Claude Opus 4.8 est la version Opus d'Anthropic pour le codage agentique complexe et le travail d'entreprise, s'appuyant directement sur Opus 4.7.
- Entrée
- texte image $5/M
- Sortie
- texte $25/M
- Lecture de cache
- $0.5/M
- Contexte
- 1M
- Coupure des connaissances
- 2026-01
Benchmarks
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Le prix en perspective
Position du prix parmi 68 modèles comparables
La barre situe le prix de ce modèle parmi tous les modèles du même type sur Synthorai. Le moins cher et le plus cher sont nommés à chaque extrémité. Ce sont des tarifs de base ; les remises liées au batch, à la région et aux écritures de cache figurent sur la page des tarifs.
Spécifications et limites
Tokens
| Fenêtre de contexte (spécification du fournisseur) | 1 000 000 |
|---|---|
| Sortie max (spéc. fournisseur) | 128 000 |
| Coupure des connaissances | 2026-01 |
Mise en cache
| Mode | explicite (sur activation) |
|---|---|
| Préfixe min. | 1 024 |
| Durée de vie | 5 min par défaut, 1 heure en option |
| Coût d'écriture | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
Réflexion
| Paramètre du fournisseur | thinking.type "adaptive" + output_config.effort |
|---|---|
| Valeurs acceptées | thinking.type adaptive · disabled; effort low · medium · high · xhigh · max; "enabled" returns 400 |
| Valeur par défaut | réflexion désactivée ; effort high appliquée si la requête ne précise rien |
| Désactivable | Oui |
| Comportement de la réflexion | Le raisonnement entre les appels d'outils apparaît toujours dans des blocs de réflexion, sans en-tête bêta ; display vaut « omitted » par défaut, donc les blocs de réflexion reviennent avec un champ thinking vide tant que vous ne réglez pas display sur « summarized » ; les blocs de réflexion des tours précédents sont conservés dans le contexte et facturés en entrée. |
| Paramètre | reasoning_effort |
| Valeurs | minimal · low · medium · high paramètres exposés par la passerelle ; la correspondance avec ceux du fournisseur, ci-dessus, s'applique |
Modèle
| Modalités | texte + image → texte |
|---|
- Contexte de 1M par défaut
- l'effort vaut high par défaut
- mode rapide disponible en préversion de recherche
- messages système en milieu de conversation
- prompt minimal cacheable abaissé à 1 024 tokens
- entrée d'image haute résolution
Un prompt, mesuré via la passerelle
Claude Opus 4.8 réussi · 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.
sortie 162 tok latence 4.2 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 4.8 réussi · 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. […]
sortie 495 tok latence 9.2 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 4.8 réussi · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ```
sortie 72 tok latence 1.8 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 4.8 réussi · 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.
sortie 258 tok latence 5.3 s
Le respect des contraintes (nombre de mots, liste de mots interdits, une seule question), l'empreinte stylistique et la maîtrise de la longueur.
Utilisez Claude Opus 4.8 en 30 secondes
Compatible OpenAI : changez la base_url, gardez votre 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(""));À propos de Claude Opus 4.8
- La page officielle des nouveautés met en avant un meilleur codage agentique à long horizon avec une récupération de compaction améliorée, une calibration de l'effort de raisonnement plus fiable et moins d'appels d'outils omis ; Anthropic le décrit aussi comme un collaborateur plus efficace qui corrige les problèmes de verbosité des commentaires et d'appel d'outils observés sur 4.7.
- Nouveautés au lancement : des messages système en milieu de conversation qui préservent les hits de cache de prompt, un minimum de cache abaissé à 1 024 tokens (contre 2 048), et une préversion de recherche en mode rapide offrant jusqu'à 2,5x de vitesse de sortie en plus, à un tarif majoré.
- Il embarque une fenêtre de contexte de 1M de tokens, 128K en sortie, la réflexion adaptative et la vision, plus l'utilisation de l'ordinateur et l'entrée d'image haute résolution introduite sur 4.7.
- La réflexion adaptative est désactivée sauf demande explicite mais ne déclenche le raisonnement que là où un tour en a besoin, ce qui, selon Anthropic, gaspille moins de tokens de réflexion que 4.7 au même niveau d'effort ; l'effort vaut high par défaut sur toutes les surfaces et atteint xhigh et max, xhigh étant recommandé pour le codage et le travail à forte autonomie.
- L'objet de refus qu'il documente renvoie une catégorie et une explication lisible par un humain, de sorte que les applications peuvent router différemment les différentes classes de refus.
- Anthropic le range désormais parmi les modèles hérités (legacy) derrière la génération Opus 5.
- Synthorai le propose via l'endpoint compatible OpenAI que les développeurs utilisent déjà.
FAQ
Peut-on essayer l'API Claude Opus 4.8 gratuitement ?
Oui : les nouveaux comptes reçoivent 10 appels d'essai et jusqu'à $1 de crédit gratuit, sans carte bancaire. À $5/M de tokens en entrée, ce crédit couvre à lui seul environ 24 requêtes de ~8K tokens sur Claude Opus 4.8.
Quels sont les points forts de Claude Opus 4.8 ?
Meilleur codage à long horizon avec récupération de compaction ; messages système en milieu de conversation préservant les hits de cache ; préversion en mode rapide avec 2,5x de vitesse de sortie. La section À propos en donne un aperçu complet, tiré des notes de version du fournisseur.
Combien coûte Claude Opus 4.8 ?
Sur Synthorai, Claude Opus 4.8 coûte $5 par million de tokens en entrée et $25 par million de tokens en sortie, soit le tarif public du fournisseur, sans majoration de plateforme. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.5/M.
Quelle est la fenêtre de contexte de Claude Opus 4.8 ?
Claude Opus 4.8 dispose d'une fenêtre de contexte de 1M tokens sur Synthorai. Une réponse peut compter jusqu'à 128,000 tokens.
Claude Opus 4.8 prend-il en charge la mise en cache des prompts ?
Oui, sur activation : marquez les préfixes stables avec des points d'arrêt cache_control. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.5/M contre $5/M hors cache ; les prompts doivent avoir un préfixe stable de 1,024 tokens pour être mis en cache (TTL 5 min par défaut, 1 heure en option). Guide de mise en cache Claude Opus 4.8 →
Comment obtenir l'accès à Claude Opus 4.8 ?
Dans votre SDK OpenAI actuel, indiquez base_url="https://synthorai.io/v1" et model="claude-opus-4-8", et c'est tout. Une seule clé API donne accès à tous les modèles de la passerelle.
Quelle est la date de coupure des connaissances de Claude Opus 4.8 ?
Date de coupure des connaissances de Claude Opus 4.8 : 2026-01, selon la documentation officielle du fournisseur (au 2026-07-09).
Modèles associés
Comparer
Chaque valeur de cette page est reprise de la documentation du fournisseur (lien ci-dessus) et porte la date de sa vérification. Les prix sont comparés à l'échelle du catalogue. Quand les fournisseurs ne définissent pas une spécification de la même façon, la différence est signalée et la valeur n'est pas mise en graphique. Nous ne mesurons rien ici et nous n'attribuons aucune note.