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。