sonnet 4.6は、ユーザーテストで「ハルシネーションが減少した」「成功の虚偽報告が減った」という報告が得られており、コード生成の信頼性が前モデルから向上しています。
コンテキストの読解力も改善され、既存コードベースに沿った適切な修正提案を行えるようになっています。
長文ドキュメントの処理が可能
最大1Mトークン（ベータ版）のコンテキストウィンドウと、Context Compaction機能による自動要約を組み合わせることで、数100ページに及ぶ文書の横断的な分析や、長時間に及ぶ対話セッションの維持が可能です。
Claude Sonnet 4.6を使ってみた
それでは実際に、Claude Sonnet 4.6をClaude Code上で試していきます。
アルゴリズム問題
プロンプトはこちら
次の問題を解いてください。
N個の整数からなる配列Aが与えられます。
この配列から連続する部分配列を選び、その要素の合計が
最大となるようにしてください。ただし、選んだ部分配列の
長さはK以上L以下でなければなりません。
N=10, K=2, L=5
A = [-3, 4, -1, 5, -8, 6, 2, -4, 3, 1]
最大部分配列の合計値と、その開始・終了インデックスを
答えてください。また、計算量も分析してください。出力結果はこちら
Adaptive Thinkingが自動的に深い推論モードに入り、スライディングウィンドウとプレフィックスサムを組み合わせたO(N)のアルゴリズムを導出してくれました。
30秒ほどで回答してくれましたが、問題なさそうですね。
コードレビュータスク
プロンプトはこちら
以下のコードにバグがあります。見つけて修正してください。
def merge_sorted_lists(list1, list2):
result = []
i, j = 0, 0
while i < len(list1) and j < len(list2):
if list1[i] <= list2[j]:
result.append(list1[i])
i += 1
else:
result.append(list2[j])
j += 1
return result出力結果はこちら
ループ終了後に、残りの要素を追加する処理が欠落していることを正確に指摘してくれました。
よくある質問
Claudeの歴代モデル一覧
 Claude 1 Anthropicが初めて公開した対話型AI。長いコンテキスト（文脈）を理解できる能力が特徴。 |  Claude 2 推論能力、コーディング能力、安全性が強化されたモデル。 Claude 2の解説はこちら |  Claude 2.1 2.1ではさらに長い情報処理（約15万トークン）に対応。 Claude 2.1の解説はこちら |
 Claude 3 Claude 3 ファミリー ・Opus (オパス): 最高性能の最上位モデル。複雑な推論に強い。 ・Sonnet (ソネット): 速度と知能のバランスが取れたモデル。初期の無料版で採用。 ・Haiku (ハイク): 最速・最軽量のモデル。応答速度に特化。 Claude 3の解説はこちら |  Claude 3.5 Sonnet Claude 3 Opusをも上回る速度と性能を低コストで実現したモデル。Artifacts機能（生成したコードのプレビュー機能）が追加。 Claude 3.5 Sonnetの解説はこちら |  Claude 3.5 Haiku 軽量モデルのHaikuも3.5シリーズへアップデート Claude 3.5 Haikuの解説はこちら |
 Claude 3.7 Sonnet 従来モデルに比べて安全性と性能を追求したハイブリッド型モデル。 Claude 3.7 Sonnetの解説はこちら |  Claude Sonnet 4.5 プログラミングや自律的エージェントの支援に特化したモデル Claude Sonnet 4.5の解説はこちら |  Claude Haiku 4.5 軽量で動作が速いモデル Claude Haiku 4.5の解説はこちら |
 Claude Opus 4.5 コーディングから事務作業まで幅広い実務で高い処理性能を発揮するモデル Claude Opus 4.5の解説はこちら |  Claude Opus 4.6 Opusファミリーで初めて100万トークンのコンテキストウィンドウ（ベータ版）に対応 Claude Opus 4.6の解説はこちら |
Claudeの基本を詳しく知りたい方はこちらをチェック！
まとめ
Claude Sonnet 4.6は、フラグシップモデルのOpus 4.6に迫る推論・コーディング性能を、安価なコストで実現した画期的なモデルです。
Freeプランでも利用することができますので、気になった方は、ぜひ一度試してみてください。
最後に
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