Customer story
5 million
AI agents running in customer business workflows each month
10x
faster to build production agents
Claude Platform
Claude Platform を活用して構築
当社の API を使用して、市場で最も先進的な AI モデルと連携した新しいユーザー体験、製品、働き方を創り出すことができます。
Trusted by
Claude モデル
Fable 5
長時間稼働するエージェント向けの次世代インテリジェンス
入力
$10 / MTok
出力
$50 / MTok
プロンプトキャッシュ
読み取り
$1.00 / MTok
書き込み
$12.50 / MTok
Model use cases:
- Multi-day autonomous projects
- Expert-level work for frontier research
Opus 4.8
複雑な agentic coding やエンタープライズ業務に最適
入力
$5 / MTok
出力
$25 / MTok
プロンプトキャッシュ
読み取り
$0.50 / MTok
書き込み
$6.25 / MTok
Model use cases:
- Long-horizon coding and large migrations
- Multi-step agents across enterprise tools and data
Sonnet 5
コーディングとエージェント向けの高性能モデル
入力*
$2 / MTok
出力
$10 / MTok
プロンプトキャッシュ
読み取り
$0.20 / MTok
書き込み
$2.50 / MTok
Model use cases:
- Everyday coding and developer loops
- Customer-facing agents and multi-tool workflows at scale
Haiku 4.5
最も高速で、最もコスト効率の高いモデル
入力
$1 / MTok
出力
$5 / MTok
プロンプトキャッシュ
読み取り
$0.10 / MTok
書き込み
$1.25 / MTok
Model use cases:
- Real-time, latency-sensitive product experiences
- Sub-agents inside larger multi-model systems
米国で実行する必要のあるワークロードについては、入力トークンと出力トークンで 1.1 倍の料金で米国限定の推論を利用できます。詳細はこちら。
Opus 4.8 の高速モードを通常料金の 2 倍の金額でご利用いただくことで、最大 2.5 倍の処理速度を実現できます。詳細はこちら。
プロンプトキャッシュの料金は、5 分間の TTL を反映しています。拡張プロンプトキャッシュについてご覧ください。
組み込みツールでより多くを実行
エンタープライズレベルの制御でアクセスを管理し、お客様の企業データを使用してモデルをトレーニングすることは決してありませんのでご安心ください。
プロンプトキャッシュ
Claude に背景知識と出力例をより多く提供することで、コストおよびレイテンシーを削減します。
コンテキスト編集
トークン制限に近づくと、コンテキストウィンドウから関連性の低いツール呼び出しと結果を自動的に消去します。
MCP コネクタ
クライアントコードを記述せずに、Claude を任意のリモート MCP サーバーに接続します。
コードの実行
Python コードの実行、可視化の作成、API 呼び出し内で直接データを分析します。
Claude Managed Agents
エージェントを大規模に構築およびデプロイするための組み合わせ可能な API スイートです。
メモリ
Claude に専用メモリファイルに情報を保存し、そこから参照できるようにします。
高度なツールの利用
Claude は数百の外部ツールや API との連携が可能となり、より幅広いタスクを実行できるようになります。
ウェブ検索と取得
ウェブ上の実世界の最新データを使用して Claude の知識を強化します。
バッチ処理
大量のリクエストを非同期でバッチ処理し、コストを 50% 節約します。
引用
Claude が回答を生成するために使用した実際の文章と段落の詳細な参照情報を取得します。これにより、より検証可能で信頼性の高い成果物が得られます。
BETA
Power your most ambitious workloads with Claude Managed Agents
Build and deploy long-running agents at scale.
Security by design
Credentials stay out of the sandbox, encryption is built in, and state persists automatically.
Observable end to end
Session tracing records what every agent did and why, with built-in analytics to improve agent performance.
Built for Claude
The underlying harness is optimized for Claude. As the model improves, your agents improve with it.
Connect to your systems and knowledge
Extend and customize what Claude can do.
Model Context Protocol (MCP)
Connect Claude to your tools and data through the open standard for AI integrations.
Skills
Teach Claude your expertise, procedures, and best practices through pre-built or customizable skills.
Memory stores
Agents remember across sessions, keeping memory files on your infrastructure.
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Claude Marketplace
Use your existing Anthropic commitment to pay for Claude-powered solutions from our partners.
Built for enterprise workloads
Controls and safeguards for your data.
Enterprise Frontier Safeguards
Gives eligible customers the privacy of zero data retention (ZDR) along with state-of-the-art safeguards for detecting misuse.
Residency
On your cloud provider, choose where your data is stored and where requests are processed, with regions in Asia-Pacific, Canada, Europe, and the United States.
Your data stays yours
By default, Anthropic does not use customer data from commercial deployments to train Claude.
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Available on all major cloud providers
Build directly on the Claude Platform, with enterprise security and support built in. Or use Claude in the cloud you already use, including Amazon Web Services, Google Cloud, or Microsoft Foundry.
Control cost and performance
Batch processing
Process large volumes of requests asynchronously and save 50% on costs.
Prompt caching
Give Claude background knowledge and examples to reduce costs by up to 90%.
Effort
Choose how hard Claude works on a task.
Advisor strategy (beta)
Faster, affordable models call more intelligent models to evaluate plans or work to improve performance.
Batch processing
For Quora, batch processing provides cost savings while also reducing the complexity of running a large number of queries that don't need to be processed in real time.
Claude Console を使用して、より迅速に実稼働
Claude の強力な AI 機能をアプリケーションに統合し、本番環境レベルのソリューションをより迅速に提供します。
あなたは、カスタマーサポートチケットの分類を専門とする AI アシスタントです。あなたのタスクは、与えられたチケットの内容を分析し、事前定義されたリストから最も適切なカテゴリに割り当てることです。また、その分類の決定理由も説明します。
まず、使用可能なカテゴリを確認しましょう。
<category_list>
{{CATEGORY_LIST}}
</category_list>
次に、分類する必要があるサポートチケットの内容を以下に示します。
<ticket_content>
{{TICKET_CONTENT}}
</ticket_content>
以下の手順に従ってタスクを完了します。
– チケットの内容を注意深く読み、分析します。
– 内容が利用可能な各カテゴリとどのように関連しているかを検討します。
– チケットに最も適切なカテゴリを選択します。
– 推論プロセスの詳細な説明を提供します。
以下の構成を使用して回答します。
<classification_analysis>
このセクションでは、思考プロセスを分解します。
– チケットの内容の中で最も関連性の高い部分を引用します。
– 各カテゴリをリストアップし、それがチケットの内容とどのように関係しているかを注記します。
– 各カテゴリについて、チケットをそのカテゴリに分類することの賛成論と反対論を示します。
– 最も可能性の高いカテゴリ上位 3 つをランク付けします。
</classification_analysis>
<classification>
<category>選択したカテゴリをここに表示</category>
<reasoning>このカテゴリを選択した理由の簡潔な要約</reasoning>
</classification>
分析を徹底的に行い、説明を明確にすることを忘れないでください。目標は、十分に裏付けられた推論に基づいて正確な分類を提供することです。
Build
Prototype prompts, upload skills and files, configure your agents.
Deploy
Run agents on hosted environments with vaults and memory.
Monitor
Track usage, cost, caching, and rate limits by model and by API key.
Manage
Control API keys, members, token limits, and security per workspace.
See why businesses build on the Claude Platform
「Claude Fable 5.1 は、当社のインシデント調査評価において主要なモデルです。この評価では実際の本番環境のインシデントを用い、当社のエージェントである Bits Investigation がどれだけ効果的に根本原因分析を行えるかを測定します。エージェントの出力は、当社のエンジニアが特定した根本原因と照合して評価します。これらの評価において、Fable 5.1 は Opus 5 を上回る推論能力を示し、当社がテストした中で最も複雑な本番環境のインシデントの診断に成功しました。」
スタッフエンジニア、ダニエル・シャン氏
「当社は提供開始日に、Devin における Opus 5 のトラフィックを Claude Fable 5.1 へ移行します。当社のテストでは、タスクあたりのコストを抑えながら Fable 5 と同等かそれ以上の結果を示しました。さらに新しいキャッシュ読み取りの料金体系により、これまで Opus に任せていたワークロードでも Fable クラスのモデルがようやく採算に合うようになりました。まずはコードレビューから始めます。」
共同創業者兼 CPO、ウォルデン・ヤン氏
「他の 3 つのフロンティアモデルが問題なしと判断した楽天メディカルの臨床研究プロジェクトのレビューを、Claude Fable 5.1 に依頼しました。すると、どのモデルも気づかなかった見落としを発見し、さらに検証すべきだと主張しました。その後、まったく新しい仮説を提示し、断念していたデータセットを一日のうちに新たな研究の方向性へと転換させました。Claude のようなフロンティアモデルが、このような形で新しい研究の探索を後押ししてくれたのは初めてです。」
プリンシパル AI エンジニア、フェリックス・ジョバンニ・ヴィルゴ氏
「Claude Fable 5.1 で際立っているのは文章です。より理解しやすく、より内容が充実しており、当社のライティングガイドラインにもよく従っています。Fable 5 とのブラインドテストでは、私は Fable 5.1 の文章と出力を選びました。さらに Canva Code では、実際の音楽に合わせて拍の合ったゲームプレイを、自ら生成したレベルに対応させたリズムゲームを構築しました。これは当社がテストした他のどのモデルも実現できなかったことです。」
AI 責任者、ダニー・ウー氏
「当社のリサーチ用評価一式において、Claude Fable 5.1 は最高スコアを更新しました。あるタスクでは、他のモデルからも、これまでの人間の研究者からも見たことのない、まったく異なる観点からの新しい解法を導き出し、これまでの頭打ちだった水準を大きく超える結果をもたらしました。創造的な問題解決や、難題を解くために必要なひらめきを得る点で優れています。」
プリンシパル AI エンジニア、マーキス・ウォン氏
「Claude を選択する決断は、完全にデータに基づいたものでした。複数のモデルプロバイダーを並行してテストしましたが、Claude はケース解決率と顧客満足度スコアにおいて一貫して最高の結果を示しました」
エンジニアリング組織チーフ・オブ・スタッフ、ティモシー・アディソン氏
「Anthropic との提携は非常に素晴らしいもので、同社のガイダンスとサポートにより、当社のエンジニアリングチームはモデルを最大限に活用できるようになりました」
CTO、ジョエル・ホーン
「Claude Opus 5 は、従来の Claude モデルよりも多くのトークンを消費することなく、Zapier の AutomationBench リーダーボードで首位に立ちました。未加工のアカウントヘルスのワークブックを受け取り、リスクのあるアカウントのフラグ付け、適切な担当者への通知、リテンション運用チーム向けの要約作成という解約防止の一連の処理をエンドツーエンドで実行しました。従来のモデルは合格に至りませんでしたが、Opus 5 は 100% を達成しました。」
CEO、ウェイド・フォスター氏
「Claude Opus 5 は、リーガルエージェント業務のパフォーマンスにおいて従来の Opus モデルから明確に一段向上しており、コーポレートガバナンスや仲裁といった業務分野で最も大きな改善が見られました。また、低めの推論レベルでも品質を維持できる Opus 5 の能力にも感銘を受けました。最大推論レベルの Opus 4.8 と比較して、平均で 26% 少ないトークン生成量で同等のパフォーマンスを達成しています。」
応用研究責任者、ニコ・グルーペン氏
Technical resources
New rules of context engineering for Claude
Demystifying evals for AI agents
Claude Cookbook: Practical guides and examples for using Claude effectively
Claude Managed Agents overview
The advisor strategy: Give Sonnet an intelligence boost with Opus
Building agents that reach production systems with MCP
Scaling Managed Agents: Decoupling the brain from the hands
Effective harnesses for long-running agents
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