Anthropic
Anthropic's flagship for the work you would hand a senior colleague — thinking on by default, a million tokens of context.
1M tokens
コンテキスト
May 2026
学習カットオフ
128,000 tokens
最大出力
低速
速度
Three prompts, three unedited answers, generated on September 2, 2026 through NinjaChat. Click the prompt to copy it and run it yourself.
Write a Python function that merges overlapping intervals, plus three short tests. Keep the whole answer under 40 lines of code.
def merge_intervals(intervals):
"""Merge overlapping intervals.
Args:
intervals: iterable of (start, end) pairs with start <= end.
Returns:
New list of disjoint (start, end) tuples sorted by start.
Touching intervals like (1, 2) and (2, 3) are merged.
"""
merged = []
for start, end in sorted(tuple(iv) for iv in intervals):
if merged and start <= merged[-1][1]:
prev_start, prev_end = merged[-1]
merged[-1] = (prev_start, max(prev_end, end))
else:
merged.append((start, end))
return merged
def test_overlapping_and_touching():
assert merge_intervals([(1, 3), (2, 6), (8, 10), (15, 18)]) == [
(1, 6), (8, 10), (15, 18)]
assert merge_intervals([(1, 2), (2, 3)]) == [(1, 3)]
def test_unsorted_and_nested():
assert merge_intervals([(5, 7), (1, 10), (2, 3)]) == [(1, 10)]
def test_edge_cases():
assert merge_intervals([]) == []
assert merge_intervals([(4, 4)]) == [(4, 4)]
assert merge_intervals([(1, 2), (3, 4)]) == [(1, 2), (3, 4)]
if __name__ == "__main__":
test_overlapping_and_touching()
test_unsorted_and_nested()
test_edge_cases()
print("all tests passed")
A couple of notes on choices worth knowing about:
(1, 2) and (2, 3) become (1, 3) because the comparison is start <= prev_end. If your intervals are half-open (e.g. time slots where 2 is an exclusive end), change it to start < merged[-1][1] so they stay separate.(5, 1) will produce nonsense rather than an error; add a check if the input isn't trusted.Complexity is O(n log n) time from the sort, O(n) extra space.
Read: We ran the same 3 prompts on 12 AI models — Unedited answers, latency and price for every model, measured through the NinjaChat API in September 2026.
Served by Anthropic as claude-opus-5. Answers vary run to run; these are one take each, not the best of several.
テストを含む複数ファイルの変更を、下書きで終わらせず最後まで実行。
100万トークンのコンテキスト。リポジトリ全体、契約書一式、リサーチ資料を1つのスレッドで。
アーキテクチャレビュー、トレードオフ分析、精査に耐える計画づくり。
スクリーンショット、図表、PDF、スプレッドシートを会話の一部として活用。
Tuned to this model — click any line to copy.
Claude Opus 5はAnthropicのClaude 5ファミリーの最上位モデルで、2026年7月24日にリリースされ、Claude Sonnet 5やClaude Fable 5の上位に位置づけられています。Anthropicがエージェント型コーディング、コンピュータ操作、長期的な推論に向けて設計したモデル——つまり、多くのステップにわたって計画を保持し、その過程でツールを使い、自分の誤りに気づく必要があるタスク向けのモデルです。NinjaChatでは、Claude Opus 5はほかのモデルとともにすべてのプランに含まれています。
最大の変化は、思考がデフォルトでオンになったことです。Opus 5は回答前にどれだけ推論するかを自ら判断し、問題が値するときにはより深く考えます。そのため2行の質問には素早く答えが返り、コードベース全体のリファクタリングには必要なだけの熟考が費やされます。100万トークンのコンテキストウィンドウと128Kトークンの出力と組み合わさることで、リポジトリ丸ごと、契約書一式、四半期分のリサーチノートを1つの会話に投げ込み、その全体にまたがる作業を依頼できます。
実際のところOpus 5は、ちょっとしたアシスタント業務ではなく、シニアの同僚に任せて後で確認するような仕事にこそ向いています。テスト付きの複数ファイルにわたるコード変更、トレードオフを見極める必要のあるアーキテクチャレビュー、要約ではなく議論を交わしたい長文ドキュメントなど。画像やファイルを読み取り、ツールを呼び出し、JSONを指定すれば構造化出力も返すため、会話だけでなくワークフローにも組み込めます。
そして、じっくり考えるモデルでもあります。Opus 5はSonnet 5より遅く、APIのトークン単価も高い——だからこそNinjaChatは両方をモデル選択に残しています。難所はOpusで始め、量をこなす段階でSonnetに切り替える。速度を重視するなら、日常的なチャットはClaude Fable 5が少ない負荷でカバーします。
Anthropicの発表によれば、Opus 5はSWE-bench Verifiedで96.0%を記録しています。これはエージェント型コーディング能力の指標として定着したソフトウェアエンジニアリングのベンチマークです。ベンチマークが仕事そのものではありませんが、この数字は使ったときの実感と一致します——他のモデルが中途半端に残すタスクを、最後までやり切るのです。
ゼロから最初の結果まで、1分もかかりません。
01
NinjaChatのアカウントを作成し、プランを選ぶ
02
チャットを開き、モデル一覧からClaude Opus 5を選択
03
断片ではなく、ファイルも含めてタスク全体を渡す
04
考えさせる:難しい質問ほど時間がかかるのは仕様です
05
簡単な追加質問はSonnet 5やFable 5に切り替える
正直な比較 — {model}が優れている点と、そうでない点。
エージェント型コーディングのベンチマークとコンピュータ操作でより強力
Solはコンテキストウィンドウがより長く、ツールのエコシステムも異なる
思考がデフォルトでオン、SWE-benchスコアが高く、ツール利用も向上
Opus 4.8向けに調整済みのプロンプトがあるなら、そちらも引き続き利用可能