Opus 4.8 vs Opus 5：料金はほぼ同じ、コンテキストは同じ 1M

どんなときに、どちらを選ぶか

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

勝ち平均超え上回るモデルなしClaude Opus 4.8183 ~~/ 138~~19 ~~/ 138~~Claude Opus 52438 ~~/ 46~~9 ~~/ 46~~

両モデルとも測定されている項目は 25 件です。

Claude Opus 4.8 Claude Opus 5 測定された他モデル他モデルの平均 ★ これを上回るモデルなし

DeepSWE 1.1

59%

68.8%

BioMysteryBench hard

42.4%

49.4%

OSWorld 2.0

55.7%

これを上回るモデルなし 70.6%

ExploitBench (Cap%)

40%

70%

HealthBench Professional

57.4%

59.8%

Finance Agent v2

53.9%

58.6%

Legal Agent Benchmark

10.4%

6.7%

GPQA Diamond

92%

93.4%

Blueprint-Bench 2

14.5%

N/A

BrowseComp

84.3%

90.8%

LVBench

N/A

75.4%

DeepSWE 1.1

59%

68.8%

NL2Repo

69.7%

これを上回るモデルなし 75.3%

Terminal-Bench 2.1

82.7%

89.1%

Terminal-bench 3.0

21.1%

これを上回るモデルなし 43.3%

FrontierCode 1.1 Main

46.5%

48%

ProgramBench Almost Solved

15.5%

これを上回るモデルなし 37%

Frontier-Bench v0.1

21.1%

これを上回るモデルなし 43.3%

SWE-Bench Pro

69.2%

N/A

SWE-bench Multilingual

これを上回るモデルなし 84.4%

N/A

Terminal-bench 4.0

N/A

52.3%

SWE-bench Verified

これを上回るモデルなし 88.6%

N/A

SciCode

53.5%

N/A

DeepSWE

58%

N/A

MLS-Bench-Lite

42.8%

N/A

FrontierSWE

70%

N/A

Terminal-Bench 2.1 Terminus 2

これを上回るモデルなし 85%

N/A

Kimi Code Bench 2.0

71.7%

N/A

PostTrainBench

34.1%

N/A

ProgramBench

71.9%

N/A

DSBench-FullStack

71.6%

N/A

DSBench-Hard

これを上回るモデルなし 71.7%

N/A

FrontierCode 1.1 Extended

N/A

63.6%

NL2Repo-Bench

これを上回るモデルなし 69.4%

N/A

SWE-Marathon

40%

N/A

SWE-Marathon v1.1

これを上回るモデルなし 48.8%

N/A

FrontierSWE Dominance

66.5%

N/A

Hy-Backend 2.0

これを上回るモデルなし 38.9%

N/A

Hy-CompanyBench

これを上回るモデルなし 65%

N/A

Hy-SWE Max

63.2%

N/A

CursorBench 3.2.0

N/A

70%

CursorBench 4.0

N/A

46.6%

QwenQoderBench

62.7%

N/A

QwenReactBench 1538-1770

1694

N/A

QwenSVGBench 1499-1713 Alibaba (Qwen) 公表 · 2026-08-25

1648

N/A

QwenSWEBench

84%

N/A

FrontierCode (Diamond) xhigh

13.4%

N/A

Terminal-Bench 2.1 Best

78.9%

N/A

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

料金

	Claude Opus 4.8	Claude Opus 5	Δ
入力 / 100 万トークン	$5	$5	=
出力 / 100 万トークン	$25	$25	=
キャッシュ読み取り / 100 万トークン	$0.5	$0.5	=
キャッシュ書き込み	1.25x (5m) / 2x (1h)	1.25x (5m) / 2x (1h)	-

ビルド時点の現行カタログの料金です。最新の料金表は各モデルのページに掲載しています。

両モデルの位置：100 万トークンあたりの入力料金（この課金単位のチャットモデル全 78 件、対数スケール）

Claude Opus 4.8 · $5 Claude Opus 5 · $5

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

対応機能

	Claude Opus 4.8	Claude Opus 5
ツール呼び出し	あり	あり
思考の制御	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ュ	明示（プレフィックスを自分で指定）	明示（プレフィックスを自分で指定）
キャッシュ保持時間	5m default, 1h option	5m default, 1h option
キャッシュ対象の最小プレフィックス	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しています。ベンダーが公表していない項目は、推測で埋めずに省いています。出典の一覧： Claude Opus 4.8 · Claude Opus 5

1 つのプロンプトを両モデルで実行（ゲートウェイ経由で測定）

CFO 向けの推論バグのある関数の修正スキーマに沿った抽出制約付きの文章作成

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 合格 · 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 合格 · 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

指示への忠実さ（ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件）、読み手に合わせた書き分け（CFO 向けの語り口）、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。

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 合格 · 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 合格 · 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

修正が本当に正しいか（実行して確かめられる）、説明の密度、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. チェック有効な JSON、スキーマに完全一致

Claude Opus 4.8 合格 · 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 合格 · 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

スキーマの遵守（存在しないフィールドを作らない）、ハルシネーションを誘う条件への耐性（guidance は明示的に伏せてある）、構造化出力の実現方法の違い。

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 合格 · 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 合格 · 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、疑問文はひとつだけ）、文体の癖、長さの制御。

1 行の変更で切り替え

以下のどのタブにも両方のモデル ID が入っています。書き換えるのはハイライトされた 2 行だけで、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",  # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
    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",
  // model: "claude-opus-5",  // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
  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",
    # "model": "claude-opus-5",  # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
    "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",
		// Model: "claude-opus-5",  // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
		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")
        // .model("claude-opus-5")  // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
        .addUserMessage("Summarize this diff")
        .reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
        .build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));

API キーを取得 →

よくある質問

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

入力 / 100 万トークンはどちらも同じ（$5）なので、価格は決め手になりません。以下の仕様と対応機能を見比べてください。

Claude Opus 4.8 と Claude Opus 5 の A/B テストは、実装を 2 つ用意せずにできますか？

はい。どちらも同じ OpenAI 互換エンドポイントから 1 つの API キーで利用できます。切り替えはモデル名の文字列を 1 行変えるだけなので、トラフィックの一部をそれぞれに振り分けて、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ュに対応していますか？

はい。どちらのモデルも、キャッシュ読み取りは通常の入力単価より安く課金されます。そのため、同じプレフィックスを繰り返し使うワークロードでは、定価から見込まれるよりコストが下がります。キャッシュ読み取りの正確な単価は、上の料金表に掲載しています。

当社の実測レポートより

GPT-6.1 Sol と Claude Sonnet 5.5：同じ $2/$10、タスク単価は半分過剰拒否の実測、原因の大半はモデルではなくベンチマーク Claude Opus 5.5 vs Opus 5：回答は同じ、出力 token は半分

Claude Opus 4.8 vs Claude Opus 5