// CLAUDE OPUS 4.8 — FLAGSHIP
Claude Opus 4.8 とは？
性能を伸ばしつつ
API 価格を約67%引き下げ
2026年5月28日、Anthropic はフラッグシップモデル「Opus 4.8」を一般公開した。 Opus 4.7 からの性能向上は「控えめだが確かな（modest but tangible）」改善に留まる一方、 API 価格を入力 $15→$5・出力 $75→$25 と約3分の1に引き下げた点が最大の変化。 Claude Code の動的ワークフロー（数百の並列サブエージェント）や effort control も同時に導入された。
⚡ 4行で要約
- API 価格が約67%減（入力 $15→$5、出力 $75→$25 / 1M）。フラッグシップが一気に使いやすい価格に
- SWE-bench Pro 64.3% → 69.2%（+4.9pt）。飽和気味の Verified ではなく難度の高い Pro で伸長
- 動的ワークフローで Claude Code が数百の並列サブエージェントを統括可能に
- effort control・Fast モードでトークン量／速度を可変。マルチモーダルは4.7比で約61%低コスト
📊 Opus 4.7 → 4.8 比較
| 指標 | Opus 4.7 | Opus 4.8 | 変化 |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Pro | 64.3% | 69.2% | +4.9pt |
| SWE-bench Verified | 87.6% | 88.6% | +1.0pt |
| API 入力価格 (/1M) | $15 | $5 | -67% |
| API 出力価格 (/1M) | $75 | $25 | -67% |
出典: Anthropic 公式 (anthropic.com/news/claude-opus-4-8) ほか公開ベンチマーク
🏆 Opus 4.8 のフロンティアスコア
GPQA Diamond
大学院レベルの科学推論
93.6%
Terminal-Bench 2.1
端末エージェント（GPT-5.5 は 83.4%）
74.6%
OSWorld-Verified
コンピュータ操作
82.3%
Online-Mind2Web
ブラウザエージェント
84%
Legal Agent Benchmark では初めて all-pass 基準で 10% を突破。Super-Agent ベンチでは全ケースを end-to-end で完走。
🛠️ Opus 4.8 の主要トピック
API 価格を大幅引き下げ（入出力とも約67%減）
入力 $15→$5、出力 $75→$25（per 1M トークン）と、フラッグシップ Opus でありながら前世代比で約3分の1の価格に。さらに新設の「Fast モード」は入力 $10 / 出力 $50 で、低レイテンシ用途を割安に使える。プロンプトキャッシュで最大90%、バッチ処理で50%の追加節約。
Claude Code の動的ワークフロー
1つのタスクから数百の並列サブエージェントを起動・統括できる「動的ワークフロー」に対応。大規模リファクタリングや横断的な調査を、複数エージェントへ分割して同時並行で進められる。
Effort control（労力制御）
claude.ai と Cowork で、タスクごとにトークン消費量と応答速度のバランスを選べる「effort control」を追加。難問にはじっくり、軽いタスクには素早く、と1モデル内で使い分けられる。
マルチモーダルが約61%低コスト化
PDF・図表・スクリーンショットなど非構造データを直接読み解くマルチモーダル処理のトークンコストが、Opus 4.7 比で約61%安くなった。ドキュメント解析を多用するワークフローのコストを圧縮できる。
💰 API モデル ID と料金
claude-opus-4-8👥 ペルソナ別の活用シナリオ
コスト重視のチーム
フラッグシップ性能を保ったまま API 価格が約3分の1に。これまで Sonnet で妥協していた本番ワークロードを、Opus 4.8 へ無理なく載せ替えられる。
エージェント開発者
動的ワークフローで数百の並列サブエージェントを統括。Super-Agent ベンチで全ケースを end-to-end 完走しており、長時間・多段のツール連鎖が破綻しにくい。
バックエンドエンジニア
SWE-bench Pro 69.2%（実 OSS の未解決 Issue 実測）。飽和に近い SWE-bench Verified ではなく、難度の高い Pro 側で前世代から +4.9pt 伸ばした点が実務での伸びしろを示す。
リサーチャー / アナリスト
マルチモーダルが61%低コスト化し、PDF・図表の一次抽出を大量に回しても費用が抑えられる。GPQA Diamond 93.6% の知識推論と組み合わせた調査に向く。
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