Claude Opus 5 API
model: claude/opus-5
Принимает переписку списком сообщений и изображения, возвращает текст. Контекст 1 000 000 токенов, ответ до 128 000, знания до мая 2026 года. Модель Anthropic, выпущена 24 июля 2026 года.
Цена: за миллион токенов, вход — 900 кр. ($4.5), выход — 4500 кр. ($22.5).
кр. — кредиты, покупаются за рубли.
Песочница
Модель claude/opus-5
Потолок ответа. Стоит то же значение, что шлюз подставляет сам, если поле не прислать. Списывается всё равно фактический расход.
Войдите и получите 50 кредитов на тесты и любое использование сервиса. Без регистрации доступен один запрос в сутки.
Нажмите «Запустить» — ответ модели появится здесь
{ }
Цена Claude Opus 5
Цена за миллион токенов, отдельно за вход и за выход. Списывается фактический расход из поля
usage ответа: сколько токенов ушло в запрос и сколько модель
вернула.
| Токены | Наша цена | Скидка | Официальная |
|---|---|---|---|
| Вход | 900 кр. · $4.5450 ₽ | −10% | $5 |
| Выход | 4500 кр. · $22.52250 ₽ | −10% | $25 |
На 10% ниже официальной цены поставщика. кр. — кредиты, покупаются за рубли.
Вызов через API
Адрес один, и ответ приходит на этот же запрос: задачу ставить и опрашивать не нужно — этим текст и
отличается от картинок. Ключ передаётся заголовком
Authorization: Bearer sk-… и выпускается
в кабинете. На один ключ шлюз пропускает
60 запросов в минуту.
Счёт идёт по токенам из поля usage ответа: вход и выход по своим
ставкам. Кредиты списываются после ответа, по факту — заранее ничего не удерживается, поэтому
короткий вопрос стоит ровно столько, сколько стоит, и не занимает баланс под будущий ответ.
Сколько списано, приходит в самом ответе полем credits_consumed.
Перед вызовом проверяется одно: на балансе есть деньги. Запрос, не дошедший до ответа, не
тарифицируется вовсе.
Поля запроса
Все три лежат в корне тела запроса — вложенного input у текста нет.
Остальные поля формата OpenAI — temperature,
top_p, stop,
seed, response_format,
reasoning_effort и прочие — шлюз передаёт поставщику, проверив
значение: temperature от 0 до 2 (у Claude до 1),
top_p от 0 до 1, штрафы от −2 до 2,
reasoning_effort — minimal, low, medium или high, стоп-слов не
больше четырёх. Негодное значение возвращается отказом 400 с именем поля и не стоит ничего:
поставщик на такое отвечает своей пятисоткой, из которой не видно, что дело в значении. Набор у каждого
семейства свой, потому что форматы вызова разные: что именно принимает выбранная модель, названо
на её странице.
stream работает: ответ приходит событиями, как это принято у Chat
Completions, и заканчивается строкой data: [DONE]. У поставщика ответ
при этом запрашивается целиком — иначе неоткуда взять объём токенов, по которому считается цена
вызова, — поэтому весь текст приходит одним событием, а не словом за словом. Расход и объём
стоят на последнем событии, рядом с признаком конца.
tools передаётся всем моделям каталога.
n и
best_of не передаются: несколько вариантов ответа умножают расход, а
перед вызовом проверено, что денег хватает на один.
| Поле | Тип | Обяз. | Допустимые значения |
|---|---|---|---|
| model | текст | обязательное | claude/opus-5 либо другое имя из каталога текстовых моделей |
| messages | массив | обязательное |
Непустой список сообщений с ролями system,
user, assistant. Пустой список
или не массив — отказ 400
|
| max_tokens | целое | опц. |
От 1 до 128000; вне границ — отказ 400.
Синоним — max_completion_tokens
· без него шлюз подставит 1024
|
Вызов
Запрос показан целиком, с именем этой модели: подставить остаётся только свой ключ. Ответ приходит сразу — задачу ставить и опрашивать не нужно.
curl https://api.gen202.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-ваш-ключ" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude/opus-5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}],
"max_tokens": 200
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="sk-ваш-ключ", base_url="https://api.gen202.com/v1")
answer = client.chat.completions.create(
model="claude/opus-5",
messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],
max_tokens=200,
)
print(answer.choices[0].message.content)
print(answer.usage) # по нему выставлен счётОтвет
Форма ответа — OpenAI Chat Completions. Многоточия стоят там, где значение зависит от самого запроса: текст ответа и три числа расхода. Выдумывать их вместо примера нельзя — счёт выставляется по этим самым числам.
{
"choices": [
{
"index": 0,
"message": { "role": "assistant", "content": "…" },
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": { "prompt_tokens": …, "completion_tokens": …, "total_tokens": … }
}
Текст лежит в choices[0].message.content, причина остановки — в
finish_reason (stop или
length). По usage выставляется счёт, так
что сверить списание можно прямо из ответа. Служебных полей ответа OpenAI
(id, created,
object) шлюз не добавляет.
Отказы
Тело отказа — объект error, как у OpenAI:
{"error":{"message":…,"type":…,"code":…,"param":null}}. Ни один из этих отказов не тарифицируется:
деньги списываются только после ответа модели, и возвращать после отказа нечего.
| Код | code | Когда |
|---|---|---|
| 400 | model_not_found | Имени из поля model нет среди текстовых моделей. В сообщении перечислено, что принимается. |
| 400 | invalid_messages | Поле messages не передано, пустое или не массив. |
| 400 | invalid_max_tokens | Поле max_tokens не целое число либо вне границ от 1 до 128000. |
| 400 | invalid_setting | Настройка запроса с негодным значением: temperature вне границ от 0 до 2 (у Claude до 1), top_p вне границ от 0 до 1, штраф вне границ от −2 до 2, reasoning_effort не из списка minimal, low, medium, high, пустое стоп-слово или больше четырёх стоп-слов. В сообщении назван сам параметр. |
| 400 | key_required | Названный заголовком учёта ключ не принадлежит аккаунту или отключён. При вызове по ключу Bearer такого отказа не бывает. |
| 400 | — | Тело запроса не разобралось как JSON. Проверьте, что отправляете правильно составленный объект. |
| 401 | invalid_api_key | Ключа нет в заголовке Authorization, либо он неверный или отключён. |
| 402 | insufficient_credits | На балансе не осталось свободных кредитов. Перед вызовом шлюз проверяет только это — сумма списывается после ответа, по факту. |
| 413 | — | Тело запроса больше предела в 512 КиБ. |
| 415 | — | Не тот тип содержимого. Заголовок Content-Type должен быть application/json. |
| 429 | — | Больше 60 запросов в минуту на один ключ. |
| 502 | upstream_error | Поставщик не ответил или ответил ошибкой. Запрос не тарифицируется: списывать нечего, ответа не было. |
| 503 | service_overloaded | Поставщик перегружен или отбил запрос по своему лимиту. Запрос не тарифицируется, повторить можно через несколько секунд — срок назван в заголовке Retry-After. |
| 503 | upstream_error | Модель временно недоступна у поставщика. Запрос не тарифицируется. |
Что Anthropic говорит про Claude Opus 5
Claude Opus 5 — та модель, с которой разработчик советует начинать всякому, кто ещё не выбрал.
Прибавку против прошлой Opus 4.8 он называет ступенчатой, а не постепенной.
Больше всего, по его словам, выросли глубокое рассуждение, долгие задачи по шагам и умение обращать дополнительное обдумывание в качество ответа.
Обдумывание включено по умолчанию: сколько думать над ответом, модель решает сама.
Дата выхода Claude Opus 5 — 24 июля 2026 года.
Характеристики Claude Opus 5: окно, предел ответа и отсечка знаний
Числа Claude Opus 5 разбросаны по справочнику разработчика, и здесь они сведены в одно место.
Имя из первой строки подставляется в поле model: без него запрос не уйдёт ни к одной модели.
| Характеристика | Claude Opus 5 |
|---|---|
| Имя для поля model | claude/opus-5 |
| Окно контекста | 1 000 000 токенов |
| Предел одного ответа | 128 000 токенов |
| Что берёт на вход | текст и изображения |
| Чем отвечает | текстом |
| Документы PDF | до 600 страниц в одном запросе |
| Отсечка знаний | май 2026 года |
Ставка Claude Opus 5 за миллион токенов стоит в таблице цен выше по этой же странице.
Как проверить Claude Opus 5 на своей задаче
Описание модели отвечает на вопрос, что она умеет вообще. Как она справится с вашей работой, показывает только прогон на вашем же материале.
- Возьмите настоящий материал. Не пример из справочника, а тот текст или тот файл, с которым модель будет работать в деле. На простом вопросе разницы не увидеть.
- Опишите задачу целиком. Условия, крайние случаи и вид готового ответа перечисляются сразу, одним заданием: так у модели остаётся меньше мест, где решение придётся угадывать.
- Поставьте предел ответа с запасом. Обдумывание расходуется из того же предела длины, что и написанный текст. Оставленный от прошлой модели низкий предел обрывает ответ на середине.
- Прогоните запрос несколько раз. Ответ на одну и ту же формулировку выходит разным, и по одной попытке судить не о чем.
- Проверьте длинный материал отдельно. Если в запрос уходит большой документ, посмотрите, дошла ли модель до его дальней части и не пропал ли по дороге целый абзац.
Готовый запрос с именем модели разобран в разделе «Вызов через API», а отправить его можно в песочнице выше.
Для чего Anthropic предлагает Claude Opus 5
Названы разбор графиков, документов и схем, а ещё повторение готового вида страницы или интерфейса.
Отдельно назван разбор чужого кода: разработчик говорит, что настоящие ошибки модель находит за один проход и ложную тревогу поднимает редко.
Из офисной работы названы таблицы из нескольких листов с непростыми формулами и связные наборы слайдов.
Ещё одна названная работа — управление несколькими помощниками сразу, где один пишет, а другой проверяет.
Длинный запрос к Claude Opus 5: что помещается и где обрывается ответ
В запрос помещается миллион токенов, и это одновременно предел и значение по умолчанию: окна поменьше у модели просто нет.
Ответ бывает длиной до 128 тысяч токенов.
На вход идут буквы и изображения, а обратно приходит только текст: рисовать картинки модель не умеет вовсе.
Кроме изображений она читает PDF — до шестисот страниц в одном запросе.
Окно запроса и предел ответа — разные пределы, и длинный ответ упирается во второй: сколько бы текста ни поместилось в запрос, ответ не станет длиннее своего предела.
Отсюда обычный случай с длинным кодом: файл обрывается на середине не потому, что кончилось окно, а потому, что кончился предел одного ответа.
Про заполненное окно ходит утверждение, что после нескольких сотен тысяч токенов ответы портятся. Проверенного замера под ним нет, а в чужих разборах встречаются рабочие сессии и большего объёма, где полезное находилось под самый конец.
С чем сталкиваются в работе с Claude Opus 5
Ниже собрано то, чего нет ни в одном описании модели: это видно только на своей задаче и на нескольких попытках подряд.
- Обдумывание включено по умолчанию и расходуется из того же предела длины, что и ответ: поставленный впритык предел обрывает готовый текст на середине.
- Просьба перепроверить работу, оставшаяся в задании со старой модели, чаще заканчивается не готовым результатом, а рассказом о проделанном.
- Прибавка обдумывания улучшает работу внутри выбранного моделью пути, но не меняет того, какой путь она выберет.
- На долгой работе модель объявляет задачу законченной раньше времени, и её приходится подгонять словом «продолжай».
- Чем длиннее и подробнее набор указаний, тем хуже модель их держит: на коротком задании с чистого листа результат ровнее.
- При переносе длинного текста слово в слово в ответе появляются расхождения: пропадает абзац или заголовок, а иногда добавляется строка, которой в исходнике не было.
- Там, где условия задачи противоречат друг другу, модель молча выбирает одну сторону: про само противоречие она скажет, только если потребовать этого прямо.
- Отказ приходит иногда и на самой обычной реплике, если в переписке уже накопилось много текста.
Отсюда рабочее правило: предел длины ответа ставится с запасом, а длинное задание разбивается на части и проверяется по частям.
До какого времени Claude Opus 5 знает мир
Знания Claude Opus 5 доведены до мая 2026 года.
Anthropic печатает в таблице сразу две даты: до какого месяца знания самые полные и надёжные и каким месяцем кончается весь набор обучающих данных.
У этой модели обе даты сошлись на мае 2026 года.
О том, что случилось позже, модель не расскажет.
О чём Anthropic предупреждает тех, кто встраивает Claude Opus 5
Часть перемен видна без единой правки кода, и разработчик перечисляет их сам.
Ответы выходят длиннее, чем у прошлой Opus, а в долгой работе модель чаще прежнего рассказывает человеку, чем она сейчас занята.
Свою работу она проверяет сама, поэтому указание «перепроверь ответ», перенесённое со старых моделей, заставляет её проверять лишнее.
Поручения помощникам она раздаёт охотнее, чем это делала прошлая версия.
