2026年6月9日に Anthropic が公開した Claude Fable 5 と Claude Mythos 5 を整理します。Opus の上に位置する新しい能力ティア「Mythos クラス」とは何か、Fable と Mythos の違い、Opus 4.8 へフォールバックするセーフガードの仕組み、価格と提供状況、そして GitHub Copilot でのデータ保持の注意点まで、公式発表を一次ソースに開発者目線でまとめます。
2026年6月1日に公開された MiniMax M3 は、オープンウェイトで100万トークンの文脈長、MiniMax Sparse Attention（MSA）アーキテクチャ、ネイティブなマルチモーダル・PC操作を備えたコーディングモデルです。SWE-bench Pro のスコアやクローズドモデルとの距離、注意点を整理します。
Claude Code の使用量の基準である「トークン」を、英語・日本語・コードでの文字数との関係、課金の仕組み、公式のトークンカウントAPI、そして利用料を抑える具体策まで整理します。
2026年5月28日、Anthropicが「Claude Opus 4.8」をリリース。数百のサブエージェントを編成する Dynamic Workflows、effort control、自己検証の強化、ベンチマークと価格、fast mode の変更点を、Opus 4.7 からの差分として整理します。
arXiv:2605.08083v2「LLMs Improving LLMs: Agentic Discovery for Test-Time Scaling」で提案された AutoTTS を解説します。Test-Time Scaling (TTS) 戦略を人手で設計するのではなく、人間は「環境」を作り、LLM エージェントが戦略コード（branch / continue / probe / prune / stop の方針）を自動発見する枠組み。オフラインリプレイ環境、β パラメタリゼーション、実行トレース・フィードバックという 3 つの設計判断を中心に整理します。
Anthropic Claude API のプロンプトキャッシング（Automatic / Explicit / 1時間TTL / Pre-warming）を、料金構造・キャッシュ無効化・cache_control の置き場所・max_tokens=0 によるウォームアップ運用まで実装目線で整理します。
2026年4月17日、Anthropicが「Claude Opus 4.7」をリリース。ソフトウェアエンジニアリング能力の大幅向上、自己検証機能、最大2,576ピクセルの画像処理対応などの強化点と、API/Bedrock/Vertex/Foundryでの提供状況、価格を整理します。
2026年4月2日、Googleがオープンソースモデル群「Gemma 4」を発表。31B Denseフラッグシップ、26B MoE、エッジ向けのE4B/E2Bという4モデル構成、AIME 2026で89.2％、LiveCodeBench v6で80.0％という性能、思考モード/関数呼び出し/140言語対応などの特徴を整理します。
2026年4月3日、国立情報学研究所（NII）が国産大規模言語モデル「LLM-jp-4」をオープンソースで公開。約12兆トークンの高品質コーパスで学習した8B / 32B-A3Bの2モデル構成、最大65,000トークンの入出力対応、一部ベンチマークでGPT-4oやQwen3-8Bを上回る性能などをまとめます。
LangChain.jsは、LLMを活用したAIエージェントやアプリケーションを構築するためのTypeScript/JavaScriptフレームワークです。基本概念から実践的なコードサンプルまで、活用例とともに解説します。