Sonnet 4.5とHaiku 4.5、技術ブログ執筆でどっちが使えるか実測した
Claude Sonnet 4.5とHaiku 4.5で技術記事の下書き生成・校正・SEOメタデータ作成を実際に回し、コストと品質の差を数字で比較した記録
先月、月間の技術ブログ運用コストを見直していて、ふと気になった。記事の下書き生成や校正にSonnet 4.5を使っているが、Haikuに切り替えたらどれだけ浮くのか。浮いた分で品質が落ちるなら意味がない。実際に同じタスクを両方に投げて比べてみた。
料金差は3倍、だが出力量で変わる
公式の料金をおさらいしておく。
| 入力 (per MTok) | 出力 (per MTok) | |
|---|---|---|
| Sonnet 4.5 | $3.00 | $15.00 |
| Haiku 4.5 | $1.00 | $5.00 |
入力は3倍、出力も3倍。単純な価格比だけ見れば「Haikuにすれば3分の1」となる。
ただしブログ記事生成は出力トークンが支配的になる。2,000字程度の日本語記事を生成させると、手元の計測では出力が約2,500〜3,500トークンになった。入力はシステムプロンプト＋指示＋参考資料で3,000〜8,000トークンくらい。つまり1記事あたりのコストは、Sonnet 4.5で$0.06〜$0.08、Haiku 4.5だと$0.02〜$0.03あたりに落ち着く。
月20本の記事を回すと、Sonnetで$1.2〜$1.6、Haikuなら$0.4〜$0.6。差額は$1程度。正直、この規模ならどちらでも大した額ではない。
コストが効いてくるのは記事生成ではなく、校正・リライト・メタデータ生成のように1記事あたり複数回APIを叩く工程だ。1記事につき下書き→構成チェック→校正→SEOメタ生成で4回呼ぶと、月80リクエスト。それでもSonnetで$5前後、Haikuで$1.5前後。大量コンテンツを回す運用でなければ、モデル選択の基準はコストよりも品質になる。
下書き品質：構成力にはっきり差が出た
同じプロンプトで「Astroの画像最適化に関する技術記事の下書き」を生成させた。プロンプトにはキーワード、想定読者、文体指定、参考URLを含めて統一。
Sonnet 4.5の出力は、導入→問題提起→具体的な実装手順→ベンチマーク結果→注意点、と流れが自然だった。技術的に不正確な箇所もなく、そのまま手を入れれば使える水準。
Haiku 4.5はどうだったか。結論から言うと、構成の論理展開が浅い。各セクションの内容は間違っていないが、「なぜその順番で説明するのか」というストーリーが弱い。たとえばAstroの<Image>コンポーネントの話をした直後にCDNの話に飛び、WebPの変換設定が後から出てくる。人間が読む順序として不自然で、リライトの手間が増えた。
体感だが、Sonnetの下書きに手を入れる時間を1とすると、Haikuはだいたい倍くらいかかる。コストが3分の1でも、自分の作業時間が倍になるなら割に合わない場面がある。
校正タスクはHaikuで十分だった
逆に、既に書いた記事の校正・typoチェック・表現の統一といったタスクでは、両者にほとんど差がなかった。
テスト条件：自分が書いた2,000字ほどの記事を入力し、「技術的な誤り、typo、表現の不統一を指摘してください」と指示。何本かで試した。
typoの検出数はどちらもほぼ同じ。Sonnetのほうがやや多く拾う印象はあったが、Haikuが見落としたものの大半は「あったほうがいいが、なくても問題ない」レベルの表現改善提案だった。致命的な技術的誤りはどちらも同じように検出できた。
校正に関しては、コスト3分の1のHaikuで問題ない。
SEOメタデータ生成：差はほぼゼロ
titleタグ、meta description、OGP用テキストの生成。これは完全にHaikuの領域。
10本ほどのメタデータを両モデルで生成して比較した。文字数制限はどちらもきちんと守る。キーワードの自然な含め方もほぼ同等。Sonnetのほうが微妙にこなれた表現になる傾向はあったが、わざわざ高いモデルを使う差ではない。
メタデータ生成は定型的なタスクなので、Haikuどころか、Batch APIで非同期に流せばさらに半額（入力$0.50/出力$2.50 per MTok）になる。月に大量の記事を公開する運用なら、ここで節約する意味は大きい。
Prompt Cachingとの組み合わせ
ブログ運用では、システムプロンプトに「文体ガイド」「SEOルール」「過去記事の傾向」を含めることが多い。このプロンプトが毎回同じなら、Prompt Cachingが効く。
キャッシュヒット時の入力コストは基本料金の10分の1。Sonnet 4.5なら$3.00→$0.30/MTok、Haiku 4.5なら$1.00→$0.10/MTok。
手元の運用だと、システムプロンプト部分が約4,000トークンで固定。これをキャッシュに乗せると、20記事の生成で入力コストが約$0.22から$0.05に下がった（Haiku使用時）。もともと安いので削減額は小さいが、「やらない理由がない」最適化ではある。5分キャッシュのwrite費用は1.25倍だが、2回目以降の読み取りで元が取れる。
結局どう使い分けているか
数週間試した結果、今はこう落ち着いた。
- 記事の構成案・下書き生成 → Sonnet 4.5。構成の質が作業時間に直結するため
- 校正・typoチェック → Haiku 4.5。検出精度に大きな差がない
- SEOメタデータ一括生成 → Haiku 4.5 + Batch API。定型タスクに高いモデルを使う理由がない
- コードスニペットの検証・修正 → Sonnet 4.5。コードの文脈理解はSonnetが明らかに上
月のAPI費用はトータルで$3〜$4程度。全部Sonnetで回しても$6〜$8だから、差額は$3前後。時給に換算したら誤差だが、「安いモデルで済むタスクに高いモデルを使わない」という原則は、スケールしたときに効いてくる。
ちなみに一度だけ、Haikuで生成した下書きをそのまま校正なしで公開しかけたことがある。レビューで「WebPの可逆圧縮と非可逆圧縮の説明が逆」と指摘されて冷や汗をかいた。Haikuの出力を信頼しすぎると、こういう事故が起きる。下書き生成にHaikuを使うなら、校正工程は省略できない。
コストで選ぶか品質で選ぶか、という二択ではなく、タスクの性質で切り替えるのが現実的な運用だと思う。