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Claude Opus 5 vs Qwen3.8 Flash

vs

Cuál usar y cuándo

Ambos comparten una ventana de contexto de 1,000,000 de tokens y pueden desactivar el pensamiento, por lo que la verdadera diferencia radica en el precio y las entradas: claude-opus-5 cuesta $5 por millón de entrada y $25 por millón de salida, aproximadamente 33x y 53x los $0.15 y $0.47 de qwen3.8-flash, cuyas lecturas de caché son de $0.016 frente a $0.5. Elige qwen3.8-flash para trabajo de alto volumen o contexto largo y cualquier cosa con video, ya que acepta texto, imagen y video mientras que claude-opus-5 solo admite texto e imagen. Recurre a claude-opus-5 cuando desees su stack de pensamiento y razonamiento en tareas difíciles de chat, código y llamadas a herramientas y la prima sea aceptable.

Benchmarks

GanaSobre la mediaNinguno mejorClaude Opus 5436 / 439 / 43Qwen3.8 Flash113 / 163 / 16

5 medidos en ambos.

Claude Opus 5 Qwen3.8 Flash otros modelos medidos media de los modelos comparados ningún otro modelo puntuó más alto
DeepSWE 1.1
68.8%
58.7%
BioMysteryBench hard
49.4%
N/A
OSWorld 2.0 partial
75.4%
52.3%
ExploitBench (Cap%)
70%
N/A
HealthBench Professional
59.8%
N/A
Finance Agent v2
58.6%
N/A
Legal Agent Benchmark
6.7%
N/A
GPQA Diamond
93.4%
91.7%
ERQA
N/A
ningún otro modelo puntuó más alto 72.3%
BrowseComp
90.8%
N/A
LVBench
75.4%
76.6%

Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Precios

Claude Opus 5 Qwen3.8 Flash Δ
Entrada / 1M tokens $5 $0.15 33×
Salida / 1M tokens $25 $0.47 53×
Lectura de caché / 1M tokens $0.5 $0.016 31×
Escritura en caché 1.25x (5m) / 2x (1h) 1.25x -

Tarifas del catálogo en vivo en el momento de la compilación; la página de cada modelo incluye la ficha actualizada.

Dónde se sitúan - precio de entrada por 1M de tokens en todos los 71 modelos de chat en esta unidad de facturación (escala logarítmica)

Claude Opus 5 · $5 Qwen3.8 Flash · $0.15
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacidades

Claude Opus 5 Qwen3.8 Flash
Uso de herramientas
Control de pensamiento configurable configurable
Salida estructurada
Caché de prompt explícito (marcas el prefijo) implícito + explícito
Tiempo de vida de la caché 5m default, 1h option explicit: 5m, reset on hit
Prefijo mínimo en caché 1024 tokens 1024 tokens

Especificaciones

Claude Opus 5 Qwen3.8 Flash
Modalidades de entrada texto imagen texto imagen vídeo
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-07-24 2026-08-27
Límite de conocimiento 2026-05 -
Ventana de contexto 1M 1M
Salida máxima 128K 131K
Parámetro de pensamiento
  • thinking.type
  • output_config.effort
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
Valores aceptados
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
Predeterminado

thinking on

effort
  • high (Claude API and Claude Code)

on

qwen3.8-flash is hybrid thinking with thinking enabled by default, thinking_budget defaults to the 262,144-token chain maximum, and preserve_thinking is off

Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica una fila, se omite en lugar de inferirse. Fuentes completas: Claude Opus 5 · Qwen3.8 Flash

Un prompt, ambos modelos - medido a través del gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. COMPROBAR exactamente 3 frases

Claude Opus 5 superado · 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.

salida 529 tok latencia 9.0 s

Qwen3.8 Flash superado · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model spend additional output tokens to plan and validate answers before responding, and those tokens are billed. It also increases compute and latency per request, so each task consumes more capacity than a non-reasoning call. As a result, billable tokens and compute roughly doubled, directly driving the higher invoice.

salida 330 tok (+262 pensamiento) latencia 8.9 s

Seguimiento de la instrucción (exactamente tres frases - contables), adaptación a la audiencia (registro de CFO), y la brecha de facturación por pensamiento oculto que los medidores de tokens de abajo dejan ver.

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. COMPROBAR el arreglo pasa las pruebas

Claude Opus 5 superado · 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`. […]

salida 1094 tok latencia 16.1 s

Qwen3.8 Flash superado · 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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that the original version counts adjacent equal pairs rather than items in a run, starting both `cur` and `best` at `0`, and it resets `cur` to `0` after a mismatch, thereby discarding the first element of the new run. That makes single-element inputs return `0`, and because every run is effectively measured in “steps” between equal elements, the last element is not counted—particularly noticeable when the longest run ends at the final index.

salida 2123 tok (+1933 pensamiento) latencia 43.8 s

Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre una tarea acotada.

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. COMPROBAR JSON válido, esquema exacto

Claude Opus 5 superado · 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.

salida 539 tok latencia 7.6 s

Qwen3.8 Flash superado · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

salida 519 tok (+463 pensamiento) latencia 10.5 s

Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta de salida estructurada.

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. COMPROBAR 120 palabras, 0 palabras prohibidas

Claude Opus 5 superado · 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.

salida 1593 tok latencia 19.1 s

Qwen3.8 Flash superado · 120 words, 0 banned, 1 question

We are announcing prompt caching across providers in our API gateway. Store approved prompt outputs once and reuse them across supported model providers, cutting latency, cost, and duplicate token spend. The feature matches identical requests, checks validity, and returns cached results while preserving routing controls. Developers keep existing endpoints; the gateway manages storage, invalidation, and provider differences. This reduces noisy repeat calls, improves steady responses, and frees teams to focus on better agent workflows. OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, and custom routes are supported. Cache hits appear in analytics with latency, token, and cost reductions visible. Check retention and privacy rules before enabling it. Ready to add cache controls to your gateway? Enable it in settings and watch spend drop now.

salida 5958 tok (+5805 pensamiento) latencia 88.8 s

Obediencia a las restricciones (presupuesto de palabras, lista de palabras prohibidas, la única pregunta), huella de estilo, y control de la longitud.

Cambia entre ellos con una línea

Ambos IDs están en cada pestaña a continuación - el par de líneas resaltadas es la única edición. Mismo endpoint, misma clave, misma estructura de solicitud.

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",
    # model="qwen3.8-flash",  # descomenta esta línea, comenta la de arriba
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtén tu clave API →

Preguntas frecuentes

¿Cuál es más barato, Claude Opus 5 o Qwen3.8 Flash?

Qwen3.8 Flash es más barato en entrada / 1m tokens ($0.15 vs $5, con una diferencia de 33×). Otras filas pueden indicar lo contrario - la tabla anterior muestra la ficha completa, y el costo real depende de su combinación.

¿Puedo hacer pruebas A/B de Claude Opus 5 frente a Qwen3.8 Flash sin dos integraciones?

Sí. Ambos se sirven a través del mismo endpoint compatible con OpenAI con una clave API - el cambio es una modificación de una línea en la cadena del modelo, por lo que puede enrutar una fracción del tráfico a cada uno y comparar las facturas directamente.

¿Admiten Claude Opus 5 y Qwen3.8 Flash caché de prompts?

Sí - ambos cobran las lecturas en caché por debajo de su tarifa de entrada, por lo que las cargas de trabajo con prefijo caliente cuestan menos de lo que sugieren las tarifas de lista. Las filas exactas de lectura en caché están en la tabla de precios de arriba.

Comparaciones relacionadas

De nuestros estudios medidos