Claude

Claude Opus 5.5

Anthropic按量计费
别名:claude-opus-5-5

Claude Opus 5.5 适合长流程编程与专业知识工作,能围绕大量材料持续分析、调用工具,并逐步形成可审阅的成果。

textimagestreamingfunction_callingtoolsvisionreasoningcachingcontext:1000000
起始价格
输入 / 输出 · 1M
上下文
1M
最大输入窗口
最大输出
128K
单次响应最大 token 数
模态
→
知识截止
Jun 2026
发布于
Sep 2026

按供应商定价

比较同一模型在不同供应商的价格与服务表现。

供应商6
USD · 每 1M tokens性能 · 最近 24 小时
供应商折扣输入/M输出/M缓存读取/M缓存写入 (5m)/M缓存写入 (1h)/M
Anthropic

Anthropic 官方

省10%
$3.6$4
$18$20
$0.18$0.2
$4.5$5
$7.2$8
claude特供

适合生产环境,AWS Bedrock组成

省40%
$2.4$4
$12$20
$0.12$0.2
$3$5
$4.8$8
CCMax

使用自用 vibe coding,纯血 ccmax号池

省70%
$1.2$4
$6$20
$0.06$0.2
$1.5$5
$2.4$8
Claude kiro

使用自用 vibe coding,kiro号池

省90%
$0.4$4
$2$20
$0.02$0.2
$0.5$5
$0.8$8
CCMax-ZL

CCmax微注-可蒸

省70%
$1.2$4
$6$20
$0.06$0.2
$1.5$5
$2.4$8
AmazonBedrock

AWS 官方

省40%
$2.4$4
$12$20
$0.12$0.2
$3$5
$4.8$8
划线金额为标准价。性能统计覆盖最近 24 小时,实际表现随请求变化。

左右滑动表格,查看完整价格与性能。

能力 / 支持的模态

函数调用工具JSON 模式结构化输出推理视觉提示词缓存
输入
输出

厂商与数据隐私

厂商
Anthropic文档
分词器
Anthropic Claude tokenizer
许可证
Proprietary (commercial)商业闭源
数据保留49 天默认不会用于上游训练

性能

基准测试

标准化评测得分。百分比越高越好,并展示排名百分位。

指标来源:Artificial Analysis 2026-09-30·Claude Opus 5.5

Intelligence Index

Claude Opus 5.5

57.6

基准图表保留来源中的模型选择和思考设置。缺失的模型或测量值不代表零分,基准成本或速度也不是本站的服务承诺。

关于 Claude Opus 5.5

适合需要持续推进的项目

Claude Opus 5.5 面向长时间、多步骤的编程和知识工作。它适合阅读一个项目的实现与约定后完成改造,也适合综合多份业务材料、比较方案、整理证据并撰写专业文档。任务不必在一轮回答里结束,可以围绕中间结果继续修正方向。

大量上下文中的关系更重要

模型接受文本与图片,能够结合代码、需求文档、界面截图和图表进行分析。它适合处理材料间相互依赖的工作,例如把新需求映射到现有模块,找出多个方案中的共同约束,或检查一份报告的结论是否与原始资料一致。给出任务边界、已有决策和交付要求,有助于保持工作方向。

自适应思考贯穿工作过程

Opus 5.5 始终启用自适应思考,通过 effort 调整思考深度。简单改动可以采用较轻设置,跨模块设计和复杂判断则可以增加思考投入。接入工具后,应用应保留完整的对话与工具结果,让模型继续依据实际信息工作,而不是在每一步重新丢失上下文。

它适合把‘分析、执行、检查、修正’连成一个流程。代码任务应明确验证方法,文档任务应要求区分事实与推断;工作较长时,可以在阶段末保存已完成内容、未解决问题和下一步,方便接续。

使用场景与提示词

跨模块改造示例

“阅读现有通知服务、重试队列和管理后台需求。目标是让失败通知可查询并重试,保留当前发送接口。先列出涉及模块与状态变化,再分步实现,每一步说明修改范围和验证结果。遇到历史数据兼容问题先提出方案,不要擅自重写旧记录。”

长流程如何保持方向

把已有决策、允许修改的范围和阶段验收条件放在清楚的位置,并保留工具返回结果。阶段结束时记录成果与剩余问题。

可以关闭 thinking 吗?

Opus 5.5 的自适应思考始终开启,应通过 effort 调整强度。

强制指定工具为什么报错?

该版本不接受强制工具使用的设置。接入时需调整工具选择方式,并保留模型正常选择工具的空间。

接入 API

API 接口文档

调用示例

请求POST/v1/messages
请求示例
参数
参数类型默认值 / 范围说明信息
temperature
number
=10 ~ 2
采样温度;越低越稳定
top_p
number
=10 ~ 1
核采样累计概率
max_tokens
integer>= 1响应中最大 token 数
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
惩罚高频 token 的重复出现
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
鼓励引入新话题
stop
array—最多 4 个停止生成的字符串
seed
integer—尽量保证可复现的采样种子
n
integer
=1>= 1
生成的候选条数
stream
boolean
=false
通过 SSE 流式返回 token
response_format
object—强制输出 JSON 对象或符合 Schema 的结果
tools
array—模型可调用的工具 / 函数声明
tool_choice
string
autononerequired
工具选择策略或具体工具名
logprobs
boolean
=false
返回每个 token 的对数概率
top_logprobs
integer0 ~ 20每个 token 返回的 top 概率数量
logit_bias
object—按 token 的 logit 偏置映射
user
string—用于风险审计的终端用户标识

替换 <YOUR_API_KEY> 替换为 API 密钥页面中的密钥。

身份验证

所有请求必须携带 Authorization: Bearer <TOKEN> 请求头。Anthropic 格式的端点也接受 x-api-key 请求头。

在「API 密钥」页面生成 API 密钥,可以按模型、分组、IP、速率等维度精细化授权。

支持的参数

Generation parameters
参数类型默认值 / 范围说明信息
temperature
number
=10 ~ 2
采样温度;越低越稳定
top_p
number
=10 ~ 1
核采样累计概率
max_tokens
integer>= 1响应中最大 token 数
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
惩罚高频 token 的重复出现
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
鼓励引入新话题
stop
array—最多 4 个停止生成的字符串
seed
integer—尽量保证可复现的采样种子
n
integer
=1>= 1
生成的候选条数
stream
boolean
=false
通过 SSE 流式返回 token
response_format
object—强制输出 JSON 对象或符合 Schema 的结果
tools
array—模型可调用的工具 / 函数声明
tool_choice
string
autononerequired
工具选择策略或具体工具名
logprobs
boolean
=false
返回每个 token 的对数概率
top_logprobs
integer0 ~ 20每个 token 返回的 top 概率数量
logit_bias
object—按 token 的 logit 偏置映射
user
string—用于风险审计的终端用户标识

速率限制

供应商RPMTPMRPD
CCMax-ZL无限制无限制无限制
Claude kiro无限制无限制无限制
claude特供无限制无限制无限制
AmazonBedrock无限制无限制无限制
AmazonBedrock-ZL无限制无限制无限制
Anthropic无限制无限制无限制
CCMax无限制无限制无限制

无限制

关于 claude-opus-5-5 的常见问题

claude-opus-5-5 是什么?

Claude Opus 5.5 适合长流程编程与专业知识工作,能围绕大量材料持续分析、调用工具,并逐步形成可审阅的成果。

如何调用 claude-opus-5-5?

创建具有 claude-opus-5-5 访问权限的 API 密钥,然后使用 API 接入模块中的准确模型 ID 和受支持的接口。请求字段取决于所选接口。

claude-opus-5-5 如何计费?

费用取决于所选供应商分组和模型计费单位。注册前即可在本页查看当前输入、输出、单次请求或媒体价格。

claude-opus-5-5 的上下文窗口有多大?

模型目录配置的上下文窗口为 1000000 tokens。具体请求限制请查看所选接口。

claude-opus-5-5 的最大输出是多少?

模型目录配置的最大输出为 128000 tokens。请求设置可能指定更低的上限。

如何评估 claude-opus-5-5 是否适合我的项目?

请先参考本页的使用场景与提示词指南,再使用项目中的代表性输入评估模型。