Claude Opus 4.5 的价格是多少 — 它值得吗？

Claude Opus 4.5 是 Anthropic 最新的“Opus 级”模型（于 2025 年 11 月下旬发布）。它被定位为面向专业软件工程、长周期智能体工作流以及高风险企业任务的顶级模型；Anthropic 也有意下调了定价，让高能力更易被生产用户采用。下面我将拆解什么是 Claude Opus 4.5 API、该模型在真实工程基准上的表现、其定价机制（API 与订阅）的具体规则、与 Anthropic 旧款以及竞品（OpenAI、Google Gemini）的对比，以及在生产工作负载中如何以更高性价比运行的实用最佳实践。我还附上可复制运行的配套代码与小型基准与成本计算工具包。

什么是 Claude Opus 4.5 API？

Claude Opus 4.5 是最新的 Opus 级模型：一款高能力、多模态模型，专门面向专业软件工程、智能体工具使用（即调用与编排外部工具）以及电脑使用任务。它保留了扩展思考能力（可流式查看透明的逐步内部推理），并新增细粒度的运行时控制（尤其是 effort 参数）。Anthropic 将此模型定位为适合生产级智能体、代码迁移/重构，以及需要高鲁棒性与更少迭代次数的企业工作流。

核心 API 能力与开发者体验

Opus 4.5 支持：

• 标准文本生成 + 高保真指令遵循。
• 扩展思考/多步推理模式（适用于编程、长文档）。
• 工具使用（网页搜索、代码执行、自定义工具）、记忆与提示缓存。
• “Claude Code”与智能体式流程（自动化跨代码库的多步骤任务）。

Claude Opus 4.5 的表现如何？

Opus 4.5 在软件工程基准上达到业内领先——声称在 SWE-bench Verified 上约为 80.9%，在 OSWorld 等“电脑使用”基准上也有强劲表现。Opus 4.5 在更低的 token 使用量下即可匹配或超越 Sonnet 4.5 的性能（即 token 效率更高）。

软件工程基准（SWE-bench / Terminal Bench / Aider Polyglot）：Anthropic 报告称 Opus 4.5 领跑 SWE-bench Verified，相比 Sonnet 4.5 在 Terminal Bench 上提升约 15%，在 Aider Polyglot 上提升 10.6%（其内部对比）。

长时段、自治式编程：Anthropic：Opus 4.5 在 30 分钟自治编码会话中保持稳定表现，并在多步骤工作流中更少陷入死胡同。这是他们在智能体测试中反复出现的内部发现。

真实任务改进（Vending-Bench / BrowseComp-Plus 等）：Anthropic 提到相较 Sonnet 4.5，Vending-Bench（长时跨度任务）提升 +29%，并在 BrowseComp-Plus 上的智能体式搜索指标有改进。

报告中的几点具体结论：

• 代码能力领先：在 SWE-bench Verified 与 Terminal-bench 变体等软件工程基准汇总上，Opus 4.5 经常优于此前的 Opus/Sonnet 版本与许多同时期竞品。
• 办公自动化：评测者强调更好的电子表格生成与 PowerPoint 产出——这能减少分析师与产品团队的后期编辑工作。
• 智能体与工具可靠性：Opus 4.5 在多步骤智能体工作流与长运行任务上更稳健，降低了多次调用流水线中的失败率。

Claude Opus 4.5 的费用是多少？

这是你提出的核心问题。下面将按 API 定价结构、订阅层级、示例成本计算及其实际含义来拆解。

API 定价结构——Anthropic 公布内容

Anthropic 为 Opus 4.5 设定的 API 价格为：

• 输入（tokens）：每 1,000,000 个 token 收费 $5
• 输出（tokens）：每 1,000,000 个 token 收费 $25

Anthropic 明确表示此定价是有意下调，以便让 Opus 级性能更广泛地为生产用户所用。开发者使用的模型标识符为 claude-opus-4-5-20251101。

在 CometAPI 上，Claude Opus 4.5 API 的价格为输入 $4 / 1M token、输出 $20 / 1M token，约比官方价格便宜 20%。

价格表（简化版，美元/百万 token）

重要说明：这些是基于 token 的价格（非按请求计费）。你的账单按请求消耗的 token 计费——包括输入（提示 + 上下文）与输出（模型生成）两部分。

订阅计划与应用层级（consumer/Pro/Team）

API 适用于自定义构建，而 Claude 的订阅计划将 Opus 4.5 与 UI 工具打包，适合交互式场景，避免逐 token 的计费压力。免费计划（$0）仅限基础聊天与 Haiku/Sonnet 模型，不包含 Opus。

Pro 计划（每月 $20 或每年 $17）与 Max 计划（每人每月 $100，提供 Pro 使用量的 5 至 20 倍）可解锁 Opus 4.5、Claude Code、文件执行与无限项目。

如何优化 token 使用？

• 合理使用 effort：常规回答用 low，必要时才用 high。
• 优先使用结构化输出与模式定义，以避免冗长往返。
• 使用 Files API，避免在提示中反复发送大文档。
• 在发送前以程序方式压缩或总结上下文。
• 缓存重复的响应，并在提示输入相同或相近时复用。

实践准则：尽早埋点（跟踪每次请求的 token），用具有代表性的提示做压测，并计算“每个成功任务的成本”（而非“每个 token 的成本”），以便优化直指真实 ROI。

快速示例代码：调用 Claude Opus 4.5 + 计算成本

下面是可直接复制的示例：（1）curl，（2）使用 Anthropic SDK 的 Python，（3）一个根据输入/输出 token 计算成本的小型 Python 辅助函数。

重要：请安全地将 API 密钥存放在环境变量中。示例假设已设置 ANTHROPIC_API_KEY。示例使用的模型 ID 为 claude-opus-4-5-20251101（Anthropic）。

1) cURL 示例（简单提示）

curl https://api.anthropic.com/v1/complete \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model":"claude-opus-4-5-20251101",
    "prompt":"You are an assistant. Given the following requirements produce a minimal Python function that validates emails. Return only code.",
    "max_tokens": 600,
    "temperature": 0.0
  }'

2) Python（Anthropic SDK）——基础请求

# pip install anthropic

import os
from anthropic import Anthropic, HUMAN_PROMPT, AI_PROMPT

client = Anthropic(api_key=os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY"))

prompt = HUMAN_PROMPT + "Given the following requirements produce a minimal Python function that validates emails. Return only code.\n\nRequirements:\n- Python 3.10\n- Use regex\n" + AI_PROMPT

resp = client.completions.create(
    model="claude-opus-4-5-20251101",
    prompt=prompt,
    max_tokens_to_sample=600,
    temperature=0.0
)

print(resp.completion)  # model output

注意：Anthropic 的 Python SDK 名称与调用签名可能有所差异；上述示例遵循其公开 SDK 与文档中的常见写法——请依据你本地安装版本的文档确认具体方法名。GitHub+1

3) 成本计算器（Python）——按 token 计算成本

def compute_claude_cost(input_tokens, output_tokens,
                        input_price_per_m=5.0, output_price_per_m=25.0):
    """
    Compute USD cost for Anthropic Opus 4.5 given token counts.
    input_price_per_m and output_price_per_m are dollars per 1,000,000 tokens.
    """
    cost_input = (input_tokens / 1_000_000) * input_price_per_m
    cost_output = (output_tokens / 1_000_000) * output_price_per_m
    return cost_input + cost_output

# Example: 20k input tokens and 5k output tokens

print(compute_claude_cost(20000, 5000))  # => ~0.225 USD

**提示：**使用服务端日志/提供商遥测来测量真实请求的 token。如需本地精确计数，请使用与 Claude 分词方案兼容的分词器，或在可用时依赖提供商的 token 计数器。

何时选择 Opus 4.5，而非更便宜的模型？

适合使用 Opus 4.5 的场景：

• 你的工作负载属于使命必达型工程任务，首次就要尽量正确（复杂代码生成、架构建议、长链条智能体运行）。
• 任务需要工具编排或在单次工作流内进行深度多步推理。程序化工具调用是关键差异点。
• 你希望减少人工审阅环节——该模型更高的首过准确率可降低后续人工时间，从而降低总成本。

考虑使用 Sonnet/Haiku 或竞品模型的场景：

• 你的用例是高频、低风险的闲聊/摘要类任务，更看重更低的 per-token 成本与更高吞吐。Sonnet（均衡）或 Haiku（轻量）可能更具性价比。
• 你需要尽可能低的 per-token 成本，并能接受一定能力/准确率的折中（如简单摘要、基础助理）。

如何为 Opus 4.5 设计提示词？

哪些消息角色与预填策略更有效？

采用三段式模式：

• System（role: system）：全局指令——语气、边界、角色。
• Assistant（可选）：预设示例或引导内容。
• User（role: user）：当前请求。

在 system 消息中预填约束（格式、长度、安全策略、若需要结构化输出则给出 JSON schema）。对于智能体用例，包含工具规格与使用示例，以便 Opus 4.5 正确调用这些工具。

如何用上下文压缩与提示缓存来节省 token？

• 上下文压缩：将较早的对话内容压缩为简明摘要但仍可利用。Opus 4.5 支持自动化压缩上下文，同时尽量不丢失关键推理块。
• 提示缓存（prompt caching）：对重复提示进行缓存，减少延迟/成本。

两者都能降低长对话的 token 占用，推荐用于长时间运行的智能体工作流与生产助理。

最佳实践：在控成本的同时获得 Opus 级效果

1) 优化提示与上下文

• 尽量减少无关上下文——只发送必要历史。预期需要长对话时，修剪并总结早期内容。
• 使用检索/向量与 RAG，仅抓取与当前问题相关的文档（而非在提示中发送整个语料）。Anthropic 文档也推荐用 RAG 与提示缓存来降低开销。

2) 能缓存复用的尽量缓存复用

提示缓存：如果许多请求的提示相同或近似，优先命中缓存而不是每次都调用模型。Anthropic 文档明确将提示缓存作为降本手段。

3) 为任务选择合适模型

• 对业务关键、高价值任务且人工返工代价高的场景使用 Opus 4.5。
• 对高体量、低风险的任务使用 Sonnet 4.5 或 Haiku 4.5。混合用模策略可在全栈层面获得更好的价效比。

4) 控制最大输出 token 与流式生成

当不需要冗长输出时限制 max_tokens_to_sample。若支持流式生成，可在必要时提前停止生成，节省输出 token 成本。

最终结论：现在采用 Opus 4.5 是否值得？

对于需要更高保真推理、更低长对话成本以及更安全、更稳健智能体行为的组织来说，Opus 4.5 是一次有意义的升级。如果你的产品依赖持续推理（复杂代码任务、自主智能体、深度研究整合或繁重的 Excel 自动化），Opus 4.5 提供了更多可调旋钮（effort、扩展思考、改进的工具处理）来在真实世界中优化性能与成本。

开发者可通过 CometAPI 访问 Claude Opus 4.5 API。开始之前，请在 CometAPI 的 Playground 体验模型能力，并查阅 API 指南获取详细接入说明。在访问前，请确保已登录 CometAPI 并获取 API Key。CometAPI 提供远低于官方价格的方案，帮助你更快集成。

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