Claude Opus 4.8

Claude Opus 4.8 の技術仕様

Claude Opus 4.8 とは？

Claude Opus 4.8 は、Anthropic のフラグシップとなる一般提供の推論モデルであり、高自律エージェントのワークフロー、大規模ソフトウェアエンジニアリング、プロフェッショナルな分析、長文脈推論に重点を置いています。Claude Opus 4.7 を基盤に、コーディングの信頼性、ツールのオーケストレーション、判断力が向上し、誠実性の挙動が大幅に改善されています。

Anthropic は Opus 4.8 を、長時間にわたるワークフロー上で持続的な自律実行が可能なハイブリッド推論モデルとして位置づけています。このモデルは、複雑な多段階コーディング、リサーチ、財務分析、法的推論、エンタープライズ向け AI エージェントに最適化されています。

Claude Opus 4.8 の主な機能

• 100万トークンのコンテキストウィンドウ: Opus 4.8 は巨大なリポジトリ、長大な技術文書、エンタープライズの知識ベースにまたがって文脈を保持しながら推論できます。
• 長期的なエージェント型コーディング: リポジトリ規模のマイグレーション、デバッグ、ツールのオーケストレーション、複数ファイルのリファクタリングなど、自律的なエンジニアリングタスク向けに特別に最適化されています。
• 適応的なエフォート制御: タスクに対して Claude が用いる推論計算量を動的に調整でき、レイテンシ、品質、トークン使用量のバランスを取れます。
• 動的なワークフロー: Claude Code は単一セッション内で数百の並列サブエージェントをオーケストレーションでき、大規模な自律実行パイプラインを可能にします。
• 誠実性と不確実性認識の向上: 生成コードの欠陥を見落としたり、進捗を誤って主張したりする可能性が Opus 4.7 比で約4倍起きにくいと報告されています。
• より高品質なツール利用: Cursor、Devin、エンタープライズパートナーから、より効率的なツール呼び出し、強化された指示追従性、長時間セッションでの信頼性向上が報告されています。

Claude Opus 4.8 のベンチマーク性能

Anthropic は、エージェント型コーディング、ブラウザ自動化、プロフェッショナル推論の各ベンチマークで大幅な向上を報告しています。

• Online-Mind2Web: ブラウザエージェント課題で約84%を記録。過去の Opus リリースを上回り、Anthropic の社内評価設定では GPT-5.5 を上回ると報告。
• Legal Agent Benchmark: オールパス基準の法務エージェント標準において10%を超えた初のモデルと報告。
• CursorBench: すべてのエフォートレベルで性能が向上し、ツール利用がより効率的に、冗長なアクションが減少。
• Terminal-Bench 2.1: ターミナルベースのエージェントワークフローや長時間のコーディングタスクで大きな伸び。
• エンタープライズのナレッジワーク: Databricks、Hebbia、法務 AI パートナーから、検索精度の向上、より深い分析品質、より強力な構造化出力生成が報告。

Claude Opus 4.8 と他のフロンティアモデルの比較

Claude Opus 4.8 の制限事項

• 非常に大きなコンテキストおよび高エフォートのモードでは、トークン消費が多く推論コストが増加する可能性があります。
• 一部の開発者は、独立したテストにおいて Opus 4.6 や 4.7 と比べ、実地での改善がまちまちであると報告しています。
• 新しいシステムメッセージ形式が、一部の OpenAI 互換ルーターやプロキシレイヤーで互換性問題を引き起こしました。
• Anthropic は、高度な推論およびサイバーセキュリティ能力において、Mythos クラスのシステムが Opus 4.8 を上回ることを認めています。

代表的なエンタープライズ向けユースケース

1. リポジトリ規模のコード移行
2. 自律型ソフトウェアエンジニアリングエージェント
3. 財務ドキュメントの分析
4. 法務リサーチとドラフティング
5. 企業内ナレッジの深い検索・活用
6. ブラウザ自動化エージェント
7. マルチステップの DevOps オーケストレーション
8. 長文の技術リサーチ
9. 構造化ビジネスインテリジェンスのワークフロー

CometAPI で Claude Opus 4.8 にアクセスする方法

手順 1: API アクセスを取得

CometAPI Console でアカウントを作成し、API キーを取得します。

手順 2: モデル ID を使用

次の API モデル識別子を使用します:

claude-opus-4-8/ claude-opus-4-8-thinking

手順 3: エフォートレベルを設定

レイテンシと品質要件に応じて推論エフォートを選択します:

• low
• high
• extra (xhigh)
• max

エフォートを高く設定すると、深い推論や自律実行の品質が向上する一方で、トークン使用量が増加します。

開発者向けドキュメント

• クイック統合ガイド（OpenAI 形式）
• ネイティブ Messages パラメータリファレンス