Claude Opus 5.5 示範成本 3 至 26 美元：如何解讀建構的最初幾天

來自 Claude Opus 5.5第一週的兩個數字，描述的是同一個模型，卻相差了一個數量級。有位開發者回報，一個已完成的互動式鏡頭實驗室——一個讓你拖曳對焦環、看著發光的焦平面掃過山谷的頁面——花了 $25.66 的 API 費用，以及 1 小時 26 分鐘的實際耗時。一篇廣為流傳的上市示範彙整，則將一段以程序化方式打造的 Blender 城堡動畫（還配上煙火與湖面倒影）標價為 $13.30 與 35 分鐘。一篇登上 r/ClaudeAI 首頁的討論串則說 $3.21。廠商於 2026 年 9 月 22 日推出 Claude Opus 5.5，定價為每百萬輸入 token 4 美元、每百萬輸出 token 20 美元，而這三個數字都沒有錯。它們衡量的是不同的東西，如果你要拿它們來編預算，就得知道各自衡量的是什麼。

這個落差不是雜訊。它是代理程式執行所產出與其消耗之間的差異，而過去四天已產生數量可觀的後者，卻幾乎沒有對其作出核算。所以，以下是那些展示旁沒有人貼出的計算，接著是這場發布中真正列在價目表上、而且可以查核的部分。

25.66 美元實際買到了什麼

這個範圍中最昂貴的一端就是最有用的一端，因為建造者同時公布了成品與帳單。

Ryan Sael 的鏡頭實驗室，標題為「The Plane of Focus」，是一個互動式單頁作品，靠一次工作階段中的一段提示詞建構而成。它把一顆相機鏡頭放上畫面，讓你拖曳對焦環，並展現出每位攝影師都知道、卻幾乎沒人親眼見過的東西：現實世界中那一片讓照片真正變清晰的薄層。轉動對焦環，這片薄層就會移動，鏡筒內的玻璃鏡片也會前後滑動以說明原因，而一個主控台會回報距離、光圈與清晰範圍——頁面開啟時的設定是 60 cm、f/2、1.9 cm 的景深。把光圈從 f/2 縮到 f/16，光錐變窄，清晰範圍也隨之變寬。爆炸圖檢視則把玻璃鏡片一一拆解開來。整條流程中沒有任何影像模型，也沒有下載任何素材：每一個元素都是在程式碼中繪製並製作動態，這正是為什麼整個模糊圈的示範是一場即時模擬，而不是一張示意圖。

那確實是一篇很好的解說，而附帶其上的說法精確得不太尋常：一次完成、1 小時 26 分鐘、25.66 美元的 API 用量，而且我讀到時，頁面仍在 lens.lab.sael.net 上線。這個數字是自行回報、無法稽核的，但它也是目前流通中唯一附有可供相除之工作階段長度的示範成本。

用價目表來算一下。以 Claude Opus 5.5 公布的每百萬輸入 $4、每百萬輸出 $20 計算，$25.66 相當於 128 萬到 640 萬個 token，取決於輸入輸出的組合比例——若這次執行全是輸入就落在上限，若全是輸出就落在下限。像這樣的代理式建置會落在中間某處，而它之所以偏向下限，原因就在多數人會忽略的那個項目：Claude Opus 5.5 的快取讀取每百萬只要 $0.20，是輸入費率的四十分之一，因此長時間工作階段若不斷重讀同一份持續長大的程式碼庫，這部分流量幾乎不花什麼錢。一千萬個快取輸入 token 只花 $2。輸出側才是模型花一個半小時寫程式、思考、再改寫所累積的地方：以每百萬 $20 計算，一百萬個輸出 token 就是 $20，而思考 token 也以輸出計費。Sael 的數字與一次產生約一百萬輸出 token、並搭配龐大而便宜的快取輸入端的執行相符——而這正是無人看管的 86 分鐘建置所呈現的樣子。

接下來有兩件事。第一，發表日當天受到矚目的標價調降，從 $5/$25 降到 $4/$20，換算下來是每個 token 有 20% 的變動，單憑這一點並不會讓這次執行變便宜；真正讓 90 分鐘的迴圈變得可負擔的，是快取讀取費用從 $0.50 降到 $0.20 這一項。第二，這點比較令人不太舒服：$25.66 的帳單報告裡，沒有任何內容能告訴你這次執行順不順利。一次執行得當的一次性完成，和一個折騰了一個半小時後來才成功的工作階段，會產生一模一樣的帳單。

$13.30 這個數字經不起自身算術的檢驗

這個區間的中段之所以具有啟發性，是出於另一個原因。一篇於 9 月 23 日發布的發表示範彙整報導了一場正面對決：Claude Opus 5.5 被要求僅憑一則提示，以程序化方式建構一段十秒的 Blender 動畫——城堡、湖面倒影、煙火——對手是 GPT-6 Astra，全程不進行手動編輯；報導指出它耗時 35 分鐘、輸出 199,600 個 token、花費約 13.30 美元，而 GPT-6 Astra 則耗時 28 分鐘、花費約 14.50 美元。有趣的部分在於 token 數量，因為它與價格並不相符。

199,600 個輸出 token，以 Claude Opus 5.5 每百萬 $20 計算，是 $3.99，而非 $13.30。若單靠輸出要達到 $13.30，你需要 665,000 個 token。少掉的錢在其他欄位：輸入每百萬 $4、五分鐘斷點的快取寫入每百萬 $5、一小時的快取寫入每百萬 $8，以及任何重試。這不是報告裡的矛盾——而是報告誠實面對一個只計算一件事的 token 數量，以及一張計算四件事的帳單；這是發布週成本討論中最常見的混淆。如果你要從已發布的示範中取用一個數字，就拿美元金額，並把旁邊任何 token 數量視為對這次執行過程的部分描述。

在便宜的那一端，帳目計算又更加單薄。r/ClaudeAI 上那則聲稱某個完成成品用了 3.21 美元 API 用量的討論串，就是這類內容的典型：一個標題、一段影片，卻沒有細項。這可能是較短的工作階段、較小的產物，或是大量快取的輸入。這不是可以拿來規劃預算的依據，而我也無法核實其中任何一美元。

為什麼這些數字每一個都是下界

這裡的失敗模式，不在於製作者會掩飾造假，而在於選擇性。會流傳開來的示範，都是成功奏效的那些，而且是由它們奏效的對象所發布；至於那四次做出壞掉頁面的嘗試，成本與那一次沒壞掉的一樣。那篇彙整 Blender 比較的總整理文章把這點說得很白——沒有人會發布失敗案例——而它自己最詳盡的一則條目正是例證：一個手錶品牌網站第一次沒抓準需求，用了難以辨讀的字體，得再做第二次，才成為最後被展示的版本。

「One shot」在那套詞彙中也默默發揮著作用。它描述的是一段單一工作階段，而不是一次單一嘗試；而一段工作階段可以容許模型產生多少自我修正，就包含多少——在長達 86 分鐘的執行中，這可不少。模型在同一個上下文視窗內重寫自己的程式碼兩次，是單次工作階段，卻也是兩次嘗試。

所以，對前四天的誠實解讀是三個層級的證據，而它們不應該被平均：

• 自報成本並附上工作階段長度——可用於判斷數量級，但無法驗證。Sael 在 1 小時 26 分鐘內花費 $25.66，是這一層級中最有力的項目。
• 自報成本並附上 token 數量——往往內部不一致，正如 $13.30 這個數字所示。
• 只是一個金額數字，背後別無其他——僅能作為有人做出過某些東西的訊號，如此而已。

發布活動中列在價目表上的部分

剝除示範性宣稱後，可驗證的情況既狹隘又清楚。以下所有數字皆為 Anthropic 公布的費率，摘自該公司自家的模型文件與 2026 年 9 月 25 日的公告：

• 輸入 — 每百萬 token 4 美元。輸出 — 每百萬 20 美元，思考 token 以輸出計費，且 Claude Opus 5.5 的自適應思考永遠開啟，無法關閉。
• 快取讀取 — 每百萬 0.20 美元，為 0.05 倍乘數。快取寫入 — 五分鐘時限每百萬 5 美元，一小時時限每百萬 8 美元。Batch API — 雙向皆五折，分別為 2 美元與 10 美元。
• 快速模式 — 每百萬輸入 8 美元、輸出 40 美元，速度最高可達 2.5 倍，而 Anthropic 仍將其標示為研究預覽版。
• 規格範圍 — 100 萬 token 上下文，同步輸出 128K token，搭配 beta 標頭在 Batch API 上可達 300K，可靠的知識截止日期為 2026 年 6 月，預設投入程度為 medium，而非 Claude Opus 5 預設的 high。
• 可用性 — Claude API、Amazon Bedrock、Google Cloud、Microsoft Foundry，以及 AWS 上的 Claude Platform，並承諾退役時間不早於 2027 年 9 月 22 日。

廠商自家的效能宣稱，並標明為宣稱：Claude Opus 5.5 在多數工作上的表現達到 Claude Fable 5.1 的水準，執行成本比 Claude Opus 5 低約 40%，產生輸出速度則快超過 30%。這 40% 是廠商自行挑選的工作負載平均值，不是價目表上的數字，兩者不應被當成同一類事實來引用。

獨立檢驗的規模小於廠商表格，但指向同一方向，且差距更小。Artificial Analysis 在其 Intelligence Index 上給 Claude Opus 5.5 打了 57.6 分，並在其模型頁面所載的數據中，於 Humanity's Last Exam 拿下 61.4、SciCode 拿下 66.9，以及在長脈絡回憶上取得 84.7。在同一出版品的程式編寫代理量測中，該量測報告的是每項任務成本而非每詞元成本，數字卻朝另一方向走：在最大努力程度下，每項任務成本升至約 $13.04，而同一測試框架中 Claude Opus 5 為 $10.79。模型花費更多的那種更便宜詞元，並不代表任務更便宜。這正是示範帳單所教導的同一堂課，只是從第三方傳來。

第二週該做什麼不同的事

如果 $25.66 這個數字正是讓你想要嘗試這件事的原因，那麼有用的做法並不是編列 $25.66 的預算——而是讓你自己的執行跑出一個你能解釋的數字。

明確設定 effort，而不要接受預設值，因為相較於模型選擇，這個旋鈕更能左右每項任務的 token 用量，而且此模型的預設值已不同於 Claude Opus 5。刻意快取穩定的前綴：Claude Opus 5.5 上可快取的最小提示為 512 個 token，低於先前的 1,024，因此以前從未快取的短共用前綴，現在可以快取了。為任何長時間執行的作業在 max_tokens 中預留餘裕，因為 thinking 是該預算的一部分，且已無法關閉——Anthropic 自家的移轉指引建議，最高 effort 等級的工作從 64K 開始，再從那裡調整。並且在最後而非一開始就為執行加上監測：讀取每個回應最上層的 model 欄位，因為對於其分類器標記的提示，Anthropic 會在同一次呼叫內重新路由請求，而你送出的模型字串並不代表實際回答的是什麼。

最後這一點，正是路由器不再只是便利功能的地方。一個在防護邊界下無人看管地運行一個半小時的建置，回來時可能已經默默地在較小的模型上完成了某些回合，而唯一能得知的方法就是親自去看。Claude Opus 5.5 是在 OrcaRouter 上以 Anthropic 自家的定價、0% 加成——供應商費率直接透傳，所以供應商價格一有變動，這裡在價格公布的同一天就會生效——而這其實是這裡的路由所做的最不有趣的一件事。有趣的是，一個 API 對應 200+ 個模型把整個實驗放在單一金鑰上，因此「用前沿模型來跑，失敗時回退而不是直接失敗」是一行設定，而不是第二份合約和一次改寫。自動容錯移轉正是讓不熟悉的模型能安全放上你在意路徑的關鍵，而一個你能繞開的拒絕，就是不會在第 70 分鐘終結你那次執行的拒絕。

接下來將移動的數字

Anthropic 表示，Claude Sonnet 5.5 與 Claude Haiku 5.5 將在「未來幾週內」接續推出，而這將重新定價這些示範中的每一個，卻不改變它們的形態：以更便宜的每 token 費率，對上沒人能事先預測的 token 數量。同樣的不確定性，曾讓第一週的數字無法使用，也將適用於下一代的數字，這正是為什麼要現在就養成習慣，而不是等降價再次落地之後才做。

目前為止，誠實的總結說來簡短。Claude Opus 5.5 是真的，已正式全面推出，定價為 $4 與 $20，而快取讀取的價格是這條產品線歷來最低。它在最初四天做出的展示成果非常出色，而那些價格標籤只是軼聞。若你想知道自己工作負載的成本，唯一能讀出這個數字的工具，就是你自己跑一次、設定上限，然後事後再看帳單。