Claude Opus 5 là mô hình chủ lực của Anthropic dành cho các công việc suy luận, lập trình và tác vụ tác nhân dài hạn đòi hỏi cao — mô hình có khả năng nhất trong dòng Opus cho đến nay. Mô hình đặc biệt mạnh trong kỹ thuật phần mềm từ đầu đến cuối, xem xét mã nguồn và tìm lỗi, cũng như phân tích hình ảnh, và được xây dựng để duy trì sự mạch lạc trong các phiên tác nhân rất dài, nhiều bước với việc sử dụng công cụ nặng. Mô hình chấp nhận đầu vào văn bản, hình ảnh và tệp với đầu ra văn bản, phục vụ cửa sổ ngữ cảnh 1M token với tối đa 128K token đầu ra, và hỗ trợ suy luận thích ứng với mức độ nỗ lực có thể cấu hình. Opus 5 sử dụng thiết kế tư duy thích ứng của Anthropic: thay vì lấy mẫu các tham số như nhiệt độ hay top_p, người gọi điều chỉnh độ sâu thông qua mức độ nỗ lực suy luận, và mô hình tự động phân bổ tư duy. Mô hình sử dụng cả định dạng chat-completions của OpenAI và API Messages gốc của Anthropic (/v1/messages), hỗ trợ đầu ra có cấu trúc, kiểm soát độ dài, và gọi công cụ gốc, và là lựa chọn mặc định mạnh mẽ cho các tác nhân lập trình sản xuất, nghiên cứu chuyên sâu, và tự động hóa phức tạp nơi tính chính xác và phán đoán được coi trọng nhất.
Claude Opus 5 là một mô hình ngôn ngữ lớn do Anthropic phát triển, được định vị là mô hình có năng lực nhất trong dòng sản phẩm của họ. Nó được thiết kế cho các tác vụ yêu cầu suy luận sâu, hiểu ngữ…
Claude Opus 5 vượt trội trong các tác vụ yêu cầu suy luận mở rộng, giải quyết vấn đề nhiều bước và tuân thủ chính xác hướng dẫn. Nó có thể phân tích lịch sử hội thoại dài để duy trì ngữ cảnh nhất quán, giải các bài toán nâng cao với suy luận từng bước chi tiết, viết và gỡ lỗi mã phức tạp trên nhiều tệp, cũng như tạo ra các tài liệu dài và mạch lạc. Khả năng đa phương thức cho phép nó diễn giải hình ảnh—như biểu đồ, sơ đồ hoặc ghi chú viết tay—và kết hợp chúng vào phản hồi. Mô hình này cũng thành thạo các tác vụ như tóm tắt khối lượng lớn văn bản, trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ các nguồn phi cấu trúc và trả lời các câu hỏi yêu cầu tổng hợp thông tin từ các phần khác nhau của một đầu vào dài. Do chi phí cao, nó được sử dụng tốt nhất cho các tác vụ mà độ chính xác và chiều sâu là quan trọng và khi một mô hình nhỏ hơn có khả năng mắc lỗi. Đối với các truy vấn đơn giản hơn, một mô hình rẻ hơn trong cùng họ sẽ kinh tế hơn.
Claude Opus 5 chấp nhận tải lên tệp tin như một phần đầu vào, cho phép người dùng gửi toàn bộ tài liệu để xử lý. Các định dạng tệp được hỗ trợ không được Anthropic tiết lộ đầy đủ, nhưng các định dạng phổ biến như PDF, DOCX, TXT và hình ảnh được biết là hoạt động. Khi một tệp được cung cấp, mô hình sẽ đọc nội dung của nó và có thể suy luận dựa trên đó như thể nó là văn bản nội tuyến. Điều này đặc biệt hữu ích cho các tác vụ như phân tích bản tóm tắt pháp lý, trích xuất điểm chính từ bài báo nghiên cứu, hoặc xử lý bảng dữ liệu. Nội dung tệp được tính vào tổng cửa sổ ngữ cảnh token (1M token). Vì việc phân tích cú pháp tệp có thể mất thêm thời gian xử lý, người dùng nên tính đến điều này trong kỳ vọng về độ trễ. OrcaRouter chuyển tệp đến mô hình mà không sửa đổi, đảm bảo không có biến đổi trung gian nào làm thay đổi nội dung. Nhà phát triển có thể bao gồm tham chiếu tệp trong yêu cầu API bằng cấu trúc tiêu chuẩn tương thích với lược đồ API của Anthropic.
Claude Opus 5 có giá trị nhất khi nhiệm vụ yêu cầu ngữ cảnh rộng lớn, độ sâu suy luận cao hoặc xử lý nhiều phương thức. Ví dụ, tóm tắt một tài liệu pháp lý dài 500 trang yêu cầu ngữ cảnh 1M token, điều mà các mô hình nhỏ hơn không có. Phân tích một bài nghiên cứu phức tạp với nhiều tham chiếu chéo được hưởng lợi từ khả năng mô hình lưu giữ tất cả chi tiết trong một ngữ cảnh duy nhất. Tương tự, các nhiệm vụ liên quan đến suy luận trên nhiều hình ảnh và văn bản dài cùng lúc rất phù hợp. Ngược lại, đối với hỏi đáp ngắn, dịch thuật đơn giản hoặc trò chuyện thông thường, một mô hình nhỏ hơn, rẻ hơn như Claude Haiku hoặc Sonnet sẽ tiết kiệm chi phí hơn. OrcaRouter cho phép người dùng định tuyến các loại truy vấn khác nhau đến mô hình tối ưu bằng cách sử dụng cùng một API, cho phép họ dành Claude Opus 5 cho các vấn đề khó nhất trong khi sử dụng các mô hình rẻ hơn cho các tác vụ thông thường. Chênh lệch chi phí là đáng kể: Opus 5 đắt hơn 20x về đầu vào so với Haiku (nếu Haiku có giá $0.25 per 1M), vì vậy khuyến nghị sử dụng một cách khôn ngoan.
Bạn nên chọn mô hình rẻ hơn khi tác vụ đơn giản, ngắn hoặc không yêu cầu toàn bộ khả năng suy luận của Claude Opus 5. Ví dụ: trả lời các câu hỏi thực tế, tạo phản hồi ngắn, thực hiện phân loại đơn giản hoặc xử lý đầu vào dưới 100K token có thể được thực hiện hiệu quả với các mô hình như Claude Sonnet 4 hoặc Haiku. Các mô hình này có chi phí mỗi token thấp hơn và thường có độ trễ thấp hơn. Ngoài ra, nếu ứng dụng của bạn có yêu cầu thông lượng cao và ngân sách hạn chế nghiêm ngặt, việc sử dụng Opus 5 cho mọi cuộc gọi sẽ rất tốn kém. OrcaRouter cho phép bạn thiết lập logic chọn mô hình trong ứng dụng—ví dụ: chỉ sử dụng Opus 5 khi độ dài đầu vào vượt quá 500K token hoặc khi điểm số độ phức tạp của truy vấn cao. Luôn đánh giá xem mức tăng độ chính xác gia tăng của Opus 5 có xứng đáng với chi phí bổ sung hay không. Trong nhiều môi trường sản xuất, một mô hình nhỏ hơn được tinh chỉnh tốt có thể đạt được kết quả hài lòng với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ.
Điểm chuẩn cụ thể cho Claude Opus 5 không được cung cấp trong các dữ kiện hiện có. Tuy nhiên, là mô hình mạnh nhất của Anthropic, Claude Opus 5 được kỳ vọng sẽ vượt trội so với các phiên bản tiền nhiệm và các mô hình cạnh tranh trên các đánh giá tiêu chuẩn về lý luận, lập trình, toán học và các tác vụ ngữ cảnh dài. Trong lịch sử, các mô hình Opus đã đạt được kết quả hiện đại trên các benchmark như MMLU, GSM8K và HumanEval. Vì mô hình có ngữ cảnh 1M token, nó có khả năng hoạt động tốt trên các bài kiểm tra needle-in-a-haystack và QA tài liệu dài. Người dùng đánh giá mô hình nên chạy các benchmark cụ thể cho tác vụ của riêng họ để so sánh hiệu suất với các lựa chọn thay thế. OrcaRouter không sửa đổi đầu ra của mô hình, do đó kết quả benchmark phản ánh khả năng gốc của mô hình. Để có số liệu chính thức, hãy tham khảo báo cáo kỹ thuật của Anthropic hoặc các đánh giá đã công bố. Nếu không có dữ liệu cụ thể, chúng tôi khuyên bạn nên tiến hành kiểm thử nội bộ với dữ liệu đại diện để đánh giá Claude Opus 5 đáp ứng yêu cầu của bạn như thế nào.
Không có số liệu cụ thể về độ trễ hoặc tốc độ nào được cung cấp cho Claude Opus 5. Nhìn chung, các mô hình lớn hơn với nhiều tham số hơn—như mô hình quy mô Opus—sẽ mất nhiều thời gian hơn để tạo token so với các mô hình nhỏ hơn. Độ trễ cũng bị ảnh hưởng bởi độ dài đầu vào và đầu ra: một prompt với 500K token sẽ có thời gian đến token đầu tiên lâu hơn so với một prompt ngắn. Đầu ra tối đa 128K token đồng nghĩa với việc tạo ra các phản hồi rất dài có thể tiêu tốn thời gian thực đáng kể. Người dùng nên mong đợi thời gian phản hồi chậm hơn so với các mô hình Anthropic nhỏ hơn. Phản hồi theo luồng (streaming) có thể giúp giảm độ trễ cảm nhận cho các ứng dụng chat. OrcaRouter hỗ trợ streaming qua API tương thích với OpenAI, cho phép phân phối token từng phần. Đối với các ứng dụng thời gian thực hoặc thông lượng cao, hãy cân nhắc sử dụng mô hình nhanh hơn. Nếu độ trễ benchmark là quan trọng, hãy chạy thử nghiệm với các payload đại diện để đo thời gian phản hồi p50 và p95 trong môi trường của bạn.
Mặc dù có nhiều khả năng, Claude Opus 5 vẫn có một số hạn chế. Đầu tiên, chi phí cao ($5 cho 1M đầu vào, $25 cho 1M đầu ra) khiến nó không kinh tế cho nhiều trường hợp sử dụng. Thứ hai, cửa sổ ngữ cảnh dài có thể dẫn đến độ trễ cao và tiêu thụ token, làm tăng cả thời gian và chi phí. Thứ ba, là một mô hình ngôn ngữ lớn, nó vẫn có thể tạo ra ảo giác hoặc lỗi, đặc biệt là về các chủ đề chuyên sâu hoặc mơ hồ. Ngày cắt dữ liệu huấn luyện của nó không được chỉ định, nhưng nó có thể có giới hạn kiến thức. Mô hình cũng không thể thực hiện cập nhật thời gian thực hoặc truy cập cơ sở dữ liệu bên ngoài một cách tự nhiên (trừ khi được sử dụng với các lệnh gọi công cụ). Ngoài ra, mặc dù nó hỗ trợ đầu vào đa phương thức, hiệu suất của nó trên các nhiệm vụ suy luận hình ảnh phức tạp cao có thể kém đáng tin cậy hơn so với văn bản. Cuối cùng, OrcaRouter cung cấp mô hình nguyên trạng mà không có sửa đổi nào đối với bộ lọc an toàn hoặc kiểm soát đầu ra; người dùng phải tự triển khai các biện pháp bảo vệ nếu cần. Đối với các ứng dụng quan trọng, luôn xác thực đầu ra một cách độc lập.
Claude Opus 5 trên OrcaRouter được định giá chính xác theo mức giá của nhà cung cấp Anthropic, không có phụ phí: 5,00 USD cho mỗi 1 triệu token đầu vào và 25,00 USD cho mỗi 1 triệu token đầu ra. Điều này có nghĩa người dùng trả đúng số tiền mà Anthropic tính phí, không có thêm phí gateway nào. Token được đếm theo cách token hóa của Anthropic (bao gồm cả token hình ảnh). Mức giá đầu vào áp dụng cho tất cả token trong prompt, bao gồm tin nhắn hệ thống, tin nhắn người dùng và bất kỳ nội dung tệp hoặc hình ảnh nào được xử lý. Token đầu ra bao gồm phản hồi được sinh ra. OrcaRouter không thêm bất kỳ khoản phụ phí hay chi phí ẩn nào. Ngoài ra, không có cam kết tối thiểu hay bậc sử dụng; sử dụng hình thức thanh toán theo mức sử dụng. Mức giá minh bạch này giúp dễ dàng tính toán chi phí cho một khối lượng công việc nhất định. Ví dụ, một truy vấn với 10.000 token đầu vào và 500 token đầu ra sẽ có chi phí khoảng 0,05 USD (đầu vào) + 0,0125 USD (đầu ra) = 0,0625 USD.
Các dữ liệu hiện có chỉ bao gồm giá cho Claude Opus 5. Tuy nhiên, dựa trên giá công khai đã biết của các mô hình Anthropic khác (không được cung cấp ở đây nhưng được biết đến rộng rãi), Claude Opus 5 đắt hơn đáng kể so với các mô hình nhỏ hơn như Claude Sonnet 4 hay Claude Haiku. Để tham khảo, các mô hình Claude Opus trong lịch sử thường đắt gấp 15–20 lần mỗi token đầu vào so với Haiku. Người dùng nên cân nhắc điều này khi quyết định liệu một tác vụ có cần toàn bộ sức mạnh của Opus 5 hay không. OrcaRouter truyền qua mức giá của nhà cung cấp cho tất cả các mô hình, do đó chênh lệch chi phí tương đối giữa các mô hình được giữ nguyên. Nếu bạn đang sử dụng nhiều mô hình Anthropic qua OrcaRouter, bạn có thể quản lý chi phí bằng cách định tuyến các truy vấn đơn giản hơn đến các mô hình rẻ hơn. Không có chiết khấu theo khối lượng nào qua OrcaRouter dành riêng cho Claude Opus 5, vì việc thanh toán dựa trên mức giá của nhà cung cấp. Đối với việc sử dụng quy mô lớn, việc liên hệ trực tiếp với Anthropic có thể mang lại mức giá tùy chỉnh, nhưng OrcaRouter cung cấp mức giá tiêu chuẩn.
Các sự kiện hiện có không đề cập đến các tùy chọn bộ nhớ đệm cho Claude Opus 5. Trên API trực tiếp của Anthropic, họ có thể cung cấp tính năng lưu trữ bộ nhớ đệm cho prompt với giá giảm cho các prompt lặp lại, nhưng thông tin này chưa được xác nhận cho phiên bản mô hình này. OrcaRouter không triển khai lớp bộ nhớ đệm riêng; tất cả các yêu cầu được chuyển tiếp đến API của Anthropic và được tính phí theo giá của nhà cung cấp. Nếu Anthropic cung cấp tính năng bộ nhớ đệm cho Claude Opus 5, nó sẽ được áp dụng tự động khi sử dụng các tham số API phù hợp. Người dùng nên kiểm tra tài liệu của Anthropic để biết thông tin chi tiết mới nhất về bộ nhớ đệm. Cho đến khi tính năng bộ nhớ đệm được xác nhận, cách đơn giản nhất để giảm chi phí là giảm thiểu việc sử dụng token đầu vào—bằng cách viết prompt ngắn gọn, cắt bỏ lịch sử hội thoại không cần thiết hoặc sử dụng các ví dụ ngắn hơn. Ngoài ra, việc chọn mô hình rẻ hơn cho các tác vụ đơn giản hơn cũng giúp giảm chi phí. API của OrcaRouter không thêm bất kỳ khoản phí bảo hiểm nào cho việc định tuyến ưu tiên hoặc độ trễ thấp, do đó chi phí hoàn toàn dựa trên mức tiêu thụ token.
Chi phí tổng thể khi sử dụng Claude Opus 5 được xác định bởi tổng số token đầu vào và token đầu ra được xử lý. Token đầu vào bao gồm tất cả văn bản, token hình ảnh và nội dung tệp trong prompt. Token đầu ra là phản hồi của mô hình. Giá là $5 mỗi triệu token đầu vào và $25 mỗi triệu token đầu ra. Không có phí bổ sung hoặc phí hàng tháng từ OrcaRouter. Các prompt dài hơn, đặc biệt là những prompt tận dụng toàn bộ cửa sổ ngữ cảnh 1M, sẽ làm tăng chi phí đầu vào. Các phản hồi được tạo ra dài hơn làm tăng chi phí đầu ra. Đối với đầu vào đa phương thức, hình ảnh được token hóa theo sơ đồ của Anthropic (thường dựa trên kích thước và mức độ chi tiết của hình ảnh). Người dùng nên theo dõi việc sử dụng token thông qua siêu dữ liệu phản hồi API (ví dụ: các trường usage) để kiểm soát chi phí. OrcaRouter cung cấp thông tin này trong phản hồi API. Để kiểm soát chi phí, hãy đặt giới hạn max_tokens cho đầu ra, cắt bớt ngữ cảnh đầu vào chỉ giữ lại phần cần thiết, và cân nhắc sử dụng mô hình rẻ hơn cho các yêu cầu ít quan trọng.
Để gọi Claude Opus 5 thông qua OrcaRouter, hãy sử dụng một ứng dụng khách API tương thích với OpenAI. Đặt URL cơ sở là https://api.orcarouter.ai/v1 và ID mô hình là "anthropic/claude-opus-5". Bạn có thể sử dụng bất kỳ SDK OpenAI nào (Python, Node.js, v.v.) nhưng phải thay thế URL cơ sở và tên mô hình. Xác thực được thực hiện thông qua một khóa API từ OrcaRouter. Một yêu cầu hoàn thành cuộc trò chuyện điển hình có thể như sau: POST /v1/chat/completions với model: "anthropic/claude-opus-5", mảng messages, và tùy chọn max_tokens, temperature, v.v. OrcaRouter dịch lược đồ OpenAI sang định dạng của Anthropic nội bộ. Lưu ý rằng một số tham số dành riêng cho Anthropic (như tin nhắn hệ thống) được hỗ trợ thông qua lược đồ OpenAI – vai trò system trong messages được ánh xạ tương ứng. Đối với đầu vào đa phương thức, hãy sử dụng cấu trúc content parts với type "text" và type "image_url" (hoặc file_url nếu được hỗ trợ). API sẽ xử lý và tính phí tương ứng.
Khi sử dụng API của OrcaRouter để gọi Claude Opus 5, bạn có thể sử dụng các tham số chat completion tiêu chuẩn của OpenAI: model (bắt buộc), messages (bắt buộc), max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop, stream và user. Mảng messages hỗ trợ các vai trò system, user và assistant. Đối với đầu vào đa phương thức, tin nhắn của user có thể chứa nội dung dưới dạng một mảng các phần với loại "text" và loại "image_url" (với url là hình ảnh được mã hóa base64 hoặc URL HTTP). Các tệp đầu vào có thể được truyền tương tự nếu được nhà cung cấp hỗ trợ. OrcaRouter có thể chấp nhận các tham số bổ sung như "tools" để gọi hàm, mặc dù khả năng tương thích phụ thuộc vào triển khai của Anthropic. Không có đảm bảo rằng tất cả các tham số của OpenAI sẽ có hành vi giống hệt nhau; ví dụ: frequency_penalty có thể không được Anthropic hỗ trợ. Kiểm tra tài liệu của OrcaRouter để biết chi tiết về ánh xạ tham số. Luồng (streaming) được hỗ trợ thông qua tham số stream, trả về các token dần dần. Phản hồi bao gồm thống kê sử dụng với số lượng prompt_tokens và completion_tokens.
Chuyển từ API trực tiếp của Anthropic sang OrcaRouter yêu cầu rất ít thay đổi vì OrcaRouter cung cấp một API tương thích với OpenAI. Đầu tiên, thay đổi base URL của bạn thành https://api.orcarouter.ai/v1. Thứ hai, thay thế mã định danh mô hình của bạn từ định dạng của Anthropic (ví dụ: "claude-opus-5-20241022") thành "anthropic/claude-opus-5". Thứ ba, lấy một khóa API từ OrcaRouter và sử dụng nó trong header Authorization thay vì khóa Anthropic của bạn. Định dạng yêu cầu/phản hồi sẽ gần như giống hệt nhau, nhưng bạn phải sử dụng schema của OpenAI. Ví dụ, thay vì gửi một tin nhắn với role "user", bạn vẫn gửi role "user". Tuy nhiên, các trường đặc thù của Anthropic như "system" ở cấp cao nhất nên được ánh xạ thành một tin nhắn hệ thống trong mảng messages. OrcaRouter xử lý việc chuyển đổi. Bạn có thể cần cập nhật mã SDK để sử dụng thư viện máy khách OpenAI thay vì của Anthropic. Hãy thử nghiệm với một vài yêu cầu để xác nhận rằng phản hồi khớp với mong đợi. Lưu ý rằng thanh toán sẽ đến từ OrcaRouter, không phải Anthropic, nhưng giá cả vẫn giống nhau (không tăng giá).
Các thông tin hiện có không bao gồm giá cả hoặc thông số kỹ thuật cho Claude Sonnet 4. Nhìn chung, các mô hình Opus của Anthropic là mô hình có khả năng cao nhất và đắt nhất, trong khi các mô hình Sonnet mang lại sự cân bằng giữa hiệu suất và chi phí. Claude Opus 5 được kỳ vọng sẽ vượt trội hơn Sonnet 4 về khả năng suy luận phức tạp, xử lý ngữ cảnh dài hơn và độ chính xác. Tuy nhiên, Opus 5 có độ trễ và chi phí cao hơn. Nếu tác vụ của bạn không yêu cầu khả năng cực cao của Opus 5, Sonnet 4 có thể mang lại kết quả tốt với mức giá thấp hơn. Cửa sổ ngữ cảnh của Opus 5 (1 triệu token) lớn hơn so với các mô hình Sonnet thông thường (thường là 200K hoặc 100K), vì vậy đối với các tác vụ cần ngữ cảnh rất dài, Opus 5 là lựa chọn duy nhất. OrcaRouter hỗ trợ cả hai mô hình, do đó bạn có thể so sánh thực nghiệm. Đối với các triển khai có ngân sách hạn chế, hãy bắt đầu với Sonnet 4 và chỉ nâng cấp lên Opus 5 nếu bạn cần thêm hiệu năng.
Việc so sánh Claude Opus 5 với GPT-4o cần thận trọng vì không có dữ liệu so sánh trực tiếp nào được cung cấp. Cả hai đều là các mô hình đa phương thức hàng đầu với ngữ cảnh lớn. GPT-4o của OpenAI có ngữ cảnh 128K token và hỗ trợ đầu vào văn bản, hình ảnh và âm thanh. Claude Opus 5 có ngữ cảnh lớn hơn nhiều, lên đến 1 triệu token, mang lại lợi thế khi xử lý các tài liệu cực kỳ dài. Về giá cả, GPT-4o (không được cung cấp ở đây) thường thấp hơn Opus 5. Cả hai mô hình đều có sẵn qua API của OrcaRouter với giao diện tương thích OpenAI, cho phép chuyển đổi dễ dàng. Sự lựa chọn giữa chúng có thể phụ thuộc vào hiệu suất tác vụ cụ thể, sở thích an toàn và mức độ quen thuộc với hệ sinh thái. Người dùng nên thử nghiệm cả hai trên các mẫu đại diện để xác định mô hình nào mang lại kết quả tốt hơn cho trường hợp sử dụng của họ. Claude Opus 5 có thể được ưa chuộng cho các tác vụ yêu cầu hiểu ngữ cảnh sâu trên các đầu vào rất dài, trong khi GPT-4o có thể cung cấp khả năng đa phương thức rộng hơn (âm thanh) và thường có chi phí thấp hơn.
Chọn Claude Opus 5 khi nhiệm vụ của bạn yêu cầu độ chính xác suy luận cao nhất và khả năng xử lý ngữ cảnh cực dài lên đến 1 triệu token. Điều này bao gồm các kịch bản như phân tích toàn bộ sách hoặc các vụ án pháp lý phức tạp, xử lý mã nguồn khổng lồ, hoặc thực hiện suy luận nhiều bước qua hàng trăm trang. Nếu ứng dụng của bạn yêu cầu đầu vào đa phương thức (văn bản, hình ảnh, tệp) với khả năng hiểu sâu, Opus 5 là một ứng cử viên mạnh mẽ. Ngoài ra, nếu độ chính xác là tối quan trọng và lỗi từ một mô hình rẻ hơn có thể gây tổn thất lớn, mức phí bảo hiểm cho Opus 5 có thể hợp lý. Tuy nhiên, đối với các tác vụ đơn giản, đầu vào ngắn, hoặc các ứng dụng trò chuyện thông lượng cao, một mô hình rẻ hơn như Claude Sonnet 4 hoặc GPT-4o mini thiết thực hơn. OrcaRouter cho phép bạn sử dụng cùng một điểm cuối API cho tất cả các mô hình, do đó bạn có thể định tuyến linh hoạt các tác vụ dựa trên độ phức tạp. Luôn cân nhắc chi phí trên mỗi token so với giá trị của khả năng bổ sung.
Tương thích OpenAI — giữ nguyên SDK bạn đang dùng
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="anthropic/claude-opus-5",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstructured_outputstool_choicetoolsverbosity| Đầu vào / 1M tokens | $5.00 |
| Đầu ra / 1M tokens | $25.00 |
| Đọc cache / 1M | $0.500 |
| Ghi cache / 1M | $10.00 |
| Tiền tệ | USD |
Ước tính theo giá niêm yết
Chỉ là ước tính — số token thực tế phụ thuộc vào bộ tách token của nhà cung cấp.
GET /api/public/models/anthropic/claude-opus-5Mở @misc{orcarouter_claude_opus_5,
title = {Claude Opus 5 API},
author = {Anthropic},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/anthropic/claude-opus-5}
}Anthropic. (2026). Claude Opus 5 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/anthropic/claude-opus-5