Claude Opus 5.5 vs Qwen3.8 Flash
Lequel choisir, et quand
Les deux modèles acceptent un contexte de 1M de jetons et une entrée texte plus image, la différence réside donc dans le coût et le contrôle : claude-opus-5-5 coûte environ 27x plus cher en entrée ($4 contre $0.15) et à peu près 43x plus cher en sortie ($20 contre $0.47), avec la réflexion toujours activée et aucun moyen de la désactiver. Choisissez claude-opus-5-5 lorsque vous souhaitez ce raisonnement toujours activé pour le code complexe et l'utilisation d'outils, et que la facture des jetons est secondaire. Choisissez qwen3.8-flash pour le trafic à fort volume ou sensible à la latence, lorsque vous devez désactiver la réflexion par requête, ou lorsque les entrées incluent de la vidéo, ce qu'Opus n'accepte pas.
Benchmarks
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Tarifs
| Claude Opus 5.5 | Qwen3.8 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrée / 1M de tokens | $4 | $0.15 | 27× |
| Sortie / 1M de tokens | $20 | $0.47 | 43× |
| Lecture de cache / 1M de tokens | $0.2 | $0.016 | 13× |
| Écriture de cache | 1.25x (5m) / 2x (1h) | 1.25x | - |
Tarifs relevés dans le catalogue en direct à la génération du site ; la page de chaque modèle affiche la grille tarifaire à jour.
Leur position : prix en entrée pour 1M de tokens, parmi les 77 modèles de chat facturés dans cette unité (échelle logarithmique)
Capacités
| Claude Opus 5.5 | Qwen3.8 Flash | |
|---|---|---|
| Appel d'outils | oui | oui |
| Contrôle de la réflexion | toujours activé | configurable |
| Sortie structurée | oui | oui |
| Mise en cache des prompts | explicite (vous indiquez le préfixe) | implicite + explicite |
| Durée de vie du cache | 5m default, 1h option | explicit: 5m, reset on hit |
| Préfixe minimal mis en cache | 1024 tokens | 1024 tokens |
Spécifications
| Claude Opus 5.5 | Qwen3.8 Flash | |
|---|---|---|
| Modalités d'entrée | texte image | texte image vidéo |
| Modalités de sortie | texte | texte |
| Date de sortie | 2026-09-22 | 2026-08-27 |
| Coupure des connaissances | 2026-06 | - |
| Fenêtre de contexte | 1M | 1M |
| Sortie maximale | 128K | 131K |
| Paramètre de réflexion | output_config.effort |
|
| Valeurs acceptées | output_config.effort
| enable_thinking
thinking_budget
preserve_thinking
|
| Valeur par défaut | medium | 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 |
Les spécifications sont reprises de la documentation de chaque fournisseur ; quand un fournisseur ne publie pas une valeur, la ligne est omise et non déduite. Sources complètes : Claude Opus 5.5 · Qwen3.8 Flash
Un prompt, deux modèles, mesurés via la passerelle
Claude Opus 5.5 réussi · 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.
sortie 263 tok (+102 réflexion) latence 5.7 s
Qwen3.8 Flash réussi · 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.
sortie 330 tok (+262 réflexion) latence 8.9 s
Le respect de la consigne (exactement trois phrases, ça se compte), l'adaptation au public visé (le registre d'un directeur financier) et l'écart de facturation dû à la réflexion masquée, que révèlent les compteurs de tokens ci-dessous.
Claude Opus 5.5 réussi · 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. […]
sortie 723 tok (+303 réflexion) latence 10.4 s
Qwen3.8 Flash réussi · 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.
sortie 2123 tok (+1933 réflexion) latence 43.8 s
La justesse réelle du correctif (il s'exécute), la densité de l'explication et l'économie de tokens sur une tâche bien délimitée.
Claude Opus 5.5 réussi · 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.
sortie 829 tok (+488 réflexion) latence 10.9 s
Qwen3.8 Flash réussi · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
sortie 519 tok (+463 réflexion) latence 10.5 s
Le respect du schéma (aucun champ inventé), la tentation d'halluciner (le texte indique que la guidance n'est pas communiquée) et les différences entre les mécanismes de sortie structurée.
Claude Opus 5.5 réussi · 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.
sortie 1263 tok (+1007 réflexion) latence 13.5 s
Qwen3.8 Flash réussi · 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.
sortie 5958 tok (+5805 réflexion) latence 88.8 s
Le respect des contraintes (nombre de mots, liste de mots interdits, une seule question), l'empreinte stylistique et la maîtrise de la longueur.
Passez de l'un à l'autre en changeant une seule ligne
Les deux identifiants figurent dans chaque onglet ci-dessous : les deux lignes surlignées sont le seul changement. Même endpoint, même clé, même format de requête.
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",
# model="qwen3.8-flash", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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",
// model: "qwen3.8-flash", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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",
# "model": "qwen3.8-flash", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
"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",
// Model: "qwen3.8-flash", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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")
// .model("qwen3.8-flash") // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Lequel est le moins cher, Claude Opus 5.5 ou Qwen3.8 Flash ?
Qwen3.8 Flash est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($0.15 contre $4, soit un écart de 27×). D'autres lignes peuvent dire l'inverse : le tableau ci-dessus donne la grille tarifaire complète, et le coût réel dépend de la composition de votre trafic.
Puis-je faire un test A/B entre Claude Opus 5.5 et Qwen3.8 Flash sans deux intégrations ?
Oui. Les deux passent par le même endpoint compatible OpenAI, avec une seule clé API. Pour passer de l'un à l'autre, il suffit de changer l'identifiant du modèle, soit une ligne : vous pouvez donc envoyer une part du trafic à chacun et comparer directement les factures.
Claude Opus 5.5 et Qwen3.8 Flash prennent-ils en charge la mise en cache des prompts ?
Oui. Les deux facturent les lectures de cache moins cher que leur tarif d'entrée : une charge de travail dont le préfixe est déjà en cache coûte donc moins que ne le laissent penser les tarifs publics. Les lignes de lecture de cache figurent dans le tableau des tarifs ci-dessus.