Claude Opus 4.8 è il rilascio Opus di Anthropic per il coding agentico complesso e il lavoro enterprise, costruito direttamente su Opus 4.7.
- Input
- testo immagine $5/M
- Output
- testo $25/M
- Lettura cache
- $0.5/M
- Contesto
- 1M
- Knowledge cutoff
- 2026-01
Benchmark
Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Il prezzo a confronto
Dove si colloca il prezzo tra 68 modelli confrontabili
La barra mostra dove si colloca il prezzo di questo modello tra tutti i modelli dello stesso tipo su Synthorai. Alle due estremità sono indicati il più economico e il più caro. Sono tariffe base; gli sconti per batch, regione e scrittura in cache sono nella pagina dei prezzi.
Specifiche e limiti
Token
| Finestra di contesto (specifica del provider) | 1.000.000 |
|---|---|
| Output massimo (specifica del provider) | 128.000 |
| Knowledge cutoff | 2026-01 |
Prompt caching
| Modalità | esplicito (opt-in) |
|---|---|
| Prefisso min. | 1.024 |
| Durata | 5 min predefinito, 1 ora opzionale |
| Costo di scrittura | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
Ragionamento
| Parametro del provider | thinking.type "adaptive" + output_config.effort |
|---|---|
| Valori accettati | thinking.type adaptive · disabled; effort low · medium · high · xhigh · max; "enabled" returns 400 |
| Valore di default | thinking disattivato; effort high applicato se la richiesta non specifica nulla |
| Disattivabile | Sì |
| Comportamento del ragionamento | Il ragionamento tra le chiamate a strumenti compare sempre nei blocchi di thinking senza header beta; display vale "omitted" di default, quindi i blocchi di thinking tornano con il campo thinking vuoto a meno che non si imposti display "summarized"; i blocchi di thinking dei turni precedenti restano nel contesto e vengono fatturati come input. |
| Parametro | reasoning_effort |
| Valori | minimal · low · medium · high parametri esposti dal gateway: vale la mappatura del provider indicata sopra |
Modello
| Modalità | testo + immagine → testo |
|---|
- Contesto da 1M di default
- l'effort vale high di default
- fast mode disponibile come research preview
- messaggi di sistema a metà conversazione
- prompt minimo memorizzabile in cache abbassato a 1.024 token
- input di immagini ad alta risoluzione
Un solo prompt, misurato attraverso il gateway
Claude Opus 4.8 superato · 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.
out 162 tok latenza 4.2 s
Rispetto delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.
Claude Opus 4.8 superato · 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. […]
out 495 tok latenza 9.2 s
Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.
Claude Opus 4.8 superato · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ```
out 72 tok latenza 1.8 s
Aderenza allo schema (nessun campo inventato), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi di output strutturato.
Claude Opus 4.8 superato · 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.
out 258 tok latenza 5.3 s
Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica e controllo della lunghezza.
Usa Claude Opus 4.8 in 30 secondi
Compatibile con OpenAI: cambi base_url e tieni il tuo 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(""));Informazioni su Claude Opus 4.8
- La pagina ufficiale delle novità evidenzia un coding agentico a lungo orizzonte migliore con un recupero della compaction migliorato, una calibrazione del reasoning effort più affidabile e meno chiamate a strumenti saltate; Anthropic lo descrive anche come un collaboratore più efficace, che corregge i problemi di verbosità nei commenti e di tool calling visti su 4.7.
- Novità al lancio: messaggi di sistema a metà conversazione che preservano gli hit della cache dei prompt, un minimo di cache più basso a 1.024 token (in calo da 2.048) e una research preview in fast mode con velocità di output fino a 2,5x superiore a una tariffa premium.
- Dispone di una finestra di contesto da 1M di token, 128K di output, thinking adattivo e vision, oltre al computer use e all'input di immagini ad alta risoluzione introdotto su 4.7.
- Il thinking adattivo è disattivato se non richiesto, ma attiva il ragionamento solo dove un turno ne ha bisogno, il che secondo Anthropic spreca meno token di thinking rispetto a 4.7 a parità di livello di effort; l'effort ha high come predefinito su ogni superficie e arriva fino a xhigh e max, con xhigh raccomandato per il coding e il lavoro ad alta autonomia.
- L'oggetto di rifiuto che documenta restituisce una categoria e una spiegazione leggibile, così le applicazioni possono instradare in modo diverso le diverse classi di rifiuto.
- Anthropic ora lo elenca tra i modelli legacy dietro la generazione Opus 5.
- Synthorai lo offre tramite l'endpoint compatibile OpenAI che gli sviluppatori già usano.
FAQ
L'API di Claude Opus 4.8 si può provare gratis?
Sì: i nuovi account ricevono 10 chiamate di prova e fino a $1 di credito gratuito, senza bisogno di carta. A $5/M per i token di input, quel credito basta da solo per circa 24 richieste da ~8K token a Claude Opus 4.8.
In cosa eccelle Claude Opus 4.8?
Miglior coding a lungo orizzonte con recupero della compaction; messaggi di sistema a metà conversazione preservano gli hit della cache; preview in fast mode con velocità di output 2,5x. Il quadro completo è nella sezione «Informazioni», ripreso dalle note di rilascio ufficiali del provider.
Quanto costa Claude Opus 4.8?
Su Synthorai Claude Opus 4.8 costa $5 per milione di token di input e $25 per milione di token di output: è il prezzo di listino del provider, senza sovrapprezzo di piattaforma. I token di input letti dalla cache costano $0.5/M.
Qual è la finestra di contesto di Claude Opus 4.8?
Claude Opus 4.8 ha una finestra di contesto di 1M token su Synthorai. Una singola risposta può arrivare a 128,000 token.
Claude Opus 4.8 supporta il prompt caching?
Sì, con opt-in: contrassegna i prefissi stabili con i breakpoint cache_control. I token di input letti dalla cache costano $0.5/M, contro $5/M senza cache; per andare in cache un prompt deve avere un prefisso stabile di 1,024 token (TTL 5 min predefinito, 1 ora opzionale). Guida al caching di Claude Opus 4.8 →
Come ottengo l'accesso a Claude Opus 4.8?
Fai puntare l'SDK OpenAI che usi già a base_url="https://synthorai.io/v1", imposta model="claude-opus-4-8" e hai finito: una sola chiave API vale per tutti i modelli del gateway.
Qual è il knowledge cutoff di Claude Opus 4.8?
Il knowledge cutoff di Claude Opus 4.8 è 2026-01, secondo la documentazione ufficiale del provider (dato aggiornato al 2026-07-09).
Modelli correlati
Confronta
Ogni valore di questa pagina è ripreso dalla documentazione del provider (il link è qui sopra) e riporta la data dell'ultima verifica. I prezzi sono confrontati sull'intero catalogo; per le specifiche che ogni provider definisce a modo suo indichiamo la differenza invece di metterle in un grafico. Qui non c'è nulla di misurato da noi e non assegniamo punteggi.