Claude Opus 4.8は、Anthropicが2026年5月28日(米国時間)に公開したOpusシリーズのモデルで、APIのモデルIDはclaude-opus-4-8です。公開時点ではAnthropicの一般提供モデルの最上位でしたが、その後7月24日にClaude Opus 5、9月22日にClaude Opus 5.5が出ました。2026年9月時点の公式ドキュメントでは「Legacy」に分類されており、提供は続くものの今後の更新はありません。現行のOpusを知りたい場合は最新版のClaude Opus 5.5の解説を参照してください。この記事は4.8そのものに絞り、仕様・料金・4.7からの変更点・ベンチマークと、2026年9月にあえて4.8を使い続ける理由があるかどうかを、公式資料の数値で整理します。
まとめ:Claude Opus 4.8の要点
- 位置づけ:2026年5月28日公開。9月時点はLegacyで、退役は「2027年5月28日より前にはならない」と公式に明記されています。
- 仕様:コンテキスト1Mトークン、最大出力128Kトークン、知識のカットオフは2026年1月。思考はadaptiveのみで、
effortの既定はhighです。 - 料金:入力5ドル・出力25ドル(100万トークンあたり)で4.7と同額。Fast modeは入力10ドル・出力50ドルで、Claude APIでだけ申請制で使えます。
- 4.7との差:SWE-bench Proは64.3%から69.2%、Terminal-Bench 2.1は66.1%から74.6%に上がりました。一方でGPQA Diamondは94.2%から93.6%に下がっています。
- いま選ぶなら:新規なら入力4ドル・出力20ドルのOpus 5.5が既定です。5.5で動かなくなる書き方(思考オフ、
tool_choiceによる強制、旧版のコンピュータ操作ツール)は、4.8と同じ料金のOpus 5なら動きます。4.8でなければならない理由は、Priority Tierの既存契約を使っている場合にほぼ限られます。
以下、仕様、4.7からの変更点、APIの書き方、料金、後継モデルとの比較の順に根拠を示します。
Claude Opus 4.8の仕様と2026年9月時点の提供状況
公式のClaude Opus 4.8のモデル概要ページに載っている値を1つの表にまとめました。料金やステータスは変わるので、契約前には同ページで確認してください。
| 項目 | Claude Opus 4.8の値 |
|---|---|
| 公開日 | 2026年5月28日(米国時間) |
| ステータス | Active(Legacy) |
| 退役予定 | 2027年5月28日より前にはならない |
| コンテキスト | 1Mトークン(長文の追加料金なし) |
| 最大出力 | 128Kトークン(Batch APIはbetaで300K) |
| 入出力 | テキストと画像を入力、テキストを出力 |
| 思考 | adaptiveのみ |
| effortの既定 | high |
| 知識のカットオフ | 2026年1月 |
| API料金 | 入力$5/出力$25(100万トークンあたり) |
プラットフォーム別のモデルID
Claude API、Google Cloud、Microsoft Foundry、Claude Platform on AWSではclaude-opus-4-8、Amazon Bedrockではanthropic.claude-opus-4-8を指定します。日付の付いたスナップショットIDはありません。Claude CodeからBedrock経由で使う場合、公式の設定例は推論プロファイルの接頭辞が付いたus.anthropic.claude-opus-4-8です。退役日の約束はAnthropicが運用する環境(Claude API、Claude Platform on AWS、Microsoft Foundry)が対象で、BedrockとGoogle Cloudは各社が独自に退役スケジュールを決めます。
知識のカットオフとパラメータ数
公式ページは「信頼できる知識のカットオフ」と「学習データのカットオフ」をどちらも2026年1月としています。4.8は5月公開ですが、2026年2月以降の出来事や製品の版は知らない前提で扱い、そうした質問にはweb検索ツールを組み合わせてください。後継のOpus 5は2026年5月、Opus 5.5は2026年6月がカットオフです。パラメータ数は、モデル概要ページにもシステムカードにも記載がなく、Anthropicは公表していません。ネット上で見かける具体的な数値は推定です。
Opus 4.7からの変更点:ベンチマークと挙動の違い
4.8は4.7の公開(2026年4月16日)から42日後に出ました。料金は同じで、必須のコード変更はモデルIDの差し替えだけです。変わったのは主に性能と振る舞いで、公式発表は「控えめだが確かな改善」と表現しています。4.7単体の仕様と「遅い」と言われた理由はClaude Opus 4.7の解説記事にまとめています。
システムカードのベンチマーク(Table 8.1.A)
Claude Opus 4.8 System Card(PDF)の評価サマリー(8.1節)から主な項目を抜き出しました。4.8の値は、特記がない限りadaptive思考・maxのeffort・5回平均で測られています。例外として、Terminal-Bench 2.1はhighのeffort、GPQA Diamondは25回平均です。他社モデルの値は各社の公表値です。
| 評価 | Opus 4.8 | Opus 4.7 | GPT-5.5 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 88.6% | 87.6% | – | 80.6% |
| SWE-bench Pro | 69.2% | 64.3% | 58.6% | 54.2% |
| Terminal-Bench 2.1 | 74.6% | 66.1% | 78.2% | 70.3% |
| OSWorld-Verified | 83.4% | 82.8% | 78.7% | 76.2% |
| Humanity’s Last Exam(ツールあり) | 57.9% | 54.7% | 52.2% | 51.4% |
| GPQA Diamond | 93.6% | 94.2% | – | 94.3% |
| BrowseComp(単一エージェント) | 84.3% | 79.8% | 84.4% | 85.9% |
| MCP-Atlas | 82.2% | 79.1% | 75.3% | 78.2% |
| GDPval-AA(Elo) | 1890 | 1753 | 1769 | 1314 |
コーディングとエージェント系は全項目で4.7を上回りました。ただしTerminal-Bench 2.1はGPT-5.5が上です。BrowseCompはGemini 3.1 Pro(85.9%)とGPT-5.5(84.4%)がわずかに上で、4.8もマルチエージェント構成なら88.5%になります。GPQA DiamondはGemini 3.1 Proと4.7が上で、すべてで首位というわけではありません。Terminal-Benchは全モデルを公開ハーネスのTerminus-2で測った値で、発表の脚注によるとGPT-5.5をCodex CLIのハーネスで動かした自己申告値は83.4%です。同じモデルでもハーネスによって約5ポイント変わるので、他社との比較には使いにくい項目です。OSWorld-Verifiedの4.7の値は、システムカードでは82.8%、公式発表の脚注では82.3%と食い違っており、表はシステムカードの値を載せています。
実務で効くのは、システムカードのFigure 8.2.Aにある記述です。SWE-bench Proの合格率はxhighでピークに達し、maxもほぼ同等です。さらに4.8は最小のeffortでも、4.7を最大effortで動かしたときのピークと同じ水準に届きます。4.7をmaxで回していた処理は、4.8ならxhigh以下に下げてもよい可能性があります。コストが下がるかどうかは自社の評価セットで確かめてください。
正直さと振る舞いの変化
公式発表が最も強調しているのは正直さです。社内評価では、自分が書いたコードの欠陥を指摘せずに通してしまう率が、4.7に比べて約4分の1に下がりました。公式のプロンプトガイド(Prompting Claude Opus 4.8)は、4.7向けのプロンプトでもそのまま動くとしたうえで、調整が要りやすい振る舞いとして主に次の点を挙げています。
- 応答の長さを課題の難しさで変える(簡単な質問には短く、分析には長く答える)
- 長い作業の途中経過を、4.7より定期的にユーザーへ報告する
- ツール呼び出しより自分の推論を優先しがちで、サブエージェントを起動する数も既定では少ない
- 指示を文字どおりに解釈し、低いeffortほど頼まれていないことはしない
- コードレビューで「重大な問題だけ報告」と指示すると、見つけた軽微なバグを報告せず、再現率が下がって見える
ガイドは、途中経過を強制する指示(「3回ツールを呼ぶたびに進捗を要約する」など)を入れていたら外してみること、ツールをもっと使わせたいならeffortをhighかxhighに上げることを勧めています。整合性の評価では、欺瞞や悪用への協力といった不整合な振る舞いの率が4.7より大きく下がり、Claude Mythos Previewと同程度だとシステムカードは報告しています。
APIで変わった点と変わらない点
budget_tokens、temperatureなどのサンプリングパラメータが400エラーになるのは4.7と同じです。4.8で加わった主なものは次のとおりです。
- 会話途中のsystemメッセージ:
messages配列にrole: "system"を差し込めます。プロンプトキャッシュを壊さずに指示を足せ、betaヘッダーは要りません。 - 1Mコンテキストが既定:Claude API、Amazon Bedrock、Google Cloud、Microsoft Foundryのいずれでも、公開時から1Mトークンが既定です。
- キャッシュの最小長:キャッシュできるプロンプトの最小長が、4.7の2,048トークンから1,024トークンに下がりました。
- 新しいツールセット:コンピュータ操作の
computer_toolset_20260801とブラウザ操作のbrowser_toolset_20260801に対応します(Claude APIとGoogle Cloud)。会話の途中でツールを出し入れする機能もbetaで使えます。 - Fast mode:研究プレビューで、Claude APIでだけ使えます(料金は後述)。
トークナイザは4.7で導入されたものをそのまま使っているので、4.7からならトークン数はほぼ変わりません。4.6以前から直接移る場合は、同じテキストでも最大で約1.35倍のトークンになると公式は説明しています。
APIでClaude Opus 4.8を呼び出す書き方
4.8で最もつまずきやすいのは思考の設定です。thinkingを省略すると思考なしで動き、adaptive思考は自動では有効になりません。推論の精度が欲しいなら、{"type": "adaptive"}を明示します。xhighやmaxではmax_tokensを64Kトークン程度から始めるよう公式が勧めており、この大きさだとPython SDKはストリーミングを求めるので、streamで受けます。
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
with client.messages.stream(
model="claude-opus-4-8",
max_tokens=64000, # xhigh・maxでは大きめに取る
thinking={"type": "adaptive"}, # 省略すると思考なしで動く
output_config={"effort": "xhigh"}, # low, medium, high(既定), xhigh, max
messages=[{"role": "user", "content": "このテストが不安定な原因を調べてください"}],
) as stream:
response = stream.get_final_message()
for block in response.content:
if block.type == "text":
print(block.text)
思考の中身は既定では空文字で返ります(displayの既定が"omitted")。途中経過を画面に出したいならthinking={"type": "adaptive", "display": "summarized"}で要約を受け取れます。思考は表示しなくても出力トークンとして課金されます。
effortの選び方
effortはlow・medium・high・xhigh・maxの5段階で、既定のhighはClaude CodeとMessages APIの両方で共通です。公式発表によると、コーディングでは4.8のhighが使うトークン量は4.7の既定と同程度です。公式のeffortガイドは、コーディングとエージェント用途はxhighから始め、それ以外で精度が要る用途はhigh、mediumやlowへ下げるのは評価で品質が保てると確かめてから、としています。4.8はeffortを厳密に守るので、lowで中程度に難しい課題を解かせると考えが浅くなるおそれがあります。そのときはプロンプトで補うより、effortを上げるのが先です。claude.aiとCoworkにも4.8の公開と同時にeffortの切り替えが入り、全プランで「extra」(Claude Codeのxhighに相当)や「max」を選べるようになりました。
temperature指定が400になる仕様と代替手段
4.8ではtemperature、top_p、top_kに既定以外の値を入れると400エラーが返ります。4.7から続く仕様で、公式の廃止一覧は代わりにプロンプトで振る舞いを指示するよう案内しています。Python SDKはv1.0以降でこの3つの引数自体を削除しているので、渡すとAPIに届く前にTypeErrorになります。出力の揺れを抑えたいなら、構造化出力(output_config.format)で形式を固定するのが確実です。4.6から移すときはサンプリングとbudget_tokensを、4.5以前から移すときはそれに加えて最後のassistantターンのプリフィルも消しておくと失敗しません。
Claude Opus 4.8の料金とFast mode(高速モード)
標準料金は4.7と同じで、1Mのコンテキストを使い切っても長文の割増はありません。
| 区分 | 100万トークンあたり |
|---|---|
| 入力 | $5 |
| 出力 | $25 |
| キャッシュ書き込み(5分) | $6.25 |
| キャッシュ書き込み(1時間) | $10 |
| キャッシュ読み出し | $0.50 |
| Fast mode(入力/出力) | $10/$50 |
| Batch API | 入出力とも50%引き |
たとえば入力20万トークン・出力2万トークンのリクエストは、標準で1.00ドル+0.50ドル=1.50ドル、Fast modeならその2倍の3.00ドルです。Fast modeは同じモデルの出力速度を最大2.5倍にするもので、公式発表は「従来モデルのFast modeより3分の1の価格」としています。研究プレビューのため、アカウントマネージャーへの申請かウェイトリスト登録が必要です。使えるのはClaude API(Claude Managed Agentsを含む)だけで、Batch APIやPriority Tierとは併用できません。
4.8が遅いと感じたら、最初にeffortをmediumかlowへ下げます。思考の量が減るので、Fast modeの割増を払う前に試す価値があります。なお4.8の公開時点で、Claude CodeのMaxプランはFast modeが既定になっていました。
2026年9月時点のOpus 4.8継続と後継Opus移行の判断基準
結論として、新しく組むならOpus 5.5が既定です。単価が4.8より2割安く、知識のカットオフも5か月新しくなっています。ただし5.5は4.8から直接移ると動かなくなる書き方があり、そのうち3つは同じ料金のOpus 5なら動きます。次の表は公式の移行ガイド(Migrating to Claude Opus 5.5 from Claude Opus 4.8とOpus 5の節)と各モデルの概要ページから作りました。
| 項目 | Opus 4.8 | Opus 5 | Opus 5.5 |
|---|---|---|---|
| 料金(入力/出力) | $5/$25 | $5/$25 | $4/$20 |
| キャッシュ(書込5分/1時間/読出) | $6.25/$10/$0.50 | $6.25/$10/$0.50 | $5/$8/$0.20 |
| thinking省略時 | 思考なし | adaptive | adaptive |
| 思考のオフ | できる | effortがhigh以下なら可 | できない(400) |
| effortの既定 | high | high | medium |
| tool_choiceのany・tool | 使える | 使える | 400 |
| computer_20251124 | 使える | 使える | Claude API・Google Cloudでは400 |
| ツール呼び出し間の文章 | textブロック | textブロック | thinkingブロック(既定は空) |
| Priority Tier | 対応 | 非対応 | 非対応 |
| キャッシュ最小長 | 1,024トークン | 512トークン | 512トークン |
| Fast mode(入力/出力) | $10/$50 | $10/$50 | $8/$40 |
| 知識のカットオフ | 2026年1月 | 2026年5月 | 2026年6月 |
4.8に残す理由とOpus 5という中間案
5.5で動かなくなる書き方は、次の3つです。
- 思考を切って応答を速くしている:5.5は思考を無効にできません。思考のトークンは表示しなくても出力として課金されるので、短い分類や抽出を大量に流す処理は、単価が下がっても総額が上がる可能性があります。
tool_choiceで特定のツールを強制している:5.5ではanyとtoolが400になり、autoとプロンプトでの指示、strict: true、または構造化出力への書き換えが要ります。- 旧版のコンピュータ操作ツールを使っている:5.5はClaude APIとGoogle Cloudで
computer_20251124を受け付けず、computer_toolset_20260801への移行が必要です。
この3つはOpus 5ならそのまま動きます(思考オフはeffortがhigh以下のときに限る)。料金は4.8と同じで知識は4か月新しいので、書き換えの時間が取れないなら4.8に留まるよりOpus 5へ移るほうが得です。4.8でなければ困るのは、Priority Tierの既存契約で容量を確保している場合です。Priority TierはOpus 5・5.5とも対象外で、新規の購入はすでに終了しています。Opus 5の仕様と4.8からの移行手順はClaude Opus 5の解説記事で扱っています。
もう1つ、セキュリティ業務では4.8が裏で使われ続けます。Claude Codeでは、Opus 5.5やOpus 5の安全分類器がサイバーセキュリティ関連として拒否したリクエストを、Opus 4.8で再実行する仕組みです。逆に、4.8に残る理由が「なんとなく安定しているから」だけなら弱いと判断します。退役日が近づいてから慌てて移るより、評価セットがある今のうちに比べるほうが安く済みます。
Claude Codeとclaude.aiで4.8に固定する方法
Claude Codeのopusエイリアスは、Anthropic APIでは2026年9月時点でOpus 5.5を指します。4.8を使い続けるには、エイリアスではなくフルのモデル名を渡します。
claude --model claude-opus-4-8
常に固定したいなら、設定ファイルのmodelか環境変数ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODELにclaude-opus-4-8を入れます。組織として新モデルへの切り替えを止めたいときは、管理設定のdeniedModelsにclaude-opus-5-5とclaude-opus-5を両方並べます。5.5だけを禁止すると、opusエイリアスは許可されている中で最新のOpus 5に置き換わるからです。availableModelsMatchを"exact"にして許可リストを4.8に限る方法もあります。どちらもClaude Code v2.1.283以降でしか効かないため、requiredMinimumVersionで古い版の起動を止めておきます。
4.8の公開と同時に、Claude Codeには研究プレビューのDynamic workflowsも入りました。作業を計画したうえで数百のサブエージェントを並列に動かし、結果を検証してから報告する機能で、Enterprise・Team・Maxプランが対象です。claude.aiのモデル選択に4.8がいつまで残るかは、公式ヘルプに明記されたページが見当たりません。画面で選べない場合は、APIかClaude Codeでモデル名を指定して使ってください。
Claude Opus 4.8に関するよくある質問
Claude Opus 4.8の知識のカットオフはいつですか?
公式のモデル概要ページでは、信頼できる知識のカットオフも学習データのカットオフも2026年1月です。それ以降の出来事や製品の版を正確に答えさせたいなら、web検索ツールを組み合わせてください。
Opus 4.7と4.8の違いは何ですか?
料金は同じで、必須のコード変更はモデルIDだけです。SWE-bench Proは64.3%から69.2%、Terminal-Bench 2.1は66.1%から74.6%に上がり、自分のコードの欠陥を黙って通す率は約4分の1に下がりました。一方、GPQA Diamondは94.2%から93.6%とわずかに下がっています。
Claude Opus 4.8でtemperatureは指定できますか?
できません。temperature、top_p、top_kに既定以外の値を入れるとAPIは400エラーを返し、Python SDK v1.0以降では引数そのものが無いためTypeErrorになります。出力の揺れを抑えたいときは、プロンプトでの指示か構造化出力で対応します。
Claude Opus 4.8はいつまで使えますか?
2026年9月時点ではLegacyとして提供が続いており、公式の廃止ページは退役を「2027年5月28日より前にはならない」としています。この日付はClaude API、Claude Platform on AWS、Microsoft Foundryが対象で、Amazon BedrockとGoogle Cloudは各社の予定に従います。
Claude Opus 4.8のパラメータ数は公開されていますか?
公開されていません。モデル概要ページにもシステムカードにも記載はなく、ネット上の数値は推定です。モデル同士の実力を比べたいなら、システムカードのベンチマークを同じ測定条件どうしで見比べてください。