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Tier A — Frontier
Läuft in:USErstellt in:United States
Anthropic

Claude Opus 5

Tier A — Frontier · 1M Tokens

Tokonomix-Redaktionsteam·Geprüft von Mes Kalkan··
Abschnitt 01

Geschwindigkeitsanalyse

Latenz über alle Benchmark-Läufe gemessen. P50 (Median) und P95 (95. Perzentil) zeigen ein realistisches Bild der Antwortgeschwindigkeit bei normaler und Spitzenlast.

P50-Latenz (Median)P95-Latenz120 runs
7403763678598081283009-3010-30ms
Abschnitt 02

Qualitätswerte

Wie sich dieses Modell je Prompt-Kategorie zum übrigen Feld verhält, aus einem paarweisen Fit über dieselben Prompts. Die rohe Jury-Wertung steht unter jeder Zahl.

31%
Codegenerierung
Jury-Mittel 69
88%
Kreativ
Jury-Mittel 92
49%
Faktisch
Jury-Mittel 86
52%
Mehrsprachig
Jury-Mittel 92
56%
Schlussfolgern
Jury-Mittel 89

Gewinnrate je Kategorie: wie oft dieses Modell ein durchschnittliches Modell bei einem Prompt dieser Kategorie schlägt. 50% ist der Durchschnitt, keine schlechte Note. Es ist kein Prozentsatz richtiger Antworten.

Abschnitt 03

Preise

Was Sie pro Million Tokens zahlen, wenn Sie dieses Modell über Tokonomix nutzen, plus eine Schätzung für ein typisches Gespräch.

💰
API-Tarife — Claude Opus 5
$6.50 pro 1M Input-Tokens
$32.50 pro 1M Output-Tokens
≈ $0.0104 pro typischem Gespräch (800 Tokens)
Input- vs. Output-Preis (pro 1M Tokens)
pro 1M Input-Tokens$6.50
pro 1M Output-Tokens$32.50
Abschnitt 04

Tokens pro Sekunde

Durchsatz in Tokens pro Sekunde, abgeleitet aus gemessener P50-Latenz. Höhere Werte sind besser; Schwankungen spiegeln die Provider-seitige Last wider.

Durchsatz (Tokens / s)217 / avg 191
26832

Geschätzt aus P50-Latenz × 200 Output-Tokens — die absolute Zahl hängt von dieser Annahme ab; entscheidend ist der Trend.

Abschnitt 05

Fähigkeiten

toolssource: manualvisionjson modepdf inputreasoningjson schemaprompt cachingmax output tokens: 128000
Abschnitt 06

Verfügbarkeit

Verfügbarkeit

Wie oft dieses Modell antwortet, wenn wir es aufrufen — gemessen anhand echter API-Anfragen und Live-Tests der letzten 30 Tage. Dies ist unabhängig von der Qualität: Diese Zahlen zeigen nur, ob das Modell antwortet, nicht wie gut die Antwort ist.

Letzte 7 Tage

—

Letzte 30 Tage

98.4%

n=190

Mediane Antwortzeit

22,437ms

n=187

Basierend auf 550 Messungen in den letzten 30 Tagen.

Technische Details

Nur echte API-Aufrufe und Live-Test-Anfragen werden gezählt — interne Proben und Benchmark-Läufe sind ausgeschlossen.

Aufrufe mit einem eigenen API-Schlüssel (BYOK) sind ausgeschlossen: Diese Fehler sind schlüsselspezifisch und kein Zeichen für Modellausfälle.

Fehlgeschlagene Aufrufe werden NICHT in Qualitätswerten berücksichtigt — Qualität wird nur für erfolgreiche Antworten gemessen. Verfügbarkeit und Qualität sind unabhängige Signale.

Mediane Antwortzeit (p50) über erfolgreiche Aufrufe mit aufgezeichneter Dauer. Ausreißer beeinflussen den Median weniger als den Durchschnitt.

Gesamte Aufrufe (30d)

190

OK-Antworten (30d)

187

Gesamte Aufrufe (7d)

0

OK-Antworten (7d)

0

Abschnitt 07

Tokonomix-Benchmark-Urteile

⚖️
Endorsed by 2 judges
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
cohere/command-a100/100 · 1 runs
1 correct0 partial0 wrong100% accuracy
claude-sonnet-4-583/100 · 46 runs
35 correct5 partial6 wrong76% accuracy
● 2026-10-25

Claude Opus 5 adds seven new capabilities with no benchmark data

Claude Opus 5 has introduced a significant expansion of technical capabilities without corresponding benchmark performance data in this window. The model now supports tools, vision, JSON mode, PDF input, reasoning, JSON schema, and prompt caching. These additions represent a substantial broadening of the model's functional scope, moving from a text-focused system to a multimodal platform with structured output capabilities and developer-friendly features like caching. However, the absence of benchmark results in both the current and previous windows makes it impossible to assess actual performance levels or compare quality against other models. Users gain access to a more versatile toolkit that should enable new use cases like document analysis, visual understanding, and function calling. The reasoning capability suggests enhanced logical processing, while prompt caching could improve efficiency for repetitive tasks. Without performance metrics, users should conduct their own evaluations for their specific use cases. The feature expansion indicates Anthropic's commitment to competitive parity with other frontier models, but real-world testing will be necessary to understand how these capabilities perform relative to alternatives.

Qualität

—

Latenz p50

—

Testläufe

0

✓ Seven new capabilities added✓ Multimodal support introduced✓ Developer features expanded✗ No benchmark data available
Abschnitt 08

Vollständiges Modellprofil

Claude Opus 5 — Modell-Deep-Dive

Claude Opus 5 ist Anthropics neues Flaggschiff der Opus-Reihe, veröffentlicht am 24. Juli 2026 als Nachfolger von Opus 4.8. Anthropic positioniert das Modell "für komplexes agentisches Coding und Enterprise-Arbeit", und es ist nun das Standardmodell in Claude Code, Anthropics eigenem Coding-Agenten. Verfügbar über die Claude API (Modell-ID claude-opus-5), Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI, Microsoft Foundry und Claude Platform on AWS.

Preis und Kontextfenster

Laut Anthropic "erreicht Opus 5 einen Großteil der Fähigkeiten von Fable 5 zum halben Preis" — eine Aussage von Anthropic selbst, nicht unabhängig verifiziert. Das Kontextfenster umfasst 1.000.000 Token, die maximale Ausgabe liegt bei 128k Token pro synchronem Aufruf — genug, um große Codebasen oder lange Dokumentensammlungen in einem Kontext zu erfassen.

Adaptive Thinking und Wissensstand

Statt des manuellen budget_tokens-Parameters aus dem älteren Extended-Thinking-Mechanismus nutzt Opus 5 Adaptive Thinking, gesteuert über einen effort-Parameter mit fünf Stufen: low, medium, high, xhigh und max (Standard: high). Die Trainingsdaten reichen zuverlässig bis Mai 2026 — laut Anthropic der aktuellste Wissensstand aller derzeit verfügbaren Claude-Modelle.

Langfristige Autonomie

Anthropics zentrale Aussage zu Opus 5 betrifft die Durchhaltefähigkeit bei langen, unbeaufsichtigten Aufgaben: stundenlanges eigenständiges Arbeiten, Erholung von eigenen Fehlern, Umgehen von Blockaden statt Stillstand, sowie zwischenzeitliche Kontrolle der eigenen Arbeit. Anthropic belegt dies mit eigenen Zahlen: 43,3% auf Frontier-Bench v0.1 (gegenüber 18,7% bei Opus 4.8) und 68,8% auf DeepSWE v1.1 (gegenüber 59,0% bei Opus 4.8). Dies sind Anthropics eigene veröffentlichte Werte, nicht unabhängig von Tokonomix reproduziert.

Besseres Urteilsvermögen

Zusätzlich nennt Anthropic verbessertes Urteilsvermögen: Das Modell stellt bei mehrdeutigen Anweisungen häufiger eine Rückfrage, bevor es rät, widerspricht eher bei fehlerhaften oder unzureichend spezifizierten Vorgaben statt sie wörtlich auszuführen, und bedenkt häufiger die Folgen einer Änderung vor der Umsetzung. Für diese Aussage liefert Anthropic keine quantitative Messung — sie beschreibt eine qualitative Designabsicht.

Wann Opus 5 wählen

Anthropic positioniert Opus 5 als neue Standardwahl für komplexe, agentische Coding- und Enterprise-Aufgaben sowie als günstigere Alternative zu Fable 5 mit nach eigener Aussage vergleichbaren Fähigkeiten in vielen Bereichen. Für einfachere Aufgaben — kurze Chats, Klassifikation, leichte Extraktion — bleibt ein kleineres, günstigeres Modell meist die effizientere Wahl; Opus 5 ist für langwierige, komplexe Aufgaben mit hohem Einsatz konzipiert, nicht für hochvolumige einfache Arbeit.

Verfügbarkeit auf Tokonomix

Claude Opus 5 ist auf Tokonomix unter dem Slug claude-opus-5 gelistet, Tier A, US-gehostet über Anthropic direct. Unabhängige Benchmark-Werte aus Tokonomix' eigenen Testläufen liegen noch nicht vor und erscheinen automatisch auf dieser Seite, sobald das Modell im nächsten Testzyklus berücksichtigt wird.

Letzter automatisierter Test
30. Okt. 2026 · 02:03 UTC · Geschwindigkeits-Benchmark
P50-Latenz
923 ms
P95-Latenz
933 ms
Fehler
0 / 6 Läufe
Zuletzt geprüft von Tokonomix-Team·15. September 2026