Un modelo reflexivo y proactivo que se acerca a la inteligencia frontera de
Claude Fable 5 a la mitad del precio. Estado del arte en programación
agéntica y trabajo de conocimiento, con 1M de tokens de contexto,
thinking activado por defecto y escalera de effort completa hasta max.
Anthropic describe Opus 5 como un step-change sobre Opus 4.8, no como una mejora incremental. Estas son las áreas donde la diferencia se nota sin cambiar una línea de código.
Su punto más fuerte: features multi-archivo, refactors grandes y trabajo de principio a fin. Termina las tareas completas en lugar de dejar stubs o placeholders, y rinde mejor cuando recibe la especificación completa por adelantado y se le deja correr.
Alta precisión y alto recall: encuentra bugs reales por pasada y sus hallazgos extra son mayormente problemas reales, no falsos positivos. La precisión se mantiene en niveles de effort bajos.
low y medium dan calidad fuerte a una fracción de los tokens y la latencia — y por encima de los mismos niveles en Opus anteriores. Úsalos como control principal de coste.
1M de tokens es a la vez el valor por defecto y el máximo: no hay variante de contexto menor. El seguimiento de instrucciones, las llamadas a herramientas y el razonamiento se mantienen consistentes a lo largo de toda la ventana.
Haiku 4.5 (200k) frente a Opus 5, Sonnet 5 y Fable 5 (1M)
Fuerte en gráficos, documentos y diagramas, y en replicación visual de UI y frontend. Rinde al máximo cuando tiene herramientas para analizar, recortar y verificar visualmente su propio trabajo de forma iterativa.
Coordina equipos de subagentes con patrones writer-verifier efectivos y pocos casos de agentes pisándose el trabajo. Delega con más facilidad que modelos previos: conviene poner topes.
Genera y edita hojas de cálculo multi-pestaña con fórmulas no triviales y produce presentaciones bien estructuradas. Y convierte effort adicional —hasta el nivel max— en mejores resultados de forma consistente.
Mismo precio, misma ventana de contexto, misma salida máxima. Todo lo demás cambia — incluyendo un breaking change.
| Característica | Claude Opus 4.8 | Claude Opus 5 |
|---|---|---|
| ID de modelo | claude-opus-4-8 |
claude-opus-5 |
| Thinking por defecto | Desactivado salvo que fijes thinking:{"type":"adaptive"} |
Activado — el modelo decide cuándo y cuánto piensa |
| Desactivar thinking Breaking | Independiente del nivel de effort | Solo con effort high o inferior. Con xhigh o max devuelve error 400 |
| Escalera de effort | low · medium · high · xhigh · max |
Escalera completa, con max como tramo superior explícito y sin beta header |
| Mínimo de prompt cacheable | 1.024 tokens | 512 tokens — prompts antes no cacheables ahora crean entrada, sin tocar código |
| Cambios de tools a mitad de conversación | No — lista fija durante toda la sesión | Sí (beta) añadir o quitar tools entre turnos preservando la cachémid-conversation-tool-changes-2026-07-01 |
Modo fallbacks: "default" |
Lista de modelos mantenida por ti | Sí (beta) fallbacks recomendados por Anthropic según categoría de rechazoserver-side-fallback-2026-07-01 |
| Fast mode | — | Research preview · $10 / $50 por MTok · ≈2,5× velocidad · solo Claude API |
| Corte fiable de conocimiento | Enero 2026 | Mayo 2026 |
| Ventana de contexto | 1M tokens | 1M tokens (por defecto y máximo) |
| Salida máxima | 128k tokens | 128k tokens (300k en Batch API con beta header) |
| Precio | $5 entrada / $25 salida por MTok | $5 entrada / $25 salida por MTok (sin cambios) |
| Verificación del propio trabajo | Requiere instrucción explícita | Autónoma — las instrucciones heredadas provocan sobre-verificación |
| Longitud de respuesta por defecto | Base | Más larga — en chat, en narración agéntica y en documentos escritos a disco |
| Delegación a subagentes | Conservadora | Más proactiva — conviene poner topes deterministas |
Lectura rápida: Opus 4.8 sigue disponible en todas las plataformas. La migración es cambiar el ID de modelo y revisar dos cosas: que max_tokens tenga margen (ahora incluye thinking) y que no estés desactivando thinking con effort xhigh/max.
Estas son las cifras publicadas en el anuncio de lanzamiento. Se muestran como ratios relativos porque es exactamente así como Anthropic las publicó.
Supera a todos los modelos y más que duplica el rendimiento de Opus 4.8, a menor coste por tarea.
Puntuación tres veces más alta que la del siguiente mejor modelo.
A effort max, queda a menos de 0,5% del pico de Fable 5 — pero a la mitad del coste por tarea.
Coste por tarea: ½ del de Fable 5.
Tasa de éxito ≈1,5× la del siguiente mejor modelo al mismo coste por tarea. 100% de aprobación en el flujo de account health.
Supera a todos los modelos y bate el mejor resultado de Fable 5 a algo más de un tercio del coste.
Menos es mejor: barra de coste, con resultado superior.
Frente a Opus 4.8, en puntos porcentuales absolutos.
Anthropic reporta a Opus 5 como el modelo con mejor resultado y mejor relación coste/rendimiento en:
La comparación que Anthropic sí cuantifica es contra su propia frontera —Fable 5 y Mythos 5— y contra Opus 4.8. Esta es la matriz completa de modelos actuales con sus especificaciones publicadas.
| Modelo | Posición | Contexto | Salida | Precio / MTok | Latencia | Corte |
|---|---|---|---|---|---|---|
Claude Opus 5claude-opus-5 |
Programación agéntica compleja y trabajo empresarial | 1M | 128k | $5 / $25 | Moderada | May 2026 |
Claude Fable 5claude-fable-5 |
El modelo más capaz de Anthropic con lanzamiento amplio; agentes de larga duración | 1M | 128k | $10 / $50 | Más lenta | Ene 2026 |
Claude Mythos 5claude-mythos-5 |
Ciberseguridad defensiva · Project Glasswing, acceso solo por invitación | 1M | 128k | $10 / $50 | Más lenta | Ene 2026 |
Claude Opus 4.8claude-opus-4-8 |
Generación anterior, sigue disponible en todas las plataformas | 1M | 128k | $5 / $25 | Moderada | Ene 2026 |
Claude Sonnet 5claude-sonnet-5 |
La mejor combinación de velocidad e inteligencia | 1M | 128k | $3 / $15 · $2/$10 hasta 31 ago 2026 | Rápida | Ene 2026 |
Claude Haiku 4.5claude-haiku-4-5 |
El más rápido, con inteligencia cercana a la frontera | 200k | 64k | $1 / $5 | La más rápida | Feb 2025 |
El parámetro effort afecta a todos los tokens de la respuesta: texto, llamadas a herramientas y thinking. Opus 5 soporta los cinco niveles sin beta header. Por defecto la API usa high.
Capacidad extendida para trabajo de largo recorrido.
xhighPara código y trabajo agéntico. Usa high para el resto de cargas sensibles a inteligencia.
low y medium ahora rindenSon más fuertes en Opus 5 que en Opus previos. Úsalos con generosidad como control principal de coste y latencia donde tus evals muestren que la calidad se mantiene.
Si arrastras la configuración de un modelo anterior, no la reutilices: haz un barrido nuevo sobre tus propias evals.
Controla el volumen de thinking, no lo que se ve. Bajar effort no acorta de forma fiable la respuesta visible: pide brevedad en el prompt.
max_tokensCon xhigh o max, deja margen para pensar y actuar entre subagentes y tool calls. 64k es un punto de partida razonable.
Cambiar de nivel entre peticiones invalida los prefijos cacheados. Elige uno al inicio de la sesión y no lo muevas.
Opus 5 funciona bien de fábrica con los prompts de Opus 4.8. Pero hay andamiaje heredado que ahora resta: instrucciones que se suman al comportamiento propio del modelo y queman tokens sin ganar calidad.
Keep responses focused, brief, and concise. Keep
disclaimers and caveats short, and spend most of the
response on the main answer. When asked to explain
something, give a high-level summary unless an in-depth
explanation is specifically requested.Before your first tool call, say in one sentence what
you're about to do. While working, give a brief update
only when you find something important or change
direction. When you finish, lead with the outcome.Delegate to a subagent only for large tasks that are
genuinely independent and parallelizable. Do not delegate
work you can finish yourself in a handful of tool calls,
and do not use subagents to verify your own work. Keep
spawn counts low.Deliver what was asked, at the scope intended. Make
routine judgment calls yourself, and check in only when
different readings would lead to materially different
work. Finish the whole task, and stop short of actions
clearly beyond what was asked.// TypeScript
let model = "claude-opus-4-8"; // antes
model = "claude-opus-5"; // despuésmax_tokensThinking está activado por defecto y max_tokens es un límite duro sobre la salida total: thinking más texto de respuesta. Si tu carga corría sin thinking en Opus 4.8, súbelo.
Si desactivas thinking, o bajas el effort a high o inferior, o quitas el campo thinking y te quedas con el effort alto. Las dos opciones son válidas; mezclarlas no.
✕ effort: "max" + thinking: "disabled" → 400
✓ effort: "high" + thinking: "disabled" → ok
✓ effort: "max" (sin campo thinking) → okclient = anthropic.Anthropic()
with client.messages.stream(
model="claude-opus-5",
max_tokens=64000,
output_config={"effort": "max"},
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Explain why the sum of two even numbers is always even.",
}
],
) as stream:
response = stream.get_final_message()
print(response)No hace falta el campo thinking: está activado por defecto. Con 64k de max_tokens la petición puede pasarse del límite de tiempo sin streaming — usa stream.
Según su auditoría automatizada de comportamiento, con la puntuación de comportamiento desalineado más baja de los modelos recientes.
La más baja de los modelos recientes en la auditoría automatizada de comportamiento. Menor es mejor.
Clasificadores un 85% menos restrictivos que los de Fable 5. Permiten búsqueda de vulnerabilidades; bloquean escaneo de binarios, pruebas de penetración y generación de exploits. El Cyber Verification Program habilita el trabajo restringido a empresas e investigadores verificados.
El modelo generalmente disponible más capaz para investigación, con limitaciones demostradas en tareas autónomas de larga duración. Las peticiones bloqueadas ahora se enrutan a Opus 5 en lugar de a Opus 4.8.
No avanza la frontera en capacidades de doble uso de riesgo. Queda por detrás de Mythos 5 tanto en investigación en biología como en ciberseguridad ofensiva. Salvaguardas equivalentes a las de Opus 4.8 más guardarraíles de ciber reforzados.
Resumen de las valoraciones publicadas en el anuncio de lanzamiento.
Se aproxima al rendimiento de Fable 5 a la mitad del coste, con una fuerza particular en depuración.
Inteligencia cercana a la de Fable 5, con la velocidad y el coste de Opus.
Lideró AutomationBench sin gasto excesivo de tokens, alcanzando el 100% de aprobación.
22% de mejora en las tareas agénticas más difíciles, con mucha menos varianza entre ejecuciones.
El salto más claro en resolución de problemas de un modelo de Claude al siguiente.
Disponible para todos los clientes en la Claude API, Amazon Bedrock, Google Cloud y Microsoft Foundry. Modelo por defecto en Claude Max y el más potente en Claude Pro. Sin requisitos de retención de datos.
claude-opus-5anthropic.claude-opus-5claude-opus-5Claude Opus 5