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AionLabs: Aion-2.0 対 Anthropic: Claude Opus 4.7

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、AionLabs: Aion-2.0($2.80 / 100万トークン)とAnthropic: Claude Opus 4.7($17.50 / 100万トークン)を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。

仕様

AionLabs: Aion-2.0Anthropic: Claude Opus 4.7
プロバイダーAionLabsAnthropic
入力$2.80 / 100万トークン$17.50 / 100万トークン
出力$5.60 / 100万トークン$87.50 / 100万トークン
キャッシュ読み取り$0.70 / 100万トークン$1.75 / 100万トークン
キャッシュ書き込み-$21.88 / 100万トークン
ウェブ検索-$35.00 / 1,000検索
コンテキストウィンドウ131,0721,000,000
最大出力32,768128,000
入力texttext, image, file
出力texttext
ツール呼び出し
構造化出力
推論の調整
追加日2026/02/232026/04/16

主な違い

  • AionLabs: Aion-2.0は入力トークンが84%安くなっています。
  • AionLabs: Aion-2.0は出力トークンが94%安くなっています。
  • Anthropic: Claude Opus 4.7は7.6倍長いコンテキスト(1,000,000トークン)を読み取れます。
  • 構造化JSON出力に対応しているのはAnthropic: Claude Opus 4.7だけです。
  • 入力1,000トークン・出力500トークンのリクエストの費用は、AionLabs: Aion-2.0で$0.00560、Anthropic: Claude Opus 4.7で$0.06です。

詳しく見る

AionLabs: Aion-2.0 は AionLabs のテキストモデルで、2026-02-23 にリリースされました。Anthropic: Claude Opus 4.7 は Anthropic のテキストモデルで、2026-04-16 にリリースされました。どちらも api14 の text カテゴリに掲載されており、どちらもテキストを入力として受け取り、テキストを出力として返します。表面的な類似点はそこまでです。というのも、この 2 つのモデルは異なる形の作業向けに作られているからです。

最も明確な違いはコンテキストとモダリティです。Aion-2.0 のコンテキストウィンドウは 131,072 トークンで、テキストのみを受け付けます。Claude Opus 4.7 のコンテキストウィンドウは 1,000,000 トークンで、テキスト、画像、ファイルを入力として受け付けます。したがって、プロンプトにスクリーンショット、PDF、スキャンした文書が含まれる場合、それを直接読めるのは Claude Opus 4.7 であり、Aion-2.0 ではその素材をまずテキストに変換する必要があります。生のコンテキストサイズでは、Claude Opus 4.7 のほうが圧倒的に大きく、長いコードベース、大量の文書セット、長い文字起こしを投入する場合に重要になります。構造化出力では、専用のサポートがあるのは Claude Opus 4.7 の側です。そのパラメータ一覧には response_format に加えて structured_outputs が含まれているからです。Aion-2.0 は response_format と tools をサポートしており、どちらのモデルも reasoning と tool calling を公開しているため、これらの面でどちらかが意味的に優れているわけではありません。価格では、Aion-2.0 のほうが入力と出力の両方で安い選択肢であり、このページのライブテーブルに現在の数値が表示されています。

日々の作業では、選択は通常入力に従います。プレーンテキスト上でチャットアシスタントを構築する場合、テキストペイロードに対して分類や抽出を実行する場合、またはテキストの説明からコードを生成する場合、Aion-2.0 で対応でき、トークンあたりのコストも低く、大量処理ではすぐに差が積み上がります。1 回の呼び出しで 100 万トークンにわたって推論する必要がある場合、またはパイプラインがテキストとともに画像やファイルを取り込む場合、Claude Opus 4.7 が実用的な選択です。Aion-2.0 はそうした入力をまったく受け付けられないからです。同じことは、モデルに厳密なスキーマを出力させたい場合で、プロンプトの規律に頼るよりも組み込みの構造化出力サポートに依拠したい場合にも当てはまります。妥当なデフォルトは、大量のテキストタスクには Aion-2.0 から始め、コンテキスト長、非テキスト入力、構造化出力が決定的な制約になる場合に Claude Opus 4.7 を選ぶことです。

どちらのモデルを api14 経由で呼び出す場合も方法は同じです。ゲートウェイは OpenAI 互換 API を話すからです。クライアントを同じベース URL に向け、同じ chat completions リクエストボディを送信し、変更するのは model id 文字列だけです。AionLabs モデルには "aion-labs/aion-2.0" を、Anthropic モデルには "anthropic/claude-opus-4.7" を使います。既存の SDK、リトライロジック、ストリーミングコードはそのままです。注意すべき点が 1 つあり、2 つのモデルは同一のパラメータ名を列挙していません。Aion-2.0 は max_tokens を取り、Claude Opus 4.7 は max_tokens と max_completion_tokens の両方を列挙しており、Claude Opus 4.7 は reasoning_effort、verbosity、stop も公開しています。これらに依存する場合は、1 つのリクエスト形状が両方に適合すると仮定するのではなく、モデルごとの分岐に保持してください。

安いモデルがそれでも正しい選択ではない場合があります。タスクがチャート、図、契約書 PDF の読み取りに依存する場合、Aion-2.0 はその入力を受け付けられないため、価格に関係なく Claude Opus 4.7 がデフォルトで勝ちます。同じことは、1 回のリクエストが 131,072 トークンをはるかに超える素材にまたがる必要がある場合、または出力が下流で修復する余裕のないスキーマに準拠しなければならない場合にも当てはまります。そうした状況では、Claude Opus 4.7 の追加コストは、Aion-2.0 からはどんな価格でも得られない能力を買うことになります。

文字列1つで切り替え

どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"aion-labs/aion-2.0"から"anthropic/claude-opus-4.7"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "anthropic/claude-opus-4.7",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

その他の比較