Claude Opus 5.5 ist Anthropics Modell für lang laufende agentische Codierung und Wissensarbeit und erschien am 22.
- Eingabe
- Text Bild $4/M
- Ausgabe
- Text $20/M
- Cache-Lesen
- $0.2/M
- Kontext
- 1M
- vs. GPT-4o
- ~20% günstiger
- Knowledge-Cutoff
- 2026-06
Preise nach Eingabelänge
Für die gesamte Anfrage gilt der Tarif ihrer Eingabelängenstufe. Preise in USD pro Million Tokens.
| Eingabe-Tokens | Eingabe | Ausgabe | Eingabe (Thinking) |
|---|
Benchmarks
Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Z.ai
Preis im Vergleich
Der Preis im Feld von 79 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 | 2026-06 |
Prompt-Caching
| Modus | explizit (Opt-in) |
|---|---|
| Min. Präfix | 512 Anbieter-Standard: 1.024 |
| Lebensdauer | Standard 5 Min., optional 1 Std. |
| Schreibkosten | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
Thinking
| Anbieter-Parameter | output_config.effort |
|---|---|
| Zulässige Werte | low · medium · high · xhigh · max |
| Standardwert | medium gilt, wenn die Anfrage nichts angibt |
| Abschaltbar | Nein |
| Thinking-Verhalten | Adaptive thinking is always on: thinking {"type": "disabled"} and a manual {"type": "enabled", "budget_tokens": N} both return a 400 error, so effort is the only depth control. The default dropped from high on Claude Opus 5 to medium. |
| Parameter | reasoning_effort |
| Werte | minimal · low · medium · high Parameter des Gateways; maßgeblich ist das Anbieter-Mapping oben |
Modell
| Modalitäten | Text + Bild → Text |
|---|
- 1M context at standard pricing with no long-context tier
- prompt-cache reads cost 0.05x input ($0.20/M) rather than the usual 0.1x
- minimum cacheable prompt 512 tokens
- forced tool use (tool_choice any or tool) returns a 400
- thinking blocks are tied to the model and conversation that produced them
- up to 300k output tokens on the Message Batches API with the output-300k-2026-03-24 beta header
- fast mode is a research preview on the Claude API only
Ein Prompt, gemessen über das Gateway
Claude Opus 5.5 bestanden · 3 sentences
When we turned on reasoning, the model began "thinking out loud" before each answer, generating thousands of internal working tokens that users never see but that we are billed for just like the final response. Those hidden tokens are charged at the output rate, typically the most expensive rate, so the same question with the same visible answer now costs roughly twice as much or more. We can bring the bill back down without losing the quality gains by capping the reasoning budget and reserving reasoning mode for the complex tasks that actually benefit from it.
Ausgabe 263 tok (+102 Thinking) Latenz 5.7 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 5.5 bestanden · 8/8 cases
```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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` **Explanation:** The original code counted *matching adjacent pairs* rather than *items in a run*. Both `cur` and `best` started at 0, and `cur` reset to 0 on a mismatch, so a run of length *n* was reported as *n − 1*. For a single-element list the loop never executes, so it returned 0 instead of 1. For `[5, 5]` it returned 1 instead of 2. The fix treats every element as the start of a run of length 1: `best` and `cur` start at 1, and `cur` resets to 1 (not 0) when the value changes. An explicit check returns 0 for an empty list. The "misses runs at the last index" reports are the same off-by-one bug rather than a separate one. […]
Ausgabe 723 tok (+303 Thinking) Latenz 10.4 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 5.5 bestanden · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` **Judgment calls to check:** - **quarter**: Kept as "September quarter" rather than "Q3", since the fiscal calendar isn't stated. The text mentions an upcoming "Q4 close," so it may be fiscal Q3, but that's not certain. - **revenue_usd_m**: The text says only "412 for the topline." It doesn't state currency or units, and the figure is on a constant-currency basis, not reported USD. USD millions is an assumption. Use `null` if you need strictly stated values. - **growth_pct**: The source says "eleven and change," so the true figure is slightly above 11. 11 is an approximation. - **guidance**: Guidance was explicitly withheld. I recorded that rather than `null`, since the text addresses it directly.
Ausgabe 829 tok (+488 Thinking) Latenz 10.9 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 5.5 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Today we're launching Cross-Provider Prompt Caching for our API gateway. Why pay twice for the same context? Our gateway now stores repeated prompt prefixes, system instructions, and document chunks, then reuses them whether your request goes to OpenAI, Anthropic, Google, or an open-source model. Teams running retrieval pipelines or long agent loops can cut token costs by up to 60 percent and trim latency on every cached call. Setup takes one configuration flag; no code changes are required. Cache rules respect tenant boundaries, expire on your schedule, and log every hit for audit review. Dashboards show savings by provider, route, and application in real time. Cross-Provider Prompt Caching is available on all Pro and Enterprise plans. Turn it on today.
Ausgabe 1263 tok (+1007 Thinking) Latenz 13.5 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.
Claude Opus 5.5 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-5-5",
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-5-5",
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-5-5",
"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-5-5",
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-5-5")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über Claude Opus 5.5
- September 2026; Anthropics Modellübersicht empfiehlt, für die meisten Workloads hier zu beginnen und Claude Fable 5.1 für das anspruchsvollste Reasoning zu reservieren.
- Es kostet $4 pro Million Eingabe-Token und $20 pro Million Ausgabe-Token, und Lesezugriffe auf den Prompt-Cache werden mit 5 % des Eingabepreises ($0.20 pro Million) statt der üblichen 10 % berechnet, was Agentenschleifen mit einem stabilen Präfix spürbar günstiger macht.
- Es behält ein Kontextfenster von 1M Token ohne Langkontext-Aufschlag, 128K maximale Ausgabe, Text- und Bildeingabe sowie einen Wissensstand von Juni 2026.
- Anthropics Dokumentation nennt vier inkompatible Änderungen für Code, der von Claude Opus 5 umzieht: Adaptives Thinking ist immer aktiv, sodass das Abschalten oder ein manuelles Budget einen Fehler liefert und der effort-Parameter, jetzt mit Standard medium, die einzige Tiefensteuerung ist; erzwungene Tool-Nutzung über tool_choice any oder tool wird abgelehnt, daher tool_choice auf auto lassen und für schemakonformes JSON strikte Tool-Nutzung oder strukturierte Ausgaben verwenden; Thinking-Blöcke sind an das Modell und die Unterhaltung gebunden, die sie erzeugt haben; und das ältere Tool computer_20251124 wird auf der Claude API nicht akzeptiert.
- Die kurzen Notizen, die das Modell zwischen Tool-Aufrufen schreibt, kommen jetzt als Thinking-Blöcke an, daher sollten Oberflächen, die sie streamen, einen display-Wert für thinking setzen.
- Synthorai stellt Claude Opus 5.5 über dieselben APIs bereit wie die übrigen Claude-Modelle.
FAQ
Lässt sich die Claude Opus 5.5 API kostenlos testen?
Ja. Neue Konten erhalten 10 Testaufrufe und bis zu $1 Gratisguthaben, ohne Kreditkarte. Bei $4/M für Eingabe-Tokens reicht allein dieses Guthaben für rund 31 Anfragen an Claude Opus 5.5 mit je ~8K Tokens.
Worin ist Claude Opus 5.5 am besten?
Anthropics empfohlener Einstieg für die meisten Workloads; Cache-Lesezugriffe zu 5 % der Eingabe, $0.20 pro Million Token; Thinking immer aktiv; effort standardmäßig medium. Mehr dazu im Über-Abschnitt, der auf den offiziellen Release Notes des Anbieters beruht.
Was kostet Claude Opus 5.5?
Claude Opus 5.5 kostet auf Synthorai $4 pro Million Eingabe-Tokens und $20 pro Million Ausgabe-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattformaufschlag. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.2/M abgerechnet.
Wie groß ist das Kontextfenster von Claude Opus 5.5?
Claude Opus 5.5 hat auf Synthorai ein Kontextfenster von 1M Tokens. Eine einzelne Antwort kann bis zu 128,000 Tokens lang sein.
Unterstützt Claude Opus 5.5 Prompt-Caching?
Ja, per Opt-in: Markieren Sie stabile Präfixe mit cache_control-Breakpoints. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.2/M statt $4/M (ungecacht) abgerechnet; Prompts brauchen ein stabiles Präfix von 512 Tokens, um gecacht zu werden (TTL Standard 5 Min., optional 1 Std.). Leitfaden zum Prompt-Caching →
Wie erhalte ich Zugang zu Claude Opus 5.5?
Setzen Sie in Ihrem vorhandenen OpenAI SDK base_url="https://synthorai.io/v1" und model="claude-opus-5-5", mehr ist nicht nötig. Ein API-Schlüssel gilt für alle Modelle im Gateway.
Wo liegt der Knowledge-Cutoff von Claude Opus 5.5?
Der Knowledge-Cutoff von Claude Opus 5.5 liegt bei 2026-06, laut offizieller Dokumentation des Anbieters (Stand: 2026-09-23).
Verwandte Modelle
Vergleichen
Spezifikationen und Anbieter-Benchmarks verlinken ihre Quellen. Die Gateway-Unterstützung beschreibt die Implementierung von Synthorai. Archivierte Beispiele sind einzelne Gateway-Anfragen und keine allgemeine Leistungsgarantie für das Modell. Preise stammen aus der öffentlichen Preisschnittstelle oder deren beim Build verwendetem Snapshot.