Bolehkah saya jalankan Claude Opus 4.8 secara tempatan?

Tidak. Anthropic belum mengeluarkan berat terbuka untuk model ini; ia hanya melalui API dan tidak boleh dihos sendiri.

Berapa kos Claude Opus 4.8 dan berapa besar konteksnya?

Harga adalah $5.00 setiap juta token input dan $25.00 setiap juta token output, dengan tetingkap konteks satu juta token.

Bagaimana Opus 4.8 berbeza daripada model Claude lain?

Opus 4.8 adalah model paling berkemampuan yang tersedia secara umum dari Anthropic dalam keluarga Opus, berada di atas tahap Sonnet dan Haiku, dengan fokus pada tugasan agen jangka panjang, pengkodan kompleks, dan penalaran lanjutan dan bukannya kelajuan atau kecekapan kos.

▲

4.4%

minggu ini

Claude Opus 4.8

8385°

#llm #anthropic #penglihatan #penalaran #ejen #pengaturcaraan

Jalankan model ini

Tawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar setiap token

Bual dengan model ini dalam pelayar atau panggil ia dari kod anda dengan satu kunci API.

Anthropic | konteks 1,000,000 token | $5.00/M input, $25.00/M output. Claude Opus 4.8 adalah model paling berkemampuan yang tersedia secara umum dalam keluarga Opus dari Anthropic. Ia menyokong input teks, imej, dan fail dengan output teks, dengan sokongan penalaran dan tetingkap konteks 1M-token. Ia sesuai untuk agen yang sangat autonomi, kerja agen jangka panjang, kerja pengetahuan, dan tugasan berasaskan memori di mana koheren sepanjang sesi panjang penting. Ia sangat kuat dalam penalaran berbilang langkah, pengkodan kompleks, dan orkestrasi projek hujung-ke-hujung - pangkalan kod besar,…Anthropic | konteks 1,000,000 token | $5.00/M input, $25.00/M output. Claude Opus 4.8 adalah model paling berkemampuan yang tersedia secara umum dalam keluarga Opus dari Anthropic. Ia menyokong input teks, imej, dan fail dengan output teks, dengan sokongan penalaran dan tetingkap konteks 1M-token. Ia sesuai untuk agen yang sangat autonomi, kerja agen jangka panjang, kerja pengetahuan, dan tugasan berasaskan memori di mana koheren sepanjang sesi panjang penting. Ia sangat kuat dalam penalaran berbilang langkah, pengkodan kompleks, dan orkestrasi projek hujung-ke-hujung - pangkalan kod besar, penyahpepijatan berbilang peringkat, dan saluran agen asinkron jangka panjang. Selain pengkodan, ia mengendalikan kerja pengetahuan seperti merangka dokumen, membina pembentangan, dan menganalisis data, mengekalkan kualiti sepanjang output yang sangat panjang.

Panduan untuk model ini

Cara memilih model AI pada Oktober 2026: berita sumber tertutup, kemudian berat terbuka yang patut dimuat turun

Berat terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya kamu dibenarkan lakukan

10 Alternatif ChatGPT Termurah pada 2026: model tempatan percuma, tahap percuma dan pelan kadar rata

Semua panduan

Nota Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Nota dari 2026-10-13

Claude Opus 4.8 adalah model paling berkemampuan yang tersedia secara umum dari Anthropic dalam barisan Opus, dibina sekitar tetingkap konteks satu juta token dan penalaran lanjutan. Ia mensasarkan kerja agen jangka panjang: saluran berbilang peringkat, navigasi pangkalan kod besar, dan tugasan yang memerlukan koheren sepanjang sesi yang sangat panjang. Jika anda memerlukan model yang boleh memegang projek kompleks dalam fikirannya dari awal hingga akhir, ini adalah tahap yang perlu dipertimbangkan.

Dikenali untuk

Tetingkap konteks satu juta token untuk kerja sesi panjang yang berterusan dan koheren
Orkestrasi projek hujung ke hujung merentasi pangkalan kod besar dan saluran berbilang peringkat
Penalaran berbilang langkah dengan sokongan penalaran eksplisit terbina dalam
Mengendalikan input visi, fail, dan teks dalam satu panggilan
Mengekalkan kualiti merentasi output yang sangat panjang, bukan hanya penyempurnaan pendek

Berhati-hati dengan

Pada $25.00 setiap juta token output, kos meningkat dengan cepat pada larian agen panjang — bajet dengan berhati-hati.
Berat tertutup, hanya API; anda tidak boleh menjalankannya secara tempatan atau hos sendiri.
Konteks sejuta token sangat berkuasa tetapi prompt panjang meningkatkan kos input dengan cepat.

Terbaik untuk

Ejen dan penggunaan alat

Arahan untuk cuba

Orkestrasi penstrukturan semula berbilang fail

Saya sedang menstruktur semula monorepo Python. Perkhidmatan utama berada di /src/api, utiliti kongsi di /src/common, dan ujian di /tests. Kenal pasti isu pengikatan antara api dan common, cadangkan sempadan modul yang bersih, kemudian tulis struktur import yang dikemas kini dan tandakan sebarang fungsi yang perlu dipindahkan. Tampal fail berkaitan di bawah dan saya akan tambah lagi jika perlu.

Nyahpepijat saluran async

Saya mempunyai saluran async berbilang peringkat dalam Python: pengikis memberi makan ke antrian, transformer membacanya, dan penulis mengumpul ke Postgres. Di bawah beban, baris hilang secara senyap. Bimbing saya melalui pelan penyahpepijatan sistematik, log dan instrumentasi khusus yang perlu ditambah di setiap peringkat, dan mod kegagalan yang paling mungkin untuk disingkirkan dahulu.

Penalaran keputusan bina vs beli

Pasukan saya sedang memutuskan sama ada membina alat carian dokumen dalaman atau membeli penyelesaian siap. Kami mempunyai 500,000 dokumen dalaman, dua jurutera backend, bajet tahunan $40k, dan keperluan keras untuk kediaman data di premis. Bentangkan rangka kerja keputusan, perkara utama yang tidak diketahui untuk diselesaikan dahulu, dan cadangan dengan alasan anda.

Bandingkan dengan

Claude Opus 5.5
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · Input $4.00/M, output $20.00/M
Claude Sonnet 5.5
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · Input $2.00/M, output $10.00/M
Claude Sonnet 5
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · Input $2.00/M, output $10.00/M
Claude Opus 5
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · Input $5.00/M, output $25.00/M

Lebih banyak model teks dari anthropic

Soalan yang sering ditanya

Bolehkah saya jalankan Claude Opus 4.8 secara tempatan?: Tidak. Anthropic belum mengeluarkan berat terbuka untuk model ini; ia hanya melalui API dan tidak boleh dihos sendiri.
Berapa kos Claude Opus 4.8 dan berapa besar konteksnya?: Harga adalah $5.00 setiap juta token input dan $25.00 setiap juta token output, dengan tetingkap konteks satu juta token.
Bagaimana Opus 4.8 berbeza daripada model Claude lain?: Opus 4.8 adalah model paling berkemampuan yang tersedia secara umum dari Anthropic dalam keluarga Opus, berada di atas tahap Sonnet dan Haiku, dengan fokus pada tugasan agen jangka panjang, pengkodan kompleks, dan penalaran lanjutan dan bukannya kelajuan atau kecekapan kos.

Keputusan Kapten
Alat yang tepat untuk kerja agen yang benar-benar kompleks dan berjalan lama — cuma perhatikan bil token output pada apa-apa yang berjalan lebih dari beberapa pusingan.

Kapten menulis nota ini berdasarkan penerangan model dan kad model itu sendiri. Harga dan saiz konteks adalah dari penyedia pada masa penulisan dan boleh berubah.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #61 Hottest Text / LLM model · #61 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Trend populariti Claude Opus 4.8

Skor panas sejak 27 May 2026

Skor haba

8,385°

Minggu ini

▲

4.4%

8,379° dulu, 8,385° sekarang

Bulan ini

▲

22.3%

8,356° dulu, 8,385° sekarang

Tahun lalu

n/a

Belum dikeluarkan/dipantau

7,000°

Lantai

Skala berjalan dari 0° hingga 9,999°. Apa sahaja di bawah 7,000° disimpan untuk model yang belum dilaporkan oleh mana-mana sumber, yang membawa nombor gantian di situ supaya senarai tetap lengkap. 7,000° adalah tempat data yang diukur bermula: model dengan data sebenar tapi hampir tiada muat turun berada di lantai, dan ukuran mengisi darjah di atasnya. Lantai tidak memberitahu apa-apa tentang model; hanya darjah di atasnya yang buat beza antara satu model dengan model lain.

+1,385°

Token OpenRouter

414,326,614,460 token diproses oleh model ini melalui OpenRouter dalam 30 hari terakhir, termasuk arahan dan jawapan. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun dalam tempoh muat turun, 41,432 semuanya; token hari terakhir disertakan dalam kadar penggunaan. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

Tunjukkan pecahan terperinci

Setiap nombor di laman ini boleh diperiksa. Skor panas model ini adalah 8,385°, dan ia dibina satu bahan pada satu masa, dengan jumlah terkini selepas setiap langkah: lantai, darjah yang ditambah oleh setiap sumber, bonus untuk jenis model dan apa yang umur beratnya tolak. Warna-warna itu adalah jalur carta di atas. Glosari di akhir menerangkan setiap istilah.

1
Mula di lantai.
Kenapa 7,000° dan bukan sifar: skala dari 0° hingga 9,999°, dan bahagian di bawah 7,000° dikhaskan untuk model yang belum dilaporkan oleh mana-mana sumber, yang membawa nombor gantian supaya senarai tetap lengkap dan tidak pernah mengatasi model dengan data. 7,000° adalah tempat data yang diukur bermula. Model dengan data sebenar tapi hampir tiada muat turun berada di sini; semua yang berikut adalah ukuran, dan ruang di atas lantai ada sepuluh langkah muat turun sepuluh kali ganda pada 300° setiap satu. Lantai sama untuk setiap model, jadi ia tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya yang buat beza.
7,000°
jumlah berjalan
2
Tambah muat turun.
41,432 muat turun setara semuanya, dari Token OpenRouter. Sepuluh kali muat turun menambah 300° yang sama, jadi saiz penting tapi tidak pernah mengatasi skor.
+1,385°
8,385°
jumlah berjalan
=
Skor heat.
Di mana model ini berdiri dalam setiap senarai laman ini. Tiada yang lain mengubahnya.
8,385°

Glosari: istilah yang digunakan di sini

Skor heat: Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai: 7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun: Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log: Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka: Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan: Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan: Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde: Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan: Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter: Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat: Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur: Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga: Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian: Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend: Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa: Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.

Bagaimana populariti model ini bergerak berbanding katalog lain: pertumbuhannya dalam muat turun, suka dan penggunaan setiap tempoh, diukur berbanding pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama, dengan skor panasnya pada masa itu. Di atas pertumbuhan biasa dibaca sebagai kenaikan, di bawahnya sebagai penurunan. Masa lalu dibina semula dari jumlah hari ini, hari pertama model dan kelajuan muat turun yang diukur jika ada dua bacaan; model yang tidak wujud pada permulaan tempoh menunjukkan n/a.

Model serupa

Qwen3.5 Plus 2026 02 15

Model AI untuk penjanaan imej, video dan teks

Claude Opus 4.8 ialah model teks untuk keluarga Text / LLM yang disenaraikan di ModelTrends.ai, katalog baca sahaja untuk model AI imej, video dan teks sumber terbuka. Bandingkannya dengan model Text / LLM lain dan semak skor habanya untuk melihat trendnya.

Lagi model Text / LLM Lagi Teks / LLM Text / LLM llm anthropic penglihatan penalaran ejen pengaturcaraan konteks panjang

Layari mengikut keluarga model