claude-opus-4-8Claude Opus 4.8 擅长长文档理解、复杂代码分析与细致的专业写作,支持结合图片检查材料并推演方案。
比較同一模型在不同供應商的價格與服務表現。
| 供應商 | Discount | 輸入/M | 輸出/M | 緩存讀取/M | 緩存寫入 (5m)/M | 緩存寫入 (1h)/M | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Anthropic Anthropic 官方 | 省10% | $4.5 | $22.5 | $0.45 | $5.625 | $9 | ||
Cclaude特供 适合生产环境,AWS Bedrock组成 | 省40% | $3 | $15 | $0.3 | $3.75 | $6 | ||
CCMax 使用自用 vibe coding,纯血 ccmax号池 | 省70% | $1.5 | $7.5 | $0.15 | $1.875 | $3 | ||
Claude kiro 使用自用 vibe coding,kiro号池 | 省90% | $0.5 | $2.5 | $0.05 | $0.625 | $1 | ||
CCMax-ZL CCmax微注-可蒸 | 省70% | $1.5 | $7.5 | $0.15 | $1.875 | $3 | ||
AmazonBedrock AWS 官方 | 省40% | $3 | $15 | $0.3 | $3.75 | $6 |
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指標來源:Artificial Analysis 2026-09-30·Claude Opus 4.8
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缺少模型或測量值不代表零分。
基準圖表保留來源中的模型選擇和推理設定。缺少模型或測量值不代表零分,基準成本或速度也不是本站的服務承諾。
Claude Opus 4.8 适合在信息量大、约束较多的工作中做深入分析。你可以把项目说明、旧代码、接口约定和报错记录一起提供,让它解释系统行为、查找冲突并提出修改方案;也可以让它对照多份合同、研究资料或访谈记录,梳理各方观点与证据,形成便于审阅的报告。
它接受文本和图片,并以文字作答。产品原型、流程截图、图表等视觉材料可以与说明文档一起分析,例如检查页面状态是否符合业务规则,或解释图中趋势与报告结论是否一致。对于关键数字,最好同时提供原始表格或文字,便于逐项核算。
百万 Token 级上下文使它能够处理较长的资料包。实际使用时,把材料按文件和章节命名,先说明需要解决的问题,再要求引用相关段落,比直接堆放全部内容更容易获得可核查的答案。它的自适应思考机制适合需要权衡多种方案的任务,也支持用函数调用和结构化结果衔接应用流程。
在研发场景中,可让它从需求推到实现计划、测试覆盖和代码审查;在写作场景中,可约定受众、语气、术语与论证顺序,让长报告保持一致。若接入外部查询或执行工具,应给出工具权限与停下来的条件,方便控制任务范围。
能用它检查合同差异吗? 可以先提取条款,再按同一主题比较责任、期限和例外;让它标注原文位置,供专业人员复核。
怎样让建议更具体? 给出真实限制,例如兼容版本、工期、预算和不可修改的行为,要求说明每个方案的代价与适用条件。
把文档编号,明确比较维度,并区分原文事实与推论。
请比较附件 A 的采购合同和附件 B 的供应商修订稿。
只分析交付验收、违约责任和数据保密三类条款。
每个差异给出两份文件的段落位置、义务变化、可能影响及需要向对方确认的问题。
最后写一封简洁的谈判要点草稿,保留我方提出的 30 天验收期限。
代码任务请同时提供相关文件、错误表现和预期结果;要求它先画清调用关系,再给最小修改与回归检查。长篇输出可按章节分次生成,并保持同一术语表。
/v1/messages| 參數 | 類型 | 預設值 / 範圍 | 說明資訊 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 採樣溫度;越低越穩定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核採樣累積概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 回應中最大 token 數 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 懲罰高頻 token 的重複出現 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓勵引入新話題 |
stop | array | — | 最多 4 個停止生成的字串 |
seed | integer | — | 盡量保證可復現的採樣種子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候選條數 |
stream | boolean | = false | 透過 SSE 串流返回 token |
response_format | object | — | 強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果 |
tools | array | — | 模型可呼叫的工具 / 函數聲明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具選擇策略或具體工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每個 token 的對數概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每個 token 返回的 top 概率數量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用於風險審計的終端用戶標識 |
替換 <YOUR_API_KEY> 替換為 API 金鑰頁面中的金鑰。
所有請求必須攜帶 Authorization: Bearer <TOKEN> 請求頭。Anthropic 格式的端點也接受 x-api-key 請求頭。
在「令牌」頁面生成 API Key,可以按模型、分組、IP、速率等維度精細化授權。
| 參數 | 類型 | 預設值 / 範圍 | 說明資訊 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 採樣溫度;越低越穩定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核採樣累積概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 回應中最大 token 數 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 懲罰高頻 token 的重複出現 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓勵引入新話題 |
stop | array | — | 最多 4 個停止生成的字串 |
seed | integer | — | 盡量保證可復現的採樣種子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候選條數 |
stream | boolean | = false | 透過 SSE 串流返回 token |
response_format | object | — | 強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果 |
tools | array | — | 模型可呼叫的工具 / 函數聲明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具選擇策略或具體工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每個 token 的對數概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每個 token 返回的 top 概率數量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用於風險審計的終端用戶標識 |
| 供應商 | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| CCMax-ZL | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| Claude kiro | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| claude特供 | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| default | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| AmazonBedrock | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| AmazonBedrock-ZL | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| Anthropic | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| CCMax | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
無限制
Claude Opus 4.8 擅长长文档理解、复杂代码分析与细致的专业写作,支持结合图片检查材料并推演方案。
Create an API key with access to claude-opus-4-8, then use the exact model ID and a supported endpoint from the API access section. Request fields depend on the selected endpoint.
Pricing depends on the selected provider group and the model billing unit. The current input, output, request, or media prices are shown on this page before sign-up.
The model catalog lists a context window of 1000000 tokens. Check the selected endpoint for request limits.
The model catalog lists a maximum output of 128000 tokens. Your request settings may set a lower limit.
Start with the use cases and prompting guidance on this page, then evaluate the model with representative inputs from your project.
