Claude 4.7 Opus vs GPT-5
2026年を代表する2つのフラッグシップLLMを徹底比較 — ベンチマーク、コード生成、推論力、コスト、API体験。どちらをいつ使うべきか?
Opus層における飛躍的進化:長時間エージェントタスクにおける最も耐久性の高いモデル
Opus 4.8に近い品質を2.5倍安く — 日常業務のデフォルトモデル
明確な単一モデルの勝者はいませんが、明確なルールはあります:仕様が固まった複雑なコード、マイグレーション、難易度の高い検証はOpus 5に任せ、探索、ファイル調査、翻訳、大量の機械的作業はSonnet 5に任せることです。順序を逆にしないでください — Anthropicの公式な推奨は、モデルを変更する前にeffortを調整することです。まずSonnet 5を高いeffortで試し、結果が信頼できない場合、あるいはタスクが多ターンの自己検証を必要とする場合にOpus 5へ引き上げてください。
| カテゴリー | Claude Opus 5 | Claude Sonnet 5 |
|---|---|---|
| パフォーマンス | 10/10 | 8/10 |
| 学習のしやすさ | 7/10 | 8/10 |
| エコシステム | 8/10 | 8/10 |
| コミュニティ | 7/10 | 8/10 |
| 求人市場 | 8/10 | 9/10 |
| 将来性 | 9/10 | 8/10 |
// TypeScript — Opus 5を使った仕様の明確な、難易度の高い検証タスク
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
const client = new Anthropic({ apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY });
async function runMigrationReview(diff: string) {
const response = await client.messages.create({
model: "claude-opus-5",
max_tokens: 4096,
// ThinkingはOpus 5では既に有効になっており、その深さは`output_config.effort`で
// 調整します — "high"がデフォルト値ですが、ここでは意図的に明示しています。
output_config: { effort: "high" },
messages: [
{
role: "user",
content: `Bu Prisma migration diff'ini adversarial biçimde
incele: veri kaybı riski, geri-alınamaz adımlar ve
eksik rollback senaryolarını çürütmeye çalış.\n\n${diff}`,
},
],
});
return response.content;
}
// Claude Code CLIで委任する際はモデルを明示的に書く:
// Agent({ prompt: "...", model: "claude-opus-5" })// TypeScript — Sonnet 5を使った大量の探索/機械的作業
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
const client = new Anthropic({ apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY });
async function translateBatch(entries: string[]) {
// 翻訳/i18n、ファイル調査のような「終了条件が明確な」作業では、
// Sonnet 5はOpus 4.8に近い品質を2.5倍安く提供する。
const results = await Promise.all(
entries.map((text) =>
client.messages.create({
model: "claude-sonnet-5",
max_tokens: 1024,
// 低いeffort = トークン数が少なく、レスポンスが速い。
output_config: { effort: "low" },
messages: [
{
role: "user",
content: `Şu i18n anahtarını TR->EN çevir, ton'u koru:\n${text}`,
},
],
})
)
);
return results.map((r) => r.content);
}
// Claude Code CLIでモデルを指定しないサブエージェントは、メインセッションの
// モデルを使用する — 探索作業ではモデルを明示的に書く:
// Agent({ prompt: "src/ dizinini tara", model: "claude-sonnet-5" })明確な単一モデルの勝者はいませんが、明確なルールはあります:仕様が固まった複雑なコード、マイグレーション、難易度の高い検証はOpus 5に任せ、探索、ファイル調査、翻訳、大量の機械的作業はSonnet 5に任せることです。順序を逆にしないでください — Anthropicの公式な推奨は、モデルを変更する前にeffortを調整することです。まずSonnet 5を高いeffortで試し、結果が信頼できない場合、あるいはタスクが多ターンの自己検証を必要とする場合にOpus 5へ引き上げてください。
無料相談を受ける仕様が固まった複雑で長時間実行されるエージェントタスク(複数ファイルにまたがるリファクタリング、マイグレーション、難易度の高い検証)にはOpus 5を、探索、ファイル調査、翻訳、機械的な編集、大量のルーチン作業にはSonnet 5を使ってください。Anthropicの公式なポジショニングもこの区分を裏付けています:Opus 5は長時間エージェントの耐久性で優れ、Sonnet 5は速度とコストの優位性を提供します。固定的なルールに従うのではなく、まずSonnet 5を高いeffortで試し、不十分であればOpus 5に切り替えてください。