Claude Opus 4.8

claude-opus-4-8

Claude Opus 4.8 是 Anthropic Opus 系列中功能最强大的通用型号。它支持文本、图像和文件输入以及文本输出，并具有推理支持和 1M 令牌上下文窗口。它适用于高度自主的代理、长期代理工作、知识工作和记忆驱动的任务，在这些任务中，长时间会话的一致性很重要。它在多步骤推理、复杂编码和端到端项目编排方面尤其强大——大型代码库、多阶段调试和长时间运行的异步代理管道。除了编码之外，它还处理知识工作，例如起草文档、构建演示文稿和分析数据，并在很长的输出中保持质量。

上下文窗口1.0M

提供商Claude

创建时间2026/05/29

在线体验

定价

同一模型能力，多条服务通道；按延迟、稳定性与成本灵活选择。

价格单位：$ / 1M tokens

指定服务通道：在请求体加入 provider 字段，例如 "provider": { "channel": "direct" }。可选 direct / stable / economical；不传则使用默认通道。

直连通道

官方直连链路，适合需要原生体验与完整上下文的请求。

输入	输出	缓存命中	缓存写入
5.00/M	25.00/M	0.50/M	6.25/M

介绍

输入

文本图像

输出

文本

Claude Opus 4.8 API：Opus 系列中最强的通用旗舰模型

Claude Opus 4.8 是 Anthropic Opus 系列中功能最强的通用模型，高度自主，在长周期智能体执行、知识工作和记忆任务上达到业界领先水平。它支持文本、图像和文件输入，具备推理能力和 100 万 token 上下文窗口。

Opus 4.8 最擅长的是那些需要长时间保持一致性的工作：跨越数小时的智能体任务、多阶段项目编排、需要记住早期决策的长会话。相比 Opus 4.7，它的写作更清晰温和、主动汇报更频繁、代码审查的缺陷发现能力更强。

海鲸AI 通过 Anthropic 原生 Messages API 提供 Opus 4.8，支持自适应思考、五档 Effort、任务预算与完整工具调用。

获取 API 密钥 · 模型 ID：claude-opus-4-8

为什么选择 Claude Opus 4.8

Opus 系列最强通用模型 —— 长周期智能体执行、知识工作与记忆任务的业界标杆
100 万 token 上下文 —— 标准定价，无长上下文溢价
自适应思考 + 五档 Effort —— low 到 max，按路由精确调节智能与成本
更清晰的写作与主动汇报 —— 长任务中会自己给出阶段性进展，不需要额外脚手架
更强的代码审查 —— 真实缺陷发现率和解释质量都优于上一代

核心能力

01 长周期智能体执行

Opus 4.8 是长时间自主工作的强项模型——复杂重构、通宵编码运行，中途不需要人来纠偏。把完整任务说明一次给足，在高 Effort 下让它跑完，效果最好。

复杂重构与端到端功能实现
多阶段项目编排与任务分解
跨长会话保持决策一致性

02 记忆与文件系统笔记

Opus 4.8 在读写基于文件系统的记忆上表现明显更好。给它一个记忆目录并说明何时使用，它会主动记录学到的东西并在后续任务中调取。

跨会话持久化的记忆读写
从既有笔记中检索相关上下文
长任务中的中间结论沉淀

03 代码审查与调试

在真实缺陷发现和解释清晰度上强于 Opus 4.7——一次给出可用修复，能正确识别间歇性 flaky 测试而不是跑通一次就宣布修好。

高精度缺陷定位与根因分析
间歇性失败与竞态问题识别
Pull Request 级别的质量审查

04 会话中系统提示与缓存友好

支持在 messages 数组中插入 role: system 消息，把会话中途才知道的上下文（模式切换、磁盘变更、剩余预算）交给模型，同时不破坏已缓存的前缀。

会话中途注入上下文不失效缓存
提示缓存显著降低长会话成本
上下文压缩支持超长对话

最佳使用场景

场景	说明
长周期编码智能体	一次指令启动，完成复杂重构或通宵运行的开发任务
知识工作	研究综合、报告撰写、财务与政策分析
记忆驱动的助手	跨会话记住用户偏好、项目约定和历史决策
代码审查	高召回缺陷发现、根因定位与修复建议
多阶段业务自动化	需要长时间保持一致性的企业流程编排
文档与表格产出	结构化报告、工作簿、演示文稿

Claude Opus 4.8 与 Opus 4.7、Sonnet 5 的差异

能力	Claude Opus 4.8	Claude Opus 4.7	Claude Sonnet 5
模型 ID	`claude-opus-4-8`	`claude-opus-4-7`	`claude-sonnet-5`
定位	Opus 系列最强通用模型	上一代 Opus	速度与智能的平衡
上下文窗口	100 万 token	100 万 token	100 万 token
最大输出	128K token	128K token	128K token
写作风格	更清晰温和、少堆砌限定语	更直接简洁	均衡
主动汇报	默认给出阶段性进展	需要提示词引导	默认给出进展
会话中系统消息	支持	不支持	不支持

具体计费以页面上方的实时价格卡片为准。

如何使用 Claude Opus 4.8 API

1. 创建海鲸AI API 密钥 在控制台生成密钥并充值。

2. 显式开启自适应思考 Opus 4.8 省略 thinking 字段时不会思考，需要显式传 {"type": "adaptive"}。

3. 发起请求

curl -X POST https://api.haijingai.com/v1/messages \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "claude-opus-4-8",
    "max_tokens": 32000,
    "thinking": {"type": "adaptive"},
    "output_config": {"effort": "high"},
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "重构这个模块的依赖注入方式，补齐测试并验证通过。"}
    ]
  }'

常见问题

Opus 4.8 相比 4.7 提升了什么？ 请求接口完全一致，无新增破坏性变更。提升集中在长周期执行、写作清晰度、主动汇报和代码审查质量上，迁移只需要换模型 ID 并重新调优提示词。

Effort 该怎么选？ 建议以 high 为默认起点，在自己的评测集上跑 medium / high / xhigh 再按路由决定。高 Effort 在智能体任务上常常反而减少总轮次和总成本。

长上下文要额外付费吗？ 不需要。100 万 token 上下文按标准 API 价格计费，没有长上下文溢价。

为什么模型会频繁问我要不要继续？ Opus 4.8 比前代更谨慎。在系统提示里说明"小决策自己拿主意，涉及范围变更或破坏性操作再问"，可以显著降低提问频率。

为什么工具用得比预期少？ Opus 4.8 对搜索、子智能体、记忆、自定义工具比较保守。在系统提示和每个工具的 description 里明确写出"什么时候该调用"，触发率会明显提升。

支持会话中途改系统提示吗？ 支持。在 messages 里追加 role: system 消息即可，不会让已缓存的前缀失效。

为什么选择海鲸AI 使用 Claude Opus 4.8 API

原生接口能力完整 —— 自适应思考、Effort、任务预算、提示缓存全部透传
稳定的国内直连 —— 无需自建代理与海外服务器
统一账单与用量看板 —— 与其他模型共用一套密钥，成本集中管理
多模型自由切换 —— 难任务上 Fable 5，日常工作 Opus 4.8，大流量切 Sonnet 5

API

API 接入信息

Model ID在推理接口中指定模型

claude-opus-4-8

API Key推理接口的 Bearer Token（鉴权令牌）

前往 API Key 管理

Base URL兼容 OpenAI 协议 · /chat/completions

https://api.haijingai.com/v2/

provider 可选指定服务通道，不传则由系统选择默认通道

"provider": { "channel": "direct" }

claude-opus-4-8 接入示例

海鲸AI 兼容 OpenAI 接口协议，可直接使用 OpenAI SDK 或 HTTP 请求接入，默认开启流式输出。

cURLPythonNode.js

curl https://api.haijingai.com/v2/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-4-8",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
      {"role": "user", "content": "你好！"}
    ],
    "provider": { "channel": "direct" },
    "stream": true
  }'
# provider 为可选字段，删除该行即使用默认通道

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.haijingai.com/v2",
    api_key="<API_KEY>",
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-4-8",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
        {"role": "user", "content": "你好！"},
    ],
    stream=True,
    # 可选：指定服务通道，不传则使用默认通道
    extra_body={"provider": {"channel": "direct"}},
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

import OpenAI from 'openai'

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.haijingai.com/v2',
  apiKey: '<API_KEY>',
})

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: 'claude-opus-4-8',
  messages: [
    { role: 'system', content: '你是一个有帮助的助手。' },
    { role: 'user', content: '你好！' },
  ],
  stream: true,
  // 可选：指定服务通道，不传则使用默认通道
  // @ts-expect-error provider 为海鲸AI 扩展字段，不在 OpenAI SDK 类型定义内
  provider: { channel: 'direct' },
})

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? '')
}