Claude Opus 4.8

Fiche modèle · Anthropic · claude-opus-4-8

Claude Opus 4.8 is Anthropic's upgrade to Opus 4.7 and its most capable general-access model at release, with improvements across software engineering, agentic tool use, reasoning, computer use, and knowledge-work benchmarks while shipping at the same price ($5/$25 per million input/output tokens). Performance gains include SWE-Bench Verified (88.6%), SWE-Bench Pro (69.2%), Terminal-Bench 2.1 (74.6%), GPQA Diamond (93.6%), USAMO 2026 (96.7%), Humanity's Last Exam with tools (57.9%), OSWorld-Verified (83.4%), BrowseComp (84.3% single-agent, 88.5% multi-agent), MCP-Atlas (82.2%), and GDPval-AA (1890 Elo). The alignment assessment reports honesty improvements with around a four-fold drop in letting flaws in self-written code pass unremarked, a 17-fold drop relative to Sonnet 4.6 on dishonest agentic code summaries, and broadly improved adherence to Claude's constitution. The model defaults to high effort and exposes new 'extra' (xhigh) and 'max' levels for harder problems. Launches alongside Claude Code dynamic workflows (parallel subagents that plan, execute, and verify codebase-scale migrations), effort control in claude.ai and Cowork, and a Messages API extension that accepts system entries inside the messages array so harnesses can update instructions mid-task without breaking the prompt cache. Fast mode runs at 2.5× speed at $10/$50 per million input/output tokens, three times cheaper than fast mode on previous models. Available across Claude products, the Claude API as `claude-opus-4-8`, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI, and Microsoft Foundry.

Fiches modèles

Identité

Organisation	Anthropic
Pays	—
Famille	—
Type	llm
Date de sortie	2026-05-28
Licence	proprietary
Licence commerciale	non
Licence open source	non
Poids ouverts	non
Auto-hébergement (DGX Spark)	non — poids fermés
Modalités	image\|text
Fenêtre de contexte	1 000 000
KV cache / token (Q8)	—
Paramètres totaux	—
Paramètres actifs (session)	≈ 91 B–118 B (estimation, confiance très faible — https://gitlab.com/data-players/llm-stats-analysis/-/blob/main/docs/estimation-parametres-actifs.md)
Source des paramètres actifs	https://gitlab.com/data-players/llm-stats-analysis/-/blob/main/docs/estimation-parametres-actifs.md (estimation, confiance très faible)
Curation des paramètres actifs	2026-10-25
Prix par session	10.00 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur)
Tokens / tâche (Data Players)	1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)	97 M
Ratio Terminal-Bench / Data Players	80.8×
Coût / tâche (Terminal-Bench)	98.48 $
Tokens d'entraînement	—
Coupure de connaissance	—
Créé le	2026-05-28T18:53:23.614368Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:04:33.793311Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/claude-opus-4-8

Tokens/tâche

IA Act — preuves fournisseur

ICA 46/100 · périmètre complet · seuil systémique inconnu

Critère	Note / 5	Poids
Documentation technique	1,2	5 %
Résumé des données d'entraînement	2,5	35 %
Conformité droit d'auteur	2,5	35 %
Code of Practice GPAI	2,5	20 %
Risque systémique	0,0	5 %

Curation : 2026-10-23.

IA Act

Prix par fournisseur

Prix

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : partiel — via AWS Bedrock (eurouter), Amazon Bedrock — Irlande (cortecs), Amazon Bedrock — Paris (cortecs), Google (cortecs).

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Fournisseur	Source	Souveraineté	Entrée (/M tok)	Sortie (/M tok)	Quantification	Contexte	Latence (s)	Débit (tok/s)	Statut
AWS Bedrock	eurouter	partiel	—	—	—	1 000 000	—	—	—
Amazon Bedrock — Irlande	cortecs	partiel	5.48 $	27.39 $	—	1 000 000	—	—	—
Amazon Bedrock — Paris	cortecs	partiel	5.48 $	27.39 $	—	1 000 000	—	—	—
Google	cortecs	partiel	5.48 $	27.39 $	—	1 000 000	—	—	—
Anthropic	llm-stats	non	5.00 $	25.00 $	—	—	0.50	42.0	active
DeepInfra	llm-stats	non	5.00 $	25.00 $	—	—	—	—	active

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Catégorie	Score
long_context	0.80
math	0.70
multimodal	0.70
physics	0.90
reasoning	0.70
safety	0.80
search	0.90
spatial_reasoning	0.80
finance	0.50
frontend_development	0.90
general	0.70
grounding	0.90
healthcare	0.60
agents	0.70
biology	0.90
chemistry	0.90
code	0.70
tool_calling	0.60
vision	0.70

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
browsecomp	reasoning	0.84	1.00	0.84	non	oui	2026-11-04T06:04:33.836658Z
charxiv-r	reasoning	0.90	1.00	0.90	non	oui	2026-11-04T06:04:33.867427Z
cybergym	code	0.79	1.00	0.79	non	oui	2026-11-04T06:04:33.896661Z
deepsearchqa	search	0.93	1.00	0.93	non	oui	2026-11-04T06:04:33.840100Z
deepswe-1.1	code	0.59	1.00	0.59	non	non	2026-11-04T06:04:33.933395Z
finance-agent	agents	0.54	1.00	0.54	non	oui	2026-11-04T06:04:33.873474Z
finance-agent-v2	agents	0.54	1.00	0.54	non	non	2026-11-04T06:04:33.906981Z
frontiercode-1.1	reasoning	0.47	1.00	0.47	non	non	2026-11-04T06:04:33.943230Z
frontierswe	code	0.75	1.00	0.75	non	non	2026-11-04T06:04:33.913055Z
gpqa	reasoning	0.94	1.00	0.94	non	oui	2026-11-04T06:04:33.833409Z
graphwalks-bfs->128k	reasoning	0.68	1.00	0.68	non	oui	2026-11-04T06:04:33.900775Z
graphwalks-parents->128k	reasoning	0.83	1.00	0.83	non	oui	2026-11-04T06:04:33.904163Z
healthbench-professional	healthcare	0.56	1.00	0.56	non	oui	2026-11-04T06:04:33.887179Z
humanity's-last-exam	reasoning	0.58	1.00	0.58	non	oui	2026-11-04T06:04:33.829616Z
include	general	0.88	1.00	0.88	non	oui	2026-11-04T06:04:33.892879Z
lifesci-diamond-2026-11	healthcare	0.06	1.00	0.06	non	non	2026-11-04T06:04:33.957076Z
livebench	math	0.77	1.00	0.77	non	non	2026-11-04T06:04:33.923084Z
mcp-atlas	reasoning	0.82	1.00	0.82	non	oui	2026-11-04T06:04:33.848093Z
officeqa-pro	agents	0.66	1.00	0.66	non	oui	2026-11-04T06:04:33.883175Z
osworld-verified	multimodal	0.83	1.00	0.83	non	oui	2026-11-04T06:04:33.856965Z
screenspot-pro	vision	0.88	1.00	0.88	non	oui	2026-11-04T06:04:33.863635Z
swe-bench-multilingual	reasoning	0.84	1.00	0.84	non	oui	2026-11-04T06:04:33.811621Z
swe-bench-multimodal	reasoning	0.38	1.00	0.38	non	oui	2026-11-04T06:04:33.819669Z
swe-bench-pro	reasoning	0.69	1.00	0.69	non	oui	2026-11-04T06:04:33.803725Z
swe-bench-verified	reasoning	0.89	1.00	0.89	non	oui	2026-11-04T06:04:33.807883Z
terminal-bench-2	reasoning	0.75	1.00	0.75	non	oui	2026-11-04T06:04:33.823060Z
terminal-bench-4.0	reasoning	0.24	1.00	0.24	non	non	2026-11-04T06:04:33.953547Z
toolathlon	agents	0.60	1.00	0.60	non	oui	2026-11-04T06:04:33.853127Z

Classements

Catégorie	Rang	Score	Note conservatrice	Benchmarks évalués	Méthode	Daté du	Provenance
agents	37	0.70	33.82	16	trueskill	2026-11-04T08:08:47.839150Z	rankings
code	22	0.70	39.14	11	trueskill	2026-11-04T08:08:39.742311Z	rankings
math	16	0.70	39.91	2	trueskill	2026-11-04T08:08:42.442591Z	rankings
multimodal	11	0.70	36.03	4	trueskill	2026-11-04T08:08:46.488887Z	rankings
reasoning	16	0.70	49.46	20	trueskill	2026-11-04T08:08:41.093494Z	rankings

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04