Claude Opus 5 是 Anthropic 面向複雜智慧體編碼與企業工作的模型,其遷移指南稱它相比 Claude Opus 4.8 在深度推理、智慧體與長程任務以及測試時算力擴展上是一次階躍式提升。
- 輸入
- 文字 影像 $5/M
- 輸出
- 文字 $25/M
- 快取讀取
- $0.5/M
- 上下文
- 1M
- 知識截止
- 2026-05
Benchmark 成績
廠商公布: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
價格在同類中的位置
價格在 65 個同類模型中的位置
這條線顯示該模型的價格,在 Synthorai 上同類模型裡處於什麼位置。兩端標出了最便宜和最貴的那個。這裡是基礎價,批次、區域與快取寫入的折扣見價格頁。
規格與限制
Token
| 上下文視窗(廠商規格) | 1,000,000 |
|---|---|
| 最大輸出(廠商規格) | 128,000 |
| 知識截止 | 2026-05 |
提示詞快取
| 快取方式 | 顯式(需開啟) |
|---|---|
| 最低前綴 | 512 廠商預設 1,024 |
| 存活時間 | 預設 5 分鐘,可選 1 小時 |
| 寫入成本 | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
思考
| 廠商參數 | thinking.type + output_config.effort |
|---|---|
| 可選值 | thinking.type adaptive · disabled; effort low · medium · high · xhigh · max |
| 預設值 | 思考開啟;effort 為 high(Claude API 與 Claude Code) 請求未指定時生效 |
| 可關閉 | 支援 |
| 思考行為 | 只有在 effort 為 high 或更低時才接受關閉思考,搭配 xhigh 或 max 使用 thinking {"type": "disabled"} 會回傳 400 錯誤;display 預設為 omitted,因此除非把 display 設為 summarized,否則回傳的 thinking 區塊中 thinking 欄位為空。 |
| 參數 | reasoning_effort |
| 取值 | minimal · low · medium · high 閘道側參數面——以上方廠商映射為準 |
模型
| 模態 | 文字 + 影像 → 文字 |
|---|
- 1M 上下文既是預設值也是上限,沒有更小的上下文變體
- 可快取提示詞的最小長度降至 512 token
- 高解析度影像輸入,長邊最高 2576 px
- 搭配 output-300k-2026-03-24 beta header 時,Message Batches API 上最高 300k 輸出 token
- 會話中途變更工具為 beta
- fast mode 僅在 Claude API 上以研究預覽形式提供
單一提示詞 — 經由閘道測量
Claude Opus 5 通過 · 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.
輸出 529 tok 延遲 9.0 s
指令遵循(恰好三句,可數)、受眾適配(面向 CFO 的語氣),以及下方 token 計量所暴露的隱藏思考計費缺口。
Claude Opus 5 通過 · 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`. […]
輸出 1094 tok 延遲 16.1 s
修復是否真的正確(可執行)、解釋的資訊密度,以及在一個邊界明確的任務上的 token 效率。
Claude Opus 5 通過 · 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.
輸出 539 tok 延遲 7.6 s
schema 服從度(不臆造欄位)、幻覺壓力(guidance 明確被暫緩給出),以及結構化輸出路徑的差異。
Claude Opus 5 通過 · 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.
輸出 1593 tok 延遲 19.1 s
約束服從度(字數預算、禁用詞表、唯一的那句問句)、文風指紋,以及長度控制。
30 秒用上 Claude Opus 5
OpenAI 相容:換掉 base_url,SDK 不用改。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-5",
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-5",
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-5",
"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-5",
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-5")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));關於 Claude Opus 5
- Anthropic 自己的選型建議是從這裡起步,把 Claude Fable 5 留給需要最高可用能力的工作負載。
- 它是按 Opus 4.8 定價(每百萬輸入 token $5、每百萬輸出 token $25)的直接替換式升級,預設保留 1M token 上下文視窗且不需要 beta 標頭,並提供 128K 最大輸出、自適應思考、提示詞快取、批次處理、Files API、PDF 支援與視覺能力,同時有兩項文件化的缺口:網頁抓取(web fetch)工具不可用,Priority Tier 不受支援。
- 有兩處變更會在遷移時絆住人。
- 思考預設開啟,因此一個省略 thinking 欄位的請求現在會推理,而此前不會,且 max_tokens 仍然同時限制思考與回答。
- 另外,思考只能在力度 high 或更低時關閉,因為把停用的思考與 xhigh 或 max 搭配會回傳 400。
- 力度從 low 到 max,預設為 high;提示詞快取從 512 token 前綴起算,而不是 1,024;fast mode 以研究預覽的形式提供;可靠知識截止為 2026 年 5 月。
- 面向網路安全的安全分類器可以拒絕請求,Anthropic 還指出這款模型會在未經提示的情況下自我驗證,因此從舊 prompt 沿用下來的驗證指令現在會導致過度驗證。
- Synthorai 透過其 OpenAI 相容 chat 端點提供 Claude Opus 5。
常見問題
Claude Opus 5 API 可以免費試用嗎?
可以,新帳號可獲得 10 次試用呼叫和最高 $1 的免費額度,無需信用卡。以輸入 $5/M 計算,光是這筆額度就足以對 Claude Opus 5 發出約 24 次 ~8K token 的請求。
Claude Opus 5 最擅長什麼?
為複雜智慧體編碼與企業工作打造、深度推理與長程任務相對 Opus 4.8 的階躍提升、思考預設開啟,僅在力度 high 或更低時可關閉。完整能力請見「關於」一節,內容取自廠商官方發布說明。
Claude Opus 5 的價格是多少?
在 Synthorai 上,Claude Opus 5 輸入 $5/百萬 token、輸出 $25/百萬 token,即廠商牌價,無平台加價。快取命中的輸入 token 以 $0.5/M 計費。
Claude Opus 5 支援提示詞快取(prompt caching)嗎?
支援,需主動開啟:以 cache_control 中斷點標記穩定前綴。快取命中的輸入 token 以 $0.5/M 計費(未命中 $5/M);提示詞需有 512 個 token 以上的穩定前綴才能命中快取(TTL 預設 5 分鐘,可選 1 小時)。 提示詞快取指南 →
如何開通 Claude Opus 5?
把現有 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1",model 設為 "claude-opus-5" 即可。一組 API key 通用閘道上的所有模型。
Claude Opus 5 的知識截止日期是什麼時候?
Claude Opus 5 的知識截止日期為 2026-05,依據廠商官方文件(資料核驗於 2026-07-28)。
相關模型
對比
本頁每個值都轉錄自廠商自己的文件(連結見上),並帶有核對日期。價格在全目錄範圍內比較;各廠商定義不同的規格值,只說明差異而不作圖表對比。此處沒有任何由我們測量的資料,也不做評分。