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VS COMPARISON

Claude Haiku 5.5 vs Mistral Large 4

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は Claude Haiku 5.5 43 対 Mistral Large 4 38 で Claude Haiku 5.5 がやや優位。用途しだいで逆転する差

ベンチ勝ち:Claude Haiku 5.5 1 / Mistral Large 4 0 料金で安い項目:Claude Haiku 5.5 2 / Mistral Large 4 0 データ最終更新:2026-10-17(編集部集計)

WHICH ONE

こんな人はどっち?

こんな人は Claude Haiku 5.5

  • ✓ API 料金を抑えたい人(入力$0.1/出力$0.5)
  • ✓ コスパ重視の人(AIコスパ指数 84 対 59)
  • ✓ AI をはじめて使う人

こんな人は Mistral Large 4

  • ✓ 「新しい旗艦 Mistral Large 4(2026-10-06 公開プレビュー)は総パラメータ約1兆のうち1回に動くのは520億の MoE で、テキストと画像を読める。一度に読める量は公式で100万トークン」を重視する人
  • ✓ 「Large 4 の知能スコアは 38(第三者機関 Artificial Analysis の総合指標 v4.3.2)で、同じ Mistral の Medium 3.5(14)を大きく上回る」を重視する人

SPECS

仕様の比較

項目 Claude Haiku 5.5 Mistral Large 4
バージョン Haiku 5.5 Large 4(公開プレビュー)
公開日 2026-10-07 2026-10-06
コンテキスト長 1000K 1000K
入力料金 $/1M $0.1 安い $1.36
出力料金 $/1M $0.5 安い $4.18
推論モデル ✓ あり ✓ あり
マルチモーダル ✓ あり ✓ あり
AIコスパ指数 独自指標 84 勝ち 59

BENCHMARKS

ベンチマーク差分

バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。

総合知能(AA Intelligence Index)

Claude Haiku 5.5
43 勝ち
Mistral Large 4
38

最難関試験(HLE)

Claude Haiku 5.5
45.9%
Mistral Large 4
—

※ AA Intelligence Index(第三者機関 Artificial Analysis の統合知能指標)/ SWE-Bench Verified(実OSSバグ修正)/ MMLU(総合学力)/ GPQA Diamond(博士レベル理系)/ AIME(数学オリンピック予選)/ HLE(Humanity's Last Exam・最難関試験)

※「—」は未公表(実測0ではありません)。未公表の項目は勝敗のカウント対象外です。公式が個別ベンチを公表していないモデルも、AA Intelligence Index は第三者測定のため横並びで比較できます。

X VOICE

Xの評判はどう?

ベンチマークとは別の軸として、直近7日(2026-10-12 〜 2026-10-19)の X上の日本語の声をサンプル分析。てんびん丸総研調べ。

Claude Haiku 5.5

X評判スコア 95 /100(n=24)

ポジ 18 / ネガ 1 / 中立 5

👍 コストが大幅に安い

👍 定型・軽い作業に強い

👎 複雑タスクで精度低下

👎 記憶保持の弱さ

Mistral Large 4

X評判スコア — /100(n=3)

ポジ 2 / ネガ 0 / 中立 1 (判定材料が少なくスコアは保留)

👍 論理的で正確

👍 論理的で間違いが少ない

※ Grok(x_search)で過去7日の日本語Xポストを、モデルごとに3つの角度(感想・活用報告・他モデル比較)から検索してサンプル収集し、ポジ・ネガ・中立をLLM分類した傾向値。全数調査ではなく、角度間の重複除外も完全ではありません。評判スコア=ポジ÷(ポジ+ネガ)×100(判定5件未満は「—」)。 全モデルの一覧と推移は てんびん丸総研へ。

EDITOR'S NOTE

編集部メモ

数値の背景と、いまの提供状況・注意点

Claude Haiku 5.5

2026-10-07(米国時間)公開の Anthropic の軽量・低価格モデル(API は claude-haiku-5-5)。9月22日の Opus 5.5、9月28日の Sonnet 5.5 に続く「Claude 5.5 ファミリー」の3本目で、これで Opus・Sonnet・Haiku の3つが 5.5 にそろった。同日から Claude API・Amazon Bedrock・Google Cloud・Microsoft Foundry と Claude アプリで使える。料金はプロンプトの長さで2段階になり、10万トークン以下のリクエストは入力$0.10/出力$0.50、10万トークンを超えるリクエストは入力$0.50/出力$2.50(キャッシュ読み込みは$0.01、超過時$0.05)。本表の $0.10/$0.50 は10万トークン以下の単価。Claude の 4.6 以降のモデルは100万トークンまで同じ単価なので、長さで単価が変わるのは Haiku 5.5 だけ。前の Haiku 4.5($1/$5)から単価は1割になり、Anthropic は「Haiku 4.5 へのリクエストの9割が10万トークン以下だったので、平均で約75%安く動かせる」と説明している(同社の試算。新しい数え方で同じ文章が約30%多いトークンになる分も含めた値)。入力3:出力1の平均額 $0.20 は GPT-6 Luna と並んで本表でいちばん安い。ただし長い依頼の割増しの境目が違い、GPT-6 Luna は27万2千トークンまで同じ単価なので、10万〜27万2千トークンの依頼では Luna のほうが安い。第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 43(v4.3.2・max 設定/2026-10-09 確認)で、同じ平均額の GPT-6 Luna(38)を5点上回る。設定を下げると xhigh 41、high 38、medium 34、low 29。公式の値(システムカード Table 8.1.A、max 設定・5回平均)は、Humanity's Last Exam がツールなし 45.9%(Haiku 4.5 は 10.2%)・ツールあり 57.4%、より難しいコード修正の SWE-bench Pro が 64.8%(Sonnet 5.5 は 81.3%)、SWE-bench Multilingual が 83.7%(Haiku 4.5 は 67.4%)、パソコン操作の OSWorld 2.1(インターネットにつながない82課題)が 72.4%(Haiku 4.5 は 15.7%、GPT-6 Luna は 48.9%)、実務の出来を測る GDPval-AA v2.1 が 1620(GPT-6 Luna は 1437)。発表ページでは、コマンド操作で開発を進める Terminal-Bench 4.0 が 39.2%(Haiku 4.5 は 0.0%、GPT-6 Luna は 16.4%)。SWE-bench Verified・GPQA・MMLU・AIME は公表されていないため「—」。一度に読める量は100万トークン、一度に書ける量は最大12万8千トークン、知識は2026年6月まで。入力はテキストと画像。考える量(effort)の既定は medium で、考える機能(adaptive thinking)は既定でオン。Haiku 4.5 向けのコードはそのままでは動かないことがある(考える量をトークン数で指定する budget_tokens や、既定以外の temperature・top_p・top_k の指定がエラーになる)。前の Haiku 4.5 は公式ドキュメントで旧世代(Legacy)扱いになったが引き続き使え、終了の予告はまだ出ていない(2026-10-09 確認)。Haiku 5.5 自身の提供終了は 2027-10-07 より前にはならない。本表の「一度に読める量」100万トークンは、Anthropic 公式の context window(会話の履歴と AI の返答を合わせた1つの枠)。

Mistral Large 4

フランス Mistral AI の新しい旗艦モデル(API モデル名は mistral-large-4、版は v26.10)。2026-10-06 に公開プレビュー(Public Preview)として出た。 総パラメータ1兆500億のうち1回に動くのは520億の MoE(専門家分業型)で、16億パラメータの画像エンコーダを持ち、テキストと画像を入力できる。 1つのモデルで「すぐ答える」と「じっくり考える」の両方をこなす。 料金は定価で入力 $1.36/出力 $4.18(キャッシュ済み入力 $0.14)。公開から2週間は半額($0.68/$2.09)だが、本表は定価で載せている。 一度に読める量は Mistral 公式のモデルカードと変更履歴で100万トークン(第三者機関 Artificial Analysis のページは 524k と表示していて、公式と食い違う)。 重みは「今月末までに公開する」と予告されているが、2026-10-09 時点では未公開で、ライセンス名も公表されていない。 【性能】第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 38(v4.3.2・考えるモードあり、小数では 38.38/2026-10-09 確認)で、AA は「米国と中国以外で最も賢いモデル」と書いている。前の Medium 3.5(14)から24点上がった。 Mistral 自身の公表値は、長いプログラム修正の DeepSWE v1.1 が 61.7%、コマンド操作で開発を進める Terminal-Bench 4.0 が 28.3%、業務自動化の AutomationBench が 59.9%、セキュリティ課題の Cybench が 93%。 SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME は公表されていないため本表では「—」(Medium 3.5 の 77.6% は流用しない)。 プレビュー版なので、正式版で料金や仕様が変わることがある。 【前の行について】本表は 2026-10-09 まで Mistral Medium 3.5(2026-04-28 公開・128B dense・Modified MIT で重み公開・$1.5/$7.5・256k・SWE-bench Verified 77.6%(公式モデルカード)・AA 14)を載せていた。 その前は Mistral Large 3(2025-12-02 公開・MoE 675B/41B active・Apache 2.0・$0.5/$1.5・AA は v4.3.2 で 9)。どちらも引き続き API で使える。

PROS & CONS

強み・弱み

Claude Haiku 5.5

長文・コード・推論で定評。主力は 9/22 に出た Opus 5.5(API の公式ドキュメントは迷ったらこれと案内)、重い推論や長時間の自走には Fable 5.1、日常使いは 9/28 に出た Sonnet 5.5、軽量は 10/7 に出た Haiku 5.5。

◎ 強み

  • ◎ 長い文書をまとめるのが得意(1M tokens context)
  • ◎ コード生成・修正の精度が高い(SWE-Bench で常時トップ争い)
  • ◎ 安全側に振った穏やかな応答
  • ◎ adaptive thinking で必要に応じて推論時間を自動調整

△ 注意点

  • △ 画像生成はできない(読み取りのみ)
公式サイト →

Mistral Large 4

ヨーロッパ発のオープンモデル勢。2026-10-06 に新しい旗艦 Mistral Large 4 を公開プレビューで出し、重みも10月末までに公開する予定。

◎ 強み

  • ◎ 新しい旗艦 Mistral Large 4(2026-10-06 公開プレビュー)は総パラメータ約1兆のうち1回に動くのは520億の MoE で、テキストと画像を読める。一度に読める量は公式で100万トークン
  • ◎ Large 4 の知能スコアは 38(第三者機関 Artificial Analysis の総合指標 v4.3.2)で、同じ Mistral の Medium 3.5(14)を大きく上回る
  • ◎ Mistral Large 3 が 675B 総 / 41B アクティブの MoE(Apache 2.0)
  • ◎ Medium 3.5(2026-04-28)はチャット・推論・コーディング・視覚を1つに統合、SWE-Bench Verified 77.6%
  • ◎ 消費者向けの Le Chat は 2026-05-28 に「Vibe」へ改称・統合(無料プランあり)、改称時点の既定モデルは Medium 3.5
  • ◎ Vibe は Work / Code / Chat の3モードを束ねた作業エージェントで、CLI・VS Code 拡張まで用意
  • ◎ 小型の Mistral Small 4(Apache 2.0)や Ministral 3(14B/8B/3B)まで揃い、自前運用しやすい
  • ◎ Voxtral TTS / OCR 4.1(2026-07-16 公開、2026-08-31 に一般提供)など周辺モデルも拡充

△ 注意点

  • △ Large 4 はまだプレビュー版で、正式版で料金や仕様が変わることがある。重みは2026年10月末までに公開すると予告されているが(発表文の言い方は「今月末」)、2026-10-09 時点では未公開でライセンス名も公表されていない
  • △ Large 4 の一度に読める量は、公式は100万トークン、Artificial Analysis は52万4千トークンと表示していて食い違う
  • △ Medium 3.5 のライセンスは Apache 2.0 ではなく Modified MIT(高収益企業に一部制限あり)
公式サイト →

PRIMARY SOURCES

一次ソース

FAQ

よくある質問

Q. Claude Haiku 5.5 と Mistral Large 4、結局どっちがいい?

A. AA Intelligence Index は Claude Haiku 5.5 43 対 Mistral Large 4 38 で Claude Haiku 5.5 がやや優位ですが、用途によっては逆転しうる差です。料金・使い勝手も合わせて選ぶのがおすすめです。

Q. Claude Haiku 5.5 と Mistral Large 4、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は Claude Haiku 5.5 が $0.1/1M、Mistral Large 4 が $1.36/1M。出力料金は Claude Haiku 5.5 が $0.5/1M、Mistral Large 4 が $4.18/1M です。入力・出力とも Claude Haiku 5.5 の方が安く、コスト重視なら Claude Haiku 5.5 が有利です。

Q. Claude Haiku 5.5 と Mistral Large 4、ベンチマークで強いのはどっち?

A. 両モデルが共通で公表している指標は1項目と少ないため、全モデルを第三者が同一条件で測定している AA Intelligence Index(Claude Haiku 5.5 43/Mistral Large 4 38)を軸に判断するのがおすすめです。AA Intelligence Index・SWE-Bench・MMLU・GPQA・AIME などの比較可能な指標では Claude Haiku 5.5 の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では Claude Haiku 5.5 が優勢です。

Q. Claude Haiku 5.5 と Mistral Large 4、コスパがいいのはどっち?

A. AIコスパ指数(第三者測定の知能スコアと料金の安さを 6:4 で合成した編集部独自指標)は Claude Haiku 5.5 が 84、Mistral Large 4 が 59。「安くて賢い」バランスでは Claude Haiku 5.5 が有利です。

Q. Claude Haiku 5.5 と Mistral Large 4、初心者にはどっちがおすすめ?

A. 初心者へのおすすめ度は Claude Haiku 5.5 の方が高め(4/5 対 2/5)。まず触ってみるなら Claude Haiku 5.5 から始めると迷いにくいです。

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