Was ist Claude Opus 5.5?

Claude Opus 5.5 ist Anthropics neuestes Modell der Opus-Klasse, veröffentlicht am 22. September 2026. Es erschien am selben Tag, an dem OpenAI GPT-6 Sol und GPT-6 Luna auslieferte, weshalb Ihr Feed diese Woche damit verbrachte, über den Preis pro Token zu diskutieren, anstatt eine der beiden Startseiten zu lesen.

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Wenn Sie claude-opus-5 in einer Konfigurationsdatei haben, hier die Kurzfassung, was Ihnen die ID-Änderung bringt. Opus 5.5 kostet 4 $ pro Million Eingabe-Token und 20 $ pro Million Ausgabe-Token, gegenüber 5 $ und 25 $ bei Opus 5. Es hat ein Kontextfenster von 1.000.000 Token und eine maximale Ausgabe von 128.000 Token. Anthropic sagt, es läuft 40 % günstiger als Opus 5, produziert Ausgaben 30 % schneller und bleibt 18 oder mehr Stunden bei einer einzigen Aufgabe. Im Artificial Analysis Intelligence Index rangiert es auf Platz 1 von 212 Modellen mit einer Punktzahl von 58, obwohl dieser Index eine Drittanbieter-Messung und keine Herstellerangabe ist.

Dieser Leitfaden behandelt das Datenblatt, die acht von Anthropic veröffentlichten Benchmark-Ergebnisse, die Cache-Arithmetik, die Ihre tatsächliche Rechnung bestimmt, und die Vergleiche, die Sie ablehnen sollten. Jede Anfrage unten ist einfaches HTTP mit JSON, sodass Sie sie in Apidog erstellen und überprüfen können. Für den breiteren Kontext von drei Frontier-Starts an zwei Tagen siehe den Modell-Preiskrieg im September 2026.

Claude Opus 5.5 auf einen Blick

Spezifikation	Wert
API-Modell-ID	claude-opus-5-5
Veröffentlicht	22. September 2026
Eingabe-Preis	4 $ pro Million Token
Ausgabe-Preis	20 $ pro Million Token
Gelesene Eingabe aus Cache	0,20 $ pro Million Token
Cache-Schreibvorgang	5 $ pro Million Token
Schneller Modus	8 $ Eingabe / 40 $ Ausgabe pro Million Token
Kontextfenster	1.000.000 Token
Maximale Ausgabe	128.000 Token
Betriebskosten vs. Opus 5	40 % weniger, laut Anthropic
Ausgabegeschwindigkeit vs. Opus 5	30 % schneller, laut Anthropic
Dauerhafte Aufgabenlänge	18+ Stunden bei der Aufgabe
Sicherheit	85 % weniger erfolgreiche Versuche der Grenzumgehung
Verfügbarkeit	Claude Platform, AWS, Google Cloud, Azure
Artificial Analysis Intelligence Index	58, Platz 1 von 212 (Drittanbieter)

Zwei Zeilen verdienen einen zweiten Blick. Der Cache-Lesetarif von 0,20 $ beträgt 5 % des Standard-Eingabetarifs, was ändert, welche Architekturen erschwinglich sind. Und die 18-Stunden-Angabe ist eine Behauptung über Aufgabenpersistenz, nicht über ein Anfrage-Timeout. Das sind sehr unterschiedliche technische Probleme.

Was sich gegenüber Opus 5 geändert hat

Die Modell-ID ist der offensichtliche Bruch. Anthropic verwendet einen punktierten Produktnamen und eine unpunktierte API-ID, daher ist Claude Opus 5.5 claude-opus-5-5. Ein String-Ersetzen in Ihrer Konfiguration ist der erste Migrationsschritt.

	Claude Opus 5	Claude Opus 5.5
API-Modell-ID	claude-opus-5	claude-opus-5-5
Eingabe pro Million	$5	$4
Ausgabe pro Million	$25	$20

Das ist eine Kürzung um 20 % auf beiden Seiten des Zählers. Anthropic sagt separat, dass Opus 5.5 40 % weniger Betriebskosten als Opus 5 verursacht, was eine andere Messung ist und auseinandergehalten werden sollte. Eine Preissenkung pro Token plus weniger Token, die für dieselbe Arbeit aufgewendet werden, summieren sich zu einem größeren Rückgang der Kosten pro Aufgabe. Die Kosten pro Token sind das, was Sie auf einer Rechnung überprüfen. Die Kosten pro Aufgabe sind das, was der Anbieter in seinen eigenen Evaluierungen gemessen hat, also reproduzieren Sie es mit Ihrer Arbeitslast, bevor Sie damit kalkulieren.

Der Rest des Deltas ist verhaltensbezogen: 30 % schnellere Ausgabe, 18 oder mehr Stunden durchgehende Arbeit an einer Aufgabe und 85 % weniger erfolgreiche Versuche der Grenzumgehung. Diese letzte Zahl ist eine enge Sicherheitsaussage, kein allgemeines „sicherer“-Abzeichen. Unser Beitrag zu Prompt-Injection und API-Sicherheit erklärt, was sie misst. Für das Datenblatt der vorherigen Generation siehe Was ist Claude Opus 5.

Die acht von Anthropic veröffentlichten Benchmark-Ergebnisse

Dies sind von Anthropic durchgeführte Zahlen aus seinem eigenen Startmaterial.

Benchmark	Claude Opus 5.5
Terminal-Bench 4.0	66,4 %
FrontierCode v1.1	54,4 %
CursorBench 4.0	57,8 %
GDPval-AA v2.1	1846 Elo
AutomationBench	40,0 %
Humanity’s Last Exam, with tools	67,7 %
OSWorld 2.0	81,8 %
Chartography	89,0 %

Beachten Sie, was fehlt: gegnerische Spalten. Anthropic veröffentlichte Ergebnisse, kein direktes Vergleichsraster gegen GPT-6, sodass jeder, der Ihnen eine ordentliche Tabelle Opus 5.5 versus Astra zeigt, die aus diesen Zeilen zusammengestellt wurde, sie selbst zusammengestellt hat.

AutomationBench ist die Falle, weil es in den Startmaterialien beider Anbieter auftaucht. OpenAIs Zahlen stammen von AutomationBench 1.0.6 und setzen GPT-6 Sol bei extra-hohem Reasoning auf 33,2 %, GPT-6 Astra bei niedrig auf 30,3 % und Claude Opus 5 bei max auf 26,9 %. Anthropics 40,0 % für Opus 5.5 stammen aus seinem eigenen Durchlauf, und die Version und Effort-Stufe sind in dem von uns verifizierten Material nicht angegeben. Zwei Anbieter, zwei Testumgebungen, zwei Effort-Einstellungen, möglicherweise zwei Benchmark-Versionen. Subtrahieren Sie nicht eine von der anderen und nennen Sie die Differenz einen Vorsprung.

Wo Opus 5.5 im Feld vom 22. September steht

Modell	API-ID	Ein $/M	Aus $/M	Kontext	AA-Index
Claude Opus 5.5	claude-opus-5-5	$4	$20	1M	58
GPT-6 Sol	gpt-6-sol	$2	$10	872k	48
GPT-6 Luna	gpt-6-luna	$0.10	$0.50	1M	37
GPT-6 Astra	k. A.	$10	$50	k. A.	k. A.
Claude Opus 5	claude-opus-5	$5	$25	k. A.	k. A.
Grok 4.7	k. A.	$2	$6	k. A.	k. A.

Die Spalte Artificial Analysis ist ein Drittanbieter-Index, keine Herstellerangabe, und eine zusammengesetzte Zahl steht für viele sehr unterschiedliche Aufgaben. Behandeln Sie sie als Sortierreihenfolge, nicht als Urteil.

Es gibt eine wirklich nützliche Sache, die man am Timing bemerken sollte. OpenAIs Launch-Beitrag benchmarkt Sol und Luna gegen Claude Opus 5, weil Opus 5.5 nicht existierte, als dieser Beitrag geschrieben wurde. Anthropic lieferte Opus 5.5 Stunden später zu 20 % unter Opus 5s Preis aus. Die viel zitierte Aussage, dass Sol bei extra-hoch Opus 5 bei max für 9 % der Kosten pro Aufgabe schlägt, ist also wahr wie geschrieben und gegen ein Modell gemessen, das noch am selben Tag abgelöst wurde. Niemand hat den erneuten Durchlauf veröffentlicht.

Die umgekehrte Behauptung ist ebenso ungestützt. OpenAI erklärt, dass Astra „weiterhin unser bestes Modell auf der ganzen Linie ist“, und kein Anbieter hat einen Vergleich Astra versus Opus 5.5 veröffentlicht. Die spezifischen Direktvergleichszahlen, die auf X kursieren, sind Tweets, keine Anbieterdaten. Wenn Sie diese Antwort brauchen, ist die einzige ehrliche Quelle Ihre eigene Evaluierungsumgebung mit Ihren eigenen Aufgaben.

Die Cache-Arithmetik, die Ihre Rechnung bestimmt

Bei 4 $ Eingabe und 0,20 $ für einen Cache-Lesevorgang kostet ein Cache-Treffer 5 % eines frischen Lesevorgangs. Cache-Schreibvorgänge werden mit 5 $ pro Million abgerechnet, ein Aufschlag von 25 % auf den Standard-Eingabetarif. Dieses Verhältnis macht den Break-even flach.

Nehmen Sie ein System-Präfix von 200.000 Token, ein Tool-Schema plus einen Teil Ihrer Codebasis oder Spezifikation. Ohne Cache werden bei jedem Aufruf 200.000 Token mit 4 $ pro Million abgerechnet, also 0,80 $ pro Aufruf. Zehn Aufrufe kosten allein für die Eingabe 8,00 $.

Mit Cache zahlen Sie den Schreibvorgang einmalig mit 5 $ pro Million, also 1,00 $, dann wird jeder weitere Lesevorgang mit 0,20 $ pro Million abgerechnet, also 0,04 $. Zehn Aufrufe kosten 1,00 $ plus neun Lesevorgänge zu 0,04 $, was 1,36 $ ergibt. Der Schreibaufschlag wird beim ersten erneuten Lesevorgang zurückerstattet, und beim zehnten Aufruf zahlen Sie etwa 17 % der Rechnung ohne Cache.

Am oberen Ende kostet das Senden des vollen 1.000.000-Token-Fensters 4,00 $ als frische Eingabe und 0,20 $ als Cache-Lesevorgang. Das ist der Unterschied zwischen einer Kontextstrategie, die Sie in einer Schleife ausführen können, und einer, bei der das nicht geht. Das vollständige Cache-Kostenmodell arbeitet Agent-Schleifen und Multi-Tenant-Präfixe durch.

Der schnelle Modus wird mit 8 $ Eingabe und 40 $ Ausgabe abgerechnet, genau das Doppelte des Standardtarifs. Kalkulieren Sie ihn als Latenzkauf für interaktive Pfade, nicht als Standard.

Was 18 Stunden bei der Aufgabe mit Ihrer API-Schicht machen

Ein Modell, das 18 Stunden arbeitet, ist keine längere Anfrage. Es ist eine andere Integrationsform, und die meisten API-Codes, die für Chat-Completions geschrieben wurden, werden daran zerbrechen.

Vier Dinge müssen beachtet werden. Timeouts am Load Balancer, Gateway und Client müssen langlebige Streams tolerieren, oder Sie brauchen stattdessen ein Job-plus-Polling-Design. Wiederholungsversuche müssen idempotent sein, denn das erneute Abspielen einer Anfrage, die bereits drei Stunden an Tool-Aufrufen verbrannt hat, ist teuer auf eine Weise, wie ein wiederholtes GET es nie ist. Streaming benötigt Keepalive-Handling, damit eine scheinbar inaktive Verbindung nicht mitten in der Aufgabe abgeräumt wird. Und Wiederaufnahmefähigkeit ist wichtiger als Durchsatz: Wenn der Prozess in Stunde 11 stirbt, müssen Sie wissen, welcher Zustand dauerhaft war. Der Beitrag zum API-Design für 18-Stunden-Aufgaben behandelt jeden Punkt mit konkreten Mustern.

Claude Opus 5.5 aufrufen

Die Form der Messages API ist unverändert. Tauschen Sie die ID aus und geben Sie max_tokens echten Raum.

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  --header "x-[REDACTED CREDENTIAL] \
  --header "anthropic-version: 2023-06-01" \
  --header "content-type: application/json" \
  --data '{
    "model": "claude-opus-5-5",
    "max_tokens": 16384,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Review this handler and list the failure modes."}
    ]
  }'

Zwei Gewohnheiten zahlen sich sofort aus. Bewahren Sie den Schlüssel in einer Umgebungsvariable auf, damit er nie in einer gemeinsam genutzten Sammlung landet. Und lesen Sie den usage-Block bei jeder Antwort, denn dort bestätigen Sie, dass Cache-Lesevorgänge ankommen und nicht stillschweigend mit 4 $ pro Million neu abgerechnet werden. Ein Cache, der stillschweigend danebengreift, sieht genau wie eine funktionierende Integration aus, bis die Rechnung kommt.

Hier zahlt sich ein API-Client aus. In Apidog können Sie eine Baseline-Messages-Anfrage speichern, sie für Streaming und Nicht-Streaming duplizieren, beide mit demselben Prompt ausführen und auf die usage-Felder prüfen, sodass eine Cache-Regression einen Test fehlschlagen lässt, anstatt Sie am Monatsende zu überraschen. Der SSE-Viewer zeigt auch, wo ein langer Stream tatsächlich gestoppt wurde. Laden Sie Apidog herunter und importieren Sie die obige Anfrage, um mitzumachen.

Verfügbarkeit

Anthropic listet Opus 5.5 auf Claude Platform, AWS, Google Cloud und Azure. Consumer-App-Stufen und der Knowledge Cutoff sind nicht in dem von uns verifizierten Material, daher drucken wir beides nicht ab. Überprüfen Sie Anthropics Modellseite, bevor Sie ein Cutoff-Datum in einen System-Prompt schreiben.

Sollten Sie wechseln?

Wechseln Sie, wenn Sie heute auf claude-opus-5 sind. Gleiche Stufe, 20 % weniger pro Token auf beiden Seiten, bessere veröffentlichte Zahlen, und die einzigen Kosten sind der ID-Austausch plus ein Regressionstest. Die Migrationshinweise behandeln die für Aufrufer sichtbaren Details.

Denken Sie gründlicher nach, wenn Ihre Arbeitslast günstig und hochvolumig ist. Die Preisgestaltung der Opus-Stufe ist nicht der Ort für Massenklassifizierung oder -extraktion, und die September-Starts brachten ein 1M-Kontextfenster in die Sub-Dollar-Stufe. Vergleichen Sie mit dieser Stufe, bevor Sie Opus als Standard wählen.

Und messen Sie, bevor Sie irgendeine anbieterübergreifende Behauptung aus dieser Woche glauben, einschließlich der obigen Tabelle. Zwei Labore lieferten am selben Tag drei Frontier-Modelle aus, jeder veröffentlichte Vergleich wurde gegen ein Modell geschrieben, das bereits ersetzt worden war, und der einzige Benchmark, der Ihre Entscheidung klärt, ist der, der Ihre eigenen Anfragen ausführt.