Claude Opus 4
Anthropic Claude Opus 4 旗舰推理模型,复杂代码任务、长文写作、多步规划与 Agent 链路能力业界领先,Output $75/M 为 Sonnet 4 的 5 倍,适合高价值难题、深度研究与企业级关键任务。
发布 2026-06-21更新 2026-06-21规格
- 厂商
- Anthropic
- 发布日期
- 2025/5/22
- 类型
- reasoning
- 上下文窗口
- 200K tokens
- 最大输出
- 32K tokens
- 定价
- Input $15/M · Output $75/M
- API 兼容
- anthropic
基准测试
✓ 优势
- •推理能力 Anthropic 系列最强
- •复杂写作质量极高(长文/小说/学术)
- •200K 上下文,长文档分析深入
- •安全性好,遵循 Constitutional AI 原则
- •工具调用稳定,适合复杂 Agent 场景
⚠ 不足
- •价格极高(Sonnet 4 的 5 倍)
- •编程能力与 Sonnet 4 持平甚至略低
- •32K 输出窗口不如 Sonnet 4(64K)
- •国内无官方 API
适用场景
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。
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
| 项目 | 价格 | 对比 Sonnet 4 |
|---|---|---|
| Input | $15 / 百万 token | 5× |
| Output | $75 / 百万 token | 5× |
| Cache Write | $18.75 / 百万 token | 5× |
| Cache Read | $1.50 / 百万 token | 5× |
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:
- 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。
- Thinking budget 控制:不要默认拉满。简单题 1000 token 够、复杂题 5000、极复杂 10000+。
- 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
| 维度 | Opus 4 | Sonnet 4 |
|---|---|---|
| 推理 | ★★★★★ | ★★★★☆ |
| 编程 | ★★★★☆ | ★★★★★ |
| 写作 | ★★★★★ | ★★★★☆ |
| 价格 | $15/$75 | $3/$15 |
| 输出窗口 | 32K | 64K |
| 速度 | 较慢 | 快 |
| Thinking 模式 | ✅ | ❌(标准模式即可) |
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
| 维度 | Opus 4 | GPT-5 | Gemini 2.5 Pro |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 61.2% | 62.5% | 56.4% |
| MATH-500 | ~96% | 98.4% | ~95% |
| 写作质量 | ★★★★★ | ★★★★☆ | ★★★☆☆ |
| 价格 | $15/$75 | $1.25/$10 | $1.25/$10 |
| 安全性 | 最严格 | 中等 | 中等 |
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。
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
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