クロードオーパス 5のエフォートパラメータ: コストと能力のトレードオフ

2026年7月24日のClaude Opus 5のリリースに関する主要な記事はすべて、同じ機能を挙げていました。Fortune誌はそれをコストと機能の切り替え方法と呼び、CNBC、Bloomberg、TechCrunchもすべてそれに言及しました。しかし、それが何なのか、レベルはどうなっているのか、変更するとどうなるのか、料金にどう影響するのかについては、どれも触れていませんでした。

それは「`effort`」というリクエストパラメータで、Opus 5には5つのレベルがあり、デフォルトは「`high`」です。それが機能の全てです。この記事にする価値があるのは、Anthropicがこのモデルのレベルを再調整したことです。つまり、Opus 4.8で調整した設定はもはや正しくなく、特定の設定の組み合わせが400エラーを返し、今週多くの移行ログに表示されることになるでしょう。

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読みながら実際のエンドポイントに対してレベルを試したい場合は、Apidogが5つの異なる設定で同じリクエストを送信し、結果を比較する簡単な方法です。

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effortパラメータの正体

effortはMessages APIリクエストの`output_config`オブジェクト内にあります。

{
  "model": "claude-opus-5",
  "max_tokens": 8192,
  "output_config": { "effort": "high" },
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "Refactor this module and explain the tradeoffs." }
  ]
}

これは、モデルが回答する前に行う内部推論の量を制御します。Opus 5はデフォルトで適応的な思考を実行し、effortはその思考予算がどれだけ惜しみなく使われるかを設定するダイヤルです。effortが高いほど、推論トークンが多くなり、コストがかかり、レイテンシも増加します。effortが低いほど、これらすべてが少なくなります。

一般ユーザー向けのインターフェースでは、この同じアイデアが生のJSONフィールドではなく、effortセレクターとして公開されており、これが「コスト対機能の切り替え」という報道の枠組みの由来となっています。その下にはこのパラメータがあります。API上で構築する場合、このパラメータが実際に制御するものですので、この記事の残りの部分ではそれについて説明します。完全なリクエストの形式は弊社のClaude Opus 5 APIウォークスルーに、パラメータのリファレンスはAnthropicのモデル概要に記載されています。

effortがそうではないもの：冗長性の制御。AnthropicのOpus 5プロンプトガイドは、effortを下げると思考が短縮されるのであって、表示される応答の長さが短くなるわけではないことを明記しています。Opus 5は、Opus 4.8よりもデフォルトの回答や成果物がすでに長くなっています。短い出力が必要な場合は、プロンプトで短い出力を要求してください。「`low`」にしても、それは実現できません。

5つのレベル

レベル	動作	一般的な用途
`low`	回答前の推論が最小限	大量の分類、抽出、ルーティング、短い要約
`medium`	適度な推論	取得したコンテキストに基づくQ&A、単一ファイルの編集、構造化変換
`high`	デフォルト。かなりの推論	まだ何も測定していない場合の汎用作業
`xhigh`	拡張された推論	コーディングやエージェント的なループ。Anthropicが両方で推奨する開始点
`max`	最大の推論予算	間違った回答がトークン以上のコストがかかるような、困難なワンショット問題

この表について、見落としがちな点が2つあります。

デフォルトは`high`であり、`low`でも`xhigh`でもありません。`output_config`を全く含まないリクエストを送信すると、`high`が適用されます。これはコスト予測にとって重要です。Opus 5での未変更のリクエストは、実際の推論作業を行い、その分の料金が発生します。一方、Opus 4.8での同じ未変更のリクエストでは、思考は全く行われませんでした。この変更は、Opus 4.8からOpus 5への移行における2つの破壊的変更の1つであり、財務チームを最も驚かせる可能性のあるものです。

また、コーディングやエージェント的な作業の推奨は`xhigh`であり、`max`ではありません。Anthropicは、これらのワークロードの開始点として`xhigh`を位置付けています。`max`はその上に存在しますが、そこで開始すると、おそらく効果を測定できないオーバーヘッドに費用を支払うことになります。`xhigh`から始めて、そこから下にスウィープしてください。

再調整によって何が変わったか

モデル間で設定を引き継ぐのが悪いアイデアである理由がここにあります。

Anthropicは、Opus 5における各effortレベルの意味を再調整しました。Opus 5の`medium`というラベルは、Opus 4.8で`medium`が表していた推論の量と同じではありません。Anthropicのガイダンスは、4.8の設定をそのまま移行するのではなく、Opus 5で新たにeffortのスイープを実行することです。

この警告よりも、実用的な結果の方が興味深いでしょう。以前のOpusモデルでは、`low`と`medium`は真剣な作業においてはほとんど理論上のものに過ぎませんでした。これらは安価でしたが、目に見えて性能が劣っていたため、チームはすべてを`high`以上に設定してその費用を支払っていました。Opus 5では、下位レベルが以前よりも著しく強化されており、Opusティアのモデルで`low`と`medium`が本番タスクに真に利用可能になったのは今回が初めてです。

それが今回のリリースにおける実際のコストレバーであり、報道機関が「切り替え」という言葉に凝縮したものです。Opus 5のコストは、入力トークン100万個あたり5ドル、出力トークン100万個あたり25ドルで、Opus 4.8と同じです。推論トークンは、その請求書の出力側に計上されます。したがって、分類パイプラインを`high`で実行する場合と`low`で実行する場合の差は、誤差の範囲ではなく、そもそも追加の推論が精度に貢献していなかったワークロードにおける出力費用の大部分を占めます。弊社のOpus 5料金内訳には、50%のバッチ割引と512トークンのキャッシュ最小値を含む全料金表が記載されており、どちらも低いeffort設定と組み合わせることができます。

単一のエンドポイントだけでなく、Claudeのシステム全体でコスト削減を検討しているのであれば、Claude APIの請求額を削減するための手段はここでも適用され、effortがそのリストに追加されました。

max_tokensとxhighおよびmaxの相互作用

`max_tokens`は、思考トークンと応答トークンを合わせて制限します。これは、表示されるテキストだけでなく、リクエストの出力側全体に対する厳密な上限です。

effortを上げると、モデルが書き始める前に推論に費やす上限の量が増加します。思考しないモデル用に設定した`max_tokens`の値をそのままに、effortを`xhigh`や`max`に設定すると、モデルは推論に予算を使い果たし、回答を終える前に切り詰めてしまう可能性があります。リクエストに明らかな間違いがないにもかかわらず、途中で切れた応答が返ってきます。

解決策は、十分なスペースを与えることです。Anthropicのガイダンスでは、Opus 5で`xhigh`または`max`を実行する際に、`max_tokens: 64000`から開始することを推奨しています。

{
  "model": "claude-opus-5",
  "max_tokens": 64000,
  "output_config": { "effort": "xhigh" },
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "Fix the failing integration test and explain the root cause." }
  ]
}

高い`max_tokens`は上限であり、購入ではありません。実際に生成されたトークンに対して課金されるため、64000と設定しても64000トークン分の料金を支払うことにはなりません。それは、モデルが思考途中で停止することを強制されないという意味です。

まだ誰も記事にしていない400エラー

これはサポートチケットを大量に発生させるでしょう。

思考を無効にすることと、高いeffortを要求することは矛盾した指示であり、Opus 5はこの組み合わせを完全に拒否します。`thinking: {type: "disabled"}`を`xhigh`または`max`のeffortと一緒に送信すると、リクエストごとに400エラーが返されます。

{
  "model": "claude-opus-5",
  "max_tokens": 8192,
  "thinking": { "type": "disabled" },
  "output_config": { "effort": "xhigh" }
}

そのリクエストは失敗します。思考を無効にすると、effortは`high`に制限されます。したがって、有効な組み合わせは次のとおりです。

思考が有効な状態（デフォルト）で、5つのレベルのいずれか。
思考が無効な状態で、`low`、`medium`、または`high`のみ。

このエラーを引き起こす移行パスは予測可能です。チームは、Opus 4.8の設定で無害だった`thinking: {type: "disabled"}`を引き継ぎ、その後、コーディングの推奨事項である`xhigh`にeffortを個別に引き上げます。どちらの変更も単独では理にかなっているように見えます。しかし、組み合わせると400エラーが発生します。

Anthropic自身の助言は、Opus 5では思考を全く無効にしないことです。思考をオフにすると、時折2つの失敗モードが現れます。モデルがツール呼び出しを実行されないプレーンテキストとして書き出したり、内部のXMLタグが表示される出力に漏れ出たりすることがあります。エージェントループでは、漏れ出したテキストが後のターンを汚染する可能性があります。Opus 5でコストを制御するための推奨される方法は、思考を無効にすることではなく、より低いeffortレベルを設定することです。これら両方のアーティファクトについては、Opus 5のプロンプトガイドでさらに詳しく説明しています。

独自の評価でeffortスイープを実行する方法

Anthropicは再スイープするよう指示しています。以下は、午後だけで完了する手順です。

1. タスクセットを固定する。 合成的な例ではなく、本番ログから30〜50個の実際のプロンプトを抽出します。実際に懸念している難しいケースも含めてください。簡単なタスクではeffortの違いが消えてしまうため、クリーンなサンプルセットでは何もわかりません。

2. いかなる出力を見る前に、合格基準を書き留める。 テストが合格、JSONがスキーマに対して検証される、抽出されたフィールドが真実と一致する、人間の評価者が「はい」または「いいえ」と言うなど。基準が「雰囲気」である場合、あなたのスイープは「雰囲気」を生み出すことになります。

3. すべてのプロンプトをすべてのレベルで実行する。 5つのレベル×40のプロンプトで200回の呼び出しになります。Opus 5では、これは考えるまでもなく安価であり、レイテンシに敏感なものがないため、バッチAPI経由で半額で送信できます。

4. 各実行につき1つではなく、3つの数値を記録する： 合格/不合格、`usage.output_tokens`、実測レイテンシ。応答内の`usage`ブロックには実際のコストシグナルがあり、そうでなければ推測するしかなかった推論トークンをカウントしてくれるからです。

5. 基準をクリアする最も安価なレベルを選択し、その後、調整に使用しなかったホールドアウトセットでそのレベルを確認します。 ホールドアウトをスキップするチームは、特定の40個のプロンプトに合わせて調整された設定を出荷しがちです。

6. 次のモデルで再度実行する。 このスイープが存在する唯一の理由は、レベルが4.8と5の間で再調整されたためです。これが再び起こると想定してください。

Apidogでレベルを横並びで比較する

スイープの機械的な部分は、1つのリクエストボディを1つのフィールドだけ変更して5回送信し、返ってくる結果を並べることです。これはかなりの量のcurlのコピー＆ペースト作業であり、Apidogがその部分をすっきりさせてくれます。

機能する設定例：

Anthropic Messagesエンドポイントに対するリクエストを作成し、キーをボディに貼り付けるのではなく、環境変数として保存します。キーはチームと共有するものには含めないでください。
動作するリクエストをコレクションに保存し、その後5回複製して、各コピーで`output_config.effort`のみを変更します。
各応答の`usage`オブジェクトを検査し、レベルごとの出力トークンを直接確認できるようにします。また、キャッシングが機能しているかを確認する際には`cache_read_input_tokens`も確認します。
`xhigh`と`low`でレイテンシが実際にどこに影響するかを確認したい場合は、ストリーミングをオンにしてSSEイベントを読み取ります。
`stop_reason`が存在し、`max_tokens`ではないというアサーションを追加します。これにより、`xhigh`応答が切り詰められた場合に、短い回答のように静かに見せかけるのではなく、コレクション内で大々的に失敗するようにします。

最後のこのアサーションは、まず最初に設定する価値があります。なぜなら、高いeffortでの切り詰めが最も起こりうるエラーだからです。読みながら比較コレクションを構築したい場合は、Apidogをダウンロードしてください。ここにある内容は何も必須ではありませんが、5つのシェルスクリプトを管理するよりもはるかに優れています。

正直な上限

effortによって、Opus 5はうまく実行するための費用が安くなります。しかし、Opus 5がClaudeスタックの頂点に立つわけではありません。

Anthropic自身が発表したOpus 5のローンチ時の数値は強力です。Opus 4.8のFrontier-Bench v0.1スコアの2倍以上、ARC-AGI 3では次点のモデルの約3倍、CursorBench 3.2ではFable 5に0.5%以内という性能を半分の価格で実現しています。これらはすべてベンダーが実施した数値であり、Anthropicによって公開されていますが、2026年7月25日時点では独立した再現はされていません。これらは中立的な測定値ではなく、出典付きの主張として扱い、それぞれの注意点については弊社のOpus 5ベンチマーク内訳をご覧ください。

Opus 5の上には、入力100万個あたり10ドル、出力100万個あたり50ドルで、Anthropicの最も高性能な広くリリースされているモデルであるFable 5が依然として存在します。また、Anthropicが直接述べているように、Opus 5はサイバーセキュリティの悪用や自律生物学研究においてMythos 5に依然として劣ります。Opus 5を`max`で実行しても、どちらのギャップも埋まりません。正直な要約は、フロンティアクラスの機能をフロンティア価格の半分で提供し、その上に明確な上限が存在するということです。この価格差があなたのワークロードにとって価値があるかどうかは、Opus 5 vs Fable 5で検討する問題です。

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FAQ

Claude Opus 5のデフォルトのeffortレベルは何ですか？ `high`です。`output_config`フィールドのないリクエストは、適応的思考がオンの状態で`high` effortで実行されます。

5つのeffortレベルとは何ですか？ `low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`です。Anthropicは、コーディングやエージェント的な作業には`xhigh`から開始し、自身の評価に基づいてそこから下にスイープすることを推奨しています。

effortを`xhigh`に設定すると、なぜリクエストが400エラーを返すのですか？ ほぼ確実に、`thinking: {type: "disabled"}`も送信しているためです。思考を無効にすると、effortは`high`に制限され、その組み合わせはリクエストごとに拒否されます。思考無効ブロックを削除するか、effortを`high`以下に設定してください。

Opus 4.8のeffort設定をOpus 5で再利用できますか？ いいえ。レベルが再調整されたため、同じラベルが異なる量の推論を意味します。Anthropicは、新しいスイープを実行するよう求めています。変更点の完全なリストは移行ガイドにあります。

effortを下げると、応答が短くなりますか？ いいえ。effortは推論を制御するのであって、表示される長さではありません。Opus 5のデフォルトの応答は、Opus 4.8よりも長くなります。短い出力が必要な場合は、プロンプトで簡潔さを明示的に要求してください。

`xhigh`または`max`でどの`max_tokens`を使用すべきですか？ 64000から始めてください。`max_tokens`は思考と応答を合わせて制限するため、思考しないモデル用に設定された予算では切り詰めが発生します。実際に生成されたトークンに対してのみ課金されるため、高い上限設定自体に追加費用はかかりません。

これらすべての完全な仕様書、利用可能性マトリックス、および価格設定の背景については、Claude Opus 5とは何かから始めてください。