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Claude Opus 4.8 vs Claude Opus 5

vs

いつ、どちらを使うか

料金はすべての項目で同一です。100万入力トークンあたり $5、出力 $25、キャッシュ読み取り $0.5、コンテキストはどちらも 1000000 トークン、単一応答の最大出力は 128000 トークンなので、決め手はコストではありません。claude-opus-5 は 512 トークンからキャッシュでき、claude-opus-4-8 は 1024 トークンを要します。前者は思考が既定でオンで xhigh と max の effort を追加、後者は既定でオフです。アップグレードで変わるのは挙動と短いプレフィックスのキャッシュヒット率であって請求額ではありません。予算はそのままに、固定した thinking と effort の設定を見直してください。

ベンチマーク

勝ち平均超え他モデル以上Claude Opus 4.8082 / 12918 / 129Claude Opus 51414 / 147 / 14

両者が測定された 14 件。

Claude Opus 4.8 Claude Opus 5 測定された他モデル 測定対象の平均 他モデルに上回られていない
DeepSWE 1.1
59%
68.8%
BioMysteryBench hard
42.4%
他モデルに上回られていない 49.4%
OSWorld 2.0
55.7%
他モデルに上回られていない 70.6%
Cybergym
78.3%
N/A
HealthBench Professional
57.4%
59.8%
GDPval-AA v2 Elo · 642-1861
1593
他モデルに上回られていない 1861
Legal Agent Benchmark held-out
10.4%
11.7%
Humanity's Last Exam no tools
49.8%
56.3%
Blueprint-Bench 2
14.5%
N/A
BrowseComp
84.3%
90.8%
Video-MME (w. sub)
86%
N/A

ベンダー公表: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

料金

Claude Opus 4.8 Claude Opus 5 Δ
入力 / 1Mトークン $5 $5 =
出力 / 1Mトークン $25 $25 =
キャッシュ読み取り / 1Mトークン $0.5 $0.5 =
キャッシュ書き込み 1.25x (5m) / 2x (1h) 1.25x (5m) / 2x (1h) -

ビルド時のライブカタログの料金です。各モデルのページには現在の料金カードが記載されています。

位置付け — この課金単位におけるすべての64個のチャットモデル全体の1Mトークンあたりの入力料金 (対数スケール)

機能

Claude Opus 4.8 Claude Opus 5
ツール使用 あり あり
思考コントロール 設定可能 設定可能
構造化出力 あり あり
プロンプトキャッシング 明示的 (プレフィックスを自分で指定) 明示的 (プレフィックスを自分で指定)
キャッシュ有効期間 5m default, 1h option 5m default, 1h option
最小キャッシュプレフィックス 1024 トークン 1024 トークン

仕様

Claude Opus 4.8 Claude Opus 5
入力モダリティ テキスト 画像 テキスト 画像
出力モダリティ テキスト テキスト
リリース 2026-05-28 2026-07-24
知識のカットオフ 2026-01 2026-05
コンテキストウィンドウ 1M 1M
最大出力 128K 128K
思考パラメータ
  • thinking.type "adaptive"
  • output_config.effort
  • thinking.type
  • output_config.effort
指定可能な値
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

"enabled" returns 400

thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
デフォルト

thinking off

effort
  • high

thinking on

effort
  • high (Claude API and Claude Code)

仕様は各ベンダーのドキュメントから転記されています。ベンダーが公開していない行は推測せず、省略しています。 すべての出典: Claude Opus 4.8 · Claude Opus 5

1つのプロンプト、両方のモデル — ゲートウェイ経由で測定

プロンプト Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. チェック ちょうど 3 文

Claude Opus 4.8 パス · 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.

出力 162 tok レイテンシ 4.2 s

Claude Opus 5 パス · 3 sentences

When reasoning is enabled, the model generates a hidden chain of "thinking" tokens before it writes the visible answer, and those internal tokens are billed at the output rate even though no one ever sees them — commonly 3–10x more tokens than the response itself. Because output tokens are priced several times higher than input tokens, that added volume hits us at our most expensive rate, which is why the bill roughly doubled while our request count stayed flat. The spend is controllable: we can cap the reasoning budget per call, route only genuinely hard requests to reasoning mode and cheaper models for the rest, and track cost per successfully completed task rather than cost per token, since a single correct answer usually beats three cheap retries plus human cleanup.

出力 529 tok レイテンシ 9.0 s

指示追従(ちょうど三文 — 数えられる)、読み手に合わせた調整(CFO 向けの語り口)、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。

プロンプト This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. チェック 修正がテストを通る

Claude Opus 4.8 パス · 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. […]

出力 495 tok レイテンシ 9.2 s

Claude Opus 5 パス · 8/8 cases

## Fixed version ```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 if cur > best: best = cur return best ``` ## The bug The counters were tracking the wrong quantity: `cur` counted *matching adjacent pairs* rather than *elements in the current run*, and both counters started at `0` instead of `1`. Since a run of length *n* contains only *n − 1* adjacent equal pairs, every result came back one too small — `[1, 1]` returned 1, `[3, 3, 3]` returned 2 — and a single-element list returned 0 because the loop body never executed and `best` kept its initial value of `0`. […]

出力 1094 tok レイテンシ 16.1 s

修正が実際に正しいか(実行可能か)、説明の密度、そして範囲の限られたタスクでのトークン効率。

プロンプト Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. チェック 妥当な JSON、スキーマ厳密

Claude Opus 4.8 パス · 5/5 fields, guidance null

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ```

出力 72 tok レイテンシ 1.8 s

Claude Opus 5 パス · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` Notes on judgment calls: - **quarter**: "September quarter" is labeled Q3 because the text refers to an upcoming "Q4 close," implying a calendar-aligned fiscal year. No fiscal year is given. - **revenue_usd_m**: 412 is stated as constant-currency and hedged ("call it"), so it's approximate; the currency is not explicitly stated as USD. - **growth_pct**: "up eleven and change" means slightly more than 11, so 11 is a floor rather than an exact figure.

出力 539 tok レイテンシ 7.6 s

スキーマ遵守(フィールドをでっち上げない)、ハルシネーション圧(guidance は明示的に保留されている)、そして構造化出力の経路の違い。

プロンプト Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. チェック 120 語、禁止語 0

Claude Opus 4.8 パス · 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.

出力 258 tok レイテンシ 5.3 s

Claude Opus 5 パス · 123 words, 0 banned, 1 question

**Cross-Provider Prompt Caching** We're introducing Cross-Provider Prompt Caching in the API Gateway. Repeated system prompts, long documents, and few-shot examples are stored once at the gateway layer and reused across OpenAI, Anthropic, Google, and self-hosted models. Instead of paying full input token costs on every request, your application sends a cache reference, and the gateway rehydrates the context before forwarding it downstream. Why does that matter? Teams running high-volume agents and retrieval pipelines typically see input token spend fall 40 to 70 percent, with median latency dropping by several hundred milliseconds. Caches are scoped per project, encrypted at rest, and invalidated automatically when a prompt template changes. Enable it with a single header, and see the docs for TTL tuning and per-route controls.

出力 1593 tok レイテンシ 19.1 s

制約の遵守(語数の上限、禁止語リスト、唯一の疑問文)、文体の指紋、そして長さの制御。

1行で切り替え

以下のすべてのタブには両方のIDが含まれています — 変更箇所はハイライトされた2行のみです。エンドポイント、キー、リクエスト形式はすべて同じです。

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",
    # model="claude-opus-5",  # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API キーを取得 →

FAQ

Claude Opus 4.8 と Claude Opus 5 ではどちらが安いですか?

同じ 入力 / 1mトークン($5)が設定されているため、ここでは価格が決定打にはなりません — 下記の仕様と機能を確認してください。

2つの統合を行わずに Claude Opus 4.8 と Claude Opus 5 のA/Bテストを実施できますか?

はい。両方とも1つのAPIキーで同じOpenAI互換エンドポイントを通じて提供されます — モデル文字列を1行変更するだけで切り替えられるため、トラフィックの一部をそれぞれにルーティングし、請求額を直接比較できます。

Claude Opus 4.8 と Claude Opus 5 はプロンプトキャッシングをサポートしていますか?

はい — どちらのモデルでもキャッシュ読み込みは入力レートよりも低く請求されるため、ウォームプレフィックスのワークロードは定価が示すよりも低コストになります。キャッシュ読み込みの正確な行は、上の料金表に記載されています。

関連する比較

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