Claude Opus 4.8 ist Anthropics Opus-Version für komplexe agentische Codierung und Enterprise-Arbeit und baut direkt auf Opus 4.7 auf.
- Eingabe
- Text Bild $5/M
- Ausgabe
- Text $25/M
- Cache-Lesen
- $0.5/M
- Kontext
- 1M
- Knowledge-Cutoff
- 2026-01
Benchmarks
Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preis im Vergleich
Der Preis im Feld von 68 vergleichbaren Modellen
Der Balken zeigt, wo der Preis dieses Modells unter allen Modellen derselben Art auf Synthorai liegt. An beiden Enden stehen das günstigste und das teuerste Modell. Angegeben sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibzugriffe stehen auf der Preisseite.
Spezifikationen & Limits
Tokens
| Kontextfenster (laut Anbieter) | 1.000.000 |
|---|---|
| Max. Ausgabe (laut Anbieter) | 128.000 |
| Knowledge-Cutoff | 2026-01 |
Prompt-Caching
| Modus | explizit (Opt-in) |
|---|---|
| Min. Präfix | 1.024 |
| Lebensdauer | Standard 5 Min., optional 1 Std. |
| Schreibkosten | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
Thinking
| Anbieter-Parameter | thinking.type "adaptive" + output_config.effort |
|---|---|
| Zulässige Werte | thinking.type adaptive · disabled; effort low · medium · high · xhigh · max; "enabled" returns 400 |
| Standardwert | Thinking aus; effort high gilt, wenn die Anfrage nichts angibt |
| Abschaltbar | Ja |
| Thinking-Verhalten | Reasoning zwischen Tool-Aufrufen erscheint ohne Beta-Header immer in Thinking-Blöcken; display steht standardmäßig auf „omitted“, sodass Thinking-Blöcke mit leerem thinking-Feld zurückkommen, solange display nicht auf „summarized“ gesetzt wird; die Thinking-Blöcke früherer Turns bleiben im Kontext und werden als Input abgerechnet. |
| Parameter | reasoning_effort |
| Werte | minimal · low · medium · high Parameter des Gateways; maßgeblich ist das Anbieter-Mapping oben |
Modell
| Modalitäten | Text + Bild → Text |
|---|
- 1M Kontext standardmäßig
- effort steht standardmäßig auf high
- Fast Mode als Research Preview verfügbar
- System-Nachrichten mitten im Gespräch
- minimal cachebarer Prompt auf 1.024 Token gesenkt
- hochauflösende Bildeingabe
Ein Prompt, gemessen über das Gateway
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
Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.
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
Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.
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
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.
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
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.
Claude Opus 4.8 in 30 Sekunden nutzen
OpenAI-kompatibel: base_url austauschen, SDK behalten. POST /v1/chat/completions
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",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "claude-opus-4-8",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-opus-4-8",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "claude-opus-4-8",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("claude-opus-4-8")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über Claude Opus 4.8
- Die offizielle What's-new-Seite hebt bessere langfristige agentische Codierung mit verbesserter Compaction-Wiederherstellung, zuverlässigere Kalibrierung des Reasoning-Aufwands und weniger übersprungene Tool-Aufrufe hervor; Anthropic beschreibt es außerdem als effektiveren Mitarbeiter, der die auf 4.7 beobachteten Probleme mit Kommentar-Weitschweifigkeit und Tool-Calling behebt.
- Neu zum Start: System-Nachrichten mitten im Gespräch, die Prompt-Cache-Treffer erhalten, ein niedrigeres Cache-Minimum von 1.024 Token (herunter von 2.048) und eine Fast-Mode-Research-Preview mit bis zu 2,5x höherer Ausgabegeschwindigkeit zu einem Aufpreis.
- Es verfügt über ein Kontextfenster von 1M Token, 128K Output, adaptives Thinking und Vision, dazu Computer Use und die mit 4.7 eingeführte hochauflösende Bildeingabe.
- Adaptives Thinking ist aus, sofern es nicht angefordert wird, löst Reasoning dann aber nur dort aus, wo ein Turn es braucht, was laut Anthropic bei gleicher Effort-Stufe weniger Thinking-Token verschwendet als 4.7; Effort steht auf jeder Oberfläche standardmäßig auf high und reicht bis xhigh und max, wobei xhigh für Coding und Arbeit mit hoher Autonomie empfohlen wird.
- Das dokumentierte Ablehnungsobjekt gibt eine Kategorie und eine menschenlesbare Erklärung zurück, sodass Anwendungen verschiedene Klassen von Ablehnungen unterschiedlich behandeln können.
- Anthropic führt es inzwischen unter den Legacy-Modellen hinter der Opus-5-Generation.
- Synthorai bietet es über den OpenAI-kompatiblen Endpoint an, den Entwickler bereits nutzen.
FAQ
Lässt sich die Claude Opus 4.8 API kostenlos testen?
Ja. Neue Konten erhalten 10 Testaufrufe und bis zu $1 Gratisguthaben, ohne Kreditkarte. Bei $5/M für Eingabe-Tokens reicht allein dieses Guthaben für rund 24 Anfragen an Claude Opus 4.8 mit je ~8K Tokens.
Worin ist Claude Opus 4.8 am besten?
Besseres langfristiges Coding mit Compaction-Wiederherstellung; System-Nachrichten mitten im Gespräch erhalten Cache-Treffer; Fast-Mode-Preview mit 2,5x Ausgabegeschwindigkeit. Mehr dazu im Über-Abschnitt, der auf den offiziellen Release Notes des Anbieters beruht.
Was kostet Claude Opus 4.8?
Claude Opus 4.8 kostet auf Synthorai $5 pro Million Eingabe-Tokens und $25 pro Million Ausgabe-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattformaufschlag. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.5/M abgerechnet.
Wie groß ist das Kontextfenster von Claude Opus 4.8?
Claude Opus 4.8 hat auf Synthorai ein Kontextfenster von 1M Tokens. Eine einzelne Antwort kann bis zu 128,000 Tokens lang sein.
Unterstützt Claude Opus 4.8 Prompt-Caching?
Ja, per Opt-in: Markieren Sie stabile Präfixe mit cache_control-Breakpoints. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.5/M statt $5/M (ungecacht) abgerechnet; Prompts brauchen ein stabiles Präfix von 1,024 Tokens, um gecacht zu werden (TTL Standard 5 Min., optional 1 Std.). Leitfaden zum Caching mit Claude Opus 4.8 →
Wie erhalte ich Zugang zu Claude Opus 4.8?
Setzen Sie in Ihrem vorhandenen OpenAI SDK base_url="https://synthorai.io/v1" und model="claude-opus-4-8", mehr ist nicht nötig. Ein API-Schlüssel gilt für alle Modelle im Gateway.
Wo liegt der Knowledge-Cutoff von Claude Opus 4.8?
Der Knowledge-Cutoff von Claude Opus 4.8 liegt bei 2026-01, laut offizieller Dokumentation des Anbieters (Stand: 2026-07-09).
Verwandte Modelle
Vergleichen
Jeder Wert auf dieser Seite stammt aus der oben verlinkten Dokumentation des Anbieters und trägt das Datum, an dem wir ihn geprüft haben. Preise vergleichen wir über den gesamten Katalog. Spezifikationen, die Anbieter unterschiedlich definieren, zeigen wir mit einem Hinweis auf den Unterschied und nicht als Diagramm. Wir messen hier nichts selbst und vergeben keine Bewertungen.