2026 年 Claude Opus 4 与 4.5 API 定价指南

CometAPI
AnnaJan 4, 2026
2026 年 Claude Opus 4 与 4.5 API 定价指南

2025 年末，Anthropic 推出了 Claude Opus 4.5，打破自家定价梯度，显著压低其前代 Claude Opus 4 的价格。本文将深入解析 Claude Opus 4 的成本结构，对比 Opus 4.5 的颠覆性定价，并提供可操作的策略——包括 Python 代码——帮助你优化 AI 开支。

CometAPI 目前已集成 Claude 4.5 Opus API，通过 CometAPI，无需昂贵订阅即可以比 Anthropic 官方 API 低 20% 的价格使用。

Claude Opus 4 API 的确切定价是多少？

要理解当前市场，首先需要明确在 2025 年占据主导地位的旗舰模型：Claude Opus 4 的定价。

尽管已有更新模型发布，Claude Opus 4 仍通过 API 提供给遗留系统和特定的可重复性工作流。然而，它带有“旧版溢价”，开发者必须高度警惕。

旧版成本结构（Opus 4 / 4. 1）

截至 2026 年 1 月，Claude Opus 4（以及小幅更新 4. 1）的标准按需计费为：

  • 输入 Tokens： 每百万 Tokens（MTok）$15.00
  • 输出 Tokens： 每百万 Tokens（MTok）$75.00

该定价结构反映了 Opus 4 架构在 2025 年 5 月首次发布时的巨大计算开销。当时它是唯一能可靠实现“Level 3”复杂推理的模型，因而定价较高。

新标准：Claude Opus 4.5 定价

2025 年 11 月 24 日，Anthropic 发布 Claude Opus 4.5，在带来性能提升（SWE-bench Verified 80.9%）的同时，大幅降价：

  • 输入 Tokens： 每百万 $5.00
  • 输出 Tokens： 每百万 $25.00

要点： 这个更新、更聪明的模型比前代便宜了 66%。对于任何新的聚合平台集成，Opus 4.5 是逻辑上的默认选择，而 Opus 4 主要用于旧版兼容性基准。

Claude Opus 4 与 Opus 4.5 以及竞品相比如何？

对于决策者，裸数据需要上下文。下方提供一张详细表格，将 Opus 系列与 2026 年初的其他前沿模型进行对比，其中包含在成本与效率间提供“中间选项”的 Sonnet 系列。

表 1：前沿模型定价对比（2026 年 1 月）

Model NameInput Cost / MTokOutput Cost / MTokContext WindowBest Use Case
Claude Opus 4 (Legacy)$15.00$75.00200K遗留系统维护、特定行为可复现性。
Claude Opus 4.5$5.00$25.00200K复杂编码代理、研究、“扩展思考”任务。
Claude Sonnet 4.5$3.00$15.00200K高吞吐生产应用、RAG 流水线。
Claude Haiku 4.5$1.00$5.00200K实时聊天、分类、子代理编排。
GPT-5 (Standard)$1.25$10.00128K通用任务（竞品基准）。

数据分析

  1. “Opus 4 税”： 在 2026 年使用 Opus 4 实际上比 Opus 4.5 多付约 300%。一次消耗 10k 输入、2k 输出 Tokens 的复杂编码任务，在 Opus 4 上大约花费 $0.30，在 Opus 4.5 上仅 $0.10。
  2. 输出不对称： 注意 Opus 4.5 的输出与输入费用是 5:1（$25 vs $5）。这相较于 Opus 4 的 5:1（$75 vs $15）虽比例相同，但绝对节省巨大。生成长文本内容（报告、代码文件）的应用从迁移到 4.5 中收益最大。

为什么 Claude Opus 4 如此昂贵？

理解 Opus 4 的昂贵需要回看“智能成本曲线”。Opus 4 发布时推动了 Mixture-of-Experts（MoE，专家混合）架构的边界。

  1. 参数密度： Opus 4 在推理过程中启用的大量活跃参数以实现其推理能力。
  2. 硬件稀缺： 2025 年中期，H100 和 Blackwell GPU 的供给更紧张，推高了摊销成本并最终转嫁给 API 用户。
  3. 缺少优化： Opus 4.5 引入的“扩展思考”和动态算力分配在 Opus 4 中并不存在。Opus 4 对“每个”Token 都施加最大算力，而新模型更擅长将简单 Token 路由给更便宜的专家。

在 2026 年，Opus 4 的高价是否仍有合理性？

这是你的用户在聚合站点上看到“Opus 4”时可能会问的关键问题，很多人会误以为“更贵 = 更好”。

简短答案是：几乎从不。

在极少数场景中，Opus 4 可能更合适：

  • 提示敏感性： 某个高度复杂、脆弱的提示专门针对 Opus 4 的特性而设计，并且在 Opus 4.5 上失败（不太可能，但在严格的企业工作流中存在）。
  • 合规要求： 如果系统在某一特定模型快照上完成过认证（例如锁定到验证版本的医疗或法律咨询机器人），而重新认证成本过高。

对 99% 的开发者而言，选择 Opus 4 而非 4.5 是在烧钱。

Anthropic API 中的隐性成本与节省点有哪些？

专业的成本分析不能停留在基础的 Token 费率。Anthropic 提供了强力杠杆来降低你的有效每百万 Token 成本，主要是通过 提示缓存（Prompt Caching） 和 批处理 API（Batch API）。

1. 提示缓存：改变游戏规则

对于大上下文的应用（例如与 100 页 PDF 或大型代码库的聊天），提示缓存可将输入成本降低高达 90%。

  • 缓存写入（首次命中）： 加收 25%（例如 Opus 4.5 为 $6.25/MTok）。
  • 缓存读取（后续命中）： 90% 折扣（例如 Opus 4.5 为 $0.50/MTok）。

2. 批处理 API

对于不紧急的任务（如隔夜生成报告），批处理 API 可对所有 Token 成本提供 50% 的折扣。

表 2：有效成本计算（Opus 4.5）

ScenarioInput Cost (per 1M)Output Cost (per 1M)Total Cost (50/50 split)
Standard On-Demand$5.00$25.00$15.00
Batch Processing (50% Off)$2.50$12.50$7.50
Cached Read (90% Off Input)$0.50$25.00$12.75

注：“Total Cost”列仅用于说明，假设任务的输入与输出各为 500k。

开发者如何估算并控制成本？

在 API 聚合站点发布文章需要技术含量。下面提供一个 Python 实现，帮助用户在扩容之前就能计算请求成本，并包含在 Opus 4 与 Opus 4.5 之间进行选择的逻辑。

Python 代码：智能成本估算与模型选择器

import math

class ClaudePricing:
    # Pricing Catalog (Jan 2026)
    PRICING = {
        "claude-3-opus-20240229": {"input": 15.00, "output": 75.00}, # [...](asc_slot://start-slot-21)Legacy
        "claude-opus-4-20250522": {"input": 15.00, "output": 75.00}, # [...](asc_slot://start-slot-23)Legacy Expensive
        "claude-opus-4.5-20251101": {"input": 5.00, "output": 25.00}, # [...](asc_slot://start-slot-25)Recommended
        "claude-sonnet-4.5-20250929": {"input": 3.00, "output": 15.00},
    }

    [...](asc_slot://start-slot-27)@staticmethod
    def calculate_cost(model_id, input_tokens, output_tokens, cached=False):
        """
        Calculates the estimated cost of an API call.
        """
        if model_id not in ClaudePricing.PRICING:
            raise ValueError(f"Model {model_id} not found in pricing catalog.")

        rates = ClaudePricing.PRICING[model_id]
        
        # Calculate Input Cost
        if cached and "opus-4.5" in model_id:
            # Approx 90% discount on input for cache hits
            input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * (rates["input"] * 0.10)
        else:
            input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * rates["input"]

        # [...](asc_slot://start-slot-29)Calculate Output Cost
        output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * rates["output"]

        return round(input_cost + output_cost, 4)

    @staticmethod
    def recommend_model(budget_limit, input_tokens, estimated_output):
        """
        Recommends the best model based on a strict budget constraint.
        """
        print(f"--- Analyzing Model Options for Budget: ${budget_limit} ---")
        
        # Check Opus 4 (The Expensive Option)
        cost_opus4 = ClaudePricing.calculate_cost(
            "claude-opus-4-20250522", input_tokens, estimated_output
        )
        
        # Check Opus 4.5 (The New Standard)
        cost_opus45 = ClaudePricing.calculate_cost(
            "claude-opus-4.5-20251101", input_tokens, estimated_output
        )

        print(f"Legacy Opus 4 Cost:   ${cost_opus4}")
        print(f"New Opus 4.5 Cost:    ${cost_opus45}")

        if cost_opus45 > budget_limit:
            return "claude-sonnet-4.5-20250929", "Budget tight: Downgrade to Sonnet 4.5"
        elif cost_opus4 > budget_limit >= cost_opus45:
            return "claude-opus-4.5-20251101", "Optimal: Use Opus 4.5 (Opus 4 is too expensive)"
        else:
            return "claude-opus-4.5-20251101", "Budget allows Opus 4, but Opus 4.5 is cheaper & better."

# Example Usage
# Scenario: Processing a large 50k token document and expecting a 2k token summary
user_input_tokens = 50000
expected_output = 2000
user_budget = 0.50 # 50 cents

best_model, reason = ClaudePricing.recommend_model(user_budget, user_input_tokens, expected_output)

print(f"\nRecommendation: {best_model}")
print(f"Reason: {reason}")

代码说明

上述代码凸显了定价层级的现实对比。对于一个 50k 输入的任务：

  • Opus 4 约花费 $0.90，超出 $0.50 的预算。
  • Opus 4.5 约花费 $0.30，可轻松满足预算。
    对于在你的 API 聚合站点上进行自动化模型选择的用户来说，这样的逻辑至关重要。

“Effort” 参数会如何影响成本？

Claude Opus 4.5 引入了独特的 effort 参数（Low、Medium、High），允许模型在回应前“思考”更久，类似于链式思维但为内部实现。

虽然基础定价（$5/$25）不变，但 高 Effort 模式会显著增加生成的输出 Tokens数量（因为模型会生成内部“思考”Tokens）。

  • 标准请求： 1,000 输出 Tokens = $0.025
  • 高 Effort 请求： 可能生成 3,000“思考”Tokens + 1,000 最终 Tokens = 共 4,000 输出 Tokens = $0.10。

专业提示： 在为 Opus 4.5 计算开支时，如果计划在复杂推理任务中使用 effort=high，务必为输出 Tokens 预留 2x 到 4x 的缓冲。

结论：可负担智能的时代

在 2026 年，“Claude 很贵”的叙事已过时。尽管 Claude Opus 4 仍以每百万 Tokens $15/$75 成为市场上最昂贵的 API 之一，但它实际上是一个旧版遗产。

Claude Opus 4.5 实现了高端智能的普惠化。以 $5/$25 的价格，它与 2024 年的中档模型定价相当，同时提供最先进的编码与代理能力。

你的 API 策略最终建议：

  1. 降低 Opus 4 优先级： 在你的控制台上标注为“Legacy”，防止误用导致高成本。
  2. 默认使用 Opus 4.5： 将其设为“高智能”任务的标准。
  3. 实施缓存： 如果用户发送重复上下文（如代码库），启用提示缓存将输入成本降至近乎为零（$0.50/MTok）。

从昂贵的 Opus 4 转向高效的 Opus 4.5，你不仅能为用户节省成本，还能提供更强、更快、更智能的 AI 体验。

开发者可通过 CometAPI 访问 Claude 4.5（Claude Sonnet 4.5、Claude Haiku 4.5、Claude Opus 4.5）模型。开始前，请在 CometAPI 的 Playground 探索模型能力，并查阅 API 指南以获取详细说明。在访问之前，请确保你已登录 CometAPI 并获取 API 密钥。CometAPI 提供远低于官方价格的方案，帮助你集成。

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