Claude 5 ファミリーとモデル戦略

学ぶこと

モジュール 5 へようこそ。これまでの4つのモジュールでは、Claude Code がシステムとしてどう動くか — エージェントループ、サブエージェント、アーキテクチャ、プロダクションパターン — を学びました。このモジュールで扱うのは、Fable 5 時代に何が変わったのか。その出発点は、最も目に見える変化であるモデルそのものです。

このセッションを終えると、次のことがわかります：

• 2026年半ば時点の Claude フルラインナップと正確なモデル ID
• 「Mythos クラス」の意味と、Fable 5 と Mythos 5 の実際の違い
• どの種類のタスクにどのティア（tier、性能階級）を選ぶべきか
• エージェントごとにモデルを上書きできる3つの場所
• セッション内のダイヤル：/model、/effort、/fast

課題

長い間、Claude Code におけるモデル選択はたった1回の決定でした。セッション開始時にモデルを選べば、すべて — すべてのメッセージ、すべてのサブエージェント、すべてのバックグラウンドタスク — がそのモデルで実行されました。

1つのモデルがあらゆる用途で明らかに最適なうちは、それで問題ありませんでした。しかし、要求がまるで異なるタスクがセッション内に混在した瞬間、それは破綻します。典型的な午後の作業を考えてみましょう：

Task                          What it actually needs
──────────────────────────   ─────────────────────────────────
"Find every caller of X"      Speed. Cheap, mechanical search.
"Refactor this module"        Solid everyday coding capability.
"Is this migration safe?"     Maximum judgment. Get it right.

3つすべてを最上位ティアで実行すれば、grep レベルの作業に能力（とコスト）を浪費します。3つすべてを安価なティアで実行すれば、本当に重要だった1つの判断が痩せ細ります。セッション単位の単一デフォルトは、3つの異なる問いに1つの答えを押し付けてしまうのです。

Fable 5 時代は、モデルラインナップをティアのポートフォリオへと変え、どのティアがどの作業を担当するかをタスク単位で制御できるようにすることで、この問題を解決します。

仕組み

2026年半ばのラインナップ

2026年半ば時点の最新 Claude モデルは次のとおりです：

モデル	モデル ID	ティア
Claude Fable 5	claude-fable-5	Mythos クラス（Claude 5 ファミリー）
Claude Opus 5	claude-opus-5	現行 Opus 世代
Claude Opus 4.8	claude-opus-4-8	前世代の Opus
Claude Sonnet 5	claude-sonnet-5	Sonnet クラス
Claude Haiku 4.5	claude-haiku-4-5-20251001	Haiku クラス

Anthropic の開発者向けガイダンスはシンプルです：AI アプリケーションを構築するときは、最新かつ最も高性能な Claude モデルをデフォルトにすること。

実際に選べるモデルと alias は provider、プラン、アカウントの entitlement、rollout によって異なる場合があります。ここでは Claude Code 2.1.226 の model configuration を示し、現在の環境では /model に表示される選択肢を確認してください。

Mythos ティア：Fable 5 と Mythos 5

Claude Fable 5 は Anthropic の新しい Claude 5 ファミリーの最初のモデルであり、能力面で Claude Opus の上位に位置する新しい Mythos クラスティアに属します。「Mythos クラス」は「Opus クラス」とまったく同様のティア名であって、別の、より大きなモデルを指すものではありません。

この命名は誤解されやすいため、Anthropic の Fable 5 & Mythos 5 公式 System Card を主張範囲の境界にします。

• Anthropic は Fable 5 と Mythos 5 を、1つの新しい大規模言語モデルの2つの configuration と説明しています。
• Fable 5 は一般利用向けの configuration で、高リスク領域に追加 safeguards を備えます。
• Mythos 5 は関連 safeguards を解除し、Project Glasswing 参加者から始まる少数の trusted partners のみに提供されます。

公式説明が確認するのは configuration、safeguards、access の違いです。名称から別の大型モデルや広い entitlement を推測しないでください。

Capability tiers (mid-2026):

  Mythos-class   Fable 5 (generally available)
                 Mythos 5 (same base model, trusted partners only)
  ─────────────────────────────────────────────
  Opus-class     Opus 5 (current generation)
                 Opus 4.8 (previous generation)
  Sonnet-class   Sonnet 5
  Haiku-class    Haiku 4.5

ティアの選び方

各ティアには明確な役割があります。実践的な選択マトリクスは次のとおりです：

タスクの種類	選ぶモデル	理由
アーキテクチャの意思決定、敵対的検証、複雑な多段階の自律動作、最終的な統合	Fable 5	一般提供の最上位ティア — 最も難しい判断作業向け。Ultracode は Claude Code のセッション・オーケストレーションモードで、モデル自体の属性ではありません（詳細はセッション 26）。
難しい Opus クラスの実装と対話型コーディング	Opus 5	現行 Opus 世代。利用可否は provider と entitlement によって異なります。
前世代 Opus の fast mode 経路が明確に役立つ対話作業	Opus 4.8	前世代の Opus 選択肢。アカウントで提供される場合に fast mode を利用。
日常のコーディング	Sonnet 5	バランスの取れたデフォルト：中位のコストとレイテンシで高い能力。長らく Claude Code のデフォルトだった Sonnet 4.x 系の後継。
探索用サブエージェント、機械的なファンアウト（ファイル読み取り、検索、整形）、大量処理のワークフローステージ	Haiku 4.5	高速・低コストのティア。

前世代の Opus 4.8 選択肢について2点補足します。

Fast mode（ファストモード）。 Claude Code では /fast で切り替えます。fast mode は Claude Opus をより高速な出力で使うものです。小さいモデルへのダウングレードではありません — 同じ Opus モデルが、より速く応答します。Opus 4.8 と 4.7 で利用でき、すべての応答を待つことになる対話型セッションに最適な設定です。

ロングコンテキスト。 Anthropic のロングコンテキストの成果が投入されてきたのは Opus 4.x 系です — 当サイトでは以前、Opus 4.6 の 1M トークンのデフォルトコンテキストを取り上げました。4.8 や Claude 5 ファミリーについては、ここでは数値を示しません。

モデルを上書きできる3つの場所

セッション単位の選択はデフォルトにすぎません。エージェント単位の上書きは、ちょうど3つの場所に存在します：

1. エージェントタイプ定義 — .claude/agents/*.md のフロントマター。エージェントレジストリ（セッション 4で登場したサブエージェントを支えているのと同じ仕組み）が、各エージェントタイプのモデル、推論の effort、ツールを定義します。ここでモデルを固定すれば、そのタイプのすべての起動がそのモデルを使います。

2. Agent ツールの model パラメータ — 起動ごとに設定します。値は sonnet | opus | haiku | fable。

3. Workflow の agent() オプション — ワークフロースクリプト（セッション 27）は呼び出しごとに model と effort を受け付けます：

// Cheap fan-out, expensive judgment
const findings = await agent(
  'List every file under src/ that touches the auth flow. Paths only.',
  { label: 'scan', model: 'haiku' }
);

const verdict = await agent(
  `Adversarially verify these findings — try to refute each one:\n${findings}`,
  { label: 'verify', model: 'fable', effort: 'xhigh' }
);

このスニペットは戦略全体の縮図です：機械的なステージでは Haiku を effort 上書きなしで使い、検証・判定・統合では effort 対応の上位モデルを高 effort で使います。 現行 configuration では Haiku 4.5 は effort 対応モデルとして掲載されていないため、--effort や effort オプションを付けないでください。

そして、どの上書きよりも重要な原則が1つあります：デフォルトでは上書きを省略すること。 model を設定していないエージェントはセッションモデルを継承し、それがたいてい正解です。別のティアがそのステージに合うと確信できるときだけ上書きしましょう。

セッションのダイヤル：/model、/effort、/fast

セッション内の3つのコマンドがデフォルトを制御します：

• /model — セッションで使うモデルを選ぶ
• /effort — 推論の effort を選ぶ（第2のダイヤル。セッション 26 をまるごと充てて解説します）
• /fast — Opus の fast mode を切り替える

/model と /effort は、保存を選べば新しいセッションのデフォルトとして永続化されます。また、Claude Code 自体がいまや複数のサーフェスにまたがっています：CLI、デスクトップアプリ（Mac/Windows）、Web アプリ（claude.ai/code）、IDE 拡張（VS Code、JetBrains）。

ハンズオン

現実的な混合ティア構成を組んでみましょう。

ステップ 1：セッションのデフォルトを設定する。

/model     → pick Sonnet 5 for everyday coding, or Fable 5 for a hard design day
/effort    → pick a reasoning effort; save it if you want it as your standing default
/fast      → if you're on Opus 4.8 and latency is bothering you

ステップ 2：安価なティアを適材適所に固定する。 セッションモデルが何であれ、常に Haiku で動く探索用エージェントタイプを作ります：

# File: .claude/agents/explorer.md
---
model: haiku
tools: [Read, Grep, Glob]
---

Fast, read-only codebase exploration: search, read, summarize.
Explore the codebase to answer the question you are given.
Return conclusions and relevant file paths — not raw file dumps.

これで explorer の起動はすべて Haiku 4.5 での実行になります。セッション本体はアーキテクチャ議論のために Fable 5 で動かしながら、5つの explorer サブエージェントが安価なティアで並列にリポジトリを走査する — そんな構成が可能になります。

ステップ 3：それ以外には手を付けない。 他のエージェントタイプでは、フロントマターから model を完全に省略します。それらはセッションモデルを継承するので、意図的に固定したステージを除けば、/model がセットアップ全体を動かす単一のレバーであり続けます。

その結果得られるのは2速のセッションです。判断はラインナップの最上位で、機械的な作業は最下位で実行され、.claude/agents/ の1つのファイルがその分担を恒久的に刻み込みます。

何が変わったか

単一デフォルトモデル時代	ティア・ポートフォリオ時代
セッションごとに1モデル、選択は1回	タスクごとにティア、ステージごとに選択
能力の上限は Opus クラス	Opus の上に Mythos クラスティア（Fable 5 が一般提供）
サブエージェントは常にセッションモデルを継承	3か所で上書き可能：agents フロントマター、Agent ツールの model パラメータ、Workflow の agent() オプション
速度を求めるなら小さいモデルへ切り替え	/fast：同じ Opus モデルで、より速い出力
コスト管理 = 安価なセッションを使う	コスト管理 = 安価なファンアウト、高価な判断
モデル選択は設定だった	モデル選択は戦略になった

この変化のコスト面は、セッション 21の直接の続きです — 「ファンアウトは安く、判定は高く」のパターンは、モデル戦略として表現されたコスト最適化にほかなりません。

キーインサイト

モデル選択は、セッション単位からタスク単位へ移りました。

ラインナップ自体は覚えやすいものです — 最難関の判断に Fable 5、現行 Opus 世代に Opus 5、前世代の選択肢に Opus 4.8、日常のバランス型作業に Sonnet 5、スプリンターに Haiku 4.5。本当に積み上がっていくスキルは、それらを混ぜることです。自分の作業のどのステージが機械的で、どのステージが判断なのかを見極め、それぞれを適切なティアへルーティングすること。

そして Mythos ティアのニュアンスは、一度だけ正確に頭に入れておく価値があります。Anthropic の system card は Fable 5 と Mythos 5 を1つの新しい大規模言語モデルの2つの configuration と説明しています。Fable は一般利用向けに追加 safeguards を備え、Mythos は少数の trusted partners 向けに関連 safeguards を解除します。名称は別の大型モデルや一般 entitlement を意味しません。

まずは「デフォルトは継承」のルールから始め、機械的な作業には Haiku を固定し、間違えられない判断のためにこそ Fable 5 を取っておきましょう。

次のセッション

セッション 26 では Effort レベルと Ultracode — 第2のダイヤル — を扱います。モデル選択はどの頭脳が答えるかを決め、effort はどれだけ深く考えるかを決めます。5つの標準 effort レベル（low から max）、Haiku 4.5 に effort 上書きを付けない理由、ultracode が追加の effort ティアではなく session-only の xhigh + workflow モードである理由を学びます。予算指示はガイダンスであり、ターンごとの支出を保証する上限ではありません。