claude-opus-5Modelsell で claude-opus-5 API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。
このモデルの料金とサービスのパフォーマンスをプロバイダー間で比較できます。
| サプライヤー | 割引 | 入力/M | 出力/M | キャッシュ読み取り/M | キャッシュ書込 (5m)/M | キャッシュ書込 (1h)/M | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Anthropic Anthropic 官方 | -10% | $4.5 | $22.5 | $0.45 | $5.625 | $9 | ||
Cclaude特供 适合生产环境,AWS Bedrock组成 | -40% | $3 | $15 | $0.3 | $3.75 | $6 | ||
CCMax 使用自用 vibe coding,纯血 ccmax号池 | -70% | $1.5 | $7.5 | $0.15 | $1.875 | $3 | ||
Claude kiro 使用自用 vibe coding,kiro号池 | -90% | $0.5 | $2.5 | $0.05 | $0.625 | $1 | ||
CCMax-ZL CCmax微注-可蒸 | -70% | $1.5 | $7.5 | $0.15 | $1.875 | $3 | ||
AmazonBedrock AWS 官方 | -40% | $3 | $15 | $0.3 | $3.75 | $6 |
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Anthropic Claude tokenizer標準化評価のスコアです。割合が高いほど良く、順位パーセンタイルを表示します。
指標の出典:Artificial Analysis 2026-09-30·Claude Opus 5
Intelligence Index
Claude Opus 5
50.8
ベンチマークグラフはソースのモデル選択と推論設定を保持しています。モデルや測定値がないことは 0 点を意味せず、ベンチマークのコストや速度は当サイトのサービス保証ではありません。
Claude Opus 5 是 Anthropic 面向高难度推理、编程和较长工作流程的模型。它能理解文本与图片,适合阅读代码、审查改动、分析图表和文档,也可以协助形成内容完整的专业交付物。
代码审查是很实用的场景。把改动、相关调用位置和业务要求一起提供,可以让它检查行为变化、异常路径和潜在漏洞,再按影响程度说明问题。对于跨文件任务,可以要求它先追踪依赖,再判断某项修改是否真正解决原因,避免只关注局部语法或风格。
在知识工作中,它可以结合长文档与视觉材料梳理证据,比较多个方案,并把结论整理成报告、分析框架或办公材料。复杂图表和页面截图可直接作为分析输入;如果需要精确数字计算,提供原始数据和计算工具,会比仅凭图像估读更稳妥。
模型支持自适应思考和工具调用。任务边界明确时,可以尝试较低的推理投入;需要深入判断或跨材料综合时,再增加投入。应用具备子任务调度能力时,也可以让它分配相互独立的调查工作,最终合并结论。交付前应要求它清楚区分已验证结果、推断和仍缺失的证据,让复杂任务的完成状态容易判断。
“请审查这次结算模块改动。结合差异和调用代码,重点检查重复请求、失败重试、边界金额和状态回滚。只报告能说明触发条件与影响的问题,按严重程度排序;每项附相关代码位置、复现思路和建议修复。没有发现的风险不要凑数。”
/v1/messages| パラメータ | タイプ | デフォルト / 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | サンプリング温度。低いほど決定論的になります |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核サンプリングの累積確率 |
max_tokens | integer | >= 1 | レスポンスの最大トークン数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 頻出トークンの繰り返しを抑制します |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 新しい話題への展開を促進します |
stop | array | — | 生成を停止する文字列を最大 4 個まで |
seed | integer | — | 可能な限り再現性のあるサンプリングシード |
n | integer | = 1>= 1 | 生成する候補数 |
stream | boolean | = false | Server-Sent Events でトークンをストリーミング |
response_format | object | — | JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します |
tools | array | — | モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言 |
tool_choice | string | autononerequired | ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名 |
logprobs | boolean | = false | トークンごとの対数確率を返します |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | トークンごとに返される上位対数確率の数 |
logit_bias | object | — | トークンごとの logit バイアス |
user | string | — | 悪用検知用のエンドユーザー識別子 |
置換 <YOUR_API_KEY> をトークン設定の API キーに置き換えてください。
すべてのリクエストには Authorization: Bearer <TOKEN> ヘッダーが必要です。Anthropic 形式のエンドポイントでは x-api-key ヘッダーも利用できます。
トークンページから API キーを発行できます。モデル、グループ、IP、レート制限ごとに細かく権限を設定可能です。
| パラメータ | タイプ | デフォルト / 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | サンプリング温度。低いほど決定論的になります |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核サンプリングの累積確率 |
max_tokens | integer | >= 1 | レスポンスの最大トークン数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 頻出トークンの繰り返しを抑制します |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 新しい話題への展開を促進します |
stop | array | — | 生成を停止する文字列を最大 4 個まで |
seed | integer | — | 可能な限り再現性のあるサンプリングシード |
n | integer | = 1>= 1 | 生成する候補数 |
stream | boolean | = false | Server-Sent Events でトークンをストリーミング |
response_format | object | — | JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します |
tools | array | — | モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言 |
tool_choice | string | autononerequired | ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名 |
logprobs | boolean | = false | トークンごとの対数確率を返します |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | トークンごとに返される上位対数確率の数 |
logit_bias | object | — | トークンごとの logit バイアス |
user | string | — | 悪用検知用のエンドユーザー識別子 |
| サプライヤー | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| AmazonBedrock-ZL | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
| Anthropic | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
| CCMax | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
| CCMax-ZL | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
| Claude kiro | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
| claude特供 | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
| AmazonBedrock | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
制限なし
Modelsell で claude-opus-5 API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。
claude-opus-5 へのアクセス権がある API キーを作成し、API アクセス欄の正確なモデル ID と対応エンドポイントを使用してください。リクエスト項目は選択したエンドポイントによって異なります。
料金は選択したプロバイダーグループとモデルの課金単位で決まります。現在の入力、出力、リクエスト、またはメディア料金は登録前にこのページで確認できます。
モデルカタログには 1000000 トークンのコンテキストウィンドウが設定されています。リクエスト制限は選択したエンドポイントで確認してください。
モデルカタログには最大 128000 トークンの出力が設定されています。リクエスト設定でさらに低い上限を指定する場合があります。
このページの使用例とプロンプトのガイドを参考に、プロジェクトの代表的な入力でモデルを評価してください。
