Claude Opus 5とFable 5の使い分け｜Claude Codeの作業を「値段」で振り分け直した基準
こんにちは、ノラです🐾
朝いちでNote記事のリライトを流そうとClaude Codeを開いたら、モデルの選択肢に見慣れない名前が増えていました。Claude Opus 5。7月24日に出たばかりの新しいモデルです。
で、私が最初に確認したのは性能でも新機能でもなくて、「これ、いくらなの？」でした。副業でAIを回している人間の反応としては、たぶんこれが正しい気がします💰
今日は、Opus 5とFable 5をどう使い分けるか、自分の作業を洗い出して置き場所を決め直した話をします。ベンチマークの点数の話はしません。手元の作業がどっちに乗るか、それだけの話です。
値段を見たら、きれいに半分でした
まず数字から並べます。API換算の単価です。
▼ Claude Fable 5 → 入力 $10 / 出力 $50（100万トークンあたり）
▼ Claude Opus 5 → 入力 $5 / 出力 $25（100万トークンあたり）
ちょうど半額です。しかも Opus 5 は、前世代の Opus 4.8 から値段を据え置いたまま中身だけ上がっているという位置づけになっています。
サブスク（ProやMax）で使っている人には請求書が届くわけではないので、この数字はピンと来ないかもしれません。ただ私は、「上限に当たるまでの余裕がどれくらい違うか」として読んでいます。単価が半分のモデルなら、同じ枠でだいたい倍は回せるはずだ、という読み方です。
そして Claude Code 的にいちばん大きいのは、Opus 5 が Maxのデフォルトモデルになり、Proでも選べるいちばん強いモデルになったところ。今まで「そこそこのモデルで我慢する」しかなかった層に、上のほうが降りてきた形です🎯
性能の差より、「性格の差」のほうが実務に効きます
スペック表を眺めていて意外だったのは、わかりやすい差があまりないことでした。
▼ コンテキスト → どちらも100万トークン
▼ 最大出力 → どちらも128Kトークン
▼ Claude Code対応 → どちらも対応
同じです。じゃあ何が違うのかというと、性能というより「動き方の性格」が違います。
Fable 5は、思考を切れません。 常に深く考えるモードで走るので、難しいお題ほど強い代わりに、1回のやり取りが数分単位まで伸びることがあります。じっくり考えさせる用途に振り切ったモデル、という理解をしています。
Opus 5は、考える量を自分で絞れます。 思考の深さ（effort）を低め〜最大まで指定できて、しかも低めに設定してもかなり強い。ここが実務では地味に効きます。
つまり、
▼ Fable 5 → 一発の精度が全て。待ち時間は許容する仕事
▼ Opus 5 → 手数で押す仕事。速さと単価が効く仕事
という住み分けになります。「どっちが賢いか」ではなく、「その作業は待てるのか」で切ったほうが早い、というのが今回の結論です⚙️
自分の作業を4つに割って、置き場所を決め直しました
ここからが本題です。私が普段Claude Codeに投げている作業を並べて、片っ端から振り分けました。
▼ 1. Note記事の下書き・リライト → Opus 5（思考は低〜中）
毎日発生して、1本あたりの分量が大きい作業です。ここは質より回数が効くので、半額の恩恵がそのまま効きます。深く考えさせなくても文章の質が落ちにくいのは実際ありがたいところ。
▼ 2. 自作ツールの機能追加・バグ取り → Opus 5
Noteのスクレイパーとか、生成した画像を整理するスクリプトとか、その辺です。Opus 5はコーディング寄りに強化されたモデルという触れ込みですし、Claude Codeには高速モード（`/fast`）もあります。詰まったときに何往復もするタイプの作業なので、1往復が速いほうが圧倒的に楽です。
▼ 3. LoRA学習の設計まわり → Fable 5 に残す
ここだけは降ろしませんでした。理由は単純で、間違えると時間が溶けるからです。学習設定を1個ミスってVRAMが足りずに落ちると、待ち時間が丸ごと無駄になる。数分待ってでも一発で正しい答えが欲しい種類の作業は、素直に上を使ったほうが安いという判断です🔥
▼ 4. 長丁場のリファクタ・仕様の詰め → 内容次第でFable 5
ゲーム側（TypeScript）の設計を大きくいじるときのような、途中で判断を間違えると後から全部やり直しになる作業。ここは「待てる」ので上に置きます。
改めて並べてみると、日常的に発生する作業のほとんどはOpus 5で足りるという結論になりました。上のモデルに残したのは、「失敗したときの損失が、待ち時間より明らかに大きい」ものだけです。
結局いちばん効いたのは、モデル選びじゃなかったです
振り分けをやっていて気づいたのは、モデルを選ぶ前に「どれだけ考えさせるか」を選ぶほうが、コストへの効き方が大きいということでした。
Opus 5は思考の深さを段階で指定できて、低めでも十分強い。ということは、「とりあえず全部いちばん強く考えさせる」設定で回している間は、モデルを半額にした意味が半分くらい消えているわけです。
私はこれまで、正直このへんを何も考えずに使っていました。強いモデルを選んで、強い設定で、全部の作業に同じだけ考えさせていた。誤字直しにも、学習設計にも、同じ火力を使っていたことになります。それはさすがに、ガスコンロを全部強火で使っているようなものだな、と🍳
ツールが安くなったときにやるべきなのは、たぶん「同じ作業を安く回す」ことじゃなくて、「作業ごとに火力を割り振り直す」ことなんだと思います。
受託をやっているなら、ここだけは見ておいたほうがいいです
ひとつだけ、値段や速さと別の軸で注意点があります。
Fable 5は、30日間のデータ保持が前提のモデルです。データを一切残さない設定（ゼロデータ保持）の組織では、そもそもリクエストが通りません。Opus 5にはこの縛りがありません。
個人で自分の記事を書いている分には関係ない話です。ただ、クライアントの素材を扱う受託をやっている場合、「その素材をどのモデルに通したか」は説明できる状態にしておいたほうがいい情報だと思っています。私は受託の作業ログを文字で残す運用にしているので、ここも一緒に残す項目に足しました📝
まとめ
Opus 5 は Fable 5 のちょうど半額（入力$5／出力$25）。コンテキストも最大出力も同じ
差は「賢さ」より性格。Fable 5は思考を切れず深く長い、Opus 5は考える量を絞れて速い
振り分けの基準は「その作業、待てるか」。待てないものはOpus 5、失敗の損失が大きいものはFable 5
半額を活かすなら、モデルより先に思考の深さの割り振りを見直したほうが効く
受託でクライアント素材を扱うなら、Fable 5のデータ保持要件は把握しておく
新しいモデルが出ると「とりあえず一番強いのに乗り換える」をやりがちなんですが、今回はむしろ強いのを使う場所を減らす方向で整理することになりました。半額のモデルが出たことのいちばんの価値は、たぶんそこです✨
こういうツールまわりの検証は、それ自体を看板にするつもりはなくて、あくまで「作ったものを売るところまで」を軽くするための土台として共有しています。実際に受託や制作の工程にこの判断をどう組み込んでいるかは、メンバーシップのほうで書いていきます🐾
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