# Anthropic 發布 Claude Opus 5，價格與 Opus 4.8 相同，智慧接近價格兩倍的 Fable 5
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> 原作者：Claude (@claudeai) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥🔥 · 日期：2026-07-24
> 原始來源：https://x.com/claudeai/status/2080699495453528290
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## 中文摘要
Anthropic 發布 Claude Opus 5，價格與 Opus 4.8 相同，智慧接近價格兩倍的 Fable 5。
Anthropic 正式推出 [Claude Opus 5](https://www.anthropic.com/news/claude-opus-5)：定價維持與前一代 Opus 4.8 相同（每百萬輸入 token 5 美元、每百萬輸出 token 25 美元），卻以 Fable 5 一半的價格提供接近其前沿水準的智慧。它預設啟用思考、強化了推理與 Agentic 程式開發，上下文視窗 1M token 既是預設也是上限（沒有更小的變體），單次最多輸出 128k token。
> Claude Opus 5 的標題畫面
**模型效能與基準表現**
- 在 Frontier-Bench、GDPval-AA 等程式開發與知識工作評測中創下全新的 state-of-the-art，且以較低成本達到前一代 Opus 4.8 超過兩倍的表現；官方同時註明，它在網路安全任務上仍落後 Mythos 5。
> Opus 5 在多項 AI 評測中表現優異，其中在 ARC-AGI-3 得分為 30.2%，遠高於第二名 GPT-5.6 Sol 的 7.8%；但在 DeepSWE v1.1 則由 GPT-5.6 Sol 以 72.7% 領先。
- 在 Frontier-Bench v0.1 上，各個 effort 等級的成本與得分都壓過同級對手。
> Opus 5、Fable 5、Opus 4.8 與 GPT-5.6 Sol 在 Frontier-Bench v0.1 上依不同 effort level 的 agentic coding 成本與得分比較
- 在 ARC-AGI-3 評測中，其分數達到次佳模型的三倍以上。
> Opus 5 (high) 在 ARC-AGI-3 評測的 Score (%) 顯著領先 GPT-5.6 Sol 與 Opus 4.8 (high)。
- 在 CursorBench 3.2 的 max effort 下，表現與 Fable 5 的 peak score 相差不到 0.5%，但單一任務成本僅有一半。
> Opus 5、Fable 5、Opus 4.8 與 GPT-5.6 Sol 在 CursorBench 上依不同 effort level 的成本與分數表現比較
- 在電腦操作評測 OSWorld 2.0 上，以約三分之一的成本超越 Fable 5 的最佳成績。
> Opus 5、Fable 5、Opus 4.8 與 GPT-5.6 Sol 在 OSWorld 2.0 評測中不同 effort level 下的任務成本與分數比較。
- 在 Zapier 的 AutomationBench 上，相同單任務成本下的通過率約為次佳模型的 1.5 倍；即使在最低 effort 設定，通過的任務數也多於其他所有模型。
> Opus 5、Fable 5、Opus 4.8 與 GPT-5.6 Sol 在 AutomationBench 評測中各工作量設定下的任務成本與通過率比較
- 在真實知識工作評測 GDPval-AA v2 與 Humanity's Last Exam 上，以相近或更低的單次成本換到更高的正確率。
> Opus 5、Fable 5、Opus 4.8 與 GPT-5.6 Sol 在 GDPval-AA v2 評測中於不同 effort level 下的 Elo score 與基準測試成本比較。
> Opus 5 在 Humanity's Last Exam (with tools) 評測中，Pass rate 整體高於 Opus 4.8；與 Fable 5 相比，前段點位不一定領先，後段多數點位較高。
> Opus 5、Fable 5、Opus 4.8 與 GPT-5.6 Sol 在 Artificial Analysis Coding Agent Index 的任務成本與指數得分比較。
- 在生命科學評測中全面超越 Opus 4.8，例如有機化學內部評測高出 10.2 個百分點，蛋白質序列變異功能預測高出 7.7 個百分點，並能視覺化氣流流過空氣動力學物件的情況。
**官方公布的三個實例**
- FreeCAD 任務中模型看不到圖面，於是自己寫了一條電腦視覺 pipeline 從原始像素抽出幾何，重建整個機械零件；相同設定下沒有其他競品模型能在五次嘗試內解出。
- 面對一個開源套件管理器的真實 bug，Opus 5 找出根本原因，補掉社群 patch 漏掉的邊界情況；競品模型只修掉表面症狀就回報問題已解決。
- 一家交易公司的工程師在單一 session 內建出新的交易所行情 feed；找不到 live feed 可對照時，Opus 5 自己建了一套測試 harness 驗證解析是否正確。
**核心架構與行為變更**
- 預設啟用思考功能（thinking），模型會自行決定每個回合的思考時機與深度，開發者可透過 [effort 參數](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/effort)（支援 `low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`）控制思考深度；在 Claude Code 與 Claude Platform 上預設為 high。
- 在 `xhigh` 或 `max` 的 effort 等級下，設定 `thinking: {"type": "disabled"}` 會回傳 400 錯誤，這是一項重要的行為變更。官方也提醒關閉思考有已知瑕疵：模型偶爾會把工具呼叫寫進純文字回覆裡，而不產生結構化的 `tool_use` 區塊。
- 支援 Fast mode，執行速度約為預設速度的 2.5 倍，定價為基礎價格的兩倍；此功能仍在研究預覽階段，目前只在 Claude Platform 與 Claude Code 提供，Amazon Bedrock、Google Cloud 與 Microsoft Foundry 尚未支援。
- 最低可快取 prompt 長度降至 512 tokens，過往因過短而無法快取的 prompt 現在無需修改程式碼即可建立快取條目。
- 行為方面，其預設回應與書面交付內容更長，在代理式對話中更常向使用者敘述進度，並會主動驗證自身工作——也因此官方建議刪掉沿用自舊模型的驗證指令，那些指令會造成過度驗證、白白消耗 token。
**API 與整合設定**
- 支援完整的 effort 階梯，執行高階運算時需設定較大的 `max_tokens`（例如 64000）以提供模型思考空間；要注意 `max_tokens` 是「思考＋回覆文字」的總量硬上限：
```bash cURL
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
-H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-opus-5",
"max_tokens": 64000,
"stream": true,
"output_config": {
"effort": "max"
},
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain why the sum of two even numbers is always even."
}
]
}'
```
- 新增對話中途工具變更（Mid-conversation tool changes）beta 功能，允許在對話回合之間新增或移除工具同時保留 prompt 快取，請求時須帶入 `mid-conversation-tool-changes-2026-07-01` beta header。
- 支援伺服器端預設 fallbacks 模式，依拒絕類別套用 Anthropic 建議的備用模型，須帶入 `server-side-fallback-2026-07-01` beta header。
- 遷移至新版本時，開發者需將程式碼中的模型 ID 更新為 `claude-opus-5`（詳見[遷移指南](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/migration-guide#migrating-from-claude-opus-4-8-to-claude-opus-5)）。
**誰能用、在哪裡能用**
- 所有付費方案與 Claude API 當日開放：在 Claude Max 上是新的預設模型，在 Claude Pro 上是最強的可選模型。
- 三大雲平台同步供應，Amazon Bedrock 的模型 ID 為 `anthropic.claude-opus-5`，Google Cloud 與 Microsoft Foundry 亦可使用；Opus 4.8 在這些平台上仍然保留。
- Claude Code 需升級到 v2.1.219 以上才選得到 Opus 5（執行 `claude update`）；Max、Team Premium、Enterprise 隨用隨付與 Anthropic API 預設即為 Opus 5，Pro、Team Standard 與 Enterprise 訂閱席次則預設 Sonnet 5。
- 企業客戶要留意一項限制：[Priority Tier 不支援 Opus 5](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/migration-guide)，Opus 4.8 才保留這項承諾，容量需要另外規劃。
- Claude Code 的 fast mode 用 `/fast` 切換（VS Code 擴充套件不支援），訂閱方案上只走 usage credits、不計入方案的額度；而且在對話進行到一半才開啟時，整段既有 context 會以 fast 模式的未快取價重算一次，越晚開越貴。
**安全與對齊**
- 在自動化行為審查中，Opus 5 的整體失準行為得分為 2.3，是近期模型中最低的一個。
> Opus 5 在自動化行為審計（Automated behavioral audit）的偏離行為（Misaligned behavior）得分為 2.30，低於 Sonnet 5（3.35）、Opus 4.8（2.85）與 Mythos 5（2.81），為偏離行為程度最低的模型。
- 網路安全方面，Opus 5 找出漏洞的能力已逼近 Mythos 5，但把漏洞轉成實際威脅（exploit 開發）的能力仍大幅落後。
> Opus 5 在網路安全任務上表現強於 Opus 4.8（漏洞識別率 79.4% 比 61.5%），但在漏洞利用開發上仍大幅落後 Mythos 5（成功數量 4 個比 13 個）。
- 安全防護也隨之調整：cyber classifier 的介入頻率預期比 Fable 5 少約 85%，允許在原始碼中尋找漏洞，但仍擋下 binary 層的漏洞掃描、滲透測試與 exploit 生成；已加入 Cyber Verification Program 的企業與研究者，可取得限制較少的版本。
- 被標記的請求預設回退到 Opus 4.8；原本在 Fable 5 上被擋下的生物領域請求，現在改由 Opus 5 承接（先前是 Opus 4.8）。在 Claude Code 裡，Opus 5 的資安類請求會改跑 Opus 4.8，生物類請求則直接以拒絕收場——因為 Opus 5 自己執行生物 classifier，沒有備援模型。
- 依 Anthropic 的 System Card，Opus 5 被判定具備 CB-1（非新型武器合成）但不具 CB-2 能力，因此沿用與 Opus 4.8 相同的 ASL-3 防護，也未跨過 RSP 設定的自動化 AI 研發能力門檻。
- 英國 AI Security Institute（UK AISI）取得早期檢查點做外部測試，結論是 Opus 5 在其網路安全評測上「表現與 Mythos 5 及 Mythos Preview 相當」：在企業網路攻擊模擬靶場「The Last Ones」十次嘗試中八次端到端攻破，在防禦更完整的新靶場「Doing Life」推進到目前觀測到最遠的第 22 步（全長 23 步），但仍未攻破。
**生態系與各大平台支援**
- 在 Claude Code 中，執行 `/model claude-opus-5` 即可切換；若要將現有工作負載升級，可執行 `/claude-api migrate` 指令，內建的 claude-api skill 會先確認要改動的範圍，再更新模型字串並建議針對該模型微調的提示詞。
- Cognition 宣布 Claude Opus 5 已在 Devin Desktop 與 Devin CLI 上線，並將納入 Devin Cloud 的模式組合；在自家 FrontierCode 1.1 基準測試中拿到 63.6% 分數、Extended 通過率 69.6%，以半價逼近 Fable 5，特別擅長困難的除錯與根本原因分析，修 bug 時偏好精準的原地修正而非大規模重構（詳見 [Devin 公告](https://devin.ai/blog/claude-opus-5)）。
> Claude Fable 5 在 FrontierCode 1.1 Extended 評測中以 64.9% 取得最高分，Claude Opus 5 則以 63.6% 緊隨其後。
- Cursor 已上架該模型，在預設 effort 下 CursorBench 得分 66.7 對 Fable 5 的 66.5、價格只要一半；而且與 Fable 5 不同的是，它相容於 Zero Data Retention 政策（評測比較見 [Cursor 評測頁面](http://cursor.com/evals)）。
- GitHub 宣布 Claude Opus 5 已開始在 GitHub Copilot 分批推出（官方註明推出是漸進式的），開放給 Copilot Pro+、Max、Business 與 Enterprise 方案，可在 Visual Studio Code、Visual Studio、Copilot CLI、cloud agent 與行動平台的模型選單中選用；Business 與 Enterprise 需由管理員先在 Copilot 設定中啟用 Claude Opus 5 政策（詳見 [GitHub 變更日誌](https://github.blog/changelog/2026-07-24-claude-opus-5-is-now-available-in-github-copilot/)）。
> GitHub Copilot 整合 Claude Opus 5 模型介面與功能展示
- Lovable 也已引入該模型，在完整應用程式的建構測試中，成品品質是其測得過的最高水準、每次執行之間的變異明顯較小，最嚴苛的程式任務較 Claude Opus 4.7 提升 22%。
> 各種斑點鳥蛋從上方依序落下並排列成數字「5」形狀，最後顯示「Opus 5」字樣。
> 由多顆不同花紋與尺寸的鳥蛋排列組合成數字「5」的復古風格插圖
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*此篇由 Claude Opus 5 模型自動撰寫*
## 媒體內容
**Opus 5 在自動化行為審計（Automated behavioral audit）的偏離行為（Misaligned behavior）得分為 2.30，低於 Sonnet 5（3.35）、Opus 4.8（2.85）與 Mythos 5（2.81），為偏離行為程度最低的模型。**
**數據表**
| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| 圖表資料：Opus 4.8 | 2.85 |
| Mythos 5 | 2.81 |
| Sonnet 5 | 3.35 |
| Opus 5 | 2.30 |
**Opus 5 在網路安全任務上表現強於 Opus 4.8（漏洞識別率 79.4% 比 61.5%），但在漏洞利用開發上仍大幅落後 Mythos 5（成功數量 4 個比 13 個）。**
**數據表（1）Vulnerability identification (grade > 0)**
| 模型 | Pass@1 (% of challenges) |
| --- | --- |
| Opus 4.8 | 61.5% |
| Mythos 5 | 80.0% |
| Opus 5 | 79.4% |
**數據表（2）Exploitation success (grade 1.0)**
| 模型 | Challenges (count) |
| --- | --- |
| Opus 4.8 | 0 |
| Mythos 5 | 13 |
| Opus 5 | 4 |
**Claude Fable 5 在 FrontierCode 1.1 Extended 評測中以 64.9% 取得最高分，Claude Opus 5 則以 63.6% 緊隨其後。**
**數據表**
| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| 圖表資料：Claude Sonnet 4.6 | 40.0 |
| SWE-1.7 | 54.6 |
| GPT-5.6 Terra | 55.8 |
| Claude Sonnet 5 | 56.2 |
| GPT-5.5 | 56.7 |
| Claude Opus 4.8 | 59.6 |
| GPT-5.6 Sol | 60.6 |
| Claude Opus 5 | 63.6 |
| Claude Fable 5 | 64.9 |
**GitHub Copilot 整合 Claude Opus 5 模型介面與功能展示**
**影片中的 Prompt 與操作**
操作步驟：
1. （00:00）顯示 GitHub Copilot 介面與終端機日誌
2. （00:03）點擊模型選擇器並切換至 Claude Opus 5
3. （00:40）在模型選單中調整強度設定
**逐字稿**
- `00:00` Anthropic 最新的 Opus 模型 Claude Opus 5 現已在 GitHub Copilot 中推出。（Claude Opus 5, Anthropic's newest Opus model, is now available in GitHub Copilot.）
- `00:04` 它專為需要縝密推理、（It's designed for complex, long-running coding tasks that require careful reasoning,）
- `00:09` 有效工具使用以及在多個步驟中可靠執行的複雜、長時間執行的程式開發任務而設計。（effective tool use, and reliable execution across multiple steps.）
- `00:13` 在我們早期的測試中，Opus 5 在 Agentic 程式開發工作流程中展現了強大的效能，（In our early testing, Opus 5 showed strong performance on agentic coding workflows,）
- `00:18` 包含自主程式碼變更、迴歸驗證，以及需要協調多個工具的任務。（including autonomous code changes, regression verification, and tasks that require coordinating）
- `00:23` 該模型在進行針對性變更、驗證工作，（multiple tools. The model was especially effective at making targeted changes, validating work,）
- `00:29` 以及減少複雜任務上不必要的執行負荷時特別有效。（and reducing unnecessary execution overhead on complex tasks.）
- `00:33` Claude Opus 5 將開放給 Copilot Pro+、Max、Business 和 Enterprise 使用者使用。（Claude Opus 5 will be available to Copilot Pro+, Max, Business, and Enterprise users.）
- `00:39` 你將能夠在各個 GitHub Copilot 服務的模型選擇器中選取該模型，（You'll be able to select the model in the model picker across GitHub Copilot services,）
- `00:44` 包含 Visual Studio Code、Visual Studio、GitHub Copilot CLI、GitHub Copilot Cloud Agent、（including Visual Studio Code, Visual Studio, the GitHub Copilot CLI, GitHub Copilot Cloud Agent,）
- `00:50` GitHub.com 以及 GitHub Copilot 應用程式。（GitHub.com, and the GitHub Copilot app.）
**Opus 5 在多項 AI 評測中表現優異，其中在 ARC-AGI-3 得分為 30.2%，遠高於第二名 GPT-5.6 Sol 的 7.8%；但在 DeepSWE v1.1 則由 GPT-5.6 Sol 以 72.7% 領先。**
**數據表**
| | Opus 5 | Fable 5 | Opus 4.8 | GPT-5.6 Sol |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 代理式終端程式設計 (Frontier-Bench v0.1) | 43.3% | 33.7% | 21.1% | 34.4% |
| 知識工作 (GDPval-AA v2) | 1861 | 1747 | 1593 | 1736 |
| 新穎問題解決 (ARC-AGI-3) | 30.2% | — | 1.5% | 7.8% |
| 代理式搜尋 (BrowseComp) | 90.8% | 87.4% | 84.3% | 90.4% |
| 跨領域推理 (Humanity's Last Exam, no tools) | 56.3% | 56.5% | 49.8% | — |
| 跨領域推理 (Humanity's Last Exam, with tools) | 64.7% | 63.9% | 57.9% | — |
| 電腦操作 (OSWorld 2.0) | 70.6% | 66.1% | 55.7% | 62.6% |
| 代理式程式設計 (DeepSWE v1.1) | 68.8% | 69.7% | 59.0% | 72.7% |
| 代理式程式設計 (FrontierCode v1.1, Main) | 53.4% | 53.5% | 46.5% | 47.5% |
| 商業工作流程 (AutomationBench) | 26.0% | 17.4% | 17.0% | 18.1% |
| 法務 (Legal Agent Benchmark, Held-out) | 11.7% | 13.3% | 10.4% | 2.5% |
| 健康 (HealthBench Professional) | 59.8% | 66.0% (Mythos 5) | 57.4% | 60.5% |
| 生物學 (BioMysteryBench, hard) | 49.4% | 46.5% | 42.4% | — |
| 生物學 (BioMysteryBench, human solved) | 90.1% | 89.0% (Mythos 5) | 88.5% | — |
**Opus 5、Fable 5、Opus 4.8 與 GPT-5.6 Sol 在 Frontier-Bench v0.1 上依不同 effort level 的 agentic coding 成本與得分比較**
**數據表**
| | 趨勢 |
| --- | --- |
| 圖表資料：Opus 5 | 隨 effort level 增加，成本與得分整體上升，在可見系列中 Score (%) 最高 |
| Fable 5 | 隨 effort level 增加，成本與得分整體上升，Score (%) 低於 Opus 5 與 GPT-5.6 Sol，高於 Opus 4.8 |
| Opus 4.8 | 隨 effort level 增加，成本與得分整體上升，Score (%) 整體最低 |
| GPT-5.6 Sol | 隨 effort level 增加，成本與 Score (%) 整體上升，末端 Score (%) 低於 Opus 5、高於 Fable 5 與 Opus 4.8 |
**Opus 5、Fable 5、Opus 4.8 與 GPT-5.6 Sol 在 CursorBench 上依不同 effort level 的成本與分數表現比較**
**數據表**
| | 趨勢 |
| --- | --- |
| Opus 5 | 分數隨 effort level 上升而增加，與 GPT-5.6 Sol 在部分 effort level 的分數接近 |
| Fable 5 | 分數隨 effort level 上升而增加，成本區間最高，達到最高分數 |
| Opus 4.8 | 分數隨 effort level 上升而增加 |
| GPT-5.6 Sol | 分數隨 effort level 上升而增加，涵蓋最低成本（$1.00） |
**Opus 5、Fable 5、Opus 4.8 與 GPT-5.6 Sol 在 Artificial Analysis Coding Agent Index 的任務成本與指數得分比較。**
**數據表**
| | 趨勢 |
| --- | --- |
| Opus 5 | 隨 effort 增加得分先上升，最右端回落，成本低於 Fable 5，表現優於 Opus 4.8 |
| Fable 5 | 隨 effort 增加得分持續上升，處於最高成本與極高表現區域 |
| Opus 4.8 | 隨 effort 增加得分持續上升，整體得分低於 Opus 5 |
| GPT-5.6 Sol | 隨 effort 增加得分持續上升，位於最上方的效能前沿曲線 |
**Opus 5 (high) 在 ARC-AGI-3 評測的 Score (%) 顯著領先 GPT-5.6 Sol 與 Opus 4.8 (high)。**
**數據表**
| | Score (%) | Total evaluation cost (USD, log scale) |
| --- | --- | --- |
| 圖表資料：Opus 5 (high) | 高於 GPT-5.6 Sol 與 Opus 4.8 (high) | 高於 $20,000 |
| Opus 4.8 (high) | 低於 GPT-5.6 Sol 與 Opus 5 (high) | 介於 $10,000 與 $20,000 之間 |
| GPT-5.6 Sol | 高於 Opus 4.8 (high) 但低於 Opus 5 (high) | 由 $10,000 右側延伸至 $20,000 右側 |
**Opus 5、Fable 5、Opus 4.8 與 GPT-5.6 Sol 在 GDPval-AA v2 評測中於不同 effort level 下的 Elo score 與基準測試成本比較。**
**數據表**
| | 趨勢 |
| --- | --- |
| 圖表資料：Opus 5 | 隨著 effort level 提高，成本與 Elo score 同步上升，在多數 effort level 下 Elo score 居於最高位置 |
| Fable 5 | 隨著 effort level 提高，成本與 Elo score 同步上升，Elo score 高於 Opus 4.8 但低於 Opus 5 |
| Opus 4.8 | 隨著 effort level 提高，成本與 Elo score 同步上升，整體 Elo score 低於其他模型 |
| GPT-5.6 Sol | 在低 effort level 時起始成本最低且 Elo score 低於同階段 Opus 5，隨 effort level 提高與 Opus 5 接近 |
**Opus 5 在 Humanity's Last Exam (with tools) 評測中，Pass rate 整體高於 Opus 4.8；與 Fable 5 相比，前段點位不一定領先，後段多數點位較高。**
**數據表**
| | 趨勢 |
| --- | --- |
| 圖表資料：Opus 5 | 隨 cost/effort 增加 Pass rate 整體上升，最後一段略回落（整體 Pass rate 最高） |
| Fable 5 | 隨 cost/effort 增加 Pass rate 上升（整體 Pass rate 介於 Opus 5 與 Opus 4.8 之間） |
| Opus 4.8 | 隨 cost/effort 增加 Pass rate 上升（整體 Pass rate 最低） |
## 策展筆記
數據校正：Anthropic 官方 System Card 在 OSS-Fuzz 這段自己打架——內文寫 Opus 4.8「scored on 38.5% of targets」，同頁圖表卻標 61.5%，兩者剛好互補。對照 Claude Sonnet 5 System Card 的原始寫法可確認圖表為準：那份寫 Opus 4.8「failed to score on 38.5%」、Sonnet 5 失敗 45.5%、Mythos 5 失敗 20.0%，換算成得分率正是 61.5%、54.5%、80.0%，與圖表三根長條完全吻合。也就是 Opus 5 System Card 內文把「未得分比例」誤寫成了「得分比例」。
## 標籤
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