Claude Opus 4

概述

Claude Opus 4 是 Anthropic 于 2025 年 5 月与 Sonnet 4 同步发布的旗舰推理模型。推理能力和写作质量在所有大模型中名列前茅，但价格是 Sonnet 4 的 5 倍，定位为高价值场景专用。

2026-09 导航更新：Anthropic 已推出后继版本 Claude Opus 4.5 与 Claude Fable 5.1，本卡保留为 Opus 4 历史能力参考。

核心能力

深度推理

GPQA Diamond 61.2%，在科学推理、逻辑分析、数学证明等复杂推理任务上优于 Sonnet 4。适合需要深度思考的场景：

• 法律条文分析与跨条文关联
• 金融模型推导与场景压力测试
• 科学论文审阅与方法论评估
• 复杂决策树推理与边界条件枚举

Thinking 模式

Opus 4 支持 extended thinking 模式，模型在回答前会先做内部推理（类似 思维链），思考过程对开发者可见。开启方式：

resp = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-20250522",
    max_tokens=16000,
    thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 10000},
    messages=[{"role": "user", "content": "Solve this complex problem..."}],
)
# resp.content 里会包含 thinking block + text block
for block in resp.content:
    if block.type == "thinking":
        print("[think]", block.thinking)
    elif block.type == "text":
        print("[answer]", block.text)

Thinking budget 越大、推理越深、用 token 越多。复杂数学/法律问题给 5000-10000 通常足够。

长文写作

Claude Opus 4 的写作质量是大模型中最高的——长文结构清晰、逻辑连贯、用词精准。适合：

• 学术论文润色
• 长篇小说创作
• 深度行业报告
• 高质量技术文档

安全性

遵循 Constitutional AI 原则，处理敏感内容时比其他模型更谨慎。适合对安全性要求高的场景（医疗、法律、金融）。

API 调用示例

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()

# 基础调用
resp = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-20250522",
    max_tokens=8000,
    temperature=1.0,         # 推理模型保持默认 1.0
    messages=[
        {"role": "user", "content": "分析这份合同的法律风险点：\n..."}
    ],
)
print(resp.content[0].text)

注意：thinking 模式开启时，temperature 必须保持默认值，不能改。Anthropic 强制约束——和 OpenAI o-series 一样的设计哲学，详见 Temperature 与 Top-P。

定价

启用 thinking 模式时，thinking token 也计入 Output 计费。一次 10 万字的深度文档分析约花费 $3-5；启用 thinking 后可能翻倍。

成本控制实操

Opus 4 价格高，三招控开支：

1. 路由策略：用 Sonnet 4 / Haiku 4 处理简单任务，只把复杂推理路由到 Opus 4。可以用一个小模型做 "task classifier" 决定 routing。
2. Thinking budget 控制：不要默认拉满。简单题 1000 token 够、复杂题 5000、极复杂 10000+。
3. Prompt Cache 必开：长 system prompt（法律 / 合规规则、金融模型上下文）放 cache，Read 价格 -90%（详见 Token）。

Opus 4 vs Sonnet 4

关键认知：Opus 4 不是 "Sonnet 4 加强版" 而是不同任务的专用工具。日常编程 Sonnet 4 更快更好；只有遇到 Sonnet 4 推理崩盘的硬骨头，才切到 Opus 4。

适用场景判断流程

任务来了
  │
  ├─ 主要是写代码？      → Sonnet 4
  ├─ 主要是高吞吐对话？   → Haiku 4
  ├─ 需要深度推理 / 跨条文关联 / 严谨写作？
  │   └─ 是 → Opus 4（配 thinking）
  └─ 都不是 → Sonnet 4 兜底

与 GPT-5 / Gemini 2.5 Pro 推理能力对比

价格上 Opus 完全无优势——选它的理由是 写作质量 + 安全性 + Constitutional AI，纯推理 / 纯编程不一定值。

避坑清单

• 不要默认上 Opus 4：90% 任务 Sonnet 4 就够，Opus 浪费钱。
• Thinking budget 不要拉满：从 2000 开始测，按需调高。
• 温度别动：thinking 模式下不允许，标准模式也建议保留默认 1.0。
• 输出窗口 32K 上限：长文写作切大块分次生成，不要试图一次 50K 输出。

与同代小模型的成本对照

选 Opus 4 之前，先算清楚「这一步是不是真的需要它」。 经验做法是把任务按「错了要付多少代价」分三档：

定价与档位会随厂商调整变化，本节只给分档思路，具体价格请以 Anthropic 官方定价页为准，本站不转录第三方口径。

分层路由：一个能省钱的落地形态

实际用起来最划算的往往不是「全用 Opus」或「全不用」，而是分层路由：

1. 默认走便宜的一档，拿到结果后让同一个便宜模型先自评一次（「这个方案覆盖了 X/Y/Z 吗」）。
2. 自评不通过、或任务本身属于上表第一档，才升级到 Opus 4 重跑一遍。
3. 把「升级」这件事做成显式的、可审计的动作——记录哪些任务升过级、升级后是否真的改对了。跑一个月之后你会得到一张「哪些任务值得用 Opus」的自己的清单，这比任何通用建议都准。

这条思路的关键在于：不要凭感觉分配模型，要凭记录。 大多数团队的模型开销失控，不是因为用错了模型，而是因为从来没人回头看过哪些调用其实可以降级。

更新说明

• 2026-10-17：补充「与同代小模型的成本对照」与「分层路由」两节。本卡为上一代型号基线，新项目选型请以 Claude Opus 5.5 及同代家族为准；本卡正文中涉及「当前最新」的表述均已按上一代口径保留，供存量项目对照阅读。

适合 / 不适合

适合的场景

• 高价值难题的「升级档」。法律分析、金融建模、深度文档分析这类一次做对就能省下大量人工的任务，Opus 4 的推理深度值得 $15/$75 的单价。
• 高质量长文写作。长文、学术与复杂写作的质量是本卡与 Sonnet 4 拉开差距最明显的地方。
• 安全敏感场景。遵循 Constitutional AI 原则，拒答率偏高——在本卡这里这是特性不是缺陷。
• 复杂 Agent 链路中「只跑一次、错了很贵」的那一环。配合本卡「分层路由」一节的做法：默认用便宜模型，自评不通过才升级到 Opus 4 重跑。
• 存量项目对照阅读。已迁到 Claude Opus 5.5 的团队，用本卡核对成本与行为差异。

不适合的场景

• 纯编程任务。官方与上代实测都指向「编程能力与 Sonnet 4 持平甚至略低」，花 5 倍价格换不到 5 倍编程收益。
• 需要超长单次输出。32K 输出窗口小于 Sonnet 4 的 64K，长文件一次生成容易被截断。
• 高频跑量与批处理。单价是 Sonnet 4 的 5 倍，跑量场景应先按本卡的分层路由做法验证「哪些任务真的需要升级」。
• 国内直连。Anthropic 官方 API 不对国内开放。
• 新项目选型。本卡已是上一代型号，新项目请以 Claude Opus 5.5 及同代家族为准。

来源

时效提示：本卡为上一代型号基线（2026-10-17 已在更新说明中标注）。本次扩写未重新核价，定价与基准均为发布时口径，生产请以官方定价页为准；新项目请以 Claude Opus 5.5 为准。

延伸阅读

• 何时切换：Hallucination（Opus 4 拒答率高，是优点也是缺点）
• 推理与采样：Temperature 与 Top-P
• 写作前置：Prompt Engineering