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Claude Opus 5 vs Qwen3.7 Plus

vs

どんなときに、どちらを選ぶか

どちらも 1000000 トークンのコンテキストウィンドウを備え、テキストと画像を入力として受け取りテキストを返すため、違いは主に価格と形です。claude-opus-5 は100万トークンあたり入力 $5、出力 $25 で、qwen3.7-plus の $0.4 と $1.6 のおよそ 12.5 倍と 15.6 倍、キャッシュ読み取りは $0.5 対 $0.08 です。明示的な思考能力、あるいは 1 回の呼び出しで最大 128000 出力トークンが必要なら claude-opus-5 を、大量処理や長コンテキストの仕事、または入力に Opus が受け付けない動画が含まれる場合は qwen3.7-plus を選んでください。

ベンチマーク

勝ち平均超え上回るモデルなしClaude Opus 5538 / 468 / 46Qwen3.7 Plus111 / 244 / 24

両モデルとも測定されている項目は 6 件です。

Claude Opus 5 Qwen3.7 Plus 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
68.8%
16.5%
BioMysteryBench hard
49.4%
N/A
OSWorld 2.0 partial
74%
21.5%
ExploitBench (Cap%)
70%
N/A
HealthBench Professional
59.8%
N/A
Finance Agent v2
58.6%
N/A
Legal Agent Benchmark
6.7%
N/A
GPQA Diamond
93.4%
90.3%
ERQA
N/A
69.8%
BrowseComp
90.8%
N/A
LVBench
75.4%
76.2%

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

料金

Claude Opus 5 Qwen3.7 Plus Δ
入力 / 100 万トークン $5 $0.4 13×
出力 / 100 万トークン $25 $1.6 16×
キャッシュ読み取り / 100 万トークン $0.5 $0.08 6.3×
キャッシュ書き込み 1.25x (5m) / 2x (1h) 1.25x -

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 76 件、対数スケール)

Claude Opus 5 · $5 Qwen3.7 Plus · $0.4
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

対応機能

Claude Opus 5 Qwen3.7 Plus
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) 自動 + 明示
キャッシュ保持時間 5m default, 1h option explicit: 5m, reset on hit
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 Qwen3.7 Plus
入力モダリティ テキスト 画像 テキスト 画像 動画
出力モダリティ テキスト テキスト
リリース 2026-07-24 2026-06-01
知識カットオフ 2026-05 -
コンテキストウィンドウ 1M 1M
最大出力 128K 66K
思考パラメータ
  • thinking.type
  • output_config.effort
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
指定可能な値
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
デフォルト

thinking on

effort
  • high (Claude API and Claude Code)

on

the Qwen3.7 Plus series is hybrid thinking with thinking enabled by default, and preserve_thinking is off

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 · Qwen3.7 Plus

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

Qwen3.7 Plus 合格 · 3 sentences

Enabling reasoning requires the model to generate extensive internal "thinking" tokens to process complex logic before delivering a final answer. Because our vendor charges us per token consumed, this hidden computational overhead effectively doubles our output volume for the exact same number of user requests. Consequently, our costs have doubled because we are now paying for the model's increased processing time to achieve higher-quality, more accurate results.

出力 1428 tok (+1345 思考) レイテンシ 25.2 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

Qwen3.7 Plus 合格 · 8/8 cases

## Fixed Code ```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 ``` ## Bug Explanation The function has two related bugs rooted in how it counts run lengths. First, `cur` is initialized to `0` and only incremented on matches, so it counts the number of *transitions* between equal elements rather than the total elements in the run—a run of N identical items only reaches `cur = N − 1`, undercounting by one. This also causes the single-element case to return `0`, since the loop never executes and `cur` never increments. […]

出力 2317 tok (+2005 思考) レイテンシ 40.5 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

Qwen3.7 Plus 合格 · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

出力 1807 tok (+1750 思考) レイテンシ 31.6 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 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

Qwen3.7 Plus 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing PromptCache, our new API gateway feature designed to store and reuse prompts across multiple artificial intelligence providers. Have you ever noticed how repeatedly sending identical queries drains your budget and increases latency? PromptCache solves this by intelligently storing responses at the gateway level. When your application requests the same prompt from a different provider, the system instantly returns the cached result. This drastically reduces API costs and accelerates response times for your users. You can configure custom expiration times and set specific fallback rules for each vendor. You must stop paying twice for the exact same computation. Please upgrade your entire infrastructure today and experience much faster and cheaper integrations without changing a single line of your application code.

出力 4453 tok (+4312 思考) レイテンシ 76.8 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="qwen3.7-plus",  # 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 Qwen3.7 Plus ではどちらが安いですか?

入力 / 100 万トークンは Qwen3.7 Plus のほうが安くなります($0.4 対 $5、13 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 Qwen3.7 Plus 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 Qwen3.7 Plus 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。

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当社の実測レポートより