Anthropic
Claude 5.5
claude-opus-5-5
Die Claude 5.5-Reihe umfasst drei Stufen – Opus, Sonnet und Haiku –, die je nach Aufgabenkomplexität und Kosten ausgewählt werden können und agentisches Programmieren, Computernutzung sowie hochparallele Stapelverarbeitung abdecken
- Kontextfenster
- 1,000,000
- Eingabe
- Max. Ausgabe
- 128,000 Tokens
- Wissensstand
- 2026-06
- Veröffentlichung
- 2026-09-22
Preise
claude-opus-5-5 /1M tokens
| Spezifikationen | Einzelpreis |
|---|---|
| Eingabe | $2.020 |
| Zwischengespeicherte Eingabe | $0.100 |
| Ausgabe | $10.080 |
| Cache-Schreiben (5 Min.) | $2.520 |
| Cache-Schreiben (1 Std.) | $4.032 |
claude-opus-5-5 @aws /1M tokens
| Spezifikationen | Einzelpreis |
|---|---|
| Eingabe | $4.592 |
| Zwischengespeicherte Eingabe | $0.2296 |
| Ausgabe | $22.960 |
| Cache-Schreiben (5 Min.) | $5.740 |
| Cache-Schreiben (1 Std.) | $9.184 |
Überblick
Positionierung
claude-opus-5-5 ist ein Textmodell der Claude-5.5-Serie für komplexe Aufgaben, angesiedelt in Szenarien wie Agenten-Programmierung, Computer-Nutzung und Wissensarbeit, die mehrstufige Entscheidungen erfordern. Es eignet sich für Entwickler, die möchten, dass das Modell Teilaufgaben eigenständig orchestriert, langwierige Code-Änderungen bearbeitet oder lange Dokumente versteht, und liefert die Ergebnisse über die einheitliche Schnittstelle von HiAPI.ai als Text zurück. Bei klar abgegrenzten alltäglichen Bugfixes, Batch-Zusammenfassungen oder Klassifizierungen mit hoher Parallelität ist in der Regel die leichtere Stufe derselben Serie besser geeignet.
Wesentliche Highlights
- Die höchste Stufe der Serie für komplexe Entscheidungen – im Vergleich zu den leichteren Stufen derselben Serie legt Opus 5.5 den Schwerpunkt auf Aufgaben mit mehrstufigem Schlussfolgern wie Agenten-Programmierung, Computer-Nutzung und Wissensarbeit.
- Ausgelegt auf Agenten- und Computer-Nutzungs-Szenarien – geeignet für mehrstufige Abläufe wie das Orchestrieren von Sub-Agenten, das Ansteuern automatisierter Codierung und interaktiver Bedienung, nicht für Aufrufe, die mit einer einzigen Frage-Antwort-Runde enden.
- Reine Textausgabe, direkt speicherbar – die Rückgabe erfolgt einheitlich als Text, der ohne zusätzliche Formatanpassung direkt in nachgelagerte Analyse-, Speicher- oder Weiterverarbeitungsprozesse eingehen kann.
Fähigkeiten
Agenten und mehrstufige Aufgabenorchestrierung: Übernimmt die Schlussfolgerungsrolle eines Agenten-Hauptcontrollers oder Sub-Agenten und zerlegt komplexe Ziele in mehrstufige Operationen; geeignet für automatisierte Codierung und interaktive Aufgabenabläufe.
Verarbeitung langer Texte im Bereich Wissensarbeit: Ausgerichtet auf das Verstehen, Schreiben und Aufbereiten langer Dokumente; kann Materialien analysieren, zusammenfassen und direkt nutzbare Textresultate ausgeben.
Code-Verständnis und -Änderungen: Geeignet für Entwicklungsaufgaben wie Code-Reviews, Bug-Lokalisierung und -Behebung; die Ausgabe erfolgt in Form von Texterläuterungen und Code-Snippets.
Anwendungsfälle
- Agenten-Entwickler: Schlussfolgerung des Hauptcontrollers zur Orchestrierung von Sub-Agenten – Eingabe von Aufgabenziel und Ergebnissen der Tool-Aufrufe, Ausgabe von Entscheidungen und Anweisungstext für den nächsten Schritt zur Steuerung automatisierter Codierungs- oder Computer-Nutzungs-Abläufe.
- Entwicklungsteams: Code-Review und Bug-Behebung – Eingabe von Code-Snippets und Problembeschreibung, Ausgabe von Erläuterungen zur Problemlokalisierung und Reparaturvorschlägen zur Einbindung in Code-Review- oder Ticket-Bearbeitungsprozesse.
- Wissensarbeiter: Verstehen und Schreiben langer Dokumente – Eingabe von umfangreichen Materialien und Schreibanforderungen, Ausgabe strukturierter Analyseergebnisse oder fertiger Texte für Berichte, Dokumente und weitere Deliverables.
Einschränkungen und Auswahlhinweise
Dieses Modell liefert reine Textausgabe und deckt keine multimodalen Ein- und Ausgaben wie Bilder ab. Fähigkeiten und Kosten unterscheiden sich zwischen den Stufen derselben Serie deutlich; vor der produktiven Anbindung sollten Details wie Kontext und Rate-Limits anhand des tatsächlichen Sub-Modells geprüft werden. Die vorhandenen strukturierten Daten von HiAPI.ai geben lediglich den Ausgabetyp Text an und enthalten keine Parameter zu Kontextfenster und Rate-Limits. Für klar abgegrenzte Aufgaben mit hoher Parallelität oder kostenempfindliche Batch-Verarbeitung ist die leichtere Stufe derselben Serie besser geeignet; wenn multimodale Generierung benötigt wird, sollte stattdessen ein anderes Modell gewählt werden.
Neuigkeiten
Changelog ansehen →- Neues Modell Neues Modell verfügbar: claude-opus-5-5
- Parameteränderung claude-opus-5-5@aws Parameter- und Preisaktualisierung
Artikel
Alle Artikel ansehen →-
Tutorial
So rufen Sie hailuo-2.3/text-to-video über die HiAPI API auf: curl, Python und lauffähige Anfragebeispiele
-
Tutorial
So rufen Sie hailuo-2.3-fast/image-to-video über die HiAPI API auf: curl und Python in der Praxis
Die erste lauffähige Anfrage für die schnelle, kostengünstige Bild-zu-Video-Stufe – von der Modell-ID bis zum heruntergeladenen MP4
-
Tutorial
So rufen Sie kling-4.0/image-to-video auf HiAPI auf: curl, Python und Polling
-
Tutorial
So nutzt du kling-4.0/text-to-video über die HiAPI-API: curl, Python und ein lauffähiges Anforderungsbeispiel
Ein praxisnaher Leitfaden für Entwickler: filmische Prompts, synchrones Audio, asynchrones Polling und Download der Ausgabe
-
Vergleichstest
hailuo-2.3-fast/image-to-video im Quervergleich: Wie man Bild-zu-Video-Modelle auswählt und worauf bei der Migration zu achten ist
-
Vergleichstest
Recraft v4.1 Flash 文生图横向对比:Entwickler-Auswahl und Migrationsleitfaden
Mit Kosten von $0,01 pro Bild und reiner Text-zu-Bild-Fähigkeit beurteilen, ob es zu Ihrer Bildgenerierungs-Pipeline passt
-
Tutorial
Kandinsky 6.0 Pro Text-zu-Video auf HiAPI: curl- und Python-Tutorial
Eine anfrageorientierte praktische Demonstration: Aufbau des Aufrufs vom Prompt zum Videoclip, Absenden der Anfrage, Abfragen des Fertigstellungsstatus und Herunterladen des Ergebnisses
-
Tutorial
kandinsky-6.0-pro/image-to-video auf HiAPI: Tutorial mit curl und Python
Eine funktionierende Bild-zu-Video-Anfrage auf HiAPI ausführen: vom Upload des ersten Frames über asynchrones Polling bis zum finalen Download
Ähnliche Modelle
Alle Modelle ansehen →Gleicher Typ
-
GLM 5.3 Zhipu AI $0.855 /1 Mio. Tokens -
GPT 6 OpenAI $0.0025 /1 Mio. Tokens -
GPT 5.6 OpenAI $0.005 /1 Mio. Tokens -
Kimi K3 Moonshot AI $0.232 /1 Mio. Tokens -
DeepSeek V4 DeepSeek $0.014 /1 Mio. Tokens -
Grok 4 xAI $0.210 /1 Mio. Tokens -
Kimi K3.1 Pro Moonshot AI $0.216 /1 Mio. Tokens -
Claude 4.6 Anthropic $0.300 /1 Mio. Tokens -
Claude 4.8 Anthropic $0.229 /1 Mio. Tokens