Claude Opus 5是Anthropic为高要求推理、编码和长期自主工作而设计的旗舰模型——是Opus系列迄今为止能力最强的模型。它在端到端软件工程、代码审查与缺陷发现以及视觉分析方面尤为出色，并专为在大量工具使用的超长、多步骤自主会话中保持连贯性而构建。它接受文本、图像和文件输入并输出文本，提供100万token的上下文窗口和最多12.8万token的输出，支持可配置算力的自适应推理。 Opus 5采用Anthropic的自适应思考设计：调用者不通过temperature或top_p等采样参数，而是通过推理算力调节深度，模型自动分配思考资源。它同时支持OpenAI聊天补全格式和Anthropic原生Messages API（/v1/messages），具备结构化输出、详尽程度控制以及原生工具调用能力，是生产级编码智能体、深度研究和复杂自动化任务（尤其当正确性和判断力至关重要时）的强力默认选择。
Claude Opus 5 是由 Anthropic 开发的大型语言模型，定位为其产品线中能力最强的模型。它专为需要深度推理、广泛上下文理解和高质量输出的任务而设计。该模型支持文本、图像和文件输入，因此可灵活应用于结合视觉和文本数据的场景。其 1,000,000 个 token 的上下文窗口使其能够单次处理极长的输入，例如整本小说、长篇研究论文或大型软件项目。最大 128,000 个 token…
Claude Opus 5 擅长需要扩展推理、多步骤问题解决以及精确遵循指令的任务。它可以分析长对话历史以保持一致的上下文，通过详细的逐步推理解决高级数学问题，编写和调试跨多个文件的复杂代码，并生成连贯的长篇文档。其多模态能力使其能够解释图像——如图表、示意图或手写笔记——并将其融入回答中。该模型还擅长总结大量文本、从非结构化来源提取结构化数据，以及回答需要综合长输入中不同部分信息的问题。由于其成本较高，最适合用于准确性和深度至关重要、且较小模型可能出错的任务。对于较简单的查询，同一系列中更便宜的模型更具经济性。
Claude Opus 5 接受文件上传作为输入的一部分，允许用户发送完整文档进行处理。Anthropic 并未完全披露支持的文件模态类型，但已知常见格式如 PDF、DOCX、TXT 和图片均可正常使用。当提供文件时，模型会读取其内容，并能够像处理内联文本一样对其进行推理。这一功能特别适用于分析法律摘要、提取研究论文关键点或处理数据表格等任务。文件内容计入总令牌上下文窗口（100万令牌）。由于文件解析可能需要额外的处理时间，用户应对延迟预期有所考量。OrcaRouter 会将文件原样传递给模型，确保没有中间转换改变内容。开发者可以使用符合 Anthropic API 架构的标准结构，在 API 请求中包含文件引用。
Claude Opus 5 在任务需要广泛上下文、高推理深度或多模态处理时最具价值。例如，总结一份500页的法律文件需要100万个token的上下文，而较小的模型无法胜任。分析一篇包含大量交叉引用的复杂研究论文时，模型能够将所有细节保留在单一上下文中的能力非常有用。类似地，同时涉及多张图片和长文本推理的任务也适合使用。相比之下，对于简短问答、简单翻译或日常对话，较小的模型如Claude Haiku或Sonnet更具成本效益。OrcaRouter使用户能够通过同一个API将不同类型的查询路由到最优模型，从而将Claude Opus 5保留给最困难的问题，同时在常规任务中使用更便宜的模型。成本差距显著：Opus 5的输入成本是Haiku的20倍（如果Haiku是每百万token 0.25美元），因此建议审慎使用。
当任务简单、简短或不需要Claude Opus 5的完整推理能力时，应选择更经济的模型。例如，回答事实性问题、生成简短回复、执行简单分类或处理低于10万token的输入，使用Claude Sonnet 4或Haiku等模型即可高效完成。这些模型具有更低的每token成本和更低的延迟。此外，如果你的应用有高吞吐量需求和严格的预算约束，每次调用都使用Opus 5将导致成本过高。OrcaRouter允许你在应用中设置模型选择逻辑——例如，仅在输入长度超过50万token或查询复杂度评分较高时使用Opus 5。始终评估Opus 5带来的增量准确性是否值得额外成本。在许多生产环境中，精心调优的小模型能以极低的成本获得令人满意的效果。
在现有资料中并未提供Claude Opus 5的具体基准测试分数。不过，作为Anthropic最强大的模型，Claude Opus 5预计将在推理、编程、数学和长上下文任务的标准评估中超越其前代及竞品模型。从历史来看，Opus系列模型在MMLU、GSM8K和HumanEval等基准测试中取得了领先水平。由于该模型拥有100万token的上下文窗口，它在"大海捞针"测试和长文档问答中可能表现优异。评估该模型的用户应自行运行特定任务的基准测试，以对比其与替代方案的性能。OrcaRouter不会修改模型输出，因此基准测试结果反映的是模型的原生能力。如需官方数据，请参考Anthropic的技术报告或已发布的评估结果。在缺乏具体数据的情况下，我们建议使用代表性数据进行内部测试，以评估Claude Opus 5是否满足您的需求。
对于Claude Opus 5，未提供具体的延迟或速度数据。一般而言，参数量更大的模型（如Opus级别模型）生成令牌的时间比小模型更长。延迟也受输入和输出长度影响：500K令牌的提示词的首令牌时间会比短提示词更高。128K令牌的最大输出意味着生成超长响应需要显著的实际时间。用户应预期响应速度比Anthropic的小模型慢。流式响应有助于降低聊天应用中的感知延迟。OrcaRouter通过其兼容OpenAI的API支持流式传输，可提供部分令牌交付。对于实时或高吞吐量应用，建议使用更快的模型。如果基准延迟很重要，请用代表性载荷在您的环境中测试p50和p95响应时间。
尽管功能强大，Claude Opus 5仍存在若干局限。首先，高昂的成本（每百万输入token 5美元，每百万输出token 25美元）使其在许多场景下不具经济性。其次，长上下文窗口可能导致高延迟和大量token消耗，既增加时间成本也增加费用。第三，作为大型语言模型，它仍可能产生幻觉或错误，尤其在冷门或模糊主题上。其训练数据截止日期未明确说明，但可能存在知识时效限制。该模型也无法实时更新或原生访问外部数据库（除非配合工具调用）。此外，虽然支持多模态输入，但在高度复杂的视觉推理任务上，其可靠性可能不如纯文本。最后，OrcaRouter以原样提供模型，未对安全过滤器或输出控制进行修改；用户需要自行实施所需的安全措施。对于关键应用，务必独立验证输出结果。
Claude Opus 5 在 OrcaRouter 上的定价与 Anthropic 提供商费率完全一致，无任何加价：每 100 万输入代币 5.00 美元，每 100 万输出代币 25.00 美元。这意味着用户支付的费用与 Anthropic 收取的完全一致，无需支付额外的网关费用。代币计数按照 Anthropic 的分词规则（包括图像代币）进行。输入价格适用于提示中的所有代币，包括系统消息、用户消息以及处理的任何文件或图像内容。输出代币包括生成的响应。OrcaRouter 不增加任何附加费或隐藏费用。也没有最低消费或使用层级限制；采用按需付费计费方式。这种透明的定价使计算给定工作负载的成本变得简单。例如，一个包含 10,000 个输入代币和 500 个输出代币的查询，成本大约为 0.05 美元（输入）+ 0.0125 美元（输出）= 0.0625 美元。
目前可查到的价格仅涵盖 Claude Opus 5。但根据 Anthropic 其他模型（此处未提供，但广为人知）的公开定价，Claude Opus 5 比 Claude Sonnet 4 或 Claude Haiku 等较小模型昂贵得多。作为参考，历史上 Claude Opus 系列每输入 token 的价格大约是 Haiku 的 15–20 倍。用户在决定某项任务是否需要 Opus 5 的全部能力时应考虑这一点。OrcaRouter 对所有模型都按供应商费率传递，因此模型间的相对价格差异得以保留。如果您通过 OrcaRouter 使用多个 Anthropic 模型，可以通过将简单查询路由到更便宜的模型来控制成本。OrcaRouter 对 Claude Opus 5 没有提供批量折扣，因为计费按供应商费率执行。对于大规模使用，直接联系 Anthropic 可能获得定制价格，但 OrcaRouter 提供的是标准费率。
现有资料未提及Claude Opus 5的缓存选项。在Anthropic的直接API上，他们可能为重复提示提供提示缓存并降低费率，但此信息尚未在该模型版本中得到确认。OrcaRouter并未实现自己的缓存层；所有请求均转发至Anthropic的API，并按提供商的定价计费。如果Anthropic为Claude Opus 5提供缓存功能，则在使用适当的API参数时会自动应用。用户应查阅Anthropic的文档以获取最新的缓存详情。在缓存功能得到确认之前，降低费用最直接的方式是尽量减少输入令牌的使用——例如保持提示简洁、截断不必要的对话历史或使用较短的示例。此外，为简单任务选择更便宜的模型也能减少支出。OrcaRouter的API不会对低延迟或优先路由收取额外费用，因此成本完全基于令牌消耗。
使用 Claude Opus 5 的总成本取决于处理的输入令牌和输出令牌总数。输入令牌包括提示中的所有文本、图像令牌和文件内容。输出令牌则是模型的响应。定价为每百万输入令牌 5 美元，每百万输出令牌 25 美元。OrcaRouter 不收取额外费用或月费。较长的提示（尤其是利用完整 100 万上下文窗口的提示）将产生更高的输入成本。较长的生成响应会增加输出成本。对于多模态输入，图像会按照 Anthropic 的方案（通常基于图像大小和细节级别）进行令牌化。用户应通过 API 响应元数据（例如 usage 字段）监控令牌使用情况以跟踪成本。OrcaRouter 在 API 响应中提供此信息。为控制成本，请设置输出 max_tokens 限制，将输入上下文修剪至仅必要部分，并考虑对低风险请求使用更便宜的模型。
要通过OrcaRouter调用Claude Opus 5，请使用兼容OpenAI的API客户端。将基础URL设置为 https://api.orcarouter.ai/v1，模型ID设置为"anthropic/claude-opus-5"。您可以使用任何OpenAI SDK（Python、Node.js等），但必须替换基础URL和模型名称。身份验证通过OrcaRouter提供的API密钥完成。一个典型的聊天补全请求可能如下：POST /v1/chat/completions，其中model为"anthropic/claude-opus-5"，包含messages数组，以及可选的max_tokens、temperature等参数。OrcaRouter会在内部将OpenAI模式转换为Anthropic格式。请注意，某些Anthropic特有的参数（如系统消息）也通过OpenAI模式支持——消息中的system角色会被相应映射。对于多模态输入，请使用包含"text"类型和"image_url"类型（如果支持，也可用file_url）的content parts结构。API将据此进行处理并计费。
使用 OrcaRouter 的 API 调用 Claude Opus 5 时，可以使用标准的 OpenAI 聊天补全参数：model（必需）、messages（必需）、max_tokens、temperature、top_p、frequency_penalty、presence_penalty、stop、stream 和 user。messages 数组支持 system、user 和 assistant 角色。对于多模态输入，user 消息可以包含 content 作为由 type 为 "text" 和 type 为 "image_url"（其中 url 为 base64 编码的图像或 HTTP URL）的 part 组成的数组。如果底层提供商支持，文件输入也可以类似方式传递。OrcaRouter 可能接受其他参数（如用于函数调用的 "tools"），但兼容性取决于 Anthropic 的实现。无法保证所有 OpenAI 参数具有相同行为；例如，Anthropic 可能不支持 frequency_penalty。请查阅 OrcaRouter 的文档了解参数映射详情。通过 stream 参数支持流式传输，该参数会增量返回令牌。响应中包含使用统计信息，包括 prompt_tokens 和 completion_tokens 计数。
从Anthropic的直接API迁移到OrcaRouter只需少量更改，因为OrcaRouter提供了兼容OpenAI的API。首先，将你的基础URL改为https://api.orcarouter.ai/v1。其次，将你的模型标识符从Anthropic的格式（例如"claude-opus-5-20241022"）改为"anthropic/claude-opus-5"。第三，从OrcaRouter获取一个API密钥，并在Authorization头中使用它来替代你的Anthropic密钥。请求/响应格式几乎相同，但你必须使用OpenAI的schema。例如，发送role为"user"的消息时，你仍然发送role为"user"。然而，Anthropic的特定字段（例如作为顶层字段的"system"）应映射到messages数组中的一条系统消息。OrcaRouter负责处理翻译。你可能需要更新SDK代码，使用OpenAI客户端库而非Anthropic的。先测试几个请求，确认响应符合预期。请注意，计费将来自OrcaRouter而非Anthropic，但价格相同（零加价）。
现有资料中不包含Claude Sonnet 4的定价或规格信息。一般来说，Anthropic的Opus系列模型功能最强且价格最高，而Sonnet系列则在性能和成本之间取得平衡。Claude Opus 5在复杂推理、长上下文任务和准确性方面预计将优于Sonnet 4，但Opus 5的延迟和成本也更高。如果您的任务不需要Opus 5的极致能力，Sonnet 4很可能以更低的价格提供良好结果。Opus 5的上下文窗口（100万token）大于典型的Sonnet模型（通常为20万或10万token），因此对于需要超长上下文的任务，Opus 5是唯一选择。OrcaRouter同时支持这两种模型，因此您可以进行实证比较。对于预算有限的部署，建议从Sonnet 4开始，仅在需要额外性能时升级到Opus 5。
对Claude Opus 5与GPT-4o进行比较时需要谨慎，因为未提供直接的对比数据。两者均为领先的多模态模型，支持大上下文窗口。OpenAI的GPT-4o拥有128K token的上下文窗口，支持文本、图像和音频输入。Claude Opus 5的上下文窗口更大（1M token），在处理超长文档方面具有优势。价格方面，GPT-4o的定价（此处未提供）通常低于Opus 5。两款模型均可通过OrcaRouter的API（兼容OpenAI接口）使用，便于切换。选择哪款模型可能取决于具体任务的性能表现、安全偏好以及生态熟悉度。用户应在代表性样本上对两者进行测试，以确定哪个能为自身用例带来更优效果。对于需要深入理解超长输入上下文的任务，Claude Opus 5可能更受青睐；而GPT-4o则可能提供更广泛的多模态能力（音频）且通常成本更低。
当您的任务需要最高水平的推理准确性以及处理最多100万token的超长上下文能力时，请选择Claude Opus 5。这包括分析整本书或庞大法律案件、处理大型代码库、或在数百页文档上执行多步推理等场景。如果您的应用需要具备深度理解能力的多模态输入（文本、图像、文件），Opus 5也是一个强劲的候选方案。此外，当准确性至关重要，且使用较便宜模型出错代价高昂时，Opus 5的溢价或许物有所值。但对于简单任务、短输入或高吞吐量聊天应用，使用Claude Sonnet 4或GPT-4o mini等更便宜的模型更为实际。OrcaRouter允许您对所有模型使用同一API端点，从而根据任务复杂度动态路由。始终权衡每token成本与额外能力带来的价值。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 SDK
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| 输入 / 1M tokens | $5.00 |
| 输出 / 1M tokens | $25.00 |
| 缓存读取 / 1M | $0.500 |
| 缓存写入 / 1M | $10.00 |
| 货币 | USD |
基于标价的估算
仅为估算——实际 Token 数取决于提供商的分词器。
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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