はじめに
Claude Sonnet 5.5 は、2026 年 9 月 28 日にリリースされた Anthropic の最新 Sonnet で、Anthropic は速度と知性の最良の組み合わせと説明しています。ここでは /v1/chat/completions の OpenAI 互換エンドポイント 1 つで提供しています。1 回のリクエストにテキストを最大 1,000,000 トークン載せられ、1 回の返答は最大 128,000 トークンまで出力できます。
reasoning_effort には none、low、medium、high、xhigh、max を指定でき、既定は medium です。none はモデルに返答前の思考を省くよう求める設定ですが、長い会話では短く考えることがあります。サンプリングはモデル側で固定されているため、temperature と top_p は受け付けません。1 リクエストで最大 128 個のツールを定義でき、tool_choice は auto か none、返答は Server-Sent Events でストリーミングされます。
主な機能とハイライト
リクエストごとに決める思考の量
こちらで調整できるのは思考の量です。none は返答前の思考を求めず、low と medium は短く抑え、high、xhigh、max は段階的により多く考えさせます。一行の回答も長い計画も同じ連携で扱え、変えるのはフィールド 1 つだけです。
場面を最後まで書き切る
プラットフォーム独自のフィルターは追加していません。2026 年 10 月 1 日の当社のテストでは、5 つの段階にまたがる 24 件のコンテンツリクエストのうち、モデルが拒否したものは 1 件もなく、「かなり強め」と「最大」の段階を含め、すべてを全文で書きました。
100 万トークンのコンテキスト
1,000,000 トークンは英単語でおよそ 555,000 語です。長い物語の履歴、大量の文書、中規模のリポジトリを、要約せずそのまま送れます。必要だった細部が抜け落ちた言い換えではなく、実際に書かれた内容をモデルが読みます。
リクエストパラメーター
| パラメーター | 必須 | 説明 |
|---|---|---|
messages | はい | 会話のターンを古い順に並べます。role は system、developer、user、assistant、tool で、system と developer のメッセージはモデルへの指示になります。 1 件以上 |
max_tokens | いいえ | 返答の上限を設定します（最大 128,000、既定 4,096）。思考も同じ予算に含まれるため、上限が小さいと、表示される回答が終わる前に推論で使い切ることがあります。 |
reasoning_effort | いいえ | none、low、medium、high、xhigh、max のいずれかで、既定は medium です。none は返答前に考えないよう指示しますが（Anthropic の |
stop | いいえ | 最大 4 つの停止シーケンスを、文字列または配列で指定します。モデルがそのうちのどれかを書いた時点で返答が終わり、一致した文字列自体は出力に含まれません。 1 文字以上 · 1 件以上 · 4 件以内 |
tools | いいえ | 1 リクエストにつき最大 128 個の関数定義を、OpenAI の function 形式で渡します。各定義には name、description、JSON スキーマのパラメーターを含めます。 128 件以内 |
parallel_tool_calls | いいえ | 既定は true です。false にすると、モデルは 1 ターンにつき最大 1 つのツールしか呼び出さなくなり、各呼び出しが直前の結果に依存する連鎖に向いています。 デフォルト値: |
tool_choice | いいえ | auto か none です。Sonnet 5.5 はツールの強制を受け付けません。 |
料金
入力 $2 / 出力 $10 100 万トークンあたり
ユースケース
インタラクティブ・フィクションとロールプレイ
ファンタジーの冒険、ミステリー、宇宙船のクルー、コンパニオンキャラクターは、どれも同じ進め方です。ペルソナと世界のルールは system メッセージに置き、これまでの物語を順に並べ、通常のターンでは reasoning_effort を none か low にし（max_tokens は 4,000 以上にしてください。長い会話ではモデルが短く考えることがあります）、複数の伏線が交わる場面で引き上げます。
長編原稿の次の章
ここまでの章とあらすじを順に送り、文体のルールは system メッセージに書いて、次の章を頼みます。前の章はそのまま届くので、第 2 章に仕込んだ細部を第 12 章で回収することもできます。
コードベース全体を対象にしたレビュー
リポジトリ、仕様書、変更内容を 1 回のリクエストで送り、行を指して示せる指摘を求めます。ファイルをまたいで呼び出しをたどる必要があるレビューでは、reasoning_effort を high にします。
プロンプトガイドと実践のヒント
medium から始めて、1 段ずつ動かす
このモデルの Anthropic 側の既定は high ですが、チャットやレイテンシが重要な用途は medium か low から始めることを勧めています。計画が要らないターンには none を使い（max_tokens は 4,000 以上にしてください）、間違った答えのコストが追加トークンより大きいときだけ xhigh や max を使ってください。
max_tokens には思考の分の余裕を残す
思考は max_tokens に含まれます。既定の 4,096 は会話の返答に適しています。章、レポート、複数ファイルにまたがる計画では、読みたい長さより十分大きく設定してください。推論の段階が高いほど重要です。
response_format の代わりに、ツール呼び出しで頼む
このエンドポイントには response_format がなく、tool_choice で特定のツールを強制することもできません。欲しい JSON スキーマをパラメーターに持つツールを定義し、tool_choice は auto のまま、そのツールを呼び出して答えるよう指示し、返ってきた引数を検証してください。このエンドポイントは動画パートと音声パートを受け付けず、128,000 を超える max_tokens は拒否されます。
短くすっきりした回答には none ではなく low
none はモデルに返答前の思考を省くよう求める最速の設定ですが、長い会話ではモデルが短く考えることがあり、その思考は max_tokens に含まれます。また、質問の検討を見えるテキストの中で進めることもあります。短くすっきりした回答が欲しいときは low を使ってください。none は素早いキャラクターロールのやり取りに取っておき、その場合も max_tokens は 4,000 以上にしてください。長い返答では stream を true にして、テキストが書かれた順に表示されるようにします。
API クイックスタート
curl --fail-with-body -sN https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
-d '{
"model": "anthropic/claude-sonnet-5.5/chat",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarise the following release notes into three bullet points."
}
],
"stream": true
}' \
| jq --unbuffered -Rrj 'select(startswith("data: ")) | .[6:] | select(. != "[DONE]") | fromjson | if .error then "\n[error] \(.error.message)\n" else (.choices[0].delta.content? // empty) end'
認証、完全なスキーマ、ポーリング、エラー処理は API リファレンスを参照してください。
