比較レビュー

Grok 4.6 vs Claude Opus 5.5 API：価格、コンテキスト、推論の選び方（2026）

同じ HiAPI 上で、単価差 2.4 倍、コンテキスト差 2 倍、パラメータも複数箇所異なります。エンドポイント、推論強度、ツール呼び出し、JSON モードを実測し、さらに同一課題で実際のコストを計算しました

Nov 1, 2026

TL;DR：HiAPI 上では、Grok 4.6 の単価は Claude Opus 5.5 のおよそ4割です（入力 $0.84 対 $2.02、出力 $2.52 対 $10.08、100万トークンあたり）。高頻度で構造化された JSON 出力が必要なバッチ処理には、Grok 4.6 を優先してください。1M コンテキスト、Anthropic Messages ネイティブプロトコル、max 段階の思考強度を必要とする長いチェーンの Agent や複雑なコーディングには、Claude Opus 5.5 を選んでください。両方とも /v1/chat/completions のみに対応し（Opus は /v1/messages も利用可能）、どちらも /v1/responses には非対応です。この点は 2026-11-01 に直接リクエストして検証済みです。

ひと目でわかる：仕様と価格の対照表

下表の価格、コンテキスト、パラメータは HiAPI の価格取得インターフェースによる 2026-11-01 のリアルタイムデータで、エンドポイントとパラメータの挙動は当日テストアカウントで送信した実際のリクエストに基づきます。

項目	Grok 4.6	Claude Opus 5.5
モデル ID	`grok-4.6`	`claude-opus-5-5`
ベンダー	xAI	Anthropic
入力価格（100万トークンあたり）	$0.84（1回の入力が >200K の場合は $1.68）	$2.02
出力価格（100万トークンあたり）	$2.52（1回の入力が >200K の場合は $5.04）	$10.08
キャッシュヒット入力（100万トークンあたり）	$0.21（>200K の場合は $0.42）	$0.10
キャッシュ書き込み（100万トークンあたり）	個別課金なし	$2.52（5分キャッシュ）
コンテキストウィンドウ	500K	1M
1回の最大出力	500K	128K
利用可能なエンドポイント	`/v1/chat/completions`	`/v1/chat/completions`、`/v1/messages`
`/v1/responses`	非対応（400 を返す）	非対応（400 を返す）
推論強度	`reasoning_effort`：low / medium / high / xhigh	`reasoning_effort`：low～xhigh；`output_config.effort` では `max` も追加対応
ツール呼び出し	対応	対応
ストリーミング	対応、usage は最後の chunk	対応
JSON モード `response_format`	`json_object` に対応	非対応（400 を返す）
`stop` / 頻度ペナルティ / 存在ペナルティ	非対応	パラメータ一覧に未記載

先に明確にしておくべき点が2つあります：

価格差は単価だけを見ると歪みます。 Grok 4.6 はデフォルトで推論トークンを生成し、出力費用に計上されます。Opus 5.5 は低・中段階の強度では、短いタスクの推論トークンがごく少ない場合があります。後述に同一課題の実測コスト対照があります。
Grok 4.6 の長いコンテキストは段階別課金です。 1回のリクエスト入力が 200K トークンを超えると、入力、出力、キャッシュの価格がすべて倍になります。

エンドポイントとプロトコルの違い

両方とも Chat Completions を使用し、Responses は使用しない

同じプロンプトで両モデルの /v1/responses にそれぞれリクエストしたところ、どちらも次を返しました：

{"error":{"code":"unsupported_protocol","message":"This model does not support this endpoint. Supported endpoints: /v1/chat/completions. ...","type":"invalid_request_error"}}

Opus 5.5 のエラーメッセージには /v1/chat/completions, /v1/messages が列挙されています。したがって、コードを Responses API ベースで書いている場合は、これら2モデルに接続するには Chat Completions に戻す必要があります。

Opus 5.5 にはネイティブ Messages チャネルがもう1つある

claude-opus-5-5 は HiAPI 上でデフォルトプロトコルが Anthropic Messages（/v1/messages）であり、同時に OpenAI Chat Completions とも互換性があります。すでに Anthropic SDK や Claude Code を使っているチームは、base URL と key を変更するだけで直接接続できます。Grok 4.6 は OpenAI 互換のこの1種類のプロトコルのみです。

推論制御：パラメータ名は同じだが範囲が違う

両方とも reasoning_effort を受け付け、low / medium / high / xhigh の4段階があります。違いは最上位段階です：

Grok 4.6 で "reasoning_effort": "max" を渡すと 400 reasoning_effort: is outside allowed values を返します。
Opus 5.5 で "reasoning_effort": "max" を渡しても同様に 400 ですが、"output_config": {"effort": "max"} に変えるとリクエストが成功します。これが Opus 5.5 で max を指定できる唯一の書き方です。

curl https://api.hiapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $HIAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-5-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "この移行スクリプトにデータ損失のリスクがないかレビューしてください：..."}],
    "output_config": {"effort": "max"},
    "max_tokens": 8000
  }'

返却構造も異なります：Grok 4.6 は message.reasoning_content に読みやすい推論サマリーを返します。Opus 5.5 は message.reasoning_details に signature 付きの思考ブロックを返し、サマリーテキストは空です。フロントエンドで「思考プロセス」を表示したい場合、テキストを直接取得できるのは Grok 4.6 だけです。

ツール呼び出しと構造化出力

両モデルに同じ get_order_status 関数定義を与え、ユーザーメッセージを「注文 A1029 がどこにあるか調べて」としました。どちらも finish_reason: "tool_calls" を返し、パラメータはどちらも {"order_id":"A1029"} で、形式は OpenAI の tool_calls 構造に準拠しており、共通の解析コードを使えます。

構造化出力では違いが顕著です：

Grok 4.6 は "response_format": {"type": "json_object"} に対応しており、あるレビューを sentiment と topic の2フィールドに抽出させたところ、返された content はそのまま json.loads できるオブジェクトでした。
Opus 5.5 で同じパラメータを渡すと 400 response_format: is not supported by this execution profile を返します。Opus 5.5 で JSON を得るには、プロンプトで形式を約束するか、ツール呼び出しのパラメータを構造化出力として使います。

また、Grok 4.6 で stop を渡すと 400 stop: is unsupported を返します。他のモデルから移行する際は、リクエストから stop、frequency_penalty、presence_penalty を削除することを忘れないでください。

同一課題での実際コスト

コスト例で最も計算を誤りやすいのは推論トークンです。同じプロンプト（EC レビュー3件の分類、3行の結果出力を要求）を使い、両方とも reasoning_effort: "medium" に設定し、HiAPI 本番環境でそれぞれ1回ずつ実行した結果は次のとおりです：

	Grok 4.6	Claude Opus 5.5
分類結果	3件すべて正解	3件すべて正解
所要時間	10.1s	6.5s
prompt_tokens	729（うち 512 がキャッシュヒット）	480
completion_tokens	651（うち推論 622）	45
単価による概算	約 $0.0019	約 $0.0014

（概算 = 未キャッシュ入力 × 入力価格 + キャッシュ入力 × キャッシュ価格 + 出力 × 出力価格。上表の単価で計算。実際の請求は管理画面の明細を基準とします。）

この短いタスクでは Opus 5.5 のほうがむしろ安くなりました。理由は、Grok 4.6 が medium 段階で 622 個の推論トークンを使ったのに対し、Opus 5.5 は今回の usage で推論トークンが 0 だったためです。これは1回の実行にすぎず、すべてのタスクを代表するものではありませんが、短く素早いタスクでは単価だけで Grok 4.6 を選んでも必ずしも安くならないことを示しています。自分のプロンプトで一度 usage を確認してください。Grok 4.6 のコストを抑えたい場合は、まず reasoning_effort を low に下げてください：当日 low 段階で送った数回の短いリクエストでは、推論トークンはすべて 150 以内でした。

入力が出力よりはるかに大きい長文タスクに変えると、単価差が現れます。公開単価で換算すると：

シナリオ	Grok 4.6	Claude Opus 5.5
10K 入力 + 1K 出力（一般的な RAG 質問応答）	約 $0.011	約 $0.030
300K 入力 + 4K 出力（リポジトリ全体のコードレビュー、Grok は >200K 段階に移行）	約 $0.52	約 $0.65
800K 入力	500K コンテキストを超過するため分割が必要	約 $1.62 から（1M ウィンドウ内に一度で収まる）

上記には推論トークンを含まないため、実際の出力はさらに多くなります。完全な単価は HiAPI 価格ページをご覧ください。

選び方

Grok 4.6 を選ぶのは、次の場合：

大量の分類、抽出、書き換えを実行し、json_object モードで直接 JSON を出力したい；
入力が 200K 以内で、トークンあたりの単価を低く抑えたい；
モデルの推論サマリーをユーザーに表示したい；
1回の出力が非常に長い（最大 500K）。

Claude Opus 5.5 を選ぶのは、次の場合：

200K～1M トークンの長い文書やコードリポジトリ全体を一度に収めたい；
すでに Anthropic Messages プロトコルや Claude Code でワークフローを構築している；
長いチェーンの Agent、複雑なリファクタリングなど max 段階の思考が必要なタスクを行う；
大量の繰り返しシステムプロンプトがあり、100万あたり $0.10 のキャッシュヒット価格を利用できる。

両方とも同じ HiAPI key の下にあり、切り替えは model フィールドを変更するだけです（加えて上述のパラメータの違い）。タスクごとにルーティングできます：バッチ前処理は Grok 4.6 に、最終的な複雑な推論は Opus 5.5 に任せます。

移行・切り替え時のチェックリスト

エンドポイントは統一して /v1/chat/completions を使い、/v1/responses は使わない。
推論強度：Grok 4.6 は最大 xhigh；Opus 5.5 で max を使いたい場合は output_config.effort を渡す。
Opus 5.5 では response_format を削除；Grok 4.6 では stop と2つのペナルティパラメータを削除。
推論内容の読み取り：Grok 4.6 は reasoning_content、Opus 5.5 は reasoning_details を見る。
Grok 4.6 のストリーミングでは usage が最後の chunk にあるため、課金集計を途中で打ち切らない。

インターフェースの詳細は HiAPI ドキュメントをご覧ください。

よくある質問

Grok 4.6 と Claude Opus 5.5 はどちらが安いですか？ 単価では、Grok 4.6 の入力は Opus 5.5 の約 42%、出力は約 25% です。ただし Grok 4.6 は推論トークンを多く生成するため、短いタスクでは実際のコストが Opus 5.5 に近づくか、それを超える可能性があります。自分のプロンプトで一度 usage を確認することをお勧めします。

両モデルとも OpenAI 互換インターフェースに対応していますか？ どちらも /v1/chat/completions に対応しています。Opus 5.5 は Anthropic ネイティブの /v1/messages にも対応しています。両方とも /v1/responses には非対応です。

どちらのコンテキストが長いですか？ Claude Opus 5.5 は 1M、Grok 4.6 は 500K です。Grok 4.6 は1回の入力が 200K を超えると倍の単価で課金されます。

どちらの推論能力が高いですか？ HiAPI 上で両者の体系的なベンチマークテストは行っていないため、ここでは結論を出しません。Opus 5.5 は長時間 Agent のプログラミングとナレッジワーク向けで、max までの5段階の強度を提供します。Grok 4.6 は4段階の強度を提供します。実際のタスクでそれぞれ数組ずつ比較実行することをお勧めします。

1つのプロジェクトで両モデルを同時に使えますか？ はい。同じ HiAPI key で2つのモデルを呼び出し、タスクに応じて model フィールドを変更するだけです。請求は統合されます。

結論

Grok 4.6 は単価、JSON モード、読みやすい推論サマリーが強みで、バッチ処理や構造化タスクに適しています。Claude Opus 5.5 は 1M コンテキスト、ネイティブ Messages プロトコル、max 段階の思考、安価なキャッシュヒットが強みで、長いコンテキストや複雑な Agent に適しています。まず両モデルのモデルページで自分のプロンプトをそれぞれ試し、usage を確認してから決めてください。新規ユーザーは登録時に 200 クレジットが付与されます。

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