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Claude Opus 4.8 vs Claude Opus 5

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

요금은 모든 항목에서 동일합니다. 100만 입력 토큰당 $5, 출력 $25, 캐시 읽기 $0.5이고 컨텍스트는 둘 다 1000000 토큰, 단일 응답 최대 출력은 128000 토큰이라 비용은 판단 기준이 아닙니다. claude-opus-5는 512 토큰부터 캐시되지만 claude-opus-4-8은 1024 토큰이 필요하고, 전자는 사고가 기본으로 켜져 있으며 xhigh와 max effort 단계를 추가로 제공합니다. 후자는 기본이 꺼짐입니다. 업그레이드가 바꾸는 것은 동작과 짧은 프리픽스의 캐시 적중률이지 청구액이 아닙니다. 예산은 그대로 두고 고정해 둔 thinking과 effort 설정을 다시 확인하세요.

벤치마크

우세평균 상회최고 점수Claude Opus 4.8183 / 13819 / 138Claude Opus 52438 / 469 / 46

두 모델 모두 측정한 항목 25개.

Claude Opus 4.8 Claude Opus 5 측정된 다른 모델 다른 모델 평균 ★ 더 높은 점수를 낸 모델 없음
DeepSWE 1.1
59%
68.8%
BioMysteryBench hard
42.4%
49.4%
OSWorld 2.0
55.7%
더 높은 점수를 낸 모델 없음 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%

공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

가격

Claude Opus 4.8 Claude Opus 5 Δ
입력 / 1M 토큰 $5 $5 =
출력 / 1M 토큰 $25 $25 =
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.5 $0.5 =
캐시 쓰기 1.25x (5m) / 2x (1h) 1.25x (5m) / 2x (1h) -

빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.

가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 채팅 모델 78개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)

기능

Claude Opus 4.8 Claude Opus 5
도구 사용 지원 지원
사고 제어 설정 가능 설정 가능
구조화된 출력 지원 지원
프롬프트 캐싱 명시적(접두사 직접 지정) 명시적(접두사 직접 지정)
캐시 수명 5m default, 1h option 5m default, 1h option
최소 캐시 접두사 1024 토큰 1024 토큰

사양

Claude Opus 4.8 Claude Opus 5
입력 모달리티 텍스트 이미지 텍스트 이미지
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-05-28 2026-07-24
지식 컷오프 2026-01 2026-05
컨텍스트 윈도우 1M 1M
최대 출력 128K 128K
사고 파라미터
  • thinking.type "adaptive"
  • output_config.effort
  • thinking.type
  • output_config.effort
허용 값
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

"enabled" returns 400

thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
기본값

thinking off

effort
  • high

thinking on

effort
  • high (Claude API and Claude Code)

사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: Claude Opus 4.8 · Claude Opus 5

같은 프롬프트, 두 모델: 게이트웨이를 거쳐 측정

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 검증 정확히 3문장

Claude Opus 4.8 통과 · 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.

출력 162 tok 지연 시간 4.2 s

Claude Opus 5 통과 · 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.

출력 529 tok 지연 시간 9.0 s

지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.

프롬프트 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. 검증 수정 후 테스트 통과

Claude Opus 4.8 통과 · 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. […]

출력 495 tok 지연 시간 9.2 s

Claude Opus 5 통과 · 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`. […]

출력 1094 tok 지연 시간 16.1 s

수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.

프롬프트 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. 검증 유효한 JSON, 스키마와 정확히 일치

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

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

출력 72 tok 지연 시간 1.8 s

Claude Opus 5 통과 · 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.

출력 539 tok 지연 시간 7.6 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.

프롬프트 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. 검증 120단어, 금지어 0개

Claude Opus 4.8 통과 · 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.

출력 258 tok 지연 시간 5.3 s

Claude Opus 5 통과 · 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.

출력 1593 tok 지연 시간 19.1 s

제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.

코드 한 줄로 모델 전환

아래 탭마다 두 모델 id가 모두 들어 있습니다. 바꿀 곳은 강조된 두 줄뿐이고, 엔드포인트, 키, 요청 형식은 그대로입니다.

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",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API 키 받기 →

자주 묻는 질문

Claude Opus 4.8 vs Claude Opus 5, 어느 쪽이 더 저렴한가요?

두 모델의 입력 / 1M 토큰 요금이 같습니다($5). 가격만으로는 가릴 수 없으니 아래 사양과 기능을 확인하세요.

연동을 두 번 하지 않고도 Claude Opus 4.8 vs Claude Opus 5 A/B 테스트를 할 수 있나요?

네. 두 모델 모두 API 키 하나로 같은 OpenAI 호환 엔드포인트에서 호출합니다. 모델 문자열 한 줄만 바꾸면 전환되므로, 트래픽 일부를 각 모델로 보내 청구 금액을 직접 비교할 수 있습니다.

Claude Opus 4.8, Claude Opus 5 모두 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네. 두 모델 모두 캐시 읽기를 입력 요금보다 낮게 과금하므로, 같은 접두사를 반복해 쓰는 워크로드는 정가로 계산한 것보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 요금은 위 가격표에 있습니다.

관련 비교

직접 측정한 자료