İçeriğe geç
Seviye A — Öncü
Çalıştığı yer:USYapıldığı yer:United States
Anthropic

Claude Opus 4.8

Seviye A — Öncü · 1M token

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

Claude Opus 4.8, Anthropic'in otonom yazılım geliştirme ve karmaşık çok adımlı görevler için tasarladığı amiral gemisi modelidir. Opus 4.7 üzerine inşa edilmiş ancak kod doğruluğu ve öz-değerlendirme kapasitesi açısından belirgin biçimde ileriye taşınmıştır.

— Tokonomix model analizi
Bölüm 01

Hız analizi

Tüm benchmark çalıştırmalarında ölçülen gecikme. P50 (medyan) ve P95 (95. yüzdelik) normal ve yoğun yük altında yanıt hızının gerçekçi bir resmini verir.

P50 gecikme (medyan)P95 gecikme120 runs
48937557021102871355309-3010-30ms
Bölüm 02

Kalite puanları

Bu modelin her soru kategorisinde sahanın geri kalanına göre nerede durduğu; aynı sorular üzerinde ikili karşılaştırmayla hesaplanır. Ham jüri puanı her sayının altındadır.

53%
Kod üretimi
jüri ortalaması 94
40%
Yaratıcı
jüri ortalaması 83
69%
Olgusal
jüri ortalaması 85
62%
Çok dilli
jüri ortalaması 99
68%
Akıl yürütme
jüri ortalaması 98

Kategori başına kazanma oranı: bu modelin o kategoriden bir soruda ortalama bir modeli ne sıklıkla yendiği. %50 ortalamadır, kalma notu değildir. Doğru cevap yüzdesi de değildir.

Bölüm 03

Fiyatlar

Bu modeli Tokonomix üzerinden kullandığınızda milyon token başına ödediğiniz tutar ve tipik bir konuşma için tahmini maliyet.

💰
API tarifeleri — Claude Opus 4.8
$6.50 1M giriş token başına
$32.50 1M çıkış token başına
≈ $0.0104 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$6.50
1M çıkış token başına$32.50
Bölüm 04

Saniye başına token

Ölçülen P50 gecikmesinden türetilen saniye başına token verimi. Yüksek daha iyidir; dalgalanmalar sağlayıcı tarafındaki yükü yansıtır.

Verim (token / s)203 / avg 229
40558

P50 gecikme × 200 çıkış token tahmininden hesaplandı — mutlak rakam bu varsayıma bağlıdır; önemli olan eğilimdir.

Bölüm 05

Güçlü & zayıf yönler

Benchmark sonuçları ve gerçek kullanım senaryolarına dair toplu topluluk geri bildirimine dayanır.

Güçlü yönler

Kod hatalarını 4× daha az atlamaKeskin öz-değerlendirme kapasitesiUzun otonom çalışmalar desteği1.000.000 token bağlam penceresiMetin ve görüntü girdi desteğiGelişmiş tool-use ve ajan orkestrasyonAdaptive thinking modu

Zayıf yönler

Sonnet ve Haiku'ya göre yüksek maliyetHafif modellere kıyasla daha yüksek gecikmeBilgi kesim tarihinden sonraki olayları bilmezExtended thinking modu bulunmuyor
Bölüm 06

Yetenekler

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputreasoningjson schemaprompt cachingmax output tokens: 128000
Bölüm 07

Sık sorulan sorular

Hayır. Opus 4.8, API düzeyinde Opus 4.7 ile birebir uyumludur ve aynı giriş/çıkış fiyatlandırmasını kullanır. Model adını güncellemek yeterlidir; başka bir entegrasyon değişikliği gerekmez.

Kod doğruluğu ve uzun süreli otonom yürütme kritik önceliklerse Opus 4.8, Anthropic portföyünün en güçlü seçeneğidir; bütçe veya gecikme kısıtı varsa Sonnet 4.6 değerlendirilebilir.

— Tokonomix editöryel ekibi
Bölüm 08

Kullanılabilirlik

Kullanılabilirlik

Bu modelin çağrıldığında ne sıklıkla yanıt verdiği — son 30 gün içindeki gerçek API istekleri ve canlı testler üzerinden ölçülmüştür. Bu kaliteden bağımsızdır: bu sayılar yalnızca modelin yanıt verip vermediğini gösterir, yanıtın ne kadar iyi olduğunu değil.

Son 7 gün

—

Son 30 gün

100.0%

n=14

Medyan yanıt süresi

15,689ms

n=14

Baz alınan 374 ölçüm son 30 gün içinde.

Teknik detaylar

Yalnızca gerçek API çağrıları ve canlı test istekleri sayılır — dahili yoklamalar ve kıyaslama çalıştırmaları hariçtir.

Özel API anahtarıyla (BYOK) yapılan çağrılar hariçtir: bu hatalar anahtara özgüdür, model kesintisinin işareti değildir.

Başarısız çağrılar kalite puanlarına DAHİL EDİLMEZ — kalite yalnızca başarılı yanıtlar üzerinden ölçülür. Kullanılabilirlik ve kalite bağımsız sinyallerdir.

Kaydedilmiş süreye sahip başarılı çağrılarda medyan yanıt süresi (p50). Aykırı değerler medyanı ortalamadan daha az etkiler.

Toplam çağrı (30d)

14

OK yanıtlar (30d)

14

Toplam çağrı (7d)

0

OK yanıtlar (7d)

0

Bölüm 09

Tokonomix kıyaslama kararları

⚖️
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-4-593/100 · 89 runs
81 correct4 partial4 wrong91% accuracy
● 2026-10-25

Claude Opus 4.8 adds eight major capabilities, no performance data yet

Claude Opus 4.8 represents a significant capability expansion for Anthropic's flagship model, introducing eight new features including tools, vision, JSON mode, PDF input, reasoning, JSON schema, and prompt caching. These additions bring Claude Opus into feature parity with competing frontier models across multimodal understanding, structured output generation, and advanced reasoning tasks. However, no benchmark performance data is available for this window, making it impossible to assess whether these new capabilities maintain, improve, or potentially impact the model's core language understanding and generation quality. The previous benchmark window also lacked performance metrics, meaning users have no quantitative basis to evaluate this version's actual effectiveness across standard tasks. While the feature set expansion is substantial on paper, the absence of empirical results leaves critical questions unanswered about latency impacts from new capabilities, quality of vision understanding, reliability of structured outputs, and whether the reasoning feature delivers measurable improvements. Users considering adoption should await independent verification of these capabilities through third-party testing and real-world usage reports before drawing conclusions about the model's practical utility.

Kalite

—

Gecikme p50

—

Test çalıştırmaları

0

✓ Eight new capabilities added✓ Vision and PDF support enabled✗ No benchmark data available✗ Performance impact unknown
Bölüm 10

Tam model profili

Anthropic Claude Opus 4.8

28 Mayıs 2026 yayımlandı. Yeni amiral gemisi model. Kod hatalarının gözden kaçma olasılığı 4× daha düşük.

Son otomatik test
30 Eki 2026 · 02:03 UTC · Hız testi
P50 gecikme
983 ms
P95 gecikme
1014 ms
Hatalar
0 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·15 Eylül 2026