Claude Opus 4.8 es la versión Opus de Anthropic para codificación agéntica compleja y trabajo empresarial, construida directamente sobre Opus 4.7.
- Entrada
- texto imagen $5/M
- Salida
- texto $25/M
- Lectura de caché
- $0.5/M
- Contexto
- 1M
- Corte de conocimiento
- 2026-01
Benchmarks
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
El precio en contexto
Posición del precio entre 68 modelos comparables
La barra muestra dónde queda el precio de este modelo entre todos los modelos del mismo tipo en Synthorai. En cada extremo se nombra el más barato y el más caro. Son tarifas base; los descuentos por lote, región y escritura en caché están en la página de precios.
Especificaciones y límites
Tokens
| Ventana de contexto (especificación del proveedor) | 1.000.000 |
|---|---|
| Salida máxima (especificación del proveedor) | 128.000 |
| Corte de conocimiento | 2026-01 |
Caché de prompts
| Modo | explícito (requiere activación) |
|---|---|
| Prefijo mín. | 1024 |
| Duración | 5 min por defecto, 1 hora opcional |
| Coste de escritura | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
Razonamiento
| Parámetro del proveedor | thinking.type "adaptive" + output_config.effort |
|---|---|
| Valores admitidos | thinking.type adaptive · disabled; effort low · medium · high · xhigh · max; "enabled" returns 400 |
| Valor por defecto | pensamiento off; effort high se aplica si la solicitud no indica nada |
| Se puede desactivar | Sí |
| Comportamiento del razonamiento | El razonamiento entre llamadas a herramientas aparece siempre en bloques de pensamiento sin cabecera beta; display es "omitted" por defecto, así que los bloques de pensamiento vuelven con un campo thinking vacío salvo que fije display "summarized"; los bloques de pensamiento de los turnos anteriores se conservan en el contexto y se facturan como entrada. |
| Parámetro | reasoning_effort |
| Valores | minimal · low · medium · high parámetros que expone la pasarela; se aplica el mapeo del proveedor indicado arriba |
Modelo
| Modalidades | texto + imagen → texto |
|---|
- Contexto de 1M por defecto
- effort toma high por defecto
- modo rápido disponible como research preview
- mensajes de sistema a mitad de conversación
- prompt mínimo cacheable reducido a 1024 tokens
- entrada de imagen de alta resolución
Un prompt, medido a través de la pasarela
Claude Opus 4.8 superado · 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.
salida 162 tok latencia 4.2 s
Cumplimiento de la instrucción (exactamente tres frases, se pueden contar), adaptación al público (registro de CFO) y la diferencia de facturación por razonamiento oculto que dejan ver los contadores de tokens de abajo.
Claude Opus 4.8 superado · 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. […]
salida 495 tok latencia 9.2 s
Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.
Claude Opus 4.8 superado · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ```
salida 72 tok latencia 1.8 s
Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.
Claude Opus 4.8 superado · 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.
salida 258 tok latencia 5.3 s
Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.
Usa Claude Opus 4.8 en 30 segundos
Compatible con OpenAI: cambia el base_url y conserva tu 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-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(""));Acerca de Claude Opus 4.8
- La página oficial de novedades destaca una mejor codificación agéntica de largo horizonte con recuperación de compactación mejorada, una calibración del esfuerzo de razonamiento más fiable y menos llamadas a herramientas omitidas; Anthropic también lo describe como un colaborador más eficaz que corrige los problemas de verbosidad en los comentarios y de llamada a herramientas observados en 4.7.
- Nuevo en el lanzamiento: mensajes de sistema a mitad de conversación que preservan los aciertos de caché de prompts, un mínimo de caché más bajo de 1024 tokens (frente a 2048) y una vista previa de investigación en fast-mode con hasta 2,5x más velocidad de salida a una tarifa premium.
- Cuenta con una ventana de contexto de 1M tokens, 128K de salida, pensamiento adaptativo y visión, además del uso del ordenador y la entrada de imagen de alta resolución introducida en 4.7.
- El pensamiento adaptativo está desactivado salvo que se solicite, pero solo dispara el razonamiento donde el turno lo necesita, lo que según Anthropic desperdicia menos tokens de pensamiento que 4.7 con el mismo nivel de esfuerzo; el esfuerzo por defecto es high en todas las superficies y alcanza xhigh y max, con xhigh recomendado para codificación y trabajo de alta autonomía.
- El objeto de rechazo que documenta devuelve una categoría y una explicación legible por humanos, de modo que las aplicaciones pueden encaminar de forma diferente distintas clases de rechazo.
- Anthropic ahora lo lista entre los modelos heredados por detrás de la generación Opus 5.
- Synthorai lo ofrece a través del endpoint compatible con OpenAI que los desarrolladores ya usan.
Preguntas frecuentes
¿Se puede probar gratis la API de Claude Opus 4.8?
Sí: las cuentas nuevas reciben 10 llamadas de prueba y hasta $1 de crédito gratuito, sin tarjeta. A $5/M de tokens de entrada, solo con ese crédito tienes para unas 24 solicitudes de ~8K tokens a Claude Opus 4.8.
¿En qué destaca Claude Opus 4.8?
Mejor codificación de largo horizonte con recuperación de compactación; mensajes de sistema a mitad de conversación preservan aciertos de caché; vista previa fast-mode con 2,5x de velocidad de salida. En la sección «Acerca de» tienes la visión completa, según las notas de lanzamiento del propio proveedor.
¿Cuánto cuesta Claude Opus 4.8?
Claude Opus 4.8 cuesta $5 por millón de tokens de entrada y $25 por millón de tokens de salida en Synthorai. Es el precio de lista del proveedor, sin recargo de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.5/M.
¿Cuál es la ventana de contexto de Claude Opus 4.8?
Claude Opus 4.8 tiene una ventana de contexto de 1M tokens en Synthorai. Una sola respuesta puede tener hasta 128,000 tokens.
¿Claude Opus 4.8 admite caché de prompts?
Sí, pero hay que activarla: marca los prefijos estables con puntos de corte cache_control. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.5/M frente a $5/M sin caché; los prompts necesitan un prefijo estable de 1,024 tokens para entrar en caché (TTL 5 min por defecto, 1 hora opcional). Guía de caché de Claude Opus 4.8 →
¿Cómo obtengo acceso a Claude Opus 4.8?
Apunta el SDK de OpenAI que ya usas a base_url="https://synthorai.io/v1", pon model="claude-opus-4-8" y listo. Una sola clave API sirve para todos los modelos de la pasarela.
¿Cuál es la fecha de corte de conocimiento de Claude Opus 4.8?
La fecha de corte de conocimiento de Claude Opus 4.8 es 2026-01, según la documentación oficial del proveedor (a fecha de 2026-07-09).
Modelos relacionados
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Todos los valores de esta página están transcritos de la documentación del propio proveedor, enlazada arriba, e indican la fecha en que se comprobaron. Los precios se comparan con los de todo el catálogo; cuando los proveedores definen una especificación de forma distinta, se muestra el valor indicando la diferencia en lugar de llevarlo a un gráfico. Aquí no hay mediciones nuestras ni puntuaciones.