Claude Sonnet 5.5 の cache read 料金が半額に改定、実測で20ターン時の費用削減効果を確認

リアルタイム応答が不要なバッチ処理では Batches API を使うことで、通常の同期 API 比で トークン単価が 50% オフになる。TypeScript での実装は SDK インストール → バッチリクエスト作成 → ポーリング待機 → 結果取得の 4 ステップで、最大 10,000 件 / バッチを処理でき、Prompt Caching と組み合わせれば理論上 95% 以上のコスト削減も可能。

Microsoft Copilot Studio と iPaaS を連携させた RAG システムで、Claude Sonnet 4.5 と GPT-5 Chat の性能を 4 つのテストケースで検証。検索精度は両者とも 100% 達成したが、回答精度ではClaude Sonnet 4.5 が全ケースで 100% に対し GPT-5 Chat はケース 3・4 で 80%・60% にとどまり、ハルシネーション耐性の差が明確化。

Amazon Bedrock の VLM (Claude Haiku 4.5) による外観検査で、出力スキーマのキー順が検出率に大きく影響することを発見。判定（verdict）を欠陥候補（findings）より後に書かせることと、判定処理を VLM から分離することで、複数条件で検出率が向上。前回の結果を再分析し、プロンプト設計の細部が精度に影響することを実証。

元鉄鋼営業が Claude API を使い、商談メモから業界特有の項目（顧客区分・鋼材種別・ニッケル相場連動・案件ステータス等）を構造化 JSON で自動抽出するツールを開発。単価管理の複雑さという実務課題に根ざしたスキーマ設計と、thinking ブロック対応やプロンプトの判定基準明文化による精度改善プロセスを解説。