Claude Opus 4.8은 복잡한 에이전틱 코딩과 엔터프라이즈 업무를 위한 Anthropic의 Opus 릴리스로, Opus 4.7 위에 직접 구축되었습니다.
- 입력
- 텍스트 이미지 $5/M
- 출력
- 텍스트 $25/M
- 캐시 읽기
- $0.5/M
- 컨텍스트
- 1M
- 지식 컷오프
- 2026-01
벤치마크
벤더 공개: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격의 위치
동종 60개 모델 중 가격 위치
이 막대는 Synthorai에 있는 같은 종류의 모델 가운데 이 모델의 가격이 어디쯤인지 보여 줍니다. 양쪽 끝에는 가장 싼 모델과 가장 비싼 모델의 이름이 있습니다. 기본 요율 기준이며 배치·리전·캐시 쓰기 할인은 가격 페이지에 있습니다.
스펙 및 제한
토큰
| 컨텍스트 윈도우(공급사 사양) | 1,000,000 |
|---|---|
| 최대 출력(벤더 스펙) | 128,000 |
| 지식 컷오프 | 2026-01 |
프롬프트 캐싱
| 캐싱 방식 | 명시적(옵트인) |
|---|---|
| 최소 프리픽스 | 1,024 |
| 수명 | 기본 5분, 1시간 옵션 |
| 쓰기 비용 | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
사고
| 공급사 파라미터 | thinking.type "adaptive" + output_config.effort |
|---|---|
| 허용 값 | thinking.type adaptive · disabled; effort low · medium · high · xhigh · max; "enabled" returns 400 |
| 기본값 | 사고 꺼짐; effort는 high 요청에서 지정하지 않을 때 적용 |
| 비활성화 가능 | 지원 |
| 사고 동작 | 도구 호출 사이의 추론은 베타 헤더 없이도 항상 사고 블록으로 나타납니다. display의 기본값은 “omitted”이므로, display를 “summarized”로 설정하지 않으면 사고 블록의 thinking 필드는 비어 있는 채로 돌아옵니다. 이전 턴의 사고 블록은 컨텍스트에 남아 입력으로 과금됩니다. |
| 파라미터 | reasoning_effort |
| 값 | minimal · low · medium · high 게이트웨이 측 파라미터 표면 - 위의 벤더 매핑이 적용됩니다 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 + 이미지 → 텍스트 |
|---|
- 기본 1M 컨텍스트
- effort 기본값은 high
- 패스트 모드는 리서치 프리뷰로 제공
- 대화 중 시스템 메시지
- 캐시 가능 최소 프롬프트가 1,024 토큰으로 인하
- 고해상도 이미지 입력
하나의 프롬프트 - 게이트웨이를 통해 측정됨
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
지시 준수(정확히 세 문장 - 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.
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
수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.
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
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.
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
제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.
30초 만에 Claude Opus 4.8 사용하기
OpenAI 호환. base_url만 바꾸면 SDK는 그대로. 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 소개
- 공식 What's New 페이지는 컴팩션 복구가 개선된 더 나은 롱 호라이즌 에이전틱 코딩, 더 신뢰할 수 있는 추론 강도(reasoning-effort) 보정, 줄어든 도구 호출 누락을 강조합니다.
- Anthropic은 또한 4.7에서 보이던 주석 장황함과 도구 호출 문제를 바로잡은 더 유능한 협업자로 이 모델을 설명합니다.
- 출시와 함께 새로 추가된 것: 프롬프트 캐시 적중을 유지하는 대화 중 시스템 메시지, 2,048에서 1,024 토큰으로 낮아진 캐시 최소치, 그리고 프리미엄 요율로 최대 2.5배 빠른 출력 속도를 내는 패스트 모드 리서치 프리뷰입니다.
- 1M 토큰 컨텍스트 윈도우, 128K 출력, 적응형 사고, 비전을 갖추고 있으며, 컴퓨터 사용과 4.7에서 도입된 고해상도 이미지 입력도 포함합니다.
- 적응형 사고는 요청하지 않으면 꺼져 있지만 턴에 필요한 곳에서만 추론을 발동하며, Anthropic은 같은 강도 수준에서 4.7보다 사고 토큰을 덜 낭비한다고 말합니다.
- 추론 강도는 모든 표면에서 기본값이 high이고 xhigh와 max까지 도달하며, 코딩과 높은 자율성 작업에는 xhigh가 권장됩니다.
- 문서화된 거절 객체는 카테고리와 사람이 읽을 수 있는 설명을 반환하므로, 애플리케이션이 거절 유형별로 다르게 처리할 수 있습니다.
- Anthropic은 현재 이 모델을 Opus 5 세대 뒤의 레거시 모델로 분류합니다.
- Synthorai는 개발자들이 이미 쓰는 OpenAI 호환 엔드포인트로 이 모델을 제공합니다.
자주 묻는 질문
Claude Opus 4.8 API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네, 신규 계정에는 10회의 체험 호출과 최대 $1의 무료 크레딧이 제공되며, 카드 등록이 필요 없습니다. 입력 토큰 $5/M 기준으로, 이 크레딧만으로도 Claude Opus 4.8에 약 8K 토큰 규모의 요청을 대략 24회 보낼 수 있습니다.
Claude Opus 4.8은 무엇에 가장 강한가요?
컴팩션 복구로 개선된 롱 호라이즌 코딩, 대화 중 시스템 메시지로 캐시 적중 유지, 출력 속도 2.5배의 패스트 모드 프리뷰. 전체 내용은 벤더의 공식 릴리스 노트를 정리한 소개 섹션을 참고하세요.
Claude Opus 4.8의 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 Claude Opus 4.8은 입력 토큰 100만 개당 $5, 출력 토큰 100만 개당 $25입니다. 공급사 정가 그대로이며 플랫폼 마진이 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.5/M로 과금됩니다.
Claude Opus 4.8은 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 옵트인 방식으로 안정적인 프리픽스를 cache_control 브레이크포인트로 표시합니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.5/M로 과금됩니다(미캐시 시 $5/M); 캐시되려면 프롬프트에 1,024 토큰 이상의 안정적인 프리픽스가 필요합니다 (TTL 기본 5분, 1시간 옵션). Claude Opus 4.8 캐싱 가이드 →
Claude Opus 4.8은 어떻게 이용하나요?
기존 OpenAI SDK의 base_url을 "https://synthorai.io/v1"로 지정하고 model="claude-opus-4-8"로 설정하면 끝입니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 사용할 수 있습니다.
Claude Opus 4.8의 지식 컷오프는 언제인가요?
벤더 공식 문서에 따르면 Claude Opus 4.8의 지식 컷오프는 2026-01입니다(2026-07-09 기준).
관련 모델
비교
이 페이지의 모든 값은 벤더 자체 문서(위 링크)에서 전사했으며 확인 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교하지만, 벤더마다 정의가 다른 사양 값은 차이를 명시할 뿐 도표로 비교하지 않습니다. 저희가 측정한 수치는 없으며 점수도 매기지 않습니다.