Novo Cadastre-se grátis, 10 chamadas por nossa conta. Até US$ 1, sem cartão.

Claude Opus 5 vs Claude Sonnet 5

vs

Qual usar e quando

A clássica questão de escolha de nível, agora com uma diferença de preço de 2.5× ($5/$25 vs $2/$10) e contextos idênticos de 1M. O Sonnet 5 foi posicionado como uma atualização direta de capacidade em relação ao 4.6 - para a maior parte do tráfego de produtos, ele atende plenamente; reserve o Opus 5 para a cauda longa de agentes de longo horizonte, onde sua profundidade é o diferencial.

Benchmarks

À frenteAcima da médiaNenhum melhorClaude Opus 51738 / 469 / 46Claude Sonnet 504 / 221 / 22

17 medidos em ambos.

Claude Opus 5 Claude Sonnet 5 outros modelos medidos média dos modelos comparados ★ nenhum outro modelo teve pontuação maior
DeepSWE 1.1
68.8%
53.8%
BioMysteryBench hard
49.4%
34.1%
OSWorld 2.0 Partial score, batch tool enabled
nenhum outro modelo teve pontuação maior 75.4%
42.6%
ExploitBench (Cap%)
70%
N/A
HealthBench Professional
59.8%
N/A
Finance Agent v2
58.6%
53.9%
Legal Agent Benchmark
6.7%
5%
HLE-Verified
54.4%
31%
AutomationBench
26.9%
10.7%
LVBench
75.4%
68.5%

Publicado pelos provedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preços

Claude Opus 5 Claude Sonnet 5 Δ
Entrada / 1M tokens $5 $2 2.5×
Saída / 1M tokens $25 $10 2.5×
Leitura de cache / 1M tokens $0.5 $0.2 2.5×
Escrita de cache 1.25x (5m) / 2x (1h) 1.25x (5m) / 2x (1h) -

Tarifas do catálogo em tempo real, lidas no momento do build; a página de cada modelo traz a tabela de preços atual.

Onde cada um fica: preço de entrada por 1M tokens entre os 76 modelos de chat com esta unidade de cobrança (escala logarítmica)

Capacidades

Claude Opus 5 Claude Sonnet 5
Uso de ferramentas sim sim
Controle de raciocínio configurável configurável
Saída estruturada sim sim
Cache de prompts explícito (você marca o prefixo) explícito (você marca o prefixo)
Tempo de vida do cache 5m default, 1h option 5m default, 1h option
Prefixo mínimo em cache 1024 tokens 1024 tokens

Especificações

Claude Opus 5 Claude Sonnet 5
Modalidades de entrada texto imagem texto imagem
Modalidades de saída texto texto
Lançamento 2026-07-24 2026-06-30
Corte de conhecimento 2026-05 2026-01
Janela de contexto 1M 1M
Saída máxima 128K 128K
Parâmetro de raciocínio
  • thinking.type
  • output_config.effort
  • thinking.type "adaptive"
  • output_config.effort
Valores aceitos
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

"enabled" returns 400

Padrão

thinking on

effort
  • high (Claude API and Claude Code)

thinking on (adaptive)

effort
  • high

As especificações são transcritas da documentação de cada provedor; quando um provedor não publica um dado, a linha é omitida, e não inferida. Fontes completas: Claude Opus 5 · Claude Sonnet 5

Um prompt, os dois modelos, medidos pelo gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICAÇÃO exatamente 3 frases

Claude Opus 5 passou · 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.

saída 529 tok latência 9.0 s

Claude Sonnet 5 passou · 3 sentences

Reasoning mode works by having the model generate extended internal "thinking" steps before producing its final answer, and since we're billed on total tokens, that hidden reasoning text adds significantly to what we pay for—even though you never see it in the output. This is different from simply getting longer visible responses; the model is essentially "showing its work" behind the scenes, and complex prompts can trigger thousands of extra reasoning tokens per request. The upside is improved accuracy on complex tasks, but if we want to control costs, we should selectively enable reasoning only for queries that truly need it, rather than applying it universally.

saída 194 tok latência 4.3 s

Se a instrução é seguida (exatamente três frases, dá para contar), a adequação ao público (tom para um CFO) e a diferença de cobrança causada pelo raciocínio oculto, que os medidores de tokens abaixo deixam à mostra.

PROMPT 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. VERIFICAÇÃO a correção passa nos testes

Claude Opus 5 passou · 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`. […]

saída 1094 tok latência 16.1 s

Claude Sonnet 5 passou · 8/8 cases

## The Bug The function has two related off-by-one issues rooted in the same cause: `cur` and `best` are initialized to `0` instead of `1`, treating run lengths as the number of *matches* between adjacent elements rather than the number of *elements* in the run. This means a single-element input never enters the loop (since `range(1, 1)` is empty) and returns `0` instead of the correct answer of `1`. It also means that for any input, the run length is undercounted by exactly one — a run of 3 equal elements only produces 2 "match" increments, so `best` ends up as 2 instead of 3. The claim that it "misses runs that end at the last index" is actually a symptom of this same undercount: the logic does update `best` correctly on every iteration (including the last), but because it's counting matches instead of elements, the final reported value is always one less than the true longest run. […]

saída 536 tok latência 7.1 s

Se a correção está mesmo certa (dá para executar), a densidade da explicação e a eficiência em tokens em uma tarefa bem delimitada.

PROMPT 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. VERIFICAÇÃO JSON válido, schema exato

Claude Opus 5 passou · 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.

saída 539 tok latência 7.6 s

Claude Sonnet 5 passou · 5/5 fields, guidance null

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11.5, "guidance": null } ```

saída 348 tok latência 5.3 s

Aderência ao schema (sem campos inventados), pressão para alucinar (o texto diz explicitamente que o guidance não foi divulgado) e diferenças no caminho de saída estruturada.

PROMPT 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. VERIFICAÇÃO 120 palavras, 0 palavras proibidas

Claude Opus 5 passou · 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.

saída 1593 tok latência 19.1 s

Claude Sonnet 5 passou · 123 words, 0 banned, 1 question

## Introducing Cross-Provider Prompt Caching We're rolling out a new caching layer for our API gateway that works across every major LLM provider you connect through it. Instead of resending identical prompts and paying full price each time, the gateway recognizes repeated requests and serves cached responses in milliseconds—regardless of whether you're routing to OpenAI, Anthropic, or Google. What does this mean for your bill and your latency? Both drop, often significantly, especially for teams running high-volume, repetitive workloads like customer support bots or batch content generation. The cache is configurable per route, with adjustable TTLs and invalidation rules, so you stay in control of freshness versus cost. Available now for all Pro and Enterprise plans. Check your dashboard to enable it today.

saída 259 tok latência 4.8 s

Respeito às restrições (limite de palavras, lista de palavras proibidas, uma única pergunta), a marca de estilo de cada modelo e o controle do tamanho.

Troque de um para o outro mudando uma linha

Os dois ids estão em todas as abas abaixo; o par de linhas destacado é a única alteração. O endpoint, a chave e o formato da requisição são os mesmos.

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-sonnet-5",  # descomente esta linha, comente a linha acima
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenha sua chave de API →

Perguntas frequentes

Qual é mais barato, Claude Opus 5 ou Claude Sonnet 5?

Claude Sonnet 5 sai mais barato na linha “Entrada / 1M tokens” ($2 contra $5, 2.5× de diferença). Outras linhas podem pender para o outro lado: a tabela acima mostra todos os preços, e o custo real depende do seu mix de uso.

Posso fazer um teste A/B de Claude Opus 5 contra Claude Sonnet 5 sem duas integrações?

Sim. Os dois são servidos pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI, com uma única chave de API. Para trocar, basta mudar uma linha, a string do modelo; assim você pode direcionar uma parte do tráfego para cada um e comparar as contas diretamente.

Claude Opus 5 e Claude Sonnet 5 suportam cache de prompts?

Sim. Os dois cobram as leituras de cache abaixo da tarifa de entrada, então cargas de trabalho com prefixo já em cache custam menos do que os preços de tabela sugerem. Os valores exatos de leitura de cache estão na tabela de preços acima.

Comparações relacionadas

Dos nossos estudos com medições