Claude Codeを使ったSEO記事作成で「どのモデルを選べばよいか分からない」という悩みは多くの方が抱えています。Opus 4.6・Sonnet 4.5・Haiku 4.5はそれぞれ得意領域が異なり、選択を誤ると品質不足やコスト超過を招きます。モデルごとの特性を理解し、記事の目的に合わせて適切に使い分けることが、検索上位を狙ううえでの最初の一歩です。
Claude Codeで利用できる3つのモデルの基本スペック
Claude Codeでは、Anthropicが提供する3つの現行モデルを切り替えて使用できます。
モデル別スペック一覧
| 項目 | Opus 4.6 | Sonnet 4.5 | Haiku 4.5 |
|---|---|---|---|
| 位置づけ | 最高精度のエージェント・コーディング特化 | 速度と精度のバランス型 | 高速処理・軽量タスク向け |
| API入力単価（100万トークン） | $5.00 | $3.00 | $1.00 |
| API出力単価（100万トークン） | $25.00 | $15.00 | $5.00 |
| コンテキストウィンドウ | 200Kトークン（1M beta対応） | 200Kトークン（1M beta対応） | 200Kトークン |
| 最大出力トークン | 128K | 64K | 64K |
| 拡張思考（Extended Thinking） | 対応 | 対応 | 対応 |
| 適応思考（Adaptive Thinking） | 対応 | 非対応 | 非対応 |
| 知識カットオフ | 2025年5月 | 2025年1月 | 2025年2月 |
各モデルのSEO記事向け特徴
Opus 4.6 は最大出力128Kトークンに対応し、1万字を超える長文記事でも途中で途切れるリスクが低いです。適応思考（Adaptive Thinking）機能により、記事の論理構成を深く検討したうえで出力するため、専門性の高いテーマや比較分析を含む記事で特に力を発揮します。
Sonnet 4.5 はOpusの約60%のコストで動作しながら、一般的なSEO記事であれば十分な品質を確保できます。応答速度がOpusより速いため、構成案の複数パターン生成やリライト作業など、反復的なタスクに向いています。
Haiku 4.5 はOpusの5分の1のコストで動作する最速モデルです。メタディスクリプションの生成、見出し案のブレスト、キーワードリストの整理など、単純だが量の多いタスクを短時間でこなす場面に適しています。
SEO記事の工程別モデル使い分け戦略
SEO記事作成には複数の工程があり、工程ごとに求められる能力が異なります。全工程をOpusで実行すると高コストになるため、工程に応じたモデル選択が重要です。
工程×推奨モデルの対応表
| 工程 | 求められる能力 | 推奨モデル | 理由 |
|---|---|---|---|
| キーワード調査・分類 | 大量データの整理 | Haiku 4.5 | 高速・低コストで十分な精度 |
| 検索意図の分析 | 意図の深い読み取り | Opus 4.6 | ニュアンスの把握に適応思考が有効 |
| 記事構成の策定 | 論理構成力 | Opus 4.6 | 競合との差別化を含む設計判断 |
| 本文の執筆 | 文章生成品質 | Sonnet 4.5 or Opus 4.6 | テーマの難易度で切り替え |
| メタディスクリプション生成 | 簡潔な要約力 | Haiku 4.5 | 短文タスクは最速モデルで十分 |
| ファクトチェック | 正確な情報照合 | Opus 4.6 | 誤りを見逃さない慎重さが必要 |
| リライト・校正 | 文体の統一・推敲 | Sonnet 4.5 | 速度と品質のバランスが重要 |
具体的な使い分け例
たとえば「BtoBマーケティング」のような専門性が高く、比較表や統計データを多く含む記事では、構成策定と本文執筆にOpus 4.6を使い、メタ情報生成やキーワード整理にHaiku 4.5を充てます。一方、「おすすめ◯選」のようなリスト型記事では、Sonnet 4.5で本文を執筆し、Opus 4.6はファクトチェックのみに限定することで、コストを50%以上削減できます。
モデル別コスト試算：SEO記事1本あたりの費用
API経由でClaude Codeを利用する場合の、記事1本あたりのコストを試算します。
試算の前提条件
- 記事の目標文字数: 5,000字（約3,500出力トークン相当）
- 入力プロンプト: 競合分析データ＋指示で約10,000トークン
- 構成策定・本文執筆・校正の3回のAPI呼び出しを想定
モデル別コスト比較
| パターン | 構成 | 執筆 | 校正 | 合計コスト（概算） |
|---|---|---|---|---|
| 全工程Opus 4.6 | $0.14 | $0.14 | $0.14 | 約$0.42（≒63円） |
| Opus＋Sonnet混合 | $0.14（Opus） | $0.08（Sonnet） | $0.08（Sonnet） | 約$0.30（≒45円） |
| Opus＋Sonnet＋Haiku混合 | $0.14（Opus） | $0.08（Sonnet） | $0.03（Haiku） | 約$0.25（≒38円） |
| 全工程Sonnet 4.5 | $0.08 | $0.08 | $0.08 | 約$0.24（≒36円） |
| 全工程Haiku 4.5 | $0.03 | $0.03 | $0.03 | 約$0.09（≒14円） |
※ 1ドル＝150円で換算。プロンプトキャッシュ適用で2回目以降は入力コストが約90%削減
実際には構成策定時の入力トークンがさらに大きくなるケースや、リトライが発生するケースがあるため、上記の1.5〜2倍程度を見込んでおくのが現実的です。
サブスクリプションプランとの比較
月額固定のサブスクリプションプランを利用する場合、API単価での試算は不要です。
| プラン | 月額 | 利用可能モデル | Claude Code対応 |
|---|---|---|---|
| Pro | $20 | Sonnet 4.5（Opus 4.6は制限あり） | 対応 |
| Max 5x | $100 | Opus 4.6含む全モデル | 対応（Proの5倍） |
| Max 20x | $200 | Opus 4.6含む全モデル | 対応（Proの20倍） |
月に50本以上の記事を作成するなら、Max 5x（$100/月）のほうがAPI従量課金より割安になるケースがあります。逆に月5本以下であればAPI利用のほうがコストを抑えられます。
CLAUDE.mdでSEO記事のルールを自動適用する方法
Claude Codeでは、プロジェクトルートに配置したCLAUDE.mdファイルに記述したルールが自動的に読み込まれます。SEO記事作成のルールをここに定義しておくと、毎回プロンプトで指示しなくても品質基準が維持されます。
SEO記事向けCLAUDE.mdの設定例
# SEO記事作成ルール
## 文体
- 本文は「ですます調」で統一する
- 箇条書きの体言止めは可
- 「〜だ」「〜である」は使用しない
## 禁止パターン
- 「この記事では〜を解説します」のような意思表示だけの文は書かない
- 見出し直後は具体的な内容から始める
- 結論やデータを冒頭に置く
## 構成ルール
- H1: 記事タイトル（主要KWを含む、32字以内推奨）
- H2: 大見出し（記事の章に相当）
- H3: 小見出し（H2内の論点を分割）
- 各H2セクションは300〜800字を目安にする
## SEOチェック項目
- タイトルに主要キーワードを含める
- メタディスクリプションは120〜160字
- 画像にはalt属性を設定する
- 内部リンクを最低3か所に設置する
## 品質基準
- 数値データには必ず出典URLを付記する
- 競合記事からの文章コピペは禁止
- 公式ドキュメントからの引用は出典明記で可
CLAUDE.mdを活用するメリット
- ルールの属人化を防止: チームの誰がClaude Codeを操作しても同じ品質基準が適用されます
- プロンプトの簡素化: 毎回長い指示を書く必要がなくなり、キーワードと簡単な方向性だけで記事生成を開始できます
- ルール更新の一元管理: SEOのガイドラインが変わった場合もCLAUDE.md1か所を修正するだけで全記事に反映されます
プロジェクト単位だけでなく、~/.claude/CLAUDE.md にグローバルルールを置くことで、複数プロジェクトに共通の基準を適用することも可能です。
Agent Teamsを活用したSEO記事の並行生産ワークフロー
Claude Codeの「Agent Teams（エージェントチーム）」機能を使うと、複数のサブエージェントを並行稼働させてSEO記事作成の各工程を同時進行できます。
ワークフロー構成例
リーダーエージェント（Opus 4.6）
├── 競合分析エージェント A（Sonnet 4.5）─ CSV/JSON分析
├── 競合分析エージェント B（Sonnet 4.5）─ 競合HTML分析
│ ↓ 分析完了
├── 記事執筆エージェント（Opus 4.6）─ 構成策定〜本文生成
│ ↓ 執筆完了
├── ファクトチェックエージェント（Opus 4.6）─ 事実検証
└── 盗用チェックエージェント（Sonnet 4.5）─ 競合との照合
↓ 全チェック完了
記事公開
各エージェントの役割とモデル選定理由
リーダーエージェント（Opus 4.6）: 全体の進行管理とタスク割り当てを担当します。判断力が求められるため最上位モデルを使用します。
競合分析エージェント（Sonnet 4.5 × 2体）: CSVデータの集計やHTMLの構造解析は、パターン認識と要約が中心の作業です。Sonnet 4.5で十分な精度が出るうえ、2体を並行稼働させることで分析時間を半分に短縮できます。
記事執筆エージェント（Opus 4.6）: 記事の品質を左右する最重要工程です。検索意図を深く理解し、競合との差別化を考慮した構成・文章を生成するために最上位モデルを選択します。
ファクトチェックエージェント（Opus 4.6）: 誤情報はSEO評価の低下に直結します。WebSearchやWebFetchを活用して一次ソースと照合する作業には、高い判断力が必要なためOpusを使用します。
盗用チェックエージェント（Sonnet 4.5）: 文字列の照合とパターンマッチングが中心のため、Sonnetで十分です。
この構成の効果
- 競合分析の2タスクが並行で動くため、逐次処理と比べて分析フェーズの所要時間が約50%短縮
- 記事完成後のファクトチェックと盗用チェックも並行実行で検証フェーズの時間も約50%短縮
- モデルを工程ごとに最適化しているため、全工程Opus利用と比べてAPI コストを約30〜40%削減
Claude CodeでSEO記事を生成するプロンプト実例
実際にClaude Codeで記事を生成する際のプロンプト例を紹介します。CLAUDE.mdにルールが設定済みの前提です。
キーワード調査の依頼（Haiku推奨）
以下のメインキーワードに関連するサブキーワードを30個リストアップしてください。
各キーワードについて検索意図（情報収集/比較検討/購買）を分類してください。
メインキーワード: 「プロジェクト管理ツール 比較」
記事構成の策定（Opus推奨）
以下の競合分析データを踏まえ、検索1位を狙える記事構成を作成してください。
【競合の共通見出し】
- ツール一覧と機能比較
- 料金プラン
- 導入事例
【差別化の方向性】
- 競合が扱っていない「チーム規模別の選び方」を軸にする
- 無料プランの制限を具体的に比較する表を追加する
本文の執筆（Sonnet or Opus）
作成した構成案に基づいて、SEO記事の本文を執筆してください。
注意事項:
- 各セクション300〜800字
- 数値データは出典URLを付記
- 冒頭は課題提示から入り、結論を先に述べる
ファクトチェック依頼（Opus推奨）
以下の記事に含まれる数値・固有名詞・日付を、
公式サイトや一次ソースと照合してください。
検証対象:
1. ツール名とURL
2. 料金データ
3. 機能の有無
4. 企業の運営会社名
結果は「正確/要修正」の一覧形式で報告してください。
サブスクリプションプラン別のモデル利用制限と選び方
Claude Codeで使えるモデルは契約プランによって異なります。SEO記事作成の頻度に合わせたプラン選定が重要です。
プラン別の実質的な使い分け
Proプラン（$20/月）の場合: デフォルトモデルはSonnet 4.5です。Opus 4.6も利用可能ですが、利用上限が厳しいため、Opusは構成策定やファクトチェックなど「ここぞ」の工程に絞り、日常的な執筆はSonnetで行うのが現実的な運用です。月5〜10本程度の記事作成であればこのプランで対応できます。
Max 5xプラン（$100/月）の場合: Proの5倍の利用枠があり、Opus 4.6も余裕を持って使えます。記事作成を主業務とするSEO担当者や、Agent Teamsを活用した並行生産を行うチームに適しています。月20〜50本の記事を安定して作成できる水準です。
Max 20xプラン（$200/月）の場合: 大量のSEO記事を継続的に生産する組織向けです。Opus 4.6をフル活用しても制限に達しにくく、複数メンバーが同時にClaude Codeを利用する環境でも安定します。
API従量課金の場合: 記事1本あたりのコストが明確になるメリットがあります。月の記事数が少ない場合や、バッチAPIを活用して非同期でまとめて生成する運用に適しています。バッチAPIでは全モデルで50%のコスト削減が適用されます。
モデル切り替えの具体的な操作方法
Claude Code上でモデルを切り替える手順は非常にシンプルです。
CLI上での切り替え
Claude Codeのセッション中に、以下のコマンドでモデルを変更できます。
# Opus 4.6に切り替え
claude --model claude-opus-4-6
# Sonnet 4.5に切り替え
claude --model claude-sonnet-4-5
# Haiku 4.5に切り替え
claude --model claude-haiku-4-5
セッション中にモデルを動的に切り替えるには、/model コマンドを使用します。
/model claude-opus-4-6
サブエージェントでのモデル指定
Agent Teamsやサブエージェントを起動する際、個別にモデルを指定できます。リーダーはOpus、実行役はSonnetといった構成が容易に組めます。
# 環境変数でデフォルトモデルを設定
export ANTHROPIC_MODEL=claude-sonnet-4-5
# または起動時に指定
claude --model claude-sonnet-4-5
特定のタスクだけOpusを使いたい場合は、起動時の--modelフラグやセッション中の/modelコマンドで切り替えます。
SEO記事作成で失敗しないための注意点
Claude Codeでのseo記事作成には、モデル選択以外にも押さえるべきポイントがあります。
AI生成コンテンツとGoogleのガイドライン
GoogleはAI生成コンテンツ自体を禁止していません。「検索ランキングの操作を主目的としたコンテンツ」を問題視しているため、読者にとって有用な情報を提供する記事であれば、AI利用の有無に関わらず評価されます。
重要なのは以下の3点です。
- E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の担保: AI出力をそのまま公開するのではなく、実体験や専門知識に基づく加筆・修正を加えます
- ファクトチェックの徹底: 数値データや固有名詞は必ず一次ソースで確認します。Claude Codeはファクトチェックの補助ツールとしても活用できますが、最終確認は人間が行うべきです
- 独自性の確保: 競合記事の内容をそのまま再構成するのではなく、独自の視点・データ・比較軸を追加します
知識カットオフへの対応
各モデルには知識カットオフ（Opus 4.6: 2025年5月、Sonnet 4.5: 2025年1月）があります。最新の情報を記事に含める場合は、MCPサーバー（WebSearch/WebFetch）を連携させてリアルタイムの情報を取得する運用が必須です。
出力の再現性
同じプロンプトでも、実行のたびに出力内容が微妙に変わります。品質を安定させるためには以下の対策が有効です。
temperatureパラメータを低め（0〜0.3）に設定する- CLAUDE.mdに具体的なルール・文体・構成を定義する
- 出力フォーマット（Hugo front matter等）を明示的に指定する
まとめ
Claude CodeでSEO記事を作成する際のモデル選択は、記事の品質・コスト・生産速度に直結します。
モデル選択の指針:
- 品質重視の工程（構成策定・ファクトチェック）にはOpus 4.6 を使い、判断精度を確保する
- 反復的な執筆・校正にはSonnet 4.5 を使い、速度とコストのバランスを取る
- 大量の単純タスク（KW整理・メタ生成）にはHaiku 4.5 を使い、コストを最小化する
コスト最適化のポイント:
- 全工程Opus利用と比べ、モデル混合戦略で30〜40%のコスト削減が可能
- 月の記事数に応じてサブスクリプション（Pro/Max）かAPI従量課金を選択する
- プロンプトキャッシュとバッチAPIの活用でさらにコストを圧縮できる
運用の要点:
- CLAUDE.mdにSEOルールを定義し、品質基準を自動適用する
- Agent Teamsで分析・執筆・検証を並行化し、生産効率を高める
- AI生成コンテンツはE-E-A-Tの観点から人間による加筆・検証を必ず行う
モデルの特性を理解し、工程ごとに最適なモデルを割り当てることで、高品質なSEO記事を効率よく安定的に生産できる体制を構築できます。