Claude Haiku 3 廃止（2026年4月19日）完全移行…

Claude Haiku 3 廃止（2026年4月19日）完全移行ガイド——Claude Haiku 4.5 へのアップグレード手順

Anthropic は、Claude Haiku 3（モデルID: claude-3-haiku-20240307）を2026年4月19日に廃止することを発表しました。現在このモデルを本番環境で利用しているチームや開発者は、それまでに Claude Haiku 4.5（claude-haiku-4-5-20251001） へ移行する必要があります。

なぜ廃止されるのか

Anthropic はモデルのライフサイクル管理の一環として、旧バージョンのモデルを定期的に廃止し、より新しく高性能なモデルへの移行を促しています。Claude Haiku 3 は2024年3月にリリースされて以来、高速・低コストな軽量モデルとして多くのアプリケーションで採用されてきました。

しかし、後継の Claude Haiku 4.5 はすべての面でHaiku 3を大幅に上回っており、Anthropic は廃止予告の少なくとも60日前に通知するというポリシーに従って、このタイミングでアナウンスを行いました。

廃止スケジュール

マイルストーン	日付
廃止アナウンス	2026年2月中旬〜3月
廃止日（リタイアメント）	2026年4月19日
廃止後の動作	APIリクエストがエラーを返す

廃止日以降に claude-3-haiku-20240307 を指定してAPIを呼び出すと、リクエストは失敗します。移行は早めに完了させることを強く推奨します。

Claude Haiku 3 vs Claude Haiku 4.5 — 性能比較

Claude Haiku 4.5 は、Haiku 3 と比較してほぼすべての指標で優れています。

指標	Claude Haiku 3	Claude Haiku 4.5
コンテキストウィンドウ	200K トークン	200K トークン
応答速度	高速	同等以上（フロンティア近辺）
コーディング性能	標準	大幅改善
推論・分析	標準	大幅改善
ツール使用（Function Calling）	対応	より正確
ビジョン（画像入力）	対応	対応
価格（入力/出力）	競争力あり	同等水準

Haiku 4.5 は「ニアフロンティア」と表現されるほど高性能で、特にコーディング支援・エージェント用途・リアルタイムアプリケーションでの改善が顕著です。

移行手順

ステップ 1: 使用箇所の特定

まず、コードベース内で claude-3-haiku-20240307 を参照しているすべての箇所を洗い出します。

# プロジェクト内の全参照箇所を検索
grep -r "claude-3-haiku-20240307" ./src --include="*.py" --include="*.ts" --include="*.js"
 
# 出力例:
# ./src/api/chat.py:12:    model="claude-3-haiku-20240307",
# ./src/workers/summarizer.ts:8:  model: 'claude-3-haiku-20240307',
# ./config/defaults.json:5:  "model": "claude-3-haiku-20240307"

ステップ 2: モデルIDを更新する

見つかった箇所を claude-haiku-4-5-20251001 に置き換えます。

Python（Anthropic SDK）:

import anthropic
 
client = anthropic.Anthropic()
 
# ❌ 旧: 廃止されるモデル
# model = "claude-3-haiku-20240307"
 
# ✅ 新: Claude Haiku 4.5
message = client.messages.create(
    model="claude-haiku-4-5-20251001",  # ← ここを変更
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "日本語で「こんにちは」と言ってください。"}
    ]
)
 
print(message.content[0].text)
# 出力例: こんにちは

TypeScript / Node.js（Anthropic SDK）:

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
 
const client = new Anthropic();
 
async function main() {
  // ❌ 旧: 廃止されるモデル
  // const model = "claude-3-haiku-20240307";
 
  // ✅ 新: Claude Haiku 4.5
  const message = await client.messages.create({
    model: "claude-haiku-4-5-20251001", // ← ここを変更
    max_tokens: 1024,
    messages: [{ role: "user", content: "Say hello in Japanese." }],
  });
 
  console.log(message.content[0].text);
  // 出力例: こんにちは (Konnichiwa) — Hello in Japanese
}
 
main();

環境変数・設定ファイルで管理している場合:

# .env ファイル
# ❌ 旧
# MODEL_ID=claude-3-haiku-20240307
 
# ✅ 新
MODEL_ID=claude-haiku-4-5-20251001

# Python での環境変数読み込み例
import os
import anthropic
 
client = anthropic.Anthropic()
 
# 環境変数からモデルIDを取得（設定ファイルで一元管理）
model_id = os.environ.get("MODEL_ID", "claude-haiku-4-5-20251001")
 
message = client.messages.create(
    model=model_id,
    max_tokens=512,
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this in one sentence: AI is transforming software development."}]
)
 
print(message.content[0].text)
# 出力例: AI is revolutionizing software development by automating coding tasks and enhancing developer productivity.

ステップ 3: 本番前にテストを実施する

モデルIDを変更したら、必ずステージング環境で動作確認を行いましょう。

import anthropic
import pytest
 
client = anthropic.Anthropic()
 
def test_haiku_45_basic_response():
    """Claude Haiku 4.5 が正常にレスポンスを返すか確認"""
    message = client.messages.create(
        model="claude-haiku-4-5-20251001",
        max_tokens=100,
        messages=[{"role": "user", "content": "What is 2 + 2?"}]
    )
 
    assert message.stop_reason == "end_turn"
    assert len(message.content) > 0
    assert "4" in message.content[0].text
 
def test_haiku_45_tool_use():
    """ツール使用（Function Calling）が機能するか確認"""
    tools = [
        {
            "name": "get_weather",
            "description": "Get weather for a location",
            "input_schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {"type": "string", "description": "City name"}
                },
                "required": ["location"]
            }
        }
    ]
 
    message = client.messages.create(
        model="claude-haiku-4-5-20251001",
        max_tokens=200,
        tools=tools,
        messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather in Tokyo?"}]
    )
 
    # ツールが呼び出されたことを確認
    tool_uses = [block for block in message.content if block.type == "tool_use"]
    assert len(tool_uses) > 0
    assert tool_uses[0].name == "get_weather"
    print(f"Tool called with input: {tool_uses[0].input}")
    # 出力例: Tool called with input: {'location': 'Tokyo'}
 
if __name__ == "__main__":
    test_haiku_45_basic_response()
    print("✅ Basic response test passed")
    test_haiku_45_tool_use()
    print("✅ Tool use test passed")

ステップ 4: コスト・レイテンシを計測して比較する

Haiku 4.5 は Haiku 3 と同等水準の価格帯に設計されていますが、実際のユースケースで計測することをお勧めします。

import anthropic
import time
 
client = anthropic.Anthropic()
 
def benchmark_model(model_id: str, prompt: str, runs: int = 5) -> dict:
    """モデルのレイテンシとトークン使用量を計測"""
    latencies = []
    input_tokens_list = []
    output_tokens_list = []
 
    for i in range(runs):
        start = time.time()
        message = client.messages.create(
            model=model_id,
            max_tokens=256,
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
        )
        elapsed = time.time() - start
 
        latencies.append(elapsed)
        input_tokens_list.append(message.usage.input_tokens)
        output_tokens_list.append(message.usage.output_tokens)
 
    return {
        "model": model_id,
        "avg_latency": sum(latencies) / runs,
        "avg_input_tokens": sum(input_tokens_list) / runs,
        "avg_output_tokens": sum(output_tokens_list) / runs,
    }
 
prompt = "Explain the concept of machine learning in 3 sentences."
 
# Claude Haiku 4.5 のベンチマーク
result_45 = benchmark_model("claude-haiku-4-5-20251001", prompt)
print(f"Claude Haiku 4.5:")
print(f"  平均レイテンシ: {result_45['avg_latency']:.2f}秒")
print(f"  平均入力トークン: {result_45['avg_input_tokens']:.0f}")
print(f"  平均出力トークン: {result_45['avg_output_tokens']:.0f}")
 
# 出力例:
# Claude Haiku 4.5:
#   平均レイテンシ: 0.84秒
#   平均入力トークン: 18
#   平均出力トークン: 72

よくある移行パターン

パターン A: 定数・設定の一元管理（推奨）

モデルIDを定数として定義しておくと、将来の変更が容易になります。

# models.py
class ClaudeModels:
    """Claude モデルID の定数定義"""
    # Haiku シリーズ（高速・低コスト）
    HAIKU_LATEST = "claude-haiku-4-5-20251001"
 
    # Sonnet シリーズ（バランス）
    SONNET_LATEST = "claude-sonnet-4-6"
 
    # Opus シリーズ（最高性能）
    OPUS_LATEST = "claude-opus-4-6"
 
# 使用例
from models import ClaudeModels
import anthropic
 
client = anthropic.Anthropic()
 
message = client.messages.create(
    model=ClaudeModels.HAIKU_LATEST,
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "こんにちは！"}]
)
print(message.content[0].text)
# 出力例: こんにちは！お気軽にご質問ください。

パターン B: バッチ処理での移行

大量リクエストをバッチで処理している場合も、モデルIDを変更するだけで対応できます。

import anthropic
 
client = anthropic.Anthropic()
 
# バッチ処理の例
requests = [
    {"custom_id": "req-001", "text": "Summarize AI trends in 2026."},
    {"custom_id": "req-002", "text": "What is prompt engineering?"},
    {"custom_id": "req-003", "text": "Explain Claude's context window."},
]
 
# メッセージバッチを作成
batch = client.messages.batches.create(
    requests=[
        {
            "custom_id": req["custom_id"],
            "params": {
                "model": "claude-haiku-4-5-20251001",  # Haiku 4.5 を指定
                "max_tokens": 256,
                "messages": [{"role": "user", "content": req["text"]}]
            }
        }
        for req in requests
    ]
)
 
print(f"バッチID: {batch.id}")
print(f"ステータス: {batch.processing_status}")
# 出力例:
# バッチID: msgbatch_01XFDUDYJgAACzvnptvVoYEL
# ステータス: in_progress

全体を振り返って

Claude Haiku 3 の廃止（2026年4月19日）は、すでにカウントダウンが始まっています。移行自体はモデルIDを1行変更するだけという非常にシンプルな作業ですが、本番環境への影響を避けるためには早めの対応が重要です。

移行のポイントをまとめます：

廃止日: 2026年4月19日
移行先: claude-haiku-4-5-20251001
作業内容: コードベース内のモデルIDを検索・置換
推奨: ステージング環境でテスト後、本番デプロイ

Claude Haiku 4.5 はパフォーマンスが大幅に向上しており、移行することでアプリケーションの品質も向上します。ぜひ早めに移行を進めてください。

Claude API 全般の使い方については Claude API クイックスタートガイドも合わせてご覧ください。ツール使用（Function Calling）の詳細についてはツール使用ガイドをご参照ください。

Claude Haiku 3 廃止（2026年4月19日）完全移行ガイド——Claude Haiku 4.5 へのアップグレード手順