概要
https://every.to/vibe-check/vibe-check-claude-sonnet-4-now-has-a-1-million-token-context-window
詳細内容
## Vibe Check: Claude Sonnet 4 Now Has a 1-million Token Context Window
https://every.to/vibe-check/vibe-check-claude-sonnet-4-now-has-a-1-million-token-context-window
AnthropicはClaude Sonnet 4に100万トークンのコンテキストウィンドウを導入し、高速性と低幻覚性で他モデルを上回る一方、詳細なテキスト・コード解析ではGeminiに及ばないことが検証された。
**Content Type**: Research & Analysis
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 76/100 | **Annex Potential**: 74/100 | **Overall**: 76/100
**Topics**: [[Large Language Models, Context Window, Code Analysis, Performance Benchmarking, AI Development Tools]]
AnthropicのClaude Sonnet 4が100万トークンのコンテキストウィンドウを提供開始し、Webアプリケーションエンジニアにとって大規模なコードベースや膨大なドキュメントを一度に処理できる可能性を提示しました。本記事では、このモデルをテキスト解析、コード解析、さらにはAI外交ゲームでGoogleのGemini 2.5 ProおよびFlashと比較し、その性能を検証しています。
テスト結果からは、Claude Sonnet 4がGeminiモデルに比べて応答速度が約半分と圧倒的に速く、幻覚（ハルシネーション）も少ないという明確な利点が示されました。これは、開発プロセスにおいて大量のログから異常を素早く検出したり、プロジェクト全体から特定の情報を高速に抽出したりする用途において、非常に強力なツールとなり得ます。
一方で、コード解析の完全性やテキスト解析の詳細度ではGeminiに劣る結果となりました。例えば、EveryのCMS全体（約25万トークン）を読み込ませたコード解析タスクでは、Claude Sonnet 4はGeminiより約15%低いスコアに留まりました。また、100万トークンあたりのコストがGeminiの約2〜20倍と高価である点も考慮すべきです。
Webアプリケーションエンジニアとしては、このトレードオフを理解し、ユースケースに応じてモデルを選択することが重要です。高速で信頼性の高い情報抽出が必要な場面ではClaude Sonnet 4を、複雑なコードの深い理解や詳細な分析が求められる場面ではGeminiモデルを検討するなど、戦略的な使い分けが求められます。特に大規模なリファクタリングやアーキテクチャ分析など、コードベース全体を網羅的に理解させるタスクでは、詳細度を優先する選択肢も有効です。