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Claude Opus 5 vs Claude Opus 5.5

vs

どんなときに、どちらを選ぶか

これら2つの Anthropic のモデルは、通常決定打となるスペックにおいて一致しています。どちらもテキストと画像を受け取ってテキストを出力し、128000の最大出力を伴う 1000000トークンのコンテキストを備え、チャット、コード、思考、ツール、推論について同じ機能を備えています。claude-opus-5-5 はより新しく(2026-09-22リリース、2026-06カットオフ)、入力 $5 および出力 $25 に対して入力 $4 および出力 $20 とより安価であり、キャッシュ読み取りも $0.5 に対して2.5倍安い $0.2 です。claude-opus-5 では思考の無効化が可能であり、claude-opus-5-5 では不可能であるため、思考を無効にする必要がある場合にのみ claude-opus-5 を選択し、それ以外の場合は 5.5 を選択してください。

ベンチマーク

勝ち平均超え上回るモデルなしClaude Opus 5038 / 468 / 46Claude Opus 5.599 / 97 / 9

両モデルとも測定されている項目は 9 件です。

Claude Opus 5 Claude Opus 5.5 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
Terminal-bench 4.0
52.3%
これを上回るモデルなし 66.4%
BioMysteryBench hard
49.4%
N/A
OSWorld 2.0 partial
74%
これを上回るモデルなし 81.8%
ExploitBench (Cap%)
70%
N/A
HealthBench Professional
59.8%
N/A
Terminal-Bench-Science 0.1
29%
58.7%
Legal Agent Benchmark
6.7%
N/A
Humanity's Last Exam with tools
63.6%
これを上回るモデルなし 67.7%
AutomationBench
26.9%
40%
Chartography with tools
83.4%
これを上回るモデルなし 89%

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

料金

Claude Opus 5 Claude Opus 5.5 Δ
入力 / 100 万トークン $5 $4 1.3×
出力 / 100 万トークン $25 $20 1.3×
キャッシュ読み取り / 100 万トークン $0.5 $0.2 2.5×
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 77 件、対数スケール)

対応機能

Claude Opus 5 Claude Opus 5.5
ツール呼び出し あり あり
思考の制御 設定可能 常時オン
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 5 Claude Opus 5.5
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 2026-07-24 2026-09-22
知識カットオフ 2026-05 2026-06
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
  • output_config.effort
output_config.effort
指定可能な値
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
output_config.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
デフォルト

thinking on

effort
  • high (Claude API and Claude Code)
medium

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 5 · Claude Opus 5.5

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)

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 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

Claude Opus 5.5 合格 · 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.

出力 263 tok (+102 思考) レイテンシ 5.7 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 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

Claude Opus 5.5 合格 · 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. […]

出力 723 tok (+303 思考) レイテンシ 10.4 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 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

Claude Opus 5.5 合格 · 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.

出力 829 tok (+488 思考) レイテンシ 10.9 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 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

Claude Opus 5.5 合格 · 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.

出力 1263 tok (+1007 思考) レイテンシ 13.5 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-5",
    # model="claude-opus-5-5",  # 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)

API キーを取得 →

よくある質問

Claude Opus 5 と Claude Opus 5.5 ではどちらが安いですか?

入力 / 100 万トークンは Claude Opus 5.5 のほうが安くなります($4 対 $5、1.3 倍の差)。ほかの行では逆になることもあります。料金の全体は上の表に掲載しており、実際のコストは利用の内訳によって変わります。

Claude Opus 5 と Claude Opus 5.5 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 5 と Claude Opus 5.5 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。

関連する比較

当社の実測レポートより