SharklyでClaude Haiku 5.5エージェントを実行する方法

Anthropicは10月7日、Claude Haiku 5.5をリリースしました。料金は100Kトークン以下のプロンプトの場合、入力が100万トークンあたり0.10ドル、出力が0.50ドルで、100Kを超えると0.50ドル／2.50ドルになります。この100K以下の価格設定はGPT-6 Lunaと完全に同額であり、Anthropicの発表記事でも想定される用途が具体的に挙げられています。要約、コンテキスト圧縮、データベースクエリ、テキスト分類、ブラウザ操作、そしてOpus 5.5やSonnet 5.5の配下で動くサブエージェント業務などです。複数のコーディングエージェントを運用しているチームにとって、これはClaude Codeと連携し、他のすべてと同じボード上で扱える「格安レーン」となります。

ただし、注意すべき点が2つあります。まず、Claude CodeのhaikuエイリアスがHaiku 5.5を指すのはAnthropic APIのみであり、Bedrock、Google Cloud、Microsoft Foundry、AWS上のClaude Platformでは依然としてHaiku 4.5を指すという点です。また、価格も一律ではありません。Claude Codeのセッションはコンテキストを蓄積していきますが、Claude CodeがHaiku 5.5で自動圧縮を実行するのは約967Kトークンに達してからです。そのため、実行が長引くとターンの大半が100Kのラインを超え、5倍の料金レートで消費されてしまう可能性があります。Task画面からはどのモデルが使われているか見えないまま、格安レーンがいつの間にか格安でなくなってしまう——こうした運用のズレを検知することこそ、ボードが存在する意義です。本ガイドでは、最小限の実用的な構成として「1台のComputer、1つの格安レーンAgent、1つの実際のTask」という手順を解説します。

TL;DR

Computer上のClaude Codeをv2.1.293以降にアップデートし、haikuエイリアスではなくclaude-haiku-5-5を明示的に指定して、Claude Code Runtimeが「Available」と表示されるまで再スキャンを実行します。格安レーン専用のAgentを作成し、そのAgentのCustom argumentsでモデル名を指定したうえで、プロンプトが100Kトークンを超える前に完了するようTaskの対象範囲を絞り込みます。Claude Codeでは、Haiku 5.5はデフォルトでmedium effortで動作し、thinking（思考プロセス）を無効化することはできません。Anthropicは、複雑な自律型コーディングには依然としてSonnet 5.5やOpus 5.5の方が適しているとしているため、リード役やレビュアー役には引き続きそれらを割り当ててください。Agentは調査、実行、テスト、報告を担当し、人間は方針を定め、権限を付与し、成果物を承認します。

モデル設定の指定場所

Sharkly自体がモデルを選択することはありません。また、Agentsのドキュメントにおいて、Agentにモデルを指定する方法が変更されました。現在ドキュメントには次のように記載されています。「AgentはRuntimeのデフォルトモデルに従います。特定のモデル名を保証または表示することはありません。モデルを変更するには、AgentまたはRuntimeのCustom argumentsで指定してください。」あるいは従来どおり、RuntimeやComputerのツール設定を変更することも可能です。Agentの設定画面に個別のモデル選択ドロップダウンはなく、思考深度（thinking-depth）の調整コントロールもありません。

この仕様は、特に格安レーンにおいて極めて重要になります。以前のSonnet 5.5ガイドでは、ホスト上のClaude Codeの設定ファイルでモデルを指定していたため、モデルのティアごとに1台のComputerを用意するのがわかりやすい構成でした。しかし、AgentのCustom argumentsでモデルを指定できるようになれば、1台のComputerをHaiku 5.5 AgentとOpus 5.5 Agentで共有できます。誰かが平日に設定ファイルを直接編集することなく、各Agent側で利用モデルが明記される形です。Agentは作業の処理方法を定義し、Computerは実行環境（ホスト）を提供し、Runtime（ここではClaude Code）がセッションを実行し、Taskが共通の記録として残ります。

ステップ1：Computer上のClaude CodeでHaiku 5.5を使えるようにする

モデル設定ドキュメントにあるとおり、Haiku 5.5を使用するにはClaude Code v2.1.293以降が必要です。claude updateを実行してアップデートしてください。利用権限のある有料プランまたはAPIキーでサインインします。Claude Codeは無料版（Claude Free）では利用できず、MaxおよびTeamプランの契約者に付与される月間APIクレジットもClaude Codeの対象外であるため、Computer上のRuntimeの費用としては使えません。その後、対象ホストの通常のターミナルでclaude --model claude-haiku-5-5を実行します。セッションが正常に起動すれば、Sharklyから利用可能です。

エイリアスではなく、完全なモデルIDを明示的に指定してください。現時点でClaude Codeにおいてhaikuがどのモデルに解決されるかは以下のとおりです。

BedrockやGoogle Cloudの場合、Claude CodeはこのIDを各プロバイダー独自のモデルIDへとマッピングします。クラウドプロバイダー経由でClaudeに接続しているComputerでhaikuを指定すると、前世代のモデルが従来の価格で呼び出されることになりますが、Taskの画面上にはそのことが一切表示されません。

Sharklyに戻り、Computerの詳細画面を開いて再スキャンまたは接続テストを実行します。Claude Code Runtimeのステータスが「Available」になれば準備完了です。Computerが「online」と表示されていても、それはローカルサービスがハートビートを送信していることしか意味しません。タスクの実行を開始できるかどうかは、Runtimeのステータスで判断されます。

ステップ2：モデルを指定した格安レーンAgentの作成

「Agents」を開いて「New Agent」を選択し、先ほどのComputerとClaude Code Runtimeを選択します。名前にはモデル名ではなくレーンの役割を表す名称を付けます。Custom argumentsには、ターミナルで--modelを使ってテストしたのと同じ値であるclaude-haiku-5-5を指定します。デフォルトの作業ディレクトリは「Create temporary directory」に設定して各Taskが隔離されたディレクトリで実行されるようにし、スコープの狭い作業に見合ったタスクごとのタイムアウト時間を設定してください。Haiku Agentが1時間も実行され続けているなら、Taskの設計や粒度が適切でなかったサインです。

指示プロンプト（instructions）を作成する際は、3つのモデル特性を考慮する必要があります。まず、Claude CodeでのEffortはデフォルトでmediumに設定されており、Anthropicのプロンプティングガイドでも「自律型コーディングを含む大半の作業において」まずはここから始めるべき推奨値とされています（評価テストで向上が確認できる場合のみxhighやmaxを使用します）。次に、Claude Code上のHaiku 5.5ではthinkingを無効化できないため、Agentに直接回答するよう指示してもコスト削減にはなりません。さらに、Haiku 5.5には安全分類フィルター（セーフティクラシファイア）が組み込まれており、サーバー側でのフォールバックなしにリクエストを拒否することがあります。Haiku 4.5から移行するチームにとっては、この拒否の挙動が新たな注意点となります。

Sharklyはモデル名を表示しないため、Agent自身にTaskへモデル名を記載させるよう指示文に含めておきます。

You are the cheap lane. Take only the Task as written.
State the model id you ran on at the top of your report.
Read only the files the Task names, plus what you need to verify them.
If the work needs a broad codebase read, a design decision, or
changes across more than a few files, stop and say so in a comment
instead of continuing.
Run the closest relevant check before reporting done, and report
failures without hiding them.
If a refusal or safeguard notice appears, say so in your report.
Stop and ask before anything destructive or outside the attached
repositories.

ステップ3：実行を100Kのライン未満に抑え、Taskを1つ割り当てる

以下は、Anthropicの料金ドキュメントに記載されている、100万トークンあたりの料金体系です。

Anthropicは、前世代のHaikuではリクエストの約90%が100K以下のプロンプトだったと述べています。しかし、エージェントセッションは通常のリクエストとは異なります。Claude Codeでは各ターンのプロンプトにそれまでのセッション履歴が引き継がれ、ファイルを読み込んだりツールを実行したりするたびに膨らんでいきます。ドキュメントにも「100,000トークンを超えるプロンプトには割高な料金が適用される」と明記されています。自動圧縮が約967Kトークンまで実行されないため、一度100Kを超えた実行は、セッションの残りの間ずっと割高な価格帯にとどまることになります。

これらを踏まえると、使い分けの判断基準は次の2つのルールに集約されます。

• Haiku Agentを使うべき場合：Taskで対象ファイルが明示されている、成果物を人間が1分で確認できる、そしてAnthropicがこのモデルの用途として想定している作業（要約、分類、検索・調査、範囲の限定された修正など）である場合。
• 使うべきでない場合：大規模なリポジトリ全体の読み込みが必要な場合、長時間のデバッグセッションを伴う場合、あるいはレビュアーが思考過程を辿り直さなければならないような判断を伴う場合。そうしたタスクは100Kの境界線を超えて0.50ドル／2.50ドルの料金が発生するうえ、Anthropic自身も他の上位モデルに任せるべき領域としています。実際、Terminal-Bench 4.0のスコアにおいて、Haiku 5.5は39.2%にとどまり、Sonnet 5.5の70.6%と大きな差があります。このコストと効果の計算については「格安モデルの方が高くつくとき」で詳しく解説しています。

次に、明確な検収基準を持つTaskを1つ選び、担当者（Assignee）としてHaiku Agentを割り当てます。そして、割り当てられたTaskが待機するBacklogから、着手可能なステータスへと移動させます。実行ステータスはqueued、dispatched、runningと推移し、Taskの実行ログにはツール呼び出しやRuntimeイベントが記録されます。もしAgentが「Taskの範囲が広すぎる」と判断して処理を中断した場合、その質問はTaskへのコメントとして返され、Inboxに通知されます。これこそが、このレーンが設計どおりに機能している証拠です。

Haiku 5.5が格安レーンにもたらすもの

格安レーンの有効性については、「退屈な8割の業務にLunaを」や「SharklyにおけるGPT-6 Luna」ですでに述べており、「モデル混成チーム（Crews）」で示した配置ルール（一般メンバーには安価なモデルを、リーダーやレビュアーには高価格・高性能なモデルを充てる）もそのまま当てはまります。Haiku 5.5の登場によって変わる点は次の3つです。

同価格帯に第2のベンダーが登場したこと。 100Kトークン以下であれば、Haiku 5.5とLunaの公称価格は同額であり、それぞれClaude CodeとCodexという異なるRuntimeで動作します。ただし、価格上昇のしきい値が異なります。OpenAIのLunaは入力272Kトークン超で入力2倍・出力1.5倍となるのに対し、Haiku 5.5は100Kを超えると5倍に跳ね上がります。Runtimeとしての両者の比較は「Haiku 5.5対GPT-6 Luna」を参照してください。

サブエージェントとしての活用を前提に設計されていること。 AnthropicおよびローンチカスタマーであるRogoやCognitionは、Haiku 5.5をより大型のリードモデルの配下で機能させる構成について言及しています。しかし、Claude Codeの実行内部で動くサブエージェントの作業は、固有の担当者を持つTaskとしてボード上に表示されることはありません。「サブエージェントか、独立したAgentか」では、この両者の境界線を詳しく整理しています。

Computer Useは安価でも、検証コストが高くつくこと。 Anthropicのシステムカードによると、OSWorld 2.1サブセットにおいてHaiku 5.5の部分点獲得率は72.4%であるものの、完全成功率（strict pass rate）は37.1%にとどまり、多くの実行が中途半端な状態で終了します。これがレビューキューにどのような影響を与えるかは「格安ブラウザエージェント」で解説しています。

これらの利用料金がSharklyの請求に含まれることはありません。モデル利用料は各ツールに設定されたサブスクリプションやAPIキーを通じて課金されるため、上記のHaiku 5.5の料金はAnthropicまたは各クラウドプロバイダーに直接支払われます。

今週、利用可能なモデルに変化がありました。しかし、リクエストからリリースに至るまで、コンテキスト、進捗、ブロッカー、成果物、そして人間によるレビューの可視性を保ち続けるという本質は変わりません。Git worktreeを使って手動でこの環境を構築することもできますし、Sharklyを使ってワークフロー全体を効率的に管理することもできます。