Claude Opus 4.8 は複雑なエージェント的コーディングとエンタープライズ作業に向けた Anthropic の Opus リリースで、Opus 4.7 を直接土台としています。
- 入力
- テキスト 画像 $5/M
- 出力
- テキスト $25/M
- キャッシュ読み取り
- $0.5/M
- コンテキスト
- 1M
- 知識カットオフ
- 2026-01
ベンチマーク
ベンダー公表値： Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
価格の位置づけ
同種の 68 モデルの中での価格の位置
このバーは、Synthorai の同種モデルの中で、このモデルの価格がどのあたりにあるかを示しています。両端には、最も安いモデルと最も高いモデルの名前を表示しています。表示しているのは基本料金で、バッチ、リージョン、キャッシュ書き込みに関する割引は料金ページに記載しています。
仕様と制限
トークン
| コンテキストウィンドウ（ベンダー仕様） | 1,000,000 |
|---|---|
| 最大出力（ベンダー仕様） | 128,000 |
| 知識カットオフ | 2026-01 |
プロンプトキャッシュ
| キャッシュ方式 | 明示（オプトイン） |
|---|---|
| 最小プレフィックス | 1,024 |
| 保持時間 | デフォルト 5 分、オプションで 1 時間 |
| 書き込みコスト | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
思考
| ベンダー側パラメータ | thinking.type "adaptive" + output_config.effort |
|---|---|
| 指定可能な値 | thinking.type adaptive · disabled; effort low · medium · high · xhigh · max; "enabled" returns 400 |
| デフォルト | 思考はオフ。エフォートは high リクエストで未指定の場合に適用 |
| 無効化の可否 | 対応 |
| 思考の挙動 | ツール呼び出しの間の推論は、ベータヘッダーなしでも常に思考ブロックとして現れます。display のデフォルトは "omitted" のため、display "summarized" を設定しない限り思考ブロックの thinking フィールドは空で返ります。過去のターンの思考ブロックはコンテキストに保持され、入力として課金されます。 |
| パラメータ | reasoning_effort |
| 値 | minimal · low · medium · high ゲートウェイ側のパラメータ。上のベンダー別の対応が適用されます |
モデル
| モダリティ | テキスト + 画像 → テキスト |
|---|
- デフォルトで 1M コンテキスト。
- エフォートのデフォルトは high。
- ファストモードはリサーチプレビューとして利用可。
- 会話途中のシステムメッセージに対応。
- キャッシュ可能な最小プロンプトは 1,024 トークンに引き下げ。
- 高解像度の画像入力。
1 つのプロンプトを実行（ゲートウェイ経由で測定）
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
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。
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
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。
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
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。
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
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。
30 秒で Claude Opus 4.8 を使い始める
OpenAI 互換。base_url を差し替えるだけで、SDK はそのまま。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(""));Claude Opus 4.8 について
- 公式の新機能ページは、改善されたコンパクションリカバリを伴うより優れた長期エージェント的コーディング、より信頼性の高い推論エフォートの調整、スキップされるツール呼び出しの減少を強調しています。
- Anthropic はまた、4.7 で見られたコメントの冗長さとツール呼び出しの問題を修正した、より効果的な協働相手だとも説明しています。
- ローンチ時の新機能は、プロンプトキャッシュのヒットを保持する会話途中のシステムメッセージ、より低い 1,024 トークンのキャッシュ最小値(2,048 から引き下げ)、そして割増料金で最大 2.5 倍の出力速度が得られるファストモードのリサーチプレビューです。
- 1M トークンのコンテキストウィンドウ、128K 出力、適応的思考、ビジョンに加え、コンピュータ使用と 4.7 で導入された高解像度の画像入力を備えます。
- 適応的思考は要求しない限りオフですが、ターンが必要とする箇所でのみ推論を発動するため、Anthropic によれば同じエフォートレベルで 4.7 より無駄になる思考トークンが少なくなります。
- エフォートはあらゆる提供面で既定が high で、xhigh と max まで届き、コーディングと高い自律性を要する作業には xhigh が推奨されます。
- 文書化されている拒否オブジェクトはカテゴリと人間が読める説明を返すため、アプリケーションは拒否の種類ごとに異なる経路へ振り分けられます。
- Anthropic は現在、これを Opus 5 世代の後ろのレガシーモデルとして掲載しています。
- Synthorai は開発者が既に使っている OpenAI 互換エンドポイント経由で提供します。
よくある質問
Claude Opus 4.8 API は無料で試せますか？
はい。新規アカウントには 10 回のお試し呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付き、カード登録は不要です。入力 $5/M で計算すると、このクレジットだけで、約 8K トークンのリクエストを Claude Opus 4.8 に約 24 回送れます。
Claude Opus 4.8 は何が得意ですか？
コンパクションリカバリを伴うより優れた長期コーディング、会話途中のシステムメッセージがキャッシュヒットを保持、出力速度 2.5 倍のファストモードプレビュー。詳しくは、ベンダー公式のリリースノートをもとにまとめた、このページのモデル紹介セクションをご覧ください。
Claude Opus 4.8 の料金はいくらですか？
Synthorai での Claude Opus 4.8 の料金は、入力 100 万トークンあたり $5、出力 100 万トークンあたり $25 です。プロバイダーの定価のままで、プラットフォーム手数料はかかりません。キャッシュ済み入力トークンは $0.5/M で課金されます。
Claude Opus 4.8 のコンテキスト長はどれくらいですか？
Claude Opus 4.8 のコンテキストウィンドウは 1M トークンです。1 回の応答で出力できるのは最大 128,000 トークンです。
Claude Opus 4.8 はプロンプトキャッシュに対応していますか？
はい。オプトイン方式で、内容が変わらないプレフィックスに cache_control のブレークポイントを付けて指定します。キャッシュ済み入力トークンは $0.5/M（未キャッシュは $5/M）で課金されます。なお、キャッシュには 1,024 トークン以上の、内容が変わらないプレフィックスが必要です（TTL デフォルト 5 分、オプションで 1 時間）。 Claude Opus 4.8 キャッシュガイド →
Claude Opus 4.8 を利用するには？
お使いの OpenAI SDK の base_url を "https://synthorai.io/v1" に向け、model="claude-opus-4-8" を設定すれば完了です。API キー 1 本でゲートウェイ上のすべてのモデルを利用できます。
Claude Opus 4.8 の知識カットオフはいつですか？
ベンダー公式ドキュメントによると、Claude Opus 4.8 の知識カットオフは 2026-01 です（2026-07-09 時点）。
関連モデル
比較
このページの値は、すべてベンダー自身のドキュメント（上部にリンクがあります）から転記したもので、確認した日付を添えています。価格はカタログ全体で比較しています。一方、ベンダーによって定義が異なる仕様値は、違いを明記するにとどめ、グラフでの比較はしていません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。