【アップデート】Claude Sonnet 5 が Google Cloud の Gemini Enterprise Agent Platform で利用可能になりました

はじめに

こんにちは。
クラウド事業本部コンサルティング部の渡邉です。

2026年6月30日、Anthropic は Claude Sonnet 4.6 の後継モデルとなる Claude Sonnet 5 を発表しました。

https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5

Google Cloud（Gemini Enterprise Agent Platform）でも同日 Claude Sonnet 5が利用可能になっています。

https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/models/partner-models/claude/sonnet-5

Claude API・Amazon Bedrock・Microsoft Foundry（Preview）など主要プラットフォームで同時に利用可能になっています。

Claude Sonnet 5 は「速度と知能の最適な組み合わせ」をコンセプトとした Sonnet クラスのモデルで、Opus 4.8 に近いパフォーマンスをより低価格で実現しているのが特徴です。推論・ツール利用・コーディングなどエージェント関連タスクで Sonnet 4.6 から大きく性能が向上しています。

本記事では、Gemini Enterprise Agent Platform（旧 Vertex AI）の Model Garden 上での Claude Sonnet 5 のスペック・料金・主なユースケースと、Google Cloud 上での実際の利用手順をご紹介します。

Gemini Enterprise Agent Platform での Claude Sonnet 5 について

Model Garden の Claude Sonnet 5 モデルカード

主なスペック

Model Garden の Claude Sonnet 5 モデルカードと、Anthropic 公式ドキュメントで確認できる基本スペックです。Sonnet 4.6 の値は Google Cloud のドキュメントに記載の値を参考に掲載しています。

Model Garden での機能サポート

Model Garden の Claude Sonnet 5 モデルカード「Feature Support」タブでは、以下の機能がハイライトされています。

Sonnet 4.6 からの主な変更点

主なスペック比較

Gemini Enterprise Agent Platform のモデルカード上で確認できる Sonnet 4.6 と Sonnet 5 のスペック比較です。

基本情報

API 呼び出し時に指定するモデル ID や、コンテキストウィンドウなどの基本スペックです。

機能サポート

利用できる機能の一覧です。Sonnet 5 では Sonnet 4.6 と比べて Memory tool が新たに追加され、手動の Extended thinking は廃止されました。

Usage types

クォータの割り当て方式と、スループット確保オプションです。

対応リージョン・クォータ

利用可能なリージョンです。

料金

global リージョンと regional（リージョナル）リージョンでの料金です。導入価格は 2026年8月31日まで適用されます。

Model Garden のモデルカードには以下の補足も記載されています。

• 1M トークンコンテキストに対する追加料金はなく、200K トークン以下と同一料金
• Sonnet 5 のクォータは Sonnet モデルファミリー全体で共有される（他の Sonnet モデルとクォータをシェアする）

主なユースケース

Model Garden のモデルカードに記載されている公式のユースケースは以下の 5 つです。

Google Cloud で Claude Sonnet 5 を使う理由

Google Cloud の Gemini Enterprise Agent Platform 上で Claude Sonnet 5 を利用することで、以下のGoogle Cloudのエンタープライズ機能をあわせて活用できます。

• データ主権・セキュリティ: VPC Service Controls、組織ポリシーによる通信制御、Model Armor によるプロンプトインジェクション・ツールポイズニング対策
• Provisioned Throughput: 固定コストで安定した処理能力を確保
• Prompt Caching: キャッシュ読み取りトークンのコスト削減（キャッシュヒット率に依存）
• Batch Predictions: バッチ処理によるコスト削減（標準料金より低価格）
• グローバルエンドポイント: 可用性向上のためのマルチリージョンルーティング
• Agent Runtime との統合: Memory Bank・Sessions による長期コンテキスト管理

実際に試してみる（Google Cloud Agent Platform 経由）

前提条件

• Google Cloud プロジェクトで Agent Platform API（aiplatform.googleapis.com）が有効であること
• Model Garden の Claude Sonnet 5 モデルカードでモデルを有効化済みであること
• gcloud auth application-default login でログイン済みであること

ステップ1: Model Garden でモデルを有効化する

API から呼び出す前に、Model Garden でモデルを有効化する必要があります。

Google Cloud コンソールから Agent Platform → モデル → Model Garden を開き、「パートナーのモデル」フィルターを選択します。Trending の先頭に Claude Sonnet 5 が表示されます。

Model GardenでClaude Sonnet 5を選択

Claude Sonnet 5 のカードをクリックするとモデル詳細ページが開きますので、「有効にする」ボタンをクリックして有効化を開始します。

モデルの有効化

有効化フォームが表示されます。会社情報・業種・Claude モデルの想定ユーザーなどを入力し、Anthropic の Acceptable Use Policy に抵触するユースケース（法務・医療・金融の消費者向けチャットボット等）の有無を確認して「次へ」をクリックします。

有効化フォーム

料金の概算が表示されます。
内容を確認し、利用規約・プロモーションクレジット条件に同意して「同意する」をクリックします。

利用規約に同意

「Claude Sonnet 5 を購入しました」ダイアログが表示されたら有効化完了です。
「Vertex AI で管理」ボタンからモデルの管理ページへ移動できます。

モデルの購入完了後画面

有効化後、Claude Sonnet 5が利用可能な状態になります。

ステップ2: curl でリクエストする

Agent Platform では、Claude API と異なり model をリクエストボディではなく URL に指定し、anthropic_version をボディ内で vertex-2023-10-16 に固定してリクエストします。

MODEL_ID=claude-sonnet-5
LOCATION=global
PROJECT_ID=YOUR_PROJECT_ID

curl \
  -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/publishers/anthropic/models/${MODEL_ID}:streamRawPredict -d \
  '{
    "anthropic_version": "vertex-2023-10-16",
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": "Hey Claude!"
    }],
    "max_tokens": 100
  }'

リージョナルエンドポイント（us-east5 など）では https://${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com のようにホスト名にロケーションを含めますが、global エンドポイントではホスト名は aiplatform.googleapis.com 固定で、ロケーションはパス側の locations/global のみで指定します。https://global-aiplatform.googleapis.com/... のように ${LOCATION}- をそのままホスト名に含めてしまうと、存在しないホスト名になり 404 Not Foundが返ります。

レスポンスが返ってきました。claude sonnet 5モデルを利用していることがわかります。

{
	"model": "claude-sonnet-5",
	"id": "msg_vrtx_013gf7XMD7TdL9J8nMU319fX",
	"type": "message",
	"role": "assistant",
	"content": [
		{
			"type": "text",
			"text": "Hey! What's on your mind today?"
		}
	],
	"stop_reason": "end_turn",
	"stop_sequence": null,
	"stop_details": null,
	"usage": {
		"input_tokens": 13,
		"cache_creation_input_tokens": 0,
		"cache_read_input_tokens": 0,
		"cache_creation": {
			"ephemeral_5m_input_tokens": 0,
			"ephemeral_1h_input_tokens": 0
		},
		"output_tokens": 14,
		"output_tokens_details": {
			"thinking_tokens": 0
		}
	}
}

ステップ3: Python（Anthropic Vertex SDK）でリクエストする

Anthropic Vertex SDK を利用して、以下の Python コードを実行してみます。
まずは、必要なライブラリのインストールします。

pip install -U google-cloud-aiplatform "anthropic[vertex]"

from anthropic import AnthropicVertex

project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
region = "global"  # グローバルエンドポイント。データレジデンシー要件がある場合は "us" / "eu" やリージョン名を指定

client = AnthropicVertex(project_id=project_id, region=region)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello, Claude Sonnet 5!"}
    ]
)
print(message.content[0].text)

レスポンスが返ってきました。こちらもclaude sonnet 5モデルを利用していることがわかります。

Message(id='msg_vrtx_01G7o2bVNFoUhZuvDzQmFJYs', container=None, content=[TextBlock(citations=None, text='Hello! I\'m Claude, though I should clarify - I don\'t have access to information confirming a specific version number like "Sonnet 5," so I can\'t verify that detail about myself. I\'m happy to just chat as Claude, though!\n\nWhat can I help you with today?', type='text')], model='claude-sonnet-5', role='assistant', stop_details=None, stop_reason='end_turn', stop_sequence=None, type='message', usage=Usage(cache_creation=CacheCreation(ephemeral_1h_input_tokens=0, ephemeral_5m_input_tokens=0), cache_creation_input_tokens=0, cache_read_input_tokens=0, inference_geo=None, input_tokens=21, output_tokens=83, output_tokens_details=OutputTokensDetails(thinking_tokens=0), server_tool_use=None, service_tier=None)

Agent Platform はグローバルエンドポイント（global）・マルチリージョンエンドポイント（us / eu）・リージョナルエンドポイント（us-east1 など）の3種類を提供しています。マルチリージョン・リージョナルエンドポイントはグローバルエンドポイントに対して10%の料金プレミアムが課されます（Sonnet 4.5以降のモデルに適用）。データレジデンシー要件がない場合はグローバルエンドポイントの利用が推奨されています。

まとめ

今回は Gemini Enterprise Agent Platform（旧 Vertex AI）の Model Garden 上での Claude Sonnet 5 のスペック・料金・主なユースケースと、Google Cloud 上での実際の利用手順をご紹介しました。

Claude Sonnet 5 は、Sonnet 4.6 から API 互換のままアップグレードできるモデルとして 2026年6月30日にリリースされました。価格は1Mトークンあたり入力$3・出力$15（2026年8月31日までは導入価格として入力$2・出力$10）と Sonnet 4.6 から変わらない一方、推論・ツール利用・コーディングなどエージェント関連タスクの性能が向上しており、Opus クラスに近い性能をより低コストで利用できる選択肢になっています。

Google Cloud の Gemini Enterprise Agent Platform でもモデル ID claude-sonnet-5 として同日に利用可能になっており、既存の Claude on Vertex AI 連携をそのままモデル ID の差し替えだけで移行できます。ただし新しいトークナイザーにより同じテキストでもトークン消費量が増える点や、手動の拡張思考・カスタムサンプリングパラメータが使えなくなる点には注意が必要です。既に Sonnet 4.6 で安定稼働しているエージェント・コーディング用途のワークロードがあれば、まずはステージング環境でモデル ID を切り替えて挙動を確認してみることをおすすめします。

この記事が誰かの助けになれば幸いです。

以上、クラウド事業本部コンサルティング部の渡邉でした!