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Claude Opus 4.8 vs Claude Opus 5

vs

Welches Modell, wann

Identische Preisliste in jeder Zeile: $5 je Million Eingabe-Tokens, $25 Ausgabe, $0.5 Cache-Reads, derselbe Kontext von 1000000 Tokens und dieselben 128000 Ausgabe-Tokens - die Kosten entscheiden hier also nicht. claude-opus-5 cacht ab 512 Tokens, claude-opus-4-8 braucht 1024, und es startet mit eingeschaltetem Thinking samt der Effort-Stufen xhigh und max, während claude-opus-4-8 standardmäßig ohne Thinking läuft. Das Upgrade verändert Verhalten und Cache-Trefferquote bei kurzen Präfixen, nicht die Rechnung: gleiches Budget einplanen und die fixierten Thinking- und Effort-Einstellungen prüfen.

Benchmarks

VornÜber dem DurchschnittKeins besserClaude Opus 4.8082 / 12918 / 129Claude Opus 51414 / 147 / 14

14 bei beiden gemessen.

Claude Opus 4.8 Claude Opus 5 weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle kein anderes Modell war besser
DeepSWE 1.1
59%
68.8%
BioMysteryBench hard
42.4%
kein anderes Modell war besser 49.4%
OSWorld 2.0
55.7%
kein anderes Modell war besser 70.6%
Cybergym
78.3%
N/A
HealthBench Professional
57.4%
59.8%
GDPval-AA v2 Elo · 642-1861
1593
kein anderes Modell war besser 1861
Legal Agent Benchmark held-out
10.4%
11.7%
Humanity's Last Exam no tools
49.8%
56.3%
Blueprint-Bench 2
14.5%
N/A
BrowseComp
84.3%
90.8%
Video-MME (w. sub)
86%
N/A

Herstellerangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preise

Claude Opus 4.8 Claude Opus 5 Δ
Input / 1M Token $5 $5 =
Output / 1M Token $25 $25 =
Cache-Read / 1M Token $0.5 $0.5 =
Cache-Schreiben 1.25x (5m) / 2x (1h) 1.25x (5m) / 2x (1h) -

Preise aus dem Live-Katalog zum Zeitpunkt des Builds; jede Modellseite enthält die aktuelle Übersicht.

Wo sie stehen - Eingabepreis pro 1M Tokens über alle 64 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

Fähigkeiten

Claude Opus 4.8 Claude Opus 5
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Kontrolle konfigurierbar konfigurierbar
Strukturierte Ausgabe ja ja
Prompt-Caching explizit (Sie markieren das Präfix) explizit (Sie markieren das Präfix)
Cache-Lebensdauer 5m default, 1h option 5m default, 1h option
Minimales gecachtes Präfix 1024 Tokens 1024 Tokens

Spezifikationen

Claude Opus 4.8 Claude Opus 5
Input-Modalitäten Text Bild Text Bild
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-05-28 2026-07-24
Wissensgrenze 2026-01 2026-05
Kontextfenster 1M 1M
Maximaler Output 128K 128K
Thinking-Parameter
  • thinking.type "adaptive"
  • output_config.effort
  • thinking.type
  • output_config.effort
Zulässige Werte
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

"enabled" returns 400

thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Standardwert

thinking off

effort
  • high

thinking on

effort
  • high (Claude API and Claude Code)

Die Spezifikationen sind aus der Dokumentation der jeweiligen Anbieter übernommen; eine Zeile, die ein Anbieter nicht veröffentlicht, wird weggelassen und nicht abgeleitet. Vollständige Quellen: Claude Opus 4.8 · Claude Opus 5

Ein Prompt, beide Modelle - gemessen über das Gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. PRÜFEN genau 3 Sätze

Claude Opus 4.8 bestanden · 3 sentences

Reasoning models generate a hidden "thinking" phase before producing their final answer, and we're billed for every one of those internal tokens even though they never appear in the user-facing output. Because this deliberation often runs several times longer than the answer itself, our token consumption per request grew substantially even though our request volume stayed flat. The upside is that this trade buys us materially higher accuracy on complex tasks, so the right question isn't just cost but whether the improved output quality justifies the per-query premium for each use case.

Ausgabe 162 tok Latenz 4.2 s

Claude Opus 5 bestanden · 3 sentences

When reasoning is enabled, the model generates a hidden chain of "thinking" tokens before it writes the visible answer, and those internal tokens are billed at the output rate even though no one ever sees them — commonly 3–10x more tokens than the response itself. Because output tokens are priced several times higher than input tokens, that added volume hits us at our most expensive rate, which is why the bill roughly doubled while our request count stayed flat. The spend is controllable: we can cap the reasoning budget per call, route only genuinely hard requests to reasoning mode and cheaper models for the rest, and track cost per successfully completed task rather than cost per token, since a single correct answer usually beats three cheap retries plus human cleanup.

Ausgabe 529 tok Latenz 9.0 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze - abzählbar), Zuschnitt auf das Publikum (CFO-Register), und die Abrechnungslücke durch verstecktes Denken, die die Token-Zähler unten offenlegen.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. PRÜFEN Fix besteht die Tests

Claude Opus 4.8 bestanden · 8/8 cases

## Fixed Function ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` ## Explanation of the Bug The original code counted **transitions between equal adjacent elements** rather than the **length of the run** itself. It initialized `best` and `cur` to `0` and incremented `cur` only when a match was found, so a run of length *N* recorded a count of *N-1* (e.g., a single element `[5]` never enters the loop and returns `0` instead of `1`, and `[5, 5]` returns `1` instead of `2`)—this is the off-by-one. […]

Ausgabe 495 tok Latenz 9.2 s

Claude Opus 5 bestanden · 8/8 cases

## Fixed version ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 if cur > best: best = cur return best ``` ## The bug The counters were tracking the wrong quantity: `cur` counted *matching adjacent pairs* rather than *elements in the current run*, and both counters started at `0` instead of `1`. Since a run of length *n* contains only *n − 1* adjacent equal pairs, every result came back one too small — `[1, 1]` returned 1, `[3, 3, 3]` returned 2 — and a single-element list returned 0 because the loop body never executed and `best` kept its initial value of `0`. […]

Ausgabe 1094 tok Latenz 16.1 s

Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. PRÜFEN gültiges JSON, Schema exakt

Claude Opus 4.8 bestanden · 5/5 fields, guidance null

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ```

Ausgabe 72 tok Latenz 1.8 s

Claude Opus 5 bestanden · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` Notes on judgment calls: - **quarter**: "September quarter" is labeled Q3 because the text refers to an upcoming "Q4 close," implying a calendar-aligned fiscal year. No fiscal year is given. - **revenue_usd_m**: 412 is stated as constant-currency and hedged ("call it"), so it's approximate; the currency is not explicitly stated as USD. - **growth_pct**: "up eleven and change" means slightly more than 11, so 11 is a floor rather than an exact figure.

Ausgabe 539 tok Latenz 7.6 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte Ausgabe.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. PRÜFEN 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

Claude Opus 4.8 bestanden · 121 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Cross-Provider Prompt Caching** Today we're launching prompt caching directly within our API gateway, designed to cut latency and reduce your inference costs. When identical or overlapping prompts hit the gateway, cached responses are served instantly instead of being routed to the underlying model provider again. What makes this different from provider-specific caching? Our system works across OpenAI, Anthropic, Google, and any custom endpoint you configure, so you maintain one consistent cache regardless of which model handles a request. You control cache duration, invalidation rules, and scope through simple configuration settings. Teams running high-volume workloads can expect meaningful savings on repeated queries and faster response times for end users. Cross-provider prompt caching is available now for all customers on paid plans.

Ausgabe 258 tok Latenz 5.3 s

Claude Opus 5 bestanden · 123 words, 0 banned, 1 question

**Cross-Provider Prompt Caching** We're introducing Cross-Provider Prompt Caching in the API Gateway. Repeated system prompts, long documents, and few-shot examples are stored once at the gateway layer and reused across OpenAI, Anthropic, Google, and self-hosted models. Instead of paying full input token costs on every request, your application sends a cache reference, and the gateway rehydrates the context before forwarding it downstream. Why does that matter? Teams running high-volume agents and retrieval pipelines typically see input token spend fall 40 to 70 percent, with median latency dropping by several hundred milliseconds. Caches are scoped per project, encrypted at rest, and invalidated automatically when a prompt template changes. Enable it with a single header, and see the docs for TTL tuning and per-route controls.

Ausgabe 1593 tok Latenz 19.1 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.

Mit einer Zeile zwischen ihnen wechseln

Beide IDs befinden sich in jedem Tab unten - das hervorgehobene Zeilenpaar ist die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiche Request-Struktur.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-4-8",
    # model="claude-opus-5",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel abrufen →

FAQ

Welches ist günstiger, Claude Opus 4.8 oder Claude Opus 5?

Sie listen dieselbe input / 1m token ($5), daher ist der Preis hier nicht ausschlaggebend - siehe die Spezifikationen und Fähigkeiten unten.

Kann ich Claude Opus 4.8 gegen Claude Opus 5 ohne zwei Integrationen A/B-testen?

Ja. Beide werden über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel bereitgestellt - der Wechsel ist eine einzeilige Änderung des Modell-Strings, sodass Sie einen Bruchteil des Traffics an jedes Modell leiten und die Rechnungen direkt vergleichen können.

Unterstützen Claude Opus 4.8 und Claude Opus 5 Prompt-Caching?

Ja - beide berechnen Cache-Reads günstiger als ihre Eingaberate, sodass Warm-Prefix-Workloads weniger kosten, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Zeilen für Cache-Reads befinden sich in der obigen Preistabelle.

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