Claude Opus 5.5 es el modelo de Anthropic para codificación agéntica de larga duración y trabajo de conocimiento, lanzado el 22 de septiembre de 2026, y la visión general de modelos de Anthropic recomienda empezar aquí para la mayoría de las cargas y reservar Claude Fable 5.1 para el razonamiento más exigente.
- Entrada
- texto imagen $4/M
- Salida
- texto $20/M
- Lectura de caché
- $0.2/M
- Contexto
- 1M
- vs GPT-4o
- ~20% más barato
- Corte de conocimiento
- 2026-06
Precios por longitud de entrada
Toda la solicitud usa la tarifa del tramo de longitud de entrada. Precios en USD por millón de tokens.
| Tokens de entrada | Entrada | Salida | Entrada (modo razonamiento) |
|---|
Benchmarks
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Z.ai
El precio en contexto
Posición del precio entre 79 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 | 2026-06 |
Caché de prompts
| Modo | explícito (requiere activación) |
|---|---|
| Prefijo mín. | 512 valor por defecto del proveedor: 1024 |
| Duración | 5 min por defecto, 1 hora opcional |
| Coste de escritura | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
Razonamiento
| Parámetro del proveedor | output_config.effort |
|---|---|
| Valores admitidos | low · medium · high · xhigh · max |
| Valor por defecto | medium se aplica si la solicitud no indica nada |
| Se puede desactivar | No |
| Comportamiento del razonamiento | 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. |
| 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 |
|---|
- 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
Un prompt, medido a través de la pasarela
Claude Opus 5.5 superado · 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.
salida 263 tok (+102 razonamiento) latencia 5.7 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 5.5 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 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. […]
salida 723 tok (+303 razonamiento) latencia 10.4 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 5.5 superado · 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.
salida 829 tok (+488 razonamiento) latencia 10.9 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 5.5 superado · 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.
salida 1263 tok (+1007 razonamiento) latencia 13.5 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 5.5 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-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(""));Acerca de Claude Opus 5.5
- Cuesta $4 por millón de tokens de entrada y $20 por millón de tokens de salida, y las lecturas de la caché de prompts se cobran al 5 % del precio de entrada ($0.20 por millón) en lugar del 10 % habitual, lo que abarata notablemente los bucles de agentes que reenvían un prefijo estable.
- Mantiene una ventana de contexto de 1M tokens sin recargo por contexto largo, 128K de salida máxima, entrada de texto e imagen y un corte de conocimiento de junio de 2026.
- La documentación de Anthropic enumera cuatro cambios incompatibles para el código que migra desde Claude Opus 5: el pensamiento adaptativo está siempre activo, así que desactivarlo o fijar un presupuesto manual devuelve un error y el parámetro effort, ahora con valor por defecto medium, es el único control de profundidad; el uso forzado de herramientas con tool_choice any o tool se rechaza, así que conviene mantener tool_choice en auto y usar el uso estricto de herramientas o las salidas estructuradas para obtener JSON válido según el esquema; los bloques de pensamiento quedan ligados al modelo y la conversación que los produjeron; y la herramienta anterior computer_20251124 no se acepta en la Claude API.
- Las notas breves que el modelo escribe entre llamadas a herramientas llegan ahora como bloques de pensamiento, por lo que las interfaces que las muestran en streaming deben fijar un valor de display para thinking.
- Synthorai ofrece Claude Opus 5.5 a través de las mismas API que el resto de la línea Claude.
Preguntas frecuentes
¿Se puede probar gratis la API de Claude Opus 5.5?
Sí: las cuentas nuevas reciben 10 llamadas de prueba y hasta $1 de crédito gratuito, sin tarjeta. A $4/M de tokens de entrada, solo con ese crédito tienes para unas 31 solicitudes de ~8K tokens a Claude Opus 5.5.
¿En qué destaca Claude Opus 5.5?
El punto de partida que Anthropic recomienda para la mayoría de las cargas; lecturas de caché al 5 % de la entrada, $0.20 por millón de tokens; pensamiento siempre activo; esfuerzo medium por defecto. En la sección «Acerca de» tienes la visión completa, según las notas de lanzamiento del propio proveedor.
¿Cuánto cuesta Claude Opus 5.5?
Claude Opus 5.5 cuesta $4 por millón de tokens de entrada y $20 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 $0.2/M.
¿Cuál es la ventana de contexto de Claude Opus 5.5?
Claude Opus 5.5 tiene una ventana de contexto de 1M tokens en Synthorai. Una sola respuesta puede tener hasta 128,000 tokens.
¿Claude Opus 5.5 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 $0.2/M frente a $4/M sin caché; los prompts necesitan un prefijo estable de 512 tokens para entrar en caché (TTL 5 min por defecto, 1 hora opcional). Guía de caché de prompts →
¿Cómo obtengo acceso a Claude Opus 5.5?
Apunta el SDK de OpenAI que ya usas a base_url="https://synthorai.io/v1", pon model="claude-opus-5-5" 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 5.5?
La fecha de corte de conocimiento de Claude Opus 5.5 es 2026-06, según la documentación oficial del proveedor (a fecha de 2026-09-23).
Modelos relacionados
Comparar
Las especificaciones y los benchmarks de los proveedores enlazan a sus fuentes. La compatibilidad de la pasarela describe la implementación de Synthorai. Los ejemplos archivados son solicitudes individuales y no garantizan el rendimiento general del modelo. Los precios proceden del servicio público de precios o de su instantánea usada en la compilación.