Claude Opus 4.8
8385°
Executar modelo
Ofertas / Anúncios
Anthropic | contexto de 1.000.000 tokens | $5.00/M entrada, $25.00/M saída. Claude Opus 4.8 é o modelo mais capaz disponível da família Opus da Anthropic. Suporta entradas de texto, imagem e arquivo com saída em texto, com suporte a raciocínio e janela de contexto de 1M tokens. É adequado para agentes altamente autônomos, trabalho agentivo de longo prazo, trabalho de conhecimento e tarefas com memória onde a coerência em sessões estendidas é importante. É particularmente forte em raciocínio multi-etapas, codificação complexa e orquestração de projetos ponta a ponta — grandes bases de código,…Anthropic | contexto de 1.000.000 tokens | $5.00/M entrada, $25.00/M saída. Claude Opus 4.8 é o modelo mais capaz disponível da família Opus da Anthropic. Suporta entradas de texto, imagem e arquivo com saída em texto, com suporte a raciocínio e janela de contexto de 1M tokens. É adequado para agentes altamente autônomos, trabalho agentivo de longo prazo, trabalho de conhecimento e tarefas com memória onde a coerência em sessões estendidas é importante. É particularmente forte em raciocínio multi-etapas, codificação complexa e orquestração de projetos ponta a ponta — grandes bases de código, depuração em múltiplas etapas e pipelines assíncronos de agentes de longa duração. Além da codificação, lida com trabalho de conhecimento como elaboração de documentos, criação de apresentações e análise de dados, mantendo qualidade em saídas muito longas.
Guias para este modelo
Como escolher um modelo de IA em outubro de 2026: as novidades de código fechado e os pesos abertos que valem a pena baixar
Pesos abertos vs código aberto vs só API: o que você realmente pode fazer
As 10 alternativas mais baratas ao ChatGPT em 2026: modelos locais grátis, planos gratuitos e planos fixos
Notas do capitão
Notas de 2026-10-13
Claude Opus 4.8 é o modelo mais capaz da Anthropic disponível na linha Opus, construído em torno de uma janela de contexto de um milhão de tokens e raciocínio estendido. Ele é voltado para trabalhos agentivos de longo prazo: pipelines em múltiplas etapas, navegação em grandes bases de código e tarefas que exigem coerência ao longo de sessões muito longas. Se você precisa de um modelo que consiga manter um projeto complexo em mente do início ao fim, este é o nível a considerar.
Conhecido por
- Janela de contexto de um milhão de tokens para trabalho sustentado e coerente em sessões longas
- Orquestração de projetos de ponta a ponta em grandes bases de código e pipelines em múltiplas etapas
- Raciocínio em múltiplas etapas com suporte explícito a raciocínio incorporado
- Lida com entradas de visão, arquivos e texto em uma única chamada
- Mantém qualidade em saídas muito longas, não apenas em completions curtos
Fique atento a
- A $25,00 por milhão de tokens de saída, os custos sobem rápido em execuções agentivas longas — planeje seu orçamento com cuidado.
- Pesos fechados, apenas API; não é possível rodar localmente ou hospedar por conta própria.
- A janela de um milhão de tokens é poderosa, mas prompts longos elevam rapidamente os custos de entrada.
Sugestões para tentar
Orquestre uma refatoração multi-arquivo
Estou refatorando um monorepo Python. O serviço principal está em /src/api, utilitários compartilhados em /src/common e testes em /tests. Identifique os problemas de acoplamento entre api e common, proponha uma fronteira de módulo limpa, depois escreva a estrutura atualizada de imports e sinalize quaisquer funções que precisem ser movidas. Cole os arquivos relevantes abaixo e adicionarei mais conforme necessário.
Depure um pipeline assíncrono
Tenho um pipeline assíncrono em múltiplas etapas em Python: um scraper alimenta uma fila, um transformador lê dela e um escritor faz batch para Postgres. Sob carga, linhas estão sendo descartadas silenciosamente. Me guie por um plano sistemático de depuração, o logging e instrumentação específicos para adicionar em cada etapa, e os modos de falha mais prováveis para descartar primeiro.
Raciocine uma decisão build-vs-buy
Minha equipe está decidindo entre construir uma ferramenta interna de busca de documentos ou comprar uma solução pronta. Temos 500.000 documentos internos, dois engenheiros backend, um orçamento anual de $40k e uma exigência rígida de residência de dados on-premise. Apresente o framework de decisão, as principais incógnitas a resolver primeiro e uma recomendação com seu raciocínio.
Comparar com
- Claude Opus 5.5Modelo apenas para APIContexto de 1,000,000 tokens · entrada $4.00/M, saída $20.00/M
- Claude Sonnet 5.5Modelo apenas para APIContexto de 1,000,000 tokens · entrada $2.00/M, saída $10.00/M
- Claude Sonnet 5Modelo apenas para APIContexto de 1,000,000 tokens · entrada $2.00/M, saída $10.00/M
- Claude Opus 5Modelo apenas para APIContexto de 1,000,000 tokens · entrada $5.00/M, saída $25.00/M
Mais modelos de texto de anthropic
Perguntas frequentes
- Posso rodar Claude Opus 4.8 localmente?
- Não. A Anthropic não liberou pesos abertos para este modelo; ele é apenas via API e não pode ser hospedado localmente.
- Quanto custa o Claude Opus 4.8 e qual o tamanho do contexto?
- O preço é $5,00 por milhão de tokens de entrada e $25,00 por milhão de tokens de saída, com uma janela de contexto de um milhão de tokens.
- Como o Opus 4.8 difere de outros modelos Claude?
- Opus 4.8 é o modelo mais capaz da Anthropic disponível na família Opus, posicionado acima dos níveis Sonnet e Haiku, com foco em tarefas agentivas de longo prazo, codificação complexa e raciocínio estendido, em vez de velocidade ou eficiência de custo.
Veredito do capitãoA ferramenta certa para trabalhos agentivos genuinamente complexos e de longa duração — só fique de olho na conta de tokens de saída em qualquer coisa que rode por mais de algumas interações.
O capitão escreve estas notas com base na descrição e ficha do modelo. Preços e tamanhos de contexto são do provedor na data da escrita e podem mudar.
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.
Also ranked: #61 Hottest Text / LLM model · #61 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Get your own badge
Tendência de popularidade de Claude Opus 4.8
Pontuação de calor desde 27 May 2026
Pontuação de destaque
8,385°
Esta semana
▲
4.4%
8,379° então, 8,385° agora
Este mês
▲
22.3%
8,356° então, 8,385° agora
Último ano
n/a
Ainda não lançado/monitorado
7,000°
Piso
A escala vai de 0° a 9.999°. Tudo abaixo de 7,000° é reservado para modelos que nenhuma fonte reportou ainda, que carregam um número provisório ali para as listas ficarem completas. 7,000° é onde começam os dados medidos: um modelo com dados reais mas quase nenhum download fica no piso, e as medições preenchem os graus acima dele. O piso não diz nada sobre o modelo; só os graus acima dele dizem, e são eles que diferenciam um modelo do outro.
+1,385°
Tokens OpenRouter
414,326,614,460 tokens processados por este modelo via OpenRouter nos últimos 30 dias, prompts e respostas juntos. Cada 10,000,000 tokens conta como um download no termo de downloads, 41,432 no total; os tokens do último dia entram na taxa de adoção. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
Mostrar detalhamento
Cada número neste site pode ser verificado. A pontuação de popularidade deste modelo é 8,385°, e aqui ela é construída um ingrediente de cada vez, com o total acumulado após cada um: o piso, os graus que cada fonte adiciona, o bônus pelo tipo de modelo e o que a idade dos pesos subtrai. As cores são as faixas do gráfico acima. O glossário no final define cada termo.
- 1Comece pelo piso.Por que 7,000° e não zero: a escala vai de 0° a 9.999°, e a parte abaixo de 7,000° é reservada para modelos que nenhuma fonte reportou ainda, que carregam um número provisório ali para as listas ficarem completas e nunca ficarem acima de um modelo com dados. 7,000° é onde começam os dados medidos. Um modelo com dados reais mas quase nenhum download fica aqui; tudo que vem depois é medição, e o espaço acima do piso tem dez passos de dez vezes mais downloads, com 300° cada. O piso é o mesmo para todo modelo, então ele não decide nada; os graus acima dele é que decidem.7,000°total acumulado
- 2Some as downloads.41,432 equivalentes a downloads no total, de Tokens OpenRouter. Dez vezes os downloads adicionam o mesmo 300°, então o tamanho importa, mas nunca domina a pontuação.+1,385°8,385°total acumulado
- =A pontuação heat.Onde este modelo está em todas as listas deste site. Nada mais altera isso.8,385°
Glossário: os termos usados aqui
- Pontuação heat
- Um número que mostra o quanto um modelo está sendo usado e desejado agora, de 0° a 9.999°. Toda lista neste site que diz mais quente é ordenada por ele e só por ele.
- Limite mínimo
- Os 7.000° que todo modelo com dados reais começa. A escala vai de 0° a 9.999°; a parte abaixo do limite é para substitutos (modelos sem dados), para que um modelo com dados sempre fique acima de um sem. O limite é igual para todos e não decide nada; os graus acima dele são a medida.
- Equivalentes a downloads
- Tudo que a pontuação trata como download, somado: downloads em si, cada torrent seeder como 1.000, cada imagem AI Horde e cada execução em site de geração como um.
- Escala logarítmica
- Contando de dez em dez, não de um em um: ir de 1.000 para 10.000 downloads adiciona os mesmos graus que ir de 10.000 para 100.000. Isso evita que gigantes abafem tudo.
- Likes
- Joinhas e likes de todas as fontes, valendo metade de um download na escala logarítmica.
- Taxa de adoção
- Quantos downloads por dia um modelo recebe agora, pela diferença entre duas leituras de uma fonte. Um quarto do peso do termo download.
- Medido e estimado
- Medido significa que existem duas leituras de uma fonte e a diferença é real. Estimado significa que só se sabe o total de hoje e o passado é distribuído ao longo da vida do modelo; o site indica qual está mostrando.
- Seeder
- Alguém que mantém uma cópia dos pesos online para outros baixarem via torrent, ou um espelho hospedado fazendo o mesmo. Cada um conta como 1.000 downloads.
- AI Horde
- Uma rede voluntária que gera imagens de graça em computadores doados. O número de imagens feitas com um modelo é público, e cada uma conta como um download.
- Sites de geração
- Sites que hospedam suas próprias cópias de um modelo e deixam as pessoas gerarem com ele, como PixAI, SeaArt e Yodayo. Os downloads deles contam como os do Civitai e cada geração conta como um download.
- Tokens OpenRouter
- Um modelo de texto servido via API, como Claude ou GPT, não tem pesos para baixar, então seu uso é medido em tokens: os pedaços de texto que ele leu e escreveu via OpenRouter, um gateway usado por muitos apps, nos últimos 30 dias. Cada 10,000,000 tokens contam como um download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Os pesos em si, o arquivo que gera sozinho. Ganha um bônus porque complementos dependem dele.
- LoRA e embedding
- Arquivos pequenos que direcionam os pesos de outra pessoa para um estilo, personagem ou conceito. Não podem rodar sozinhos.
- Família e pesos
- A base em que um modelo é construído, como SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Todo modelo herda a data de lançamento dos pesos da sua família.
- Idade
- Pontos retirados conforme há quanto tempo os pesos da família foram lançados: 150° por ano, até 750°. Mantém os downloads antigos que tiveram anos para acumular, evitando que saiam do topo da lista.
- Impulso da família
- Um pequeno empurrão limitado para LoRAs de uma família que este site está promovendo agora, sempre listado na divisão.
- Pontuação provisória
- Um número estável abaixo do mínimo dado a um modelo que ainda não tem dados de fonte, para a lista ficar completa. Nunca fica acima de um modelo com dados.
- Novo! (período de carência)
- Um modelo com menos de 7 dias mostra Novo! em vez de uma pontuação e não ocupa lugar no ranking. Sua pontuação é calculada desde o primeiro dia, mas um modelo com um dia cresce mais rápido que qualquer outro, então sem a espera o #1 da semana seria sempre o que saiu ontem, não o que se manteve por uma semana.
- Tendência
- Como o crescimento de um modelo num período se compara com o crescimento típico dos modelos no mesmo período. Crescimento mais rápido que o típico indica alta, mais lento indica queda.
- Modelo típico
- O meio do catálogo: metade dos modelos com número cresceu mais rápido no período, metade mais devagar.
Como a popularidade deste modelo mudou em relação ao resto do catálogo: seu crescimento em downloads, curtidas e uso em cada período, medido contra o crescimento típico dos modelos no mesmo período, junto com sua pontuação de calor na época. Acima do crescimento típico significa alta, abaixo significa queda. O passado é reconstruído a partir dos totais de hoje, do primeiro dia do modelo e da velocidade de download medida quando existem duas leituras; um modelo que não existia no começo do período mostra n/a.
Claude Opus 4.8 é um modelo de texto para a família Text / LLM listado no ModelTrends.ai, um catálogo somente leitura de modelos de IA de código aberto para imagem, vídeo e texto. Compare-o com outros modelos Text / LLM e veja a pontuação de calor para acompanhar a tendência.
Mais modelos Text / LLMMais Texto / LLM Text / LLMllmanthropicvisãoraciocínioagentesprogramaçãocontexto longo
Navegar por família de modelos
Modelos Text / LLM
434
Modelos Anima
528
Modelos Chroma
19
Modelos Fibo
2
Modelos Flux
1,496
Modelos Flux 2 / Klein
1,239
Modelos Flux 3
3
Modelos Moss
3
Modelos Iris
1
Modelos MiniMax H3
364
Modelos Hunyuan
204
Modelos Ideogram
20
Modelos Krea2
717
Modelos Qwen
20
Modelos Qwen2
47
Modelos Ltx2
153