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Claude Opus 5

发布于 2026-07-24

chat代码推理工具调用图像理解提示词缓存

Claude Opus 5 是 Anthropic 面向复杂智能体编码与企业工作的模型,其迁移指南称它在深度推理、智能体与长程任务以及测试时算力扩展上相比 Claude Opus 4.8 有阶跃式提升。

输入
文本 图像 $5/M
输出
文本 $25/M
缓存读取
$0.5/M
上下文
1M
知识截止
2026-05

Benchmark 成绩

高于同侪均值无人分数更高24 / 265 / 26
Claude Opus 5 其他被测模型 同侪均值 无人分数更高
Terminal-Bench 2.1
89.1%
BioMysteryBench hard
49.4%
OSWorld 2.0
无人分数更高 70.6%
HealthBench Professional
59.8%
Finance Agent v2
58.6%
Legal Agent Benchmark
6.7%
Humanity's Last Exam no tools
56.6%
BrowseComp
90.8%
LVBench
75.4%

厂商公布: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

价格在同类中的位置

价格在 65 个同类模型中的位置

输入$5/M
$0.05 · Qwen3 VL Flash GPT-5.4 Pro · $30
输出$25/M
$0.275 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $180
缓存读取$0.5/M
$0.0028 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $15

这条线显示该模型的价格,在 Synthorai 上同类模型里处于什么位置。两端标出了最便宜和最贵的那个。这里是基础价,批量、区域和缓存写入的折扣见价格页。

规格与限制

Token

上下文窗口(厂商规格) 1,000,000
最大输出(厂商规格) 128,000
知识截止 2026-05

提示词缓存

缓存方式 显式(需开启)
最低前缀 512 厂商默认 1,024
存活时间 默认 5 分钟,可选 1 小时
写入成本 1.25x (5m) / 2x (1h)

思考

厂商参数 thinking.type + output_config.effort
可选值 thinking.type adaptive · disabled; effort low · medium · high · xhigh · max
默认值 思考开启;effort 为 high(Claude API 与 Claude Code) 请求未指定时生效
可关闭 支持
思考行为 仅在 effort 为 high 或更低时才接受关闭思考,在 xhigh 或 max 下使用 thinking {"type": "disabled"} 会返回 400 错误;display 默认为 "omitted",因此除非设置 display "summarized",否则思考块返回时 thinking 字段为空
参数 reasoning_effort
取值 minimal · low · medium · high 网关侧参数面——以上方厂商映射为准

模型

模态 文本 + 图像 → 文本
  • 1M 上下文既是默认值也是上限,没有更小的上下文变体
  • 可缓存提示词最小长度降至 512 token
  • 高分辨率图像输入,长边最高 2576 px
  • 配合 output-300k-2026-03-24 beta 请求头,Message Batches API 上最高 300k 输出 token
  • 会话中途变更工具为 beta
  • fast mode 仅在 Claude API 上作为研究预览提供

依据 Anthropic 官方文档 ↗

单个 Prompt —— 通过网关实测

提示词 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 检查 恰好 3 句

Claude Opus 5 通过 · 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.

输出 529 tok 延迟 9.0 s

指令遵循(恰好三句,可数)、受众适配(面向 CFO 的语气),以及下方 token 计量所暴露的隐藏思考计费缺口。

提示词 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. 检查 修复通过测试

Claude Opus 5 通过 · 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`. […]

输出 1094 tok 延迟 16.1 s

修复是否真的正确(可运行)、解释的信息密度,以及在一个边界明确的任务上的 token 效率。

提示词 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. 检查 合法 JSON,schema 精确

Claude Opus 5 通过 · 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.

输出 539 tok 延迟 7.6 s

schema 服从度(不臆造字段)、幻觉压力(guidance 明确被暂缓给出),以及结构化输出路径的差异。

提示词 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. 检查 120 词,0 个禁用词

Claude Opus 5 通过 · 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.

输出 1593 tok 延迟 19.1 s

约束服从度(字数预算、禁用词表、唯一的那句问句)、文风指纹,以及长度控制。

30 秒用上 Claude Opus 5

OpenAI 兼容:换掉 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)

关于 Claude Opus 5

  • Anthropic 自己的选型建议是从这里起步,把 Claude Fable 5 留给需要最高可用能力的负载。
  • 它是可直接替换的升级,沿用 Opus 4.8 每百万输入和输出 token 分别 $5 与 $25 的定价,默认提供 1M token 上下文窗口且无需 beta 头,还有 128K 最大输出、自适应思考、提示词缓存、批处理、Files API、PDF 支持和视觉能力,并有两处文档记录的缺口:网页抓取工具(web fetch)不可用,Priority Tier 不受支持。
  • 有两项改动会影响迁移。
  • 思考默认开启,因此省略 thinking 字段的请求现在会进行推理,而此前不会,max_tokens 仍然同时约束思考和回答。
  • 此外,思考只能在 effort 为 high 或更低时关闭,因为把 disabled 思考与 xhigh 或 max 搭配会返回 400。
  • effort 从 low 到 max,默认 high;提示词缓存的起始前缀是 512 token 而非 1,024;fast mode 以研究预览形式提供;可靠知识截止为 2026 年 5 月。
  • 网络安全分类器可以拒绝请求,Anthropic 还指出该模型会主动核验自己的工作,因此从旧提示词沿用下来的核验指令现在会导致过度核验。
  • Synthorai 通过其 OpenAI 兼容 chat 端点提供 Claude Opus 5。

常见问题

Claude Opus 5 API 可以免费试用吗?

可以。新账号可获得 10 次试用调用和最高 $1 的免费额度,无需绑卡。按输入 $5/M 计算,仅这笔额度就足够对 Claude Opus 5 发起约 24 次 ~8K token 的请求。

Claude Opus 5 最擅长什么?

为复杂智能体编码与企业工作打造、深度推理与长程任务相比 Opus 4.8 阶跃提升、思考默认开启,仅在 effort high 或更低时可关。完整能力请见「关于」部分,内容取自厂商官方发布说明。

Claude Opus 5 的价格是多少?

在 Synthorai 上,Claude Opus 5 输入 $5/百万 token、输出 $25/百万 token,即厂商牌价,无平台加价。缓存命中的输入 token 按 $0.5/M 计费。

Claude Opus 5 支持提示词缓存(prompt caching)吗?

支持,需主动开启:用 cache_control 断点标记稳定前缀。缓存命中的输入 token 按 $0.5/M 计费(未命中 $5/M);提示词需有 512 token 以上的稳定前缀才能命中缓存(TTL 默认 5 分钟,可选 1 小时)。 提示词缓存指南 →

如何开通 Claude Opus 5?

把现有 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1",model 设为 "claude-opus-5" 即可。一把 API key 通用网关上的全部模型。

Claude Opus 5 的知识截止日期是什么时候?

Claude Opus 5 的知识截止日期为 2026-05,依据厂商官方文档(数据核验于 2026-07-28)。

相关模型

对比

本页每个值都转录自厂商自己的文档(链接见上),并带有核对日期。价格在全目录范围内比较;各厂商定义不同的规格值,只说明差异而不作图表对比。此处没有任何由我们测量的数据,也不做评分。

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