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-Read
- $0.2/M
- Kontext
- 1M
- vs. GPT-4o
- ~20% günstiger
- Knowledge Cutoff
- 2026-06
Benchmarks
Herstellerangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Z.ai
Preis im Vergleich
Preisposition unter 67 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. Es sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibvorgänge stehen auf der Preisseite.
Spezifikationen & Limits
Tokens
| Kontextfenster (Herstellerangabe) | 1.000.000 |
|---|---|
| Max. Output (Anbieter-Spezifikation) | 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 die Parameteroberfläche des Gateways - das Anbieter-Mapping oben gilt |
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 Denken) Latenz 5.7 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.
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 Denken) Latenz 10.4 s
Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.
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 Denken) Latenz 10.9 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte 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 Denken) Latenz 13.5 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.
Claude Opus 5.5 in 30 Sekunden nutzen
OpenAI-kompatibel: Tauschen Sie die base_url, behalten Sie Ihr SDK. 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 Test-Calls und bis zu $1 kostenloses Guthaben, keine Kreditkarte erforderlich. Bei $4/M Input-Tokens deckt allein dieses Guthaben rund 31 Requests mit je ~8K Tokens gegen Claude Opus 5.5 ab.
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. Das vollständige Bild finden Sie im Über-Abschnitt, direkt aus den offiziellen Release Notes des Anbieters.
Was kostet Claude Opus 5.5?
Claude Opus 5.5 kostet auf Synthorai $4 pro Million Input-Tokens und $20 pro Million Output-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattform-Aufschlag. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.2/M abgerechnet.
Unterstützt Claude Opus 5.5 Prompt-Caching?
Ja, per Opt-in: Markieren Sie stabile Präfixe mit cache_control-Breakpoints. Gecachte Input-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.). Prompt-Caching-Guide →
Wie erhalte ich Zugang zu Claude Opus 5.5?
Richten Sie Ihr vorhandenes OpenAI SDK auf base_url="https://synthorai.io/v1", setzen Sie model="claude-opus-5-5", fertig. Ein API-Key deckt jedes Modell auf dem Gateway ab.
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
Jeder Wert auf dieser Seite ist aus der Dokumentation des Anbieters übernommen, oben verlinkt, und trägt das Datum der Prüfung. Preise werden über den gesamten Katalog verglichen; Spezifikationswerte, die Anbieter unterschiedlich definieren, werden mit benanntem Unterschied gezeigt statt grafisch verglichen. Nichts hier wird von uns gemessen, und nichts wird bewertet.