Claude Opus 5是Anthropic針對高強度推理、程式開發及長期代理任務而推出的旗艦模型——也是迄今Opus系列中最強大的模型。它在端到端軟體工程、程式碼審查與錯誤偵測、以及視覺分析方面表現尤為出色，設計上能在超長、多步驟且大量使用工具的代理會話中保持連貫性。該模型接受文字、圖片及檔案輸入，並以文字輸出，支援100萬Token的上下文視窗與高達12.8萬Token的輸出長度，同時提供可設定推理程度的自適應推理功能。 Opus 5採用Anthropic的自適應思考設計：調用者無須設定temperature或top_p等取樣參數，而是透過推理程度來控制思考深度，模型會自動分配思考資源。它同時支援OpenAI的聊天補全格式與Anthropic原生Messages API（/v1/messages），提供結構化輸出、詳細程度控制及原生工具呼叫功能，是生產級程式碼代理、深度研究以及重視正確性與判斷力的複雜自動化任務中的強力預設選擇。
Claude Opus 5 是由 Anthropic 開發的大型語言模型，定位為其產品線中最強大的模型。它專為需要深度推理、廣泛上下文理解及高輸出品質的任務而設計。該模型接受文字、圖片和檔案輸入，使其適用於結合視覺與文字資料的應用。其 1,000,000 個 token 的上下文窗口，使其能夠在單次請求中處理極長的輸入，例如整部小說、大量的研究論文或大型軟體專案。最大輸出 128,000 個…
Claude Opus 5 擅長處理需要延伸推理、多步驟問題解決，以及精確遵循指令的任務。它能分析長篇對話紀錄以維持一致的上下文、以詳細的逐步推理解決進階數學問題、編寫並除錯橫跨多個檔案的複雜程式碼，以及生成篇幅長且條理清晰的文件。其多模態能力讓它能解讀圖像——例如圖表、示意圖或手寫筆記——並將其納入回應中。該模型也擅長總結大量文字、從非結構化來源中提取結構化資料，以及回答需綜合長篇輸入中不同部分資訊的問題。由於其成本高昂，最適合用於準確性與深度至關重要，且較小模型可能出錯的任務。對於較簡單的查詢，使用同一系列中成本較低的模型會更經濟。
Claude Opus 5 接受文件上傳作為其輸入的一部分，允許用戶發送整個文件進行處理。Anthropic 並未詳盡披露支援的文件模式，但已知常見格式如 PDF、DOCX、TXT 和圖片可以運作。當提供文件時，模型會讀取其內容，並能像對待內聯文字一樣對其進行推理。這對於分析法律摘要、從研究論文中提取關鍵點或處理數據表格等任務特別有用。文件內容計入總 token 上下文視窗（1M tokens）。由於文件解析可能需要額外的處理時間，用戶應在延遲預期中考慮這一點。OrcaRouter 將文件直接傳遞給模型，無任何修改，確保沒有中間轉換改變內容。開發者可以使用與 Anthropic 的 API schema 相容的標準結構，在 API 請求中包含文件引用。
Claude Opus 5 在任務需要大量上下文、高推理深度或處理多模態時最具價值。例如，摘要一份500頁的法律文件需要1M token的上下文，這是較小模型所不具備的。分析一篇帶有許多交叉引用的複雜研究論文時，模型能夠在單一上下文中保留所有細節的優勢便得以發揮。同樣地，需要同時對多張圖片和長文本進行推理的任務也非常適合。相比之下，對於簡短的Q&A、簡單翻譯或隨意對話，像Claude Haiku或Sonnet這類較小、較便宜的模型更具成本效益。OrcaRouter讓使用者能夠透過同一API將不同類型的查詢路由到最佳模型，從而將Claude Opus 5保留給最難的問題，同時將日常任務交由較便宜的模型處理。成本差異相當顯著：Opus 5的輸入費用是Haiku的20倍（若Haiku為每100萬tokens 0.25美元），因此建議審慎使用。
當任務簡單、簡短，或不需要 Claude Opus 5 的完整推理能力時，你應該選擇較便宜的模型。例如，回答事實性問題、生成簡短回應、執行簡單分類或處理少於 100K token 的輸入，都可以使用 Claude Sonnet 4 或 Haiku 等模型有效完成。這些模型的每個 token 成本較低，且通常延遲也較低。此外，如果你的應用程式有高吞吐量需求和嚴格的預算限制，每次呼叫都使用 Opus 5 將會昂貴得無法負擔。OrcaRouter 讓你能在應用程式中設定模型選擇邏輯——例如，僅在輸入長度超過 500K token 或查詢複雜度分數較高時，才使用 Opus 5。務必評估 Opus 5 的增量準確度提升是否值得額外的成本。在許多生產環境中，經過良好調校的較小模型可以以極低的價格獲得令人滿意的結果。
在現有的資料中，並未提供 Claude Opus 5 的具體評測分數。然而，作為 Anthropic 最先進的模型，Claude Opus 5 預期能在推理、編碼、數學與長語境任務的標準評測中超越前代及競爭模型。歷代 Opus 模型在 MMLU、GSM8K 與 HumanEval 等基準測試中均取得了最先進的成果。由於該模型擁有 100 萬個 token 的語境，它在「大海撈針」測試與長文件問答中可能表現優異。評估此模型的用戶應自行執行任務專屬的評測，以便與其他方案進行比較。OrcaRouter 不會修改模型輸出，因此評測結果反映的是模型的原生能力。如需官方數據，請參閱 Anthropic 的技術報告或已發表的評測。在缺乏具體數據的情況下，我們建議使用代表性資料進行內部測試，以評估 Claude Opus 5 是否符合您的需求。
未提供 Claude Opus 5 的具體延遲或速度數據。一般而言，參數較多的大型模型（如 Opus 等級的模型）產生 token 的速度會比小型模型更慢。延遲也會受到輸入與輸出長度的影響：一個 50 萬 token 的提示詞，其首次 token 生成時間會比短提示詞更長。最大 12.8 萬 token 的輸出意味著生成極長回應可能耗費顯著的實際時間。使用者應預期回應速度比 Anthropic 的小型模型更慢。串流回應有助於降低聊天應用程式的感知延遲。OrcaRouter 透過其相容 OpenAI 的 API 支援串流，可實現部分 token 的傳遞。對於即時或高吞吐量的應用，建議考慮使用更快速的模型。若基準延遲至關重要，請使用具代表性的資料負載進行測試，以測量您環境中的 p50 與 p95 回應時間。
儘管Claude Opus 5功能強大，但仍存在若干限制。首先，其高昂成本（每百萬輸入token $5，每百萬輸出token $25）使許多使用案例經濟效益不佳。其次，長上下文窗口可能導致高延遲與大量token消耗，增加時間與費用。第三，作為大型語言模型，它仍可能產生幻覺或錯誤，尤其在冷門或模糊主題上。其訓練資料截止日期未標明，但知識範圍應有限制。此外，該模型無法進行即時更新，也無法原生存取外部資料庫（除非搭配工具調用）。再者，雖然支援多模態輸入，但在高度複雜的視覺推理任務上，其表現可能不如文字可靠。最後，OrcaRouter以原始形式提供此模型，未對安全過濾器或輸出控制進行任何修改；使用者需自行實作所需的安全機制。對於關鍵應用，務必獨立驗證輸出結果。
Claude Opus 5 on OrcaRouter 的定價與 Anthropic 的提供商費率完全相同，無任何加價：每 100 萬輸入代幣為 $5.00，每 100 萬輸出代幣為 $25.00。這意味著用戶支付的金額與 Anthropic 收取的金額完全相同，沒有額外的網關費用。代幣計數依據 Anthropic 的分詞方式（包括圖像代幣）。輸入價格適用於提示中的所有代幣，包括系統訊息、用戶訊息以及任何已處理的檔案或圖像內容。輸出代幣則包含生成的回應。OrcaRouter 不收取任何附加費或隱藏費用。同時也沒有最低承諾用量或使用階梯，採用按用量付費的計費方式。這種透明的定價模式使得計算特定工作負載的成本變得簡單。例如，一個查詢包含 10,000 個輸入代幣和 500 個輸出代幣，其成本約為 $0.05（輸入）+ $0.0125（輸出）= $0.0625。
The available facts only include pricing for Claude Opus 5. However, based on publicly known pricing for other Anthropic models (not provided here but widely known), Claude Opus 5 is significantly more expensive than smaller models like Claude Sonnet 4 or Claude Haiku. For reference, Claude Opus models have historically cost around 15–20 times more per input token than Haiku. Users should consider this when deciding whether a task requires the full power of Opus 5. OrcaRouter passes through the provider rates for all models, so the relative cost difference between models is preserved. If you are using multiple Anthropic models through OrcaRouter, you can manage costs by routing simpler queries to cheaper models. There is no volume discount available through OrcaRouter for Claude Opus 5 specifically, as billing is at the provider rate. For large-scale usage, directly contacting Anthropic may offer custom pricing, but OrcaRouter provides the standard rate.
現有資料中並未提及Claude Opus 5的快取選項。在Anthropic的直接API上，針對重複提示可能提供提示快取並享有優惠費率，但此資訊尚未針對此模型版本確認。OrcaRouter並未實作自己的快取層；所有請求皆轉發至Anthropic的API，並依供應商定價計費。若Anthropic為Claude Opus 5提供快取功能，則在使用適當的API參數時會自動套用。使用者應查閱Anthropic的文件以取得最新快取細節。在快取功能確認前，降低成本最直接的方式是減少輸入Token用量——透過簡潔提示、截斷不必要的對話歷史，或使用較短的範例。此外，針對簡單任務選擇較便宜的模型也能減少花費。OrcaRouter的API並未針對低延遲或優先路由加收任何額外費用，因此成本完全基於Token消耗計算。
使用 Claude Opus 5 的總成本取決於所處理的輸入 token 與輸出 token 總數。輸入 token 包含提示中的所有文字、圖像 token 及檔案內容。輸出 token 則是模型的回應。計價方式為每百萬個輸入 token 5 美元，每百萬個輸出 token 25 美元。OrcaRouter 不收取額外費用或月費。較長的提示（尤其是充分利用完整 100 萬 token 上下文視窗的提示）會產生較高的輸入成本。較長的生成回應則會增加輸出成本。針對多模態輸入，影像會根據 Anthropic 的機制（通常依圖像大小與細節等級）進行 token 化。使用者應透過 API 回應的中繼資料（例如 usage 欄位）監控 token 用量，以追蹤成本。OrcaRouter 會在 API 回應中提供此資訊。為控制成本，請設定輸出 max_tokens 限制，將輸入上下文縮減至必要部分，並考慮在低風險請求中使用較便宜的模型。
要透過 OrcaRouter 呼叫 Claude Opus 5，請使用 OpenAI 相容的 API 客戶端。將基本網址設為 https://api.orcarouter.ai/v1，模型 ID 設為 "anthropic/claude-opus-5"。你可以使用任何 OpenAI SDK（例如 Python、Node.js 等），但必須更換基本網址與模型名稱。認證方式是透過 OrcaRouter 提供的 API 金鑰。一個典型的聊天完成請求可能如下：POST /v1/chat/completions，參數包含 model: "anthropic/claude-opus-5"、messages 陣列，以及選擇性的 max_tokens、temperature 等。OrcaRouter 會在內部將 OpenAI 的架構轉換為 Anthropic 的格式。請注意，部分 Anthropic 專用參數（例如系統訊息）可透過 OpenAI 架構支援——messages 中的 system role 會對應處理。針對多模態輸入，請使用 content parts 結構，搭配 type "text" 與 type "image_url"（若支援也可使用 file_url）。API 會據此處理並計費。
使用 OrcaRouter 的 API 呼叫 Claude Opus 5 時，您可以使用標準的 OpenAI 聊天完成參數：model（必要）、messages（必要）、max_tokens、temperature、top_p、frequency_penalty、presence_penalty、stop、stream 以及 user。messages 陣列支援 system、user 和 assistant 角色。針對多模態輸入，user 訊息可包含由 type「text」和 type「image_url」（其中 url 為 base64 編碼圖片或 HTTP URL）組成的 parts 陣列內容。若底層供應商支援，檔案輸入也可類似方式傳遞。OrcaRouter 可能接受額外參數，例如用於函式呼叫的「tools」，但相容性取決於 Anthropic 的實作。無法保證所有 OpenAI 參數行為完全一致；舉例來說，Anthropic 可能不支援 frequency_penalty。請查閱 OrcaRouter 的文件以了解參數對應細節。串流透過 stream 參數支援，會逐步回傳 token。回應包含使用量統計，提供 prompt_tokens 與 completion_tokens 數量。
從 Anthropic 直接 API 遷移至 OrcaRouter 只需極少改動，因為 OrcaRouter 提供與 OpenAI 相容的 API。首先，將基本 URL 改為 https://api.orcarouter.ai/v1。其次，將模型識別符從 Anthropic 格式（例如 "claude-opus-5-20241022"）改為 "anthropic/claude-opus-5"。第三，向 OrcaRouter 取得 API 金鑰，並在授權標頭中使用此金鑰，而非你的 Anthropic 金鑰。請求/回應格式幾乎完全相同，但你必須使用 OpenAI 架構。例如，發送角色為 "user" 的訊息時，仍須傳送角色 "user"。然而，Anthropic 的特定欄位（如頂層欄位 "system"）應對應到 messages 陣列中的系統訊息。OrcaRouter 會處理轉譯。你可能需要更新 SDK 程式碼，以使用 OpenAI 客戶端函式庫而非 Anthropic 的。透過少量請求進行測試，確認回應符合預期。請注意，帳單將由 OrcaRouter 提供，而非 Anthropic，但定價相同（零加成）。
目前可用的事實不包括 Claude Sonnet 4 的定價或規格。一般來說，Anthropic 的 Opus 模型能力最強且價格最高，而 Sonnet 模型則在效能與成本之間取得平衡。Claude Opus 5 預期在複雜推理、較長上下文任務與準確度上優於 Sonnet 4。然而，Opus 5 具有較高的延遲與成本。若您的任務不需要 Opus 5 的極致能力，Sonnet 4 很可能以較低價格提供良好結果。Opus 5 的上下文視窗（1M tokens）大於典型的 Sonnet 模型（通常為 200K 或 100K），因此對於需要極長上下文的任務，Opus 5 是唯一選擇。OrcaRouter 支援兩種模型，因此您可以透過實測進行比較。對於預算有限的部署，建議先使用 Sonnet 4，僅在需要額外效能時再升級至 Opus 5。
比較 Claude Opus 5 與 GPT-4o 時需謹慎，因為未提供直接比較數據。兩者皆為領先的多模態模型，具備大型上下文視窗。OpenAI 的 GPT-4o 擁有 128K token 的上下文視窗，支援文字、圖像及音訊輸入。Claude Opus 5 則具備更大的 1M token 上下文視窗，在處理極長文件時更具優勢。在價格方面，GPT-4o 的定價（此處未提供）通常低於 Opus 5。兩款模型皆可透過 OrcaRouter 的 API 以相容 OpenAI 的介面使用，便於切換。選擇取決於特定任務表現、安全偏好及生態系統熟悉度。用戶應在代表性樣本上測試兩者，以判定哪個對其使用案例能產生更佳結果。Claude Opus 5 可能較適合需要對極長輸入進行深度上下文理解的任務，而 GPT-4o 或許提供更廣泛的多模態能力（音訊）且通常成本較低。
當您的任務要求最高等級的推理準確度，且需要處理長達一百萬個令牌的極長上下文時，請選擇 Claude Opus 5。這包括分析整本書籍或大型法律案件、處理龐大程式碼基底，或在數百頁的內容中執行多步驟推理等場景。如果您的應用需要具備深度理解的多模態輸入（文字、圖像、檔案），Opus 5 是一個強大的選擇。此外，如果準確度至關重要，而較便宜模型出錯的代價高昂，那麼為 Opus 5 支付的額外費用或許是合理的。然而，對於簡單任務、短輸入或高吞吐量的聊天應用，像 Claude Sonnet 4 或 GPT-4o mini 這類較便宜的模型更為實用。OrcaRouter 讓您能為所有模型使用相同的 API 端點，因此您可以根據任務複雜度動態分配路由。請務必權衡每個令牌的成本與額外能力所帶來的價值。
相容 OpenAI——沿用你現有的 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| 輸入 / 1M tokens | $5.00 |
| 輸出 / 1M tokens | $25.00 |
| 快取讀取 / 1M | $0.500 |
| 快取寫入 / 1M | $10.00 |
| 貨幣 | USD |
基於標價的估算
僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。
@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