विषय सूची
- 1. तीन लाइनों में Opus 5
- 2. मुख्य स्पेसिफिकेशन और कहाँ इस्तेमाल कर सकते हैं
- 3. कीमत — जस की तस, और Fable 5 से आधी
- 4. बेंचमार्क विस्तार से
- 5. जहाँ यह अब भी पीछे है
- 6. दो breaking changes (thinking डिफ़ॉल्ट ऑन, effort की सीमा)
- 7. पाँच effort लेवल में से चुनाव कैसे करें
- 8. बाकी नए फीचर
- 9. बदला हुआ स्वभाव, और prompt में सुधार
- 10. किसे अभी माइग्रेट करना चाहिए
- निष्कर्ष
- FAQ
24 जुलाई 2026 को Anthropic ने Claude Opus 5 रिलीज़ किया। यह Opus 4.8 के लगभग दो महीने बाद आया है, और वर्ज़न नंबर 4.8 से सीधे 5 पर, यानी पूरी एक जेनरेशन आगे कूद गया है। Anthropic का अपना डॉक्यूमेंटेशन इसे Opus 4.8 का क्रमिक सुधार नहीं, बल्कि एक step-change बताता है।
छोटा जवाब यह है। कीमत बिल्कुल नहीं बदली (प्रति मिलियन टोकन $5 input / $25 output), फिर भी agentic बेंचमार्क पर यह फ्लैगशिप Claude Fable 5 की बराबरी करता है या उससे आगे निकलता है — और Fable 5 की कीमत $10 / $50 है, यानी Opus 5 वही काम आधी कीमत में कर देता है। दूसरी तरफ, API में दो breaking changes आए हैं, और जो कोड बिना बदले माइग्रेट कर दिया जाए वह 400 error या अधूरे output में फँस सकता है। यह लेख आधिकारिक अनाउंसमेंट और डॉक्यूमेंटेशन को कई न्यूज़ रिपोर्ट्स से मिलाकर जाँचता है, और परफॉर्मेंस, कीमत और माइग्रेशन के जाल को एक प्रैक्टिशनर की नज़र से सामने रखता है।
वही कीमत, साफ़ दिखने वाली छलांग
— Anthropic के अपने शब्दों में: Fable 5 से आधी कीमत पर frontier-class परफॉर्मेंस
1. तीन लाइनों में Opus 5
agentic coding, computer use और लंबे चलने वाले कामों में बड़ी बढ़त। agentic terminal बेंचमार्क Frontier-Bench v0.1 पर Anthropic के मुताबिक इसका स्कोर Opus 4.8 से दोगुने से भी ज़्यादा है — और प्रति टास्क लागत भी कम।
कोई बढ़ोतरी नहीं। प्रति मिलियन टोकन $5 input / $25 output, बिल्कुल Opus 4.8 जितनी — और फ्लैगशिप Fable 5 ($10 / $50) से ठीक आधी।
thinking अब डिफ़ॉल्ट रूप से ऑन है, और इसे सिर्फ़ तभी बंद किया जा सकता है जब effort high या उससे नीचे हो। जो कोड कसे हुए max_tokens पर चल रहा है, उसका जवाब बीच में ही कट सकता है।
एक वाक्य में: Opus 5, Opus 4.8 की कीमत पर Fable 5 जैसा काम कर देता है। इसका उल्टा भी उतना ही सच है — जब आपको बिल्कुल अधिकतम क्षमता चाहिए, तब Fable 5 और Mythos 5 की जगह अब भी बनी हुई है (नीचे कमज़ोरियाँ देखें)।
2. मुख्य स्पेसिफिकेशन और कहाँ इस्तेमाल कर सकते हैं
शुरुआत आँकड़ों से। नीचे Anthropic की आधिकारिक मॉडल लिस्ट से ली गई मुख्य स्पेसिफिकेशन हैं।
| आइटम | Claude Opus 5 | Claude Opus 4.8 (पिछला) | Claude Fable 5 (फ्लैगशिप) |
|---|---|---|---|
| API model ID | claude-opus-5 |
claude-opus-4-8 |
claude-fable-5 |
| कीमत (input / output) | $5 / $25 | $5 / $25 | $10 / $50 |
| Context window | 1M टोकन (डिफ़ॉल्ट और अधिकतम) | 1M टोकन | 1M टोकन |
| अधिकतम output | 128K टोकन | 128K टोकन | 128K टोकन |
| भरोसेमंद knowledge cutoff | मई 2026 | जनवरी 2026 | जनवरी 2026 |
| Thinking | डिफ़ॉल्ट रूप से ऑन | डिफ़ॉल्ट रूप से बंद (खुद चालू करना पड़ता है) | हमेशा ऑन (बंद नहीं हो सकता) |
| Effort लेवल | low / medium / high / xhigh / max | low / medium / high / xhigh / max | low / medium / high / xhigh / max |
स्रोत: Anthropic, "Models overview" और "What's new in Claude Opus 5" (जुलाई 2026 तक)
जिस लाइन पर ज़्यादातर लोगों की नज़र फिसल जाती है लेकिन रोज़ के काम में फ़र्क वही डालती है, वह है knowledge cutoff का आगे खिसकना। Opus 4.8 और Fable 5 जनवरी 2026 पर रुक जाते हैं; Opus 5 मई 2026 तक पहुँचता है। यानी कई महीने की अतिरिक्त लाइब्रेरी वर्ज़न और हाल के spec बदलाव, जिन्हें वह सीधे अपनी जानकारी से बता सकता है। फिर भी, उसे "आज" का पता नहीं होता — बिना web search के उससे ताज़ा घटनाओं या कीमतों के बदलाव पर दावा कभी न करवाएँ।
कहाँ-कहाँ चला सकते हैं
Claude API (claude-opus-5), Amazon Bedrock (anthropic.claude-opus-5), Google Cloud, Microsoft Foundry। Opus 4.8 भी उपलब्ध रहेगा।
claude.ai, Claude Code और Claude Cowork। यह Max प्लान का डिफ़ॉल्ट मॉडल है और Pro पर चुना जा सकने वाला सबसे ऊपरी मॉडल।
हाई-स्पीड वैरिएंट फ़िलहाल research preview है और सिर्फ़ Claude API पर मिलता है। आज की तारीख में यह Bedrock, Google Cloud या Microsoft Foundry पर उपलब्ध नहीं है।
3. कीमत — जस की तस, और Fable 5 से आधी
इस रिलीज़ की सबसे काम की बात यही है कि क्षमता बढ़ी और कीमत टस से मस नहीं हुई। Anthropic का डॉक्यूमेंटेशन कीमत साफ़ शब्दों में लिखता है: "प्रति मिलियन input टोकन $5 और प्रति मिलियन output टोकन $25, Claude Opus 4.8 से अपरिवर्तित।"
प्रति मिलियन टोकन कीमत (Claude API)
स्रोत: Anthropic, "What's new in Claude Opus 5" और "Pricing" (जुलाई 2026)। Cache दरें आधिकारिक गुणकों पर आधारित हैं (write 1.25x और 2x, read 0.1x)
जो बात दिमाग में बैठा लेनी चाहिए वह यह है कि प्रति टोकन कीमत और प्रति टास्क लागत दो अलग चीज़ें हैं। Opus 5 की सामग्री में Anthropic सबसे पहले यूनिट प्राइस नहीं, बल्कि प्रति टास्क लागत के चार्ट दिखाता है। मिसाल के तौर पर, computer-use बेंचमार्क OSWorld 2.0 पर आधिकारिक अनाउंसमेंट कहता है कि यह Fable 5 के सर्वश्रेष्ठ स्कोर को करीब एक-तिहाई लागत में पीछे छोड़ देता है। आधी यूनिट कीमत और कम बर्बाद होने वाले कदम मिलकर असली दुनिया में यह अंतर और चौड़ा कर देते हैं।
एक चेतावनी: चूँकि thinking अब डिफ़ॉल्ट रूप से ऑन है, वही prompt ज़्यादा output टोकन बना सकता है और महँगा पड़ सकता है। अगर आप Opus 4.8 पर thinking बंद रखकर कुछ सस्ते में चला रहे थे और सिर्फ़ model ID बदल देते हैं, तो बिल बढ़ सकता है। माइग्रेशन के बाद usage को असल में नापें।
4. बेंचमार्क विस्तार से
Anthropic का अनाउंसमेंट आँकड़ों की टेबल के बजाय चार्ट के इर्द-गिर्द बना है, इसलिए पेज पर टेक्स्ट में जो लिखा है वह ज़्यादातर सापेक्ष है: "दोगुने से ज़्यादा", "0.5% के भीतर"। इसलिए यह लेख Anthropic अपने टेक्स्ट में जो तुलनाएँ खुद बताता है और जिन आँकड़ों पर कई मीडिया रिपोर्ट एक-दूसरे से मेल खाती हैं, इन दोनों को अलग-अलग रखता है।
4-1. जो तुलनाएँ Anthropic सीधे बताता है
agentic terminal और coding का काम। यह टेस्ट किए गए हर दूसरे मॉडल से आगे है और Opus 4.8 से दोगुने से भी ज़्यादा तक पहुँचता है, वह भी कम प्रति-टास्क लागत पर।
max effort पर यह Fable 5 के सर्वश्रेष्ठ स्कोर के 0.5% के भीतर रहता है, वह भी करीब आधी लागत पर।
सचमुच नई किस्म की समस्याएँ हल करने का पैमाना, जहाँ इसका स्कोर दूसरे नंबर के मॉडल से तीन गुना है।
computer use। यह हर कीमत स्तर पर प्रतिस्पर्धियों से आगे है और Fable 5 के सर्वश्रेष्ठ स्कोर को करीब एक-तिहाई लागत में पीछे छोड़ता है।
बराबर लागत पर, करीब दूसरे नंबर के मॉडल से 1.5x pass rate। Anthropic कहता है कि इसकी सबसे नीची effort सेटिंग भी प्रतिस्पर्धी मॉडलों के सर्वश्रेष्ठ नतीजे से ऊपर निकलती है।
Anthropic जिन भी मूल्यांकनों को ट्रैक करता है उन सब पर Opus 4.8 से आगे, और ऑर्गेनिक केमिस्ट्री में 10 से ज़्यादा अंकों का सुधार (जैसे spectral डेटा से संरचना पढ़ना)।
4-2. मीडिया रिपोर्ट्स से आए आँकड़े
नीचे दिए आँकड़े the decoder (24 जुलाई 2026) और tech-ish (उसी दिन) से हैं, दोनों ने इन्हें Anthropic के चार्ट से पढ़ा है। सिर्फ़ वही आइटम शामिल हैं जिन पर दोनों मीडिया सहमत हैं। ध्यान रखें कि ये आँकड़े आधिकारिक पेज के टेक्स्ट में संख्या के रूप में लिखे नहीं हैं ("मीडिया-स्रोत" के लिए पीले बिंदु से चिह्नित)।
| बेंचमार्क | Opus 5 | Fable 5 | GPT-5.6 Sol | Opus 4.8 |
|---|---|---|---|---|
| Frontier-Bench v0.1 agentic terminal काम |
43.3% | 33.7% | 34.4% | करीब 21%🟡 |
| ARC-AGI-3 नई समस्याओं का समाधान |
30.2% | — | 7.8% | 1.5% |
| GDPval-AA v2 (Elo) वास्तविक नॉलेज वर्क |
1,861 | 1,747 | 1,736 | 1,593 |
| OSWorld 2.0 computer-use एजेंट |
70.6% | 66.1% | — | — |
| DeepSWE v1.1 agentic coding |
68.8% | 69.7% | 72.7% | — |
पैटर्न छिपा हुआ नहीं है। मॉडल जितनी देर अपने दम पर काम करता है, अंतर उतना ही बड़ा होता जाता है — terminal काम, computer use, बिज़नेस ऑटोमेशन, नई समस्याएँ। इसके उलट, एक-पैच वाली coding (DeepSWE) में यह GPT-5.6 Sol से हार जाता है। वही आकार जो हमने अपनी GPT-5.6 Sol तुलना में देखा था, एक स्तर ऊपर दोबारा दिखाई देता है।
5. जहाँ यह अब भी पीछे है
लॉन्च के लेख अक्सर सिर्फ़ जीतें गिनाते हैं, तो चलिए जानबूझकर उल्टा करते हैं। नीचे वे कमज़ोरियाँ हैं जिन्हें Anthropic खुद अनाउंसमेंट में मानता है, साथ में वे आँकड़े जिन्हें पत्रकारों ने रेखांकित किया।
कमज़ोरियाँ खोजने में इसने Mythos 5 से फ़ासला घटा लिया, लेकिन Anthropic साफ़ लिखता है कि exploit लिखने में यह काफ़ी पीछे है। समर्पित डिफ़ेंसिव मॉडल अब भी Mythos लाइन ही है।
लाइफ साइंसेज में हर तरफ़ सुधार हुआ, लेकिन डॉक्यूमेंटेशन बताता है कि लंबे चलने वाले स्वायत्त बायोलॉजी रिसर्च टास्क में यह अब भी Mythos 5 से पीछे है।
DeepSWE v1.1 पर इसका स्कोर 68.8% है, यानी GPT-5.6 Sol के 72.7% से पीछे। Humanity's Last Exam भी लगभग बराबरी पर है, 56.3% बनाम Fable 5 के 56.5% (मीडिया-स्रोत)।
the decoder बताता है कि Frontier-Bench और Coding Agent Index पर max effort का स्कोर नीचे की सेटिंग्स से कम रहा। ज़्यादा खर्च हमेशा ज़्यादा नहीं खरीदता।
व्यवहार में इसका मतलब: हर बार max effort लगाना बिल भी बढ़ा सकता है और स्कोर भी गिरा सकता है। डॉक्यूमेंटेशन खुद सुझाता है कि high या xhigh से शुरू करें और अपने eval सेट पर medium तक नीचे उतरकर टेस्ट करें। effort को ट्यून करने वाली चीज़ मानें, एक बार सेट करके भूल जाने वाला स्थिरांक नहीं।
6. दो breaking changes (thinking डिफ़ॉल्ट ऑन, effort की सीमा)
अगर आप API को सीधे कॉल करते हैं, तो यही वह सेक्शन है जिसे छोड़ना नहीं चाहिए। Anthropic ने जिन दो चीज़ों को "behavior changes" के रूप में गिनाया है, वे आपका कोड बिना बदलाव के माइग्रेट होने पर चीज़ें तोड़ सकती हैं।
बदलाव 1: thinking डिफ़ॉल्ट रूप से ऑन है
Opus 4.8 पर thinking न लिखने का मतलब था कि वह बिना thinking के चलेगा। Opus 5 पर, न लिखने का मतलब है thinking चलेगा — ठीक वैसा ही जैसा thinking: {"type": "adaptive"} लिखने पर होता।
# वही कोड जो Opus 4.8 पर बिना thinking के चलता था... client.messages.create( model="claude-opus-5", max_tokens=1024, # अब यह thinking + जवाब, दोनों की मिली-जुली सीमा है messages=[...], ) # Opus 5 पर वह पहले सोचता है, इसलिए जवाब बीच में कट सकता है
max_tokens thinking टोकन और जवाब के टेक्स्ट, दोनों को मिलाकर लगने वाली सीमा है। जिस भी जगह max_tokens अपेक्षित जवाब की लंबाई के आसपास कसकर सेट किया गया है, वहाँ अब वह बजट thinking खा जाएगा और जवाब बीच में कट जाएगा। माइग्रेट करते समय आपको तय करना होगा कि thinking को साफ़ तौर पर बंद करना है या max_tokens को और जगह देनी है।
बदलाव 2: thinking सिर्फ़ effort high या उससे नीचे पर ही बंद हो सकती है
और वह "बंद कर दो" वाला विकल्प भी अब एक सीमा के साथ आता है। thinking: {"type": "disabled"} को effort xhigh या max के साथ जोड़ने पर 400 error मिलता है। चूँकि जाँच हर रिक्वेस्ट पर होती है, इसलिए जो कोड बीच में effort बढ़ा देता है वह सबसे बुरे तरीके से फेल होता है: पहले चलता है, फिर अचानक error देने लगता है।
thinking बंद + effort low/medium/high
thinking बंद + effort xhigh/max
thinking ऑन ही रहने दें और लागत काबू करने के लिए effort घटाएँ
Anthropic इससे आगे जाकर यह भी लिखता है कि thinking बंद करके चलाने पर क्या-क्या बिगड़ता है। thinking बंद होने पर Opus 5 कभी-कभी tool call को सामान्य टेक्स्ट की तरह लिख देता है — यानी tool चलता ही नहीं जबकि टर्न कामयाब दिखता रहता है — और output में आंतरिक XML टैग लीक कर सकता है। अगर आप एजेंट बना रहे हैं, तो thinking ऑन रखकर effort घटाना ज़्यादा सुरक्षित रास्ता है।
7. पाँच effort लेवल में से चुनाव कैसे करें
Opus 5 पाँचों लेवल low / medium / high / xhigh / max सपोर्ट करता है, और API तथा Claude Code दोनों में डिफ़ॉल्ट high है। Claude Code वाली सेटिंग्स के लिए हमारी effort सेटिंग गाइड देखें।
| Effort | किसके लिए अच्छा | टिप्पणी |
|---|---|---|
| low / medium | रूटीन प्रोसेसिंग, क्लासिफ़िकेशन, worker सबएजेंट, कम latency वाले रास्ते | यहीं Anthropic ज़ोर देता है कि "Opus 5 low effort पर भी मज़बूत बना रहता है"। सबसे पहले यही आज़माने लायक |
| high (डिफ़ॉल्ट) | आम काम जिनमें असली समझदारी चाहिए | दुविधा हो तो सुरक्षित चुनाव। गुणवत्ता और लागत के बीच का संतुलन बिंदु |
| xhigh | coding और एजेंट वर्कलोड के लिए सुझाया गया शुरुआती बिंदु | max_tokens को खूब जगह दें (करीब 64K टोकन से शुरू करें) |
| max | कठिन समस्याएँ जहाँ सही होना बिल से ज़्यादा मायने रखता है | सबसे गहरी तर्कशक्ति, लेकिन हमेशा सबसे अच्छा नतीजा नहीं (सेक्शन 5 देखें) |
8. बाकी नए फीचर
पहले बातचीत के बीच tool लिस्ट बदलने से पूरा prompt cache बेकार हो जाता था। Opus 5 में आप cache बनाए रखते हुए tool जोड़ या हटा सकते हैं (beta header mid-conversation-tool-changes-2026-07-01)। लंबे चलने वाले एजेंट की लागत के लिए यह मायने रखता है।
cache करने योग्य prompt की न्यूनतम लंबाई 1,024 से घटकर 512 टोकन हो गई। जो prompt Opus 4.8 पर cache होने के लिए बहुत छोटे थे, वे बिना कोई कोड बदले cache होने लगते हैं।
जब कोई रिक्वेस्ट सेफ़्टी फ़िल्टर से रुक जाए, तो वैकल्पिक मॉडल खुद गिनाने के बजाय आप Anthropic की सुझाई गई routing अपने आप लागू होने दे सकते हैं (beta header server-side-fallback-2026-07-01)।
एक research preview जो 2x कीमत पर करीब 2.5x output स्पीड देता है। सिर्फ़ Claude API — Bedrock, Google Cloud या Microsoft Foundry पर उपलब्ध नहीं।
9. बदला हुआ स्वभाव, और prompt में सुधार
किसी भी बेंचमार्क से पहले शायद आपको यही महसूस होगा। डॉक्यूमेंटेशन चार व्यवहार-परिवर्तन गिनाता है जो कोड की एक लाइन छुए बिना दिखाई देंगे।
| बदलाव | क्या करें |
|---|---|
| जवाब और artifact लंबे होते हैं यूज़र को दिखने वाले जवाब, वे Markdown फ़ाइलें जो यह लिखता है |
संक्षेप में लिखने को साफ़ कहें। effort घटाने से गद्य छोटा नहीं होता, इसलिए यह prompt से ही आना होगा |
| यह अपने काम पर ज़्यादा टिप्पणी करता है | "हर N कदम पर प्रगति का सारांश दो" जैसे पुराने ढाँचे हटा दें। फिर भी शोर हो तो कहें कि tool call के बीच डिफ़ॉल्ट रूप से चुप रहे |
| यह सबएजेंट को आसानी से काम सौंपता है Opus 4.8 इसमें हिचकता था |
4.8 के लिए लिखे "ज़्यादा delegate करो" वाले संकेत हटा दें। समानांतरता की सीमा साफ़ तय करें ताकि लागत बेकाबू न हो |
| यह बिना कहे अपना काम खुद जाँचता है | "अंत में एक verification कदम जोड़ो" और "एक सबएजेंट से जाँच कराओ" अब ज़रूरत से ज़्यादा जाँच कराते हैं — इन्हें हटा दें (Anthropic यह साफ़ कहता है) |
माइग्रेशन जोड़ने का नहीं, घटाने का काम है। पुराने मॉडल की कमज़ोरियाँ ढकने के लिए आपने जो prompt टेक्स्ट जोड़ा था — जाँचने का दबाव, delegate करने का दबाव, ज़बरदस्ती प्रगति रिपोर्ट — वह Opus 5 पर साइड इफ़ेक्ट बन जाता है। पहले उन्हें हटाएँ, कच्चा व्यवहार देखें, फिर सिर्फ़ वही वापस जोड़ें जिसकी सचमुच कमी खले।
10. किसे अभी माइग्रेट करना चाहिए
- आप लंबे चलने वाले coding एजेंट चलाते हैं
- आप computer-use या बिज़नेस-ऑटोमेशन एजेंट बना रहे हैं
- आप Fable 5 पर हैं और लागत चुभती है (आधी कीमत पर लगभग वही परफॉर्मेंस)
- आप अब भी Opus 4.8 पर हैं (उसी कीमत पर साफ़ बेहतर)
- वे रूटीन काम जो thinking बंद और कम
max_tokensपर सस्ते में चल रहे हैं - ऐसे आगे के कदम जो output की लंबाई या शैली पर निर्भर हैं
- वे prompt जिनमें verification और delegation के निर्देश ठूँसे हुए हैं
- ज़्यादातर एक-पैच वाला जेनरेशन (फ़ायदा कम, कभी नुकसान भी)
- आप Bedrock वगैरह के ज़रिए fast mode पर निर्भर हैं
- आक्रामक सुरक्षा परीक्षण या लंबी अवधि की बायोलॉजी रिसर्च (Mythos आगे है)
माइग्रेशन के कदम (API यूज़र्स के लिए)
- model ID को
claude-opus-4-8से बदलकरclaude-opus-5करें - हर वह जगह ढूँढें जहाँ आप thinking बंद करते हैं (
thinking: disabled); effort xhigh या max पर अब यह 400 error है, इसलिए या तो effort घटाएँ या thinking वापस चालू करें - जहाँ-जहाँ आप
thinkingसेट नहीं करते, वहाँmax_tokensपर दोबारा नज़र डालें (thinking टोकन के लिए जगह जोड़ें) - अपने prompt से verification के संकेत, delegation के संकेत और ज़बरदस्ती की प्रगति रिपोर्ट हटा दें
- संक्षेप में लिखने का निर्देश जोड़ें, फिर
usageको असल में नापकर लागत का नया आधार तय करें medium/high/xhighपर effort घुमाकर देखें और अपने eval सेट पर सबसे सही बिंदु चुनें
निष्कर्ष
Claude Opus 5 उस किस्म की रिलीज़ है जिसका यूज़र बस आनंद ले सकते हैं: उसी कीमत पर साफ़ दिखने वाली छलांग। अंतर वहाँ सबसे चौड़ा है जहाँ एजेंट लंबे समय तक अपने दम पर काम करते हैं, और Anthropic अपनी बात रखने के लिए सबसे पहले प्रति टास्क लागत दिखाता है — Fable 5 से आधी कीमत पर frontier-class परफॉर्मेंस।
साथ ही, API में दो बदलाव ऐसे हैं जिन्हें नज़रअंदाज़ नहीं किया जा सकता (thinking डिफ़ॉल्ट ऑन; thinking सिर्फ़ effort high या उससे नीचे पर बंद हो सकती है)। और अच्छे माइग्रेशन की कुंजी यह है कि आप prompt का टेक्स्ट जोड़ते नहीं, हटाते हैं। पुराने मॉडल की कमज़ोरियों पर पैबंद लगाने के लिए लिखे गए निर्देश ही वे हैं जो Opus 5 को बातूनी और ज़रूरत से ज़्यादा सतर्क बनाते हैं।
आख़िर में यह याद रखें कि बेंचमार्क का आँकड़ा हमेशा सिर्फ़ उसी टास्क पर नापा गया मान होता है। Opus 5, DeepSWE पर GPT-5.6 Sol से हारता है, और ऐसे क्षेत्र भी हैं जहाँ max effort सबसे अच्छी सेटिंग नहीं है। अपने वर्कलोड पर इसे दोबारा नापें — आख़िरकार वही एकमात्र आँकड़ा है जो किसी बात का फ़ैसला करता है।
FAQ
Q. क्या Opus 5, Opus 4.8 से महँगा है?
A. टोकन की कीमत बिल्कुल एक जैसी है (प्रति मिलियन टोकन $5 input / $25 output)। लेकिन thinking डिफ़ॉल्ट रूप से ऑन होने के कारण output टोकन बढ़ सकते हैं, इसलिए असली बिल बढ़ सकता है। माइग्रेशन के बाद usage नापें।
Q. Fable 5 इस्तेमाल करूँ या Opus 5?
A. लागत के हिसाब से Opus 5 — आधी यूनिट कीमत, और कई agentic बेंचमार्क पर आगे। सबसे कठिन तर्क और लंबी अवधि की रिसर्च के लिए Fable 5 अब भी आगे है। हमारी Fable 5 बनाम Opus गाइड का ढाँचा यहाँ सीधे लागू होता है।
Q. क्या इसे फ्री प्लान पर इस्तेमाल कर सकते हैं?
A. Opus 5 Max प्लान का डिफ़ॉल्ट मॉडल है और Pro पर चुना जा सकने वाला सबसे ऊपरी मॉडल। प्लान का ढाँचा बदलता रहता है, इसलिए मौजूदा उपलब्धता Anthropic के pricing पेज पर देखें।
Q. माइग्रेट करने के बाद 400 error आ रहा है।
A. सबसे पहले देखें कि कहीं आप thinking: {"type": "disabled"} को effort xhigh या max के साथ तो नहीं भेज रहे। Opus 5 यह संयोजन स्वीकार नहीं करता। effort घटाकर high या उससे नीचे करें, या thinking पैरामीटर हटा दें (जिससे डिफ़ॉल्ट, यानी ऑन, पर लौट आएँगे)।
Q. जवाब बहुत लंबे हैं। क्या effort घटाने से छोटे हो जाएँगे?
A. नहीं। effort मुख्य रूप से यह तय करता है कि वह कितनी गहराई से सोचेगा; यह यूज़र को दिखने वाले output को भरोसेमंद ढंग से छोटा नहीं करता। सही उपाय है prompt में साफ़ शब्दों में संक्षेप माँगना।
नोट: इस लेख के आँकड़े Anthropic के अनाउंसमेंट "Introducing Claude Opus 5", आधिकारिक डॉक्यूमेंटेशन "What's new in Claude Opus 5" तथा "Models overview", और साथ में the decoder तथा tech-ish की रिपोर्टिंग से लिए गए हैं (सभी 24 जुलाई 2026)। 🟡 से चिह्नित मान आधिकारिक टेक्स्ट में संख्या के रूप में नहीं लिखे गए हैं और पत्रकारों ने उन्हें चार्ट से पढ़ा है, इसलिए उनकी निश्चितता कम है। स्पेसिफिकेशन और कीमतें बदल सकती हैं; कोई भी निर्णायक बात आधिकारिक डॉक्यूमेंटेशन से पक्की कर लें।
