Claude 3.5 Sonnetと3.7 Sonnetの徹底比較｜性能・機能・料金まで総まとめ

近年、高性能な大規模言語モデルが続々と登場し、ビジネスから個人利用まで幅広い場面で注目を集めています。その中でもAnthropic社のClaudeシリーズは、自然な文章生成と深い推論力で人気を博しています。本記事ではClaude 3.5 SonnetとClaude 3.7 Sonnetの違いや特徴を詳しく解説します。

Claude 3.5 SonnetとClaude 3.7 Sonnetの概要

Claudeシリーズの中でも「Sonnet」エディションは中量級のモデルとして位置づけられ、速度と性能のバランスを重視するユーザーに向けて最適化されています。両者とも大規模言語モデルとして高い自然言語処理能力を持ちながら、多様な分野で利用可能な柔軟性が魅力です。

主な共通点

• 大規模なコンテキストウィンドウ（最大約200,000トークン）
• 自然な文章生成やマルチタスク対応
• 視覚情報（画像）や長文データへの対応
• 安全性・コンプライアンスを重視した「Constitutional AI」に基づく設計

大きな違いのポイント

• モデルの性能向上（推論・コーディング能力など）
• 推論モードの追加（Extended Thinking Modeなど）
• 学習データの更新時期の違い
• 出力トークン上限の拡張

パフォーマンス面での進化

Claude 3.5 Sonnetはリリース当初から高精度な回答や迅速な応答速度が評価されていました。実際に、大学院レベルの問題回答テスト（GPQA）やマルチタスク学習ベンチマーク（MMLU）で優秀な結果を残し、多くの研究者やエンジニアから注目を浴びた経緯があります。一方のClaude 3.7 Sonnetは「Anthropic史上最も知的なモデル」とも言われ、コーディングや文章生成だけでなく、複雑な推論力でもトップクラスの成績を実現しています。

速度と推論モードの違い

Claude 3.5 Sonnetは先行モデルよりも約2倍の速度向上があったことで話題になりましたが、Claude 3.7 Sonnetも効率性を損なうことなく高速応答を維持しています。特に、通常の「標準モード」であれば3.5同様に軽快なレスポンスが得られ、簡単な問いに対してはほぼ即答に近い体感を得ることができます。
さらに3.7では「Extended Thinking Mode」と呼ばれる推論強化モードを選択可能で、複雑な問題に対して時間をかけてステップバイステップの思考を行い、高品質な回答を狙えます。

スピードは落とさずにさらに精度を上げられる新モードの存在が大きな利点といえます。

実際の評価結果

Slackなどの企業が内部テストでまとめた報告によると、Claude 3.7 Sonnetは要約機能で約30％、情報検索性能で約24％も向上したとされています。Notion社のテストでは、タスク遂行の正確性が56％から70％にアップしたと報告されました。こういった企業ユーザーのフィードバックからも、3.7の進化は単なる数字上の性能だけでなく、実務に直結する大きなメリットをもたらしていることがわかります。

モデルサイズと学習データの相違点

パラメータ規模とアーキテクチャ

Claude 3.5 Sonnet、Claude 3.7 Sonnetはいずれも中容量モデルとして設計されています。Anthropicでは正確なパラメータ数を公表していないものの、両モデルとも数十億規模のパラメータがあると推測されています。興味深いのは、3.7では大幅にパラメータ数を増やしたわけではなく、訓練プロセス（特にExtended Thinking Modeの活用や強化学習）が性能向上に貢献している点です。

学習データのアップデート

Claude 3.5 Sonnetでは2024年4月頃までのデータを学習範囲としていましたが、3.7ではこれが2024年10月頃まで拡張されています。したがって、後発の3.7はより新しい情報をデフォルトで把握しており、2024年後半に生じた技術動向やニュースなどにも精通している可能性が高いです。
ただしリアルタイムのウェブブラウジングは依然としてサポートしていないため、最新情報の照会にはユーザー側の追加入力やプラグインの連携が必要です。

ロングコンテキストと出力トークン

両モデルとも200,000トークン規模という大きなコンテキストウィンドウを提供しています。これは長文のドキュメントや大規模コードベース、会話履歴をまるごと扱う際に非常に有用です。一方、Claude 3.7では出力の上限トークン数がさらに拡張され、最大128Kトークンまで一度に生成できる設定が可能になりました。長文のレポートや書籍レベルの文章も、一気に生成や校正が行えるのは大きな進化といえるでしょう。

コーディング・プログラミング能力

Claude 3.5 Sonnetの時点でも高水準

Claude 3.5 Sonnetリリース時には、コードのバグ修正や翻訳、ツールとの連携を含む“エージェント的コーディング”において高い成功率を示し注目を集めました。内部テストによると、旧モデル（Claude 3 Opus）で38％だった問題解決率が、3.5では64％まで向上したという報告もあります。加えて、3.5はPythonなどの言語を直接扱うスクリプト実行機能を活用してデバッグをするなど、開発支援面が強化されていました。

3.7の改良点：エージェント的ワークフロー

Claude 3.7 Sonnetでは、さらに複雑なソフトウェア開発全体を支援できるよう機能強化が図られています。要件定義からコーディング、テスト、デプロイ、リファクタリングに至るまで、多段階のプロセスを一貫してサポート可能です。特にExtended Thinking Modeでは、コード生成やバグ発見プロセスでモデル自身が内部的に複数のアプローチを比較検討し、高精度な解決策を導き出します。SWE-Benchなどのソフトウェア工学系ベンチマークでも非常に高い成功率を示し、GPT-4などの競合モデルと肩を並べるか、あるいは凌駕する場面もあると報じられています。

複雑なバグ修正を繰り返すようなケースでも、3.7は自力で改善策を練り直す能力が向上しています。

新たなツール連携：Claude Code

Claude 3.7の登場にあわせて、Anthropicからは「Claude Code」という専用CLIツールの試験提供もアナウンスされました。これによって、ターミナルやIDEから直接モデルを呼び出し、ソースコードの検索・編集やテストの実行、Git操作などを自動化できます。以前の3.5でも類似のコンセプトはありましたが、3.7ではより強力に「人間の代わりに行動する」AIアシスタントとして実務レベルの使い勝手が期待できます。

一方で、自動コード実行やアクセス権限の扱いを誤るとセキュリティリスクが生じる可能性があります。運用時には必要最小限の権限で環境を構築すべきでしょう。

クリエイティブな文章作成とストーリーテリング

Claude 3.5 Sonnetの文章生成

従来からClaudeモデルは自然な文体と豊かな表現力で知られていましたが、3.5では長編テキストを扱う上での文脈管理力が大幅に強化されていました。長大な小説や脚本、会議の議事録などを取り扱う場合でも、最大200Kトークンの履歴を反映しながら整合性のとれた文章を生成し続けられます。

Claude 3.7 Sonnetでの拡張

3.7ではさらなる改善として「スタイルやフォーマットへの従順さ」が向上し、指定した文体や形式を守ったまま長文を書き上げる精度が高まっています。Notion社のテストで述べられているように、一定の書式やレイアウトルールに則った回答を求めるときに、誤りが少なくなったという実績があります。
また、3.7では出力上限トークンが大幅に引き上げられているため、一度の応答で非常に長大な物語や論文を生成可能です。構想だけ与えて、数万ワード規模の下書きを生成させることも実用的な選択肢となっています。

論理推論と知識の正確性

Claude 3.5 Sonnetの推論レベル

3.5では学術レベルの難問にも高い正解率を示し、多くの研究者やエンジニアの信頼を勝ち取りました。しかし、1回の出力で複雑なステップを要する問題を解決する際には、ときおり途中推論が省略されて誤答に至ることもあったのが課題点として挙げられます。

3.7のExtended Thinking Mode

Claude 3.7ではExtended Thinking Modeという革新的な機能が搭載され、複数ステップの論理展開を「ユーザーが目視できる形」でモデルが書き出すことが可能になりました。例えば難解な数式問題やパズルの場合、モデルが解法を順番に辿る様子を確認しながら、必要に応じて介入できるのです。
このモードによって、3.7は複雑なプロセスを継続的に検証し、最終的な回答精度を大きく引き上げられます。ポケモンのゲーム攻略や難易度の高い数学コンペ問題などを段階的に解決し続け、前モデルでは困難だった長期的・戦略的なタスクへの対応も可能になったという事例が報告されています。

非常に複雑な長期戦略が必要な課題にも粘り強く取り組める点は、3.7ならではの強みといえます。

最新知識と整合性

Claude 3.7 Sonnetは2024年10月頃までの知識データを備えているため、3.5よりも新しい論文やニュースを認知している可能性があります。企業が保持するナレッジグラフとの連携においても、3.7は「誤情報の混入」が少ないという報告があり、専門分野における正確性が高まっているようです。

料金とAPIの変更点

価格体系

Claude 3.5 Sonnetから3.7 Sonnetへのアップグレードでも、Anthropicが提示するAPI利用料金は据え置きです。具体的には、入力トークン100万あたり3ドル、出力トークン100万あたり15ドルという同等のコストで利用できます。高性能化を実現しつつ追加料金を求められない点は、ユーザーにとって大きな魅力といえます。

同じ価格帯で性能が上がったということは、実質的なコストパフォーマンスが大幅に向上したと考えられます。

APIパラメータと拡張機能

両モデルとも大きなコンテキスト入力を処理可能ですが、3.7では出力トークン上限の増加により、ひとつのAPIコールでより大規模なレスポンスを生成できます。さらに注目すべきは、Extended Thinking Modeを制御する新たなAPIパラメータです。開発者は「推論に充てるトークン量」を細かく指定できるため、短時間でそこそこの解答がほしい場面と、多少時間がかかっても高精度の推論を求めたい場面で使い分けができます。

エンタープライズ対応

AWSのBedrockやGoogle Cloud Vertex AIなど主要クラウドとの連携は3.5と同様にサポートされ、3.7もリリース直後からこれらのプラットフォームに統合されています。大量リクエストをさばく大企業向けにはレートリミットやバッチ処理などが整備され、キャッシュ機能も実装されました。同一のプロンプト反復で大幅にコスト削減が期待できる仕組みがあるのもポイントです。
また、Anthropicは顧客データを再学習に使用しない方針を継続しており、機密情報を安心して扱いたい企業ニーズにも十分対応しています。

その他の進化・注目機能

可視化されたチェーンオブソート（Chain-of-Thought）

Claude 3.7の最大の特徴として挙げられるのが、Extended Thinking Mode時にモデル内部の思考過程をユーザーに提示できる仕組みです。通常は黒箱化されている大規模言語モデルの推論プロセスを直接見ることで、回答に至る根拠や手順がわかりやすくなり、教育・研究や高度なデバッグに役立つでしょう。一方、思考過程はあくまで生の推論出力なので、ときに断片的だったり冗長だったりすることがあります。

ツール活用と自動化の拡大

3.5では軽いツール活用例が見られましたが、3.7ではCLIレベルで環境を操作し、コマンドやファイル編集、テストの実行、Git連携まで一貫して行う“エージェント的アプローチ”が強化されています。これは自然言語だけで開発運用フローを制御できる可能性を大きく広げています。

ただし、ツール連携の自由度が増せば増すほど、誤操作や悪用リスクも増大します。実運用では適切なサンドボックス設計や権限管理が欠かせません。

安全性とコンプライアンス

Anthropicの「Constitutional AI」方針により、Claude 3.7も過去モデル同様の安全対策が施されています。外部の安全機関との連携テストを経て、過度な差別表現や違法行為のサポートを行わないよう調整されています。一方で、Extended Thinking Modeでは“思考過程”自体に不適切表現が含まれないよう、学習時点から専用のフィルタリングが導入されているとのことです。
総合的にみて、3.5と同等以上の安全性を担保しつつ、性能を大きく引き上げたのが3.7だと考えられます。

Claude 3.5 Sonnetと3.7 Sonnetの比較表

項目	Claude 3.5 Sonnet	Claude 3.7 Sonnet
学習データ	〜2024年4月頃	〜2024年10月頃
推論モード	標準のみ	標準＋Extended Thinking
最大出力トークン	実質8K〜数万トークン程度	最大128Kトークン出力に対応
コーディング支援	コード解釈と単発実行	ツール連携（Claude Code）や複数回の自動デバッグ
主な強み	高速応答、自然な文章生成	強化された推論力、長文出力、ツール連携
価格	入力100万トークン/3ドル、出力100万トークン/15ドル（共通）

まとめ：どちらを選ぶべきか？

Claude 3.5 Sonnetも依然として高い汎用性を誇り、スピード重視かつ複雑さの低いタスクでは十分に役立つモデルといえます。しかし、コード生成や高度な推論、膨大なテキスト出力が求められるケースではClaude 3.7 Sonnetが断然優位性を示します。企業導入の観点からも3.7の新機能は魅力的で、同一価格帯でアップグレードが可能なので、今後は3.7への移行を検討するユーザーが増えるでしょう。