Claude Opus 4.8
より鋭い agentic 判断とコード欠陥 1/4
agentic タスクでの判断がより鋭く・信頼性が向上、コードに欠陥を残す確率は 4.7 比で 1/4、ネイティブ 1M コンテキスト — Opus 4.7 と完全同価格（$5/$25 per MTok）
コアハイライト
Opus 4.7 比でコードに欠陥を残す確率が 4 分の 1、agentic コーディングの信頼性が大きく向上
computer-use / ブラウザ agent タスクの成功率 84%、画面操作を伴う自律タスクで高い完遂力
agentic タスクでの判断がより鋭く・信頼性が向上、Super-Agent ベンチマークで全ケースを端から端まで完遂した唯一のモデル
$5 入力 / $25 出力 per MTok、4.7 と完全同一、値上げなし
コーディング能力飛躍：欠陥率とエージェント信頼性の世代交代
長時間自律タスクから複雑なツール呼び出しまで、Opus 4.8 は「見張る必要あり」のコード作業を「放置で走る」に近づける
コード欠陥を残す確率 1/4
Opus 4.8 は前世代（Opus 4.7）比でコードに欠陥を残す確率が 4 分の 1、生成コードの信頼性が質的に向上
CursorBench：全 effort 階層で過去最高
CursorBench において、すべての effort レベルでこれまでの全 Opus モデルを上回るスコアを記録
Super-Agent：全ケース端から端まで完遂
Super-Agent ベンチマークで、全ケースを最初から最後まで完遂した唯一のモデル
より鋭い agentic 判断
agentic タスクでの判断がより鋭く、複雑な手順でも信頼性高く実行できる
Online-Mind2Web 84%
computer-use / ブラウザ agent タスクで成功率 84%、画面を操作する自律ワークフローで高い完遂力
⭐ 向上した正直性
honesty が改善し、わからない点や不確実な点をより誠実に扱う—自律実行における信頼の土台
Agentic 信頼性と長コンテキストの突破
コード欠陥率の大幅低下と判断の鋭さに加え、より優れた長コンテキスト処理と強力なマルチモーダルを両立。ネイティブ 1M コンテキストで大規模タスクを一括処理
Legal Agent Benchmark で 10% 突破
Legal Agent Benchmark で過去最高スコアを記録、全パス基準を初めて 10% 超えた最初のモデル
強力なマルチモーダル
画像とテキストを横断する強力なマルチモーダル処理、図表・スクリーンショット・文書を扱うシナリオに対応
より優れた長コンテキスト処理
ネイティブ 1M コンテキストと改善された長コンテキスト処理で、大規模リポジトリや長文書を安定して扱う
向上した正直性
honesty が改善し、不確実さを誠実に伝える—長時間の自律タスクで誤った断定を減らす
プラットフォーム機能（4.7 から継続）
effort 階層：xhigh
high と max の間の xhigh 階層に加え adaptive thinking、推論深さと latency のトレードオフを細かく制御。Opus 4.8 は Claude Code Fast Mode のデフォルト
/ultrareview 深いコードレビュー
Claude Code のコマンド、独立 review セッションで変更を最初から最後まで通し、バグと設計問題を発見
ネイティブ 1M コンテキスト
ネイティブ 1M コンテキストウィンドウ、大規模リポジトリや長文書を一括で扱える。QCode は 1M バリアント claude-opus-4-8[1m] も提供
Fast Mode デフォルト化
Opus 4.8 が Claude Code Fast Mode のデフォルトモデルに（従来は Opus 4.7）。Fast mode 価格は $10 入力 / $50 出力 per MTok
移行ガイド（⭐重要）
Opus 4.7 から Opus 4.8 への移行はドロップイン置換（model ID を claude-opus-4-8 に変更）、他の設定変更は不要
1. model ID を差し替えるだけ
model ID を claude-opus-4-7 から claude-opus-4-8 に変更するだけのドロップイン置換、その他の設定変更は不要
2. より鋭い agentic 判断に合わせる
Opus 4.8 は agentic タスクでの判断がより鋭く信頼性が高い。既存 harness は新しい挙動に合わせて軽く確認・調整を推奨
3. Thinking API（adaptive 推奨）
thinking={type:"enabled", budget_tokens:N} ではなく thinking={type:"adaptive"} + effort パラメータを推奨、xhigh 階層も利用可能
4. 1M コンテキストの活用
ネイティブ 1M コンテキストを活用。大規模コンテキストが必要な場合は 1M バリアント claude-opus-4-8[1m] を指定
client.messages.create(
model="claude-opus-4-7",
thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 10000}
)
client.messages.create(
model="claude-opus-4-8",
thinking={"type": "adaptive"},
effort="xhigh" # available since 4.7
)
GPT-5.4 / Gemini 3.1 Pro との比較
同価格帯の旗艦モデル比較（Anthropic 公式情報に基づく）
| 指標 | Opus 4.8 | GPT-5.4 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|
| コード信頼性 | 欠陥率 4.7 比 1/4 でリード | OpenAI 参照 | Google 参照 |
| Input $ / MTok | $5 | OpenAI 参照 | Google 参照 |
| Output $ / MTok | $25 | OpenAI 参照 | Google 参照 |
| Context window | ネイティブ 1M | 272K / 1M beta | 1M |
| Agentic タスク | Online-Mind2Web 84% / Super-Agent 全完遂 | — | — |
QCode.cc で Opus 4.8 を使う方法
公式価格・安定した開発者プラットフォーム、すぐに使える
公式同価格 $5/$25
QCode.cc は Anthropic 公式価格で課金、乗数加算なし
新パラメータ完全サポート
xhigh effort、adaptive thinking など Opus 4.8 のパラメータを完全透過、1M バリアント claude-opus-4-8[1m] も提供
ワンクリック 4.7 ↔ 4.8
model ID を claude-opus-4-7 から claude-opus-4-8 に変えるだけ、他設定変更不要
安定した低遅延
マルチノード・スマートルーティング + サーキットブレーカー、公式 API の不安定性を回避