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Anthropic の Claude Opus 5 を OpenAI 互換エンドポイントで使えるチャットです。テキストと画像で最大 1,000,000 トークンを読み、最大 128,000 を返し、推論強度は low・medium・high、ツール定義 128 個まで、SSE に対応します。

入力 $4.50出力 $22.50100 万トークンあたり公式価格より 10% 安いキャッシュ入力 $0.45キャッシュ書き込み $5.50Anthropic 公式価格入力 $5出力 $25

プレイグラウンド

Claude Opus 5

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関連モデルと次のステップ

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必要なモデルと用途をお知らせください。次に何を追加するかを決めるチームに直接届きます。

100 万トークンの窓に対して宣言する推論の効きしろのための安定したメッセージ設計

Opus 5 は最大 1,000,000 トークンを読み、128,000 まで書きます。そして temperature と top_p ではなく reasoning_effort の low / medium / high を取ります。サンプリング曲線を調整するのではなく、この作業にどれだけ熟慮を割くかを宣言する——新しいというより、働き方が違うということです。

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100 万トークンの窓に対して宣言する推論の効きしろのための安定したメッセージ設計
モデル
Claude Opus 5
適した用途
100 万トークンの窓に対して宣言する推論の効きしろ
メッセージ構成
システム規則 → 証拠と状態 → 今回のタスク → 出力仕様
事実の範囲
機能・パラメータ・価格は最新のスキーマから取得

統合の原則

まず最小のメッセージ構成でタスクを検証し、必要な文脈だけを足していきます。事実・仮定・制約を分け、中断、再試行、精算、人手によるレビューの経路も設計してください。

100 万トークンの窓に対して宣言する推論の効きしろに再現できるワークフローを組む

Opus 5 は最大 1,000,000 トークンを読み、128,000 まで書きます。そして temperature と top_p ではなく reasoning_effort の low / medium / high を取ります。サンプリング曲線を調整するのではなく、この作業にどれだけ熟慮を割くかを宣言する——新しいというより、働き方が違うということです。

  • 効きしろを宣言する

    low / medium / high、既定は medium

    このルートではダイヤルがサンプリング制御を完全に置き換えます。戻れる temperature がないので、呼び出しごとの意図を明示する必要があります。

  • 推論トークンは出力として課金

    効きしろを上げるのは有料

    熟慮は出力トークンとして生成され、出力レートで課金されます。短い回答すべてに high を使うのは安全余裕ではなく請求です。

  • 両端に余裕

    入力 1,000,000、出力 128,000

    長い窓と高い返答上限が揃うので、大量の資料から要約ではなく文書を作れます。

Claude Opus 5 をタスクの重さと対話の形から選ぶ

汎用のランキングに頼らず、同じ実タスクで品質、検証しやすさ、遅延、販売価格の見合いを確かめてください。

  1. Opus 5 を選ぶ

    難易度が揃っていない仕事

    同じ組み込みの中で、易しいターンは low、難しいターンは high に振れます。両方に一つの temperature を選ぶ必要がありません。

  2. Opus 4.6 を選ぶ

    プロンプトが temperature 前提

    窓と上限は同じで、効きしろのダイヤルではなく temperature と top_p。較正済みのプロンプト資産を書き直さずに済みます。

  3. Sonnet 5 を選ぶ

    同じ制御でより低いレート

    同じ 100 万トークンの窓で同じ効きしろのダイヤルを、100 万トークンあたりおよそ 42% の価格で。出力上限は 64,000 です。

Claude Opus 5 を抽象的なラベルではなく具体的な仕事に落とす

どの場面にも入力の境界、検証、復帰が要ります。公式能力、ベンチマーク、ツール対応を作り話で補うことはしません。

  • 一つの組み込みで二段階の丁寧さ

    難易度が混在する処理

    一つの組み込みで二段階の丁寧さ

    分類とルーティングは low、アーキテクチャと障害分析は high。クライアントを二つ持つ必要はありません。

  • 絡み合う制約

    証拠の多い判断

    絡み合う制約

    矛盾する資料を突き合わせないと答えが出ない場面こそ、high が出力トークン分の価値を出します。

  • 返答ではなく文書

    長文の制作

    返答ではなく文書

    100 万トークンの入力に対して 128,000 トークンの構造化された出力を、1 回の呼び出しで。

  • 成人の登場人物と明確な境界

    制約の少ない物語制作

    成人の登場人物と明確な境界

    長い筋立て、人物、同意の境界を、複雑さに見合った効きしろで設計できます。当社はコンテンツフィルタを追加しません。モデル自身が断るかどうかはモデルの挙動です。

文脈を Claude Opus 5 が検査できる入力に整理する

目的、証拠、状態、制約、出力仕様はそれぞれ別の役割を担ってこそ、圧縮も、デバッグも、再現もできます。

  1. 効きしろ

    組み込み単位ではなく呼び出し単位で

    全トラフィックで high 固定にすると、必要のなかったターンにも熟慮の費用を払うことになります。

  2. 証拠

    資料と仮定を分ける

    効きしろを上げると、渡したものに対して推論します。印のない仮定は事実として推論されます。

  3. キャッシュ

    安定した前置きはバイト単位で同一に

    キャッシュ入力は入力レートの約 1/10 です。呼び出しごとに並べ替えるとその分が失われます。

  4. 出力

    形と不確実性の両方を求める

    検討した代替案と、結論が変わりうる条件を求めてください。そうしないと熟慮は請求書の中だけで見えなくなります。

Claude Opus 5 で再現できる一件を示してから製品コードへ

最新のスキーマ、見積もり、ストリーミング、エラー時の挙動を確かめてから、統一リクエストを使い回します。

  1. 01 · ベースライン

    最小のリクエストを プレイグラウンド で確かめる

    メッセージの層、出力の形、ストリーミング、現在の制御項目を確認します。

  2. 02 · 境界

    失敗・取り消し・再試行を試す

    タイムアウト、途切れたストリーム、長すぎる入力、再生成、二重送信を検証します。

  3. 03 · 統合

    統一 API リクエストをそのまま写す

    公開モデル id と messages の仕様を使い、モデル固有のパラメータは最新のスキーマから読みます。

  4. 04 · 運用

    使用量を計測し、評価を続ける

    状態、最終使用量、失敗理由、品質フィードバックを保存し、高コストな呼び出しは先に見積もりを出します。

Claude Opus 5 の能力を明確な契約に載せる

プレイグラウンド、API 例、リクエストの状態、使用量の記録が一貫しているので、評価から本番統合まで同じ理解で進めます。

  • 共通仕様

    メッセージ・ストリーム・エラーの形はひとつ

    モデルを替えても、リクエストの組み立て、状態処理、エラー復帰の書き方は変わりません。

  • 最新のスキーマ

    現在のエンドポイントの制御項目を使う

    プレイグラウンド と API 例が、使えるフィールド、上限、既定の挙動をまとめて示します。

  • 観測できるライフサイクル

    どのリクエストにも明確な状態がある

    送信、ストリーミング、失敗、取り消し、使用量は、検査できる公開セマンティクスで表されます。

  • 移植しやすい統合

    モデル更新時の作り直しを減らす

    契約が明確なら、製品コードは入力、結果、体験に集中できます。

Claude Opus 5 API を組み込む前に確かめる境界

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