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Claude Opus 5.5

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人工终稿

# Claude Opus 5.5 官方核验 1M 上下文、定价与 Agent 边界

用 Anthropic 官方一手资料说清 Claude Opus 5.5 的定位、1M 上下文、价格、缓存、Batch/Fast 模式、官方基准与必须遵守的 API 约束，并给中文开发者一份接入验证清单。数据截至 2026-09-29。

Claude Opus 5.5 不是传闻。Anthropic 官方文档把它列为 2026 年 9 月 22 日发布、Claude 5.5 家族的第一个模型。中文开发者最常踩的坑是用旧 Opus 的请求格式直接迁移，结果被 400 打回。本文只用官方页面核验，先给结论，再给机制、价格和可执行清单。数据截至 2026-09-29。

%pill 概念 orange

## 01｜官方定位与型号

Anthropic 官方博客写得很直接，Claude Opus 5.5 是 Claude 5.5 家族的第一个模型。官方模型页给出的 Claude API 模型 ID 是 claude-opus-5-5。可用平台包括 Claude API、Amazon Bedrock、Google Cloud、Microsoft Foundry 和 AWS 上的 Claude Platform。官方还提到会提高 Pro、Max、Team 及按席位 Enterprise 计划的五小时用量上限，并为订阅用户提供一次限速重置。这五个入口共享同一套模型能力，但不同平台在 toolset 支持和可用模式上会有差异，接入前需要回各平台文档确认。

| 字段 | 内容 |
| --- | --- |
| 模型 ID | claude-opus-5-5 |
| 发布日 | 2026-09-22 |
| 家族 | Claude 5.5 家族首个模型 |
| 上下文 | 1M tokens |
| 最大输出 | 128K tokens |
| 知识截止 | 2026 年 6 月 |
| 可用平台 | Claude API、Amazon Bedrock、Google Cloud、Microsoft Foundry、AWS 上的 Claude Platform |

[配图：官方平台分布图，展示 claude-opus-5-5 在 Claude API、Amazon Bedrock、Google Cloud、Microsoft Foundry 和 AWS 上的 Claude Platform 五个入口，并标出模型 ID claude-opus-5-5。]

## 02｜1M 上下文与自适应思考

%pill 核心思想 green

Opus 5.5 的上下文窗口是 1M tokens，最大输出 128K tokens。长仓库、长 Issue 链、多智能体工作负载一次可以装下更多真实上下文，不用频繁裁剪。官方模型页还写明，thinking 是 adaptive 且 always on，默认 effort 为 medium。按 token 计费时，默认思考会消耗额外推理容量，而且不能通过 thinking disabled 关闭。这会抬高单次调用成本，也影响 Agent 编排里的吞吐预期。

[配图：上下文容量示意图，对比 1M tokens 输入窗口与 128K tokens 最大输出，标注长文档、代码仓库和 Agent 工具返回可以同时留在上下文中的规模。]

## 03｜价格、缓存与 Batch/Fast

官方模型页的定价为输入 $4/MTok，输出 $20/MTok。缓存读取 $0.20/MTok，5 分钟缓存写入 $5/MTok，1 小时缓存写入 $8/MTok。Batch API 在输入输出上打五折。Anthropic 博客同时给出，典型按 token 计费工作负载的运行成本比 Opus 5 低约 40%，输入输出 token 价格比 Opus 5 低 20%，缓存读低 60%。输出生成速度比 Opus 5 快 30% 以上。

%pill 实操 blue

%formula 单次成本 ≈ 未命中缓存输入 MTok × 4 + 缓存读取 MTok × 0.20 + 输出 MTok × 20

```python
# 成本估算，价格单位美元/百万 tokens，数据截至 2026-09-29
input_mtok = 4
output_mtok = 20
cache_read_mtok = 0.20

tokens_in = 500_000
tokens_out = 20_000

base_cost = tokens_in / 1_000_000 * input_mtok + tokens_out / 1_000_000 * output_mtok
cache_cost = (
    0.9 * tokens_in / 1_000_000 * cache_read_mtok
    + 0.1 * tokens_in / 1_000_000 * input_mtok
    + tokens_out / 1_000_000 * output_mtok
)
print(f"base_cost={base_cost:.4f}")
print(f"cache_cost={cache_cost:.4f}")
```

Fast 模式只在 Claude API 提供，目前标注为研究预览，价格为输入 $8/MTok、输出 $40/MTok。Anthropic 官方页面称它在 Claude Code 和 Claude Platform 上最快可达到 2.5 倍加速。它适合对延迟敏感、可接受研究预览状态的场景，接入前要单独确认平台状态。

## 04｜官方基准与第三方局限

官方博客里对编程与 Agent 最相关的分数，在 xhigh effort 下 Terminal-Bench 4.0 66.4%，FrontierCode v1.1 (Main) 54.4%，CursorBench 4.0 57.8%。GDPval-AA v2.1 1846 Elo，AutomationBench 40.0%，OSWorld 2.1 partial 81.8%。这些分数都由 Anthropic 自报，部分在最高 effort 设置下取得。拿这些数字和默认配置比较，会高估生产中的成本与表现。Anthropic 还称 Opus 5.5 在自动化行为审计中取得了迄今最好成绩，并在 Gray Swan 基准上并列最低提示注入成功率。

| 基准 | 分数 | 条件 |
| --- | --- | --- |
| Terminal-Bench 4.0 | 66.4% | xhigh effort |
| FrontierCode v1.1 (Main) | 54.4% | 官方博客 |
| CursorBench 4.0 | 57.8% | 官方博客 |
| GDPval-AA v2.1 | 1846 Elo | 官方博客 |
| AutomationBench | 40.0% | 官方博客 |
| OSWorld 2.1 | 81.8% partial | 官方博客 |

%pill 例子 purple

BenchLM 给 Opus 5.5 总分 87.1/100，在 209 个模型中排第 2，Agentic 类第 1。这个平台自己注明 verified position 尚未可用，所以只能当 provisional 信号。Analytics Vidhya 实测中，模型正确读出了密集图表里的五个 2025 收入数字，却把 2021 收入标签错误加总成 $6.6B，实际是 $6.8B，笔记总结时还漏用了已有参会者姓名。读图不弱，事实核对仍会出错。

[配图：第三方评测对比图，左侧展示 BenchLM 的 Agentic 分类第 1 与总排名第 2，右侧标注 Analytics Vidhya 实测中出现的一次收入加总错误和参会者姓名遗漏。]

## 05｜破坏性变更与 400 错误

%pill 误区与坑 red

迁移旧代码时，有几类请求会直接返回 400 invalid_request_error。官方 what's new 写明，Opus 5.5 上 thinking 永远开启，不能传 thinking disabled，也不能传带 budget_tokens 的 manual budget。tool_choice 只支持 auto，设置 any 或指定具体 tool 会 400。Claude API 和 Google Cloud 上旧 computer_20251124 工具不被支持，只支持 computer_toolset_20260801。

```json
// 迁移旧代码时，这两类请求不要原样发往 claude-opus-5-5
{
  "thinking": {"type": "disabled"}
}
{
  "tool_choice": {"type": "any"}
}
```

这些限制由服务端强制执行，请求会被 400 拒绝。接入前应当用最小请求验证，不要等到生产流量里再发现 400。

## 06｜接入实战与适用边界

接入第一件事不是复制旧代码。发一次最小请求，只放 model、max_tokens 和 tool_choice auto。模型 ID 用 claude-opus-5-5。返回 400 时按四个字段排查，thinking disabled、manual budget_tokens、tool_choice any 或 tool、旧 computer_20251124。官方 what's new 明确这些请求会被服务端拒绝。

```python
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()
resp = client.messages.create(
    model="claude-opus-5-5",
    max_tokens=2000,
    tool_choice={"type": "auto"},
    messages=[{"role": "user", "content": "回复 ok"}],
)
print(resp.model)
print(resp.stop_reason)
```

成本压测拿真实 prompt 跑 20 次短任务，记录 usage.input_tokens、usage.output_tokens 和延迟。官方博客称输出比 Opus 5 快 30% 以上，Fast 模式在 Claude Code 和 Claude Platform 上可达 2.5 倍加速。Fast 模式只在 Claude API 提供，价格 $8/$40，当前是研究预览。速度提升不能直接抵消缓存未命中，长上下文任务要显式打开 prompt caching。批量任务另走 Batch API，输入输出五折，适合离线回归和数据集生产。实时 Agent 流量不要塞进 Batch，两种模式分开建预算。

有三类任务要单独评估。强制工具调用的编排依赖 tool_choice any 或指定 tool，Opus 5.5 只支持 auto，服务端会 400。依赖旧 computer_20251124 的桌面自动化，Claude API 和 Google Cloud 只认 computer_toolset_20260801。对延迟和成本极敏感的短问答，默认 medium 思考未必划算，业务只要确定性抽取时，可以先测低价模型，不用把 Opus 5.5 当万能层。官方 Terminal-Bench 4.0 的 66.4% 来自 xhigh effort，不是默认 medium。BenchLM 总分第 2 还没有 verified position，Analytics Vidhya 实测读出了五个 2025 收入数字，却把 2021 加总算错。长上下文读入不等于事实校验，财务、合同、库存输出都要加下游 schema 校验和人工抽检。

## 07｜接入与验证清单

生产接入按这个顺序验证。确认模型 ID 是 claude-opus-5-5。移除所有 thinking disabled 和 manual budget_tokens，tool_choice 保持 auto。Computer use 只声明 computer_toolset_20260801。成本先按 $4/$20 算，长上下文任务显式打开 prompt caching，离线任务进 Batch。关键输出落到本地 schema 校验、单元测试或人工抽检，不直接相信模型。

| 顺序 | 动作 |
| --- | --- |
| 1 | 将模型 ID 设为 claude-opus-5-5 |
| 2 | 移除 thinking disabled 和 manual budget_tokens |
| 3 | tool_choice 保持 auto，不强制指定工具 |
| 4 | Computer use 只声明 computer_toolset_20260801 |
| 5 | 成本先按 $4/$20，缓存读 $0.20，Batch 五折估算 |
| 6 | 关键输出做本地校验或人工抽检 |
| 7 | 上线前回官方页面核验价格与模型状态 |

**结尾：**%formula 接得住 = 官方模型 ID + 缓存与 Batch + 不发送 400 字段 + 输出校验
基准分数只是入口。Opus 5.5 能不能用，重点在于你是否按官方文档把成本、缓存和破坏性变更都接住。数据截至 2026-09-29，上线前回官方页面再核一次。

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