Anthropic выпустила Claude Opus 5.5 по $4 за миллион входных и $20 за миллион выходных токенов. Это всё ещё дороже новых моделей OpenAI, но для долгих coding- и research-агентов разница в прайсе уже мало что объясняет: важнее, сколько вызовов, повторов и токенов потребуется до готового результата.
Что изменилось
По данным VentureBeat, базовая API-цена Opus 5.5 на 20% ниже, чем у Opus 5. Anthropic утверждает, что типичная задача обходится примерно на 40% дешевле благодаря меньшему расходу токенов. Чтение кэшированного контекста подешевело с $0,50 до $0,20 за миллион токенов, что особенно важно для агентов, которые долго работают с одной кодовой базой или набором документов.
При этом заявленные результаты выросли. На Terminal-Bench 4.0 модель получила 66,4% против 55,8% у Fable 5.1, на FrontierCode v1.1 Main 54,4% против 50,3%, на CursorBench 4.0 57,8% против 51,8%. MacRumors также пишет, что Opus 5.5 генерирует ответы более чем на 30% быстрее Opus 5.
Anthropic подкрепляет цифры примерами ранних клиентов. В одном тесте аудит и исправление кодовой базы на 200 тысяч строк заняли менее трёх часов, тогда как Opus 5 потребовалось более 20 часов и в 2,5 раза больше токенов. При переносе HAProxy с C на Rust Opus 5.5 закончила работу за 9,5 часа против 12 часов у Fable 5.1 и стоила на 51% меньше. Это выбранные поставщиком кейсы, а не независимое сравнение, но они хорошо показывают нужную единицу учёта: не токен, а завершённая задача.
Почему прайс-лист больше не отвечает на главный вопрос
В тот же день OpenAI выпустила GPT-6 Sol по $2/$10 за миллион входных и выходных токенов и Luna по $0,10/$0,50. На бумаге Sol вдвое дешевле Opus 5.5. Но дешёвая модель может проиграть по итоговому счёту, если чаще ошибается, требует дополнительных вызовов или раздувает ответ. Публичного сравнения Sol и Opus 5.5 в одинаковой среде пока нет, поэтому объявлять победителя по двум строкам тарифа рано.
И революции в автономности тоже не случилось. METR после десяти рабочих дней тестирования назвала прогресс относительно Fable 5.1 умеренным, а не скачком, и отметила слабости на сложных долгих задачах, которых эксперт-человек, вероятно, избежал бы. Значит, Opus 5.5 может сделать агента экономичнее, но не отменяет контроль, ограничения инструментов и проверку результата.
Компании стоит повторно прогнать собственные coding- и research-сценарии на Opus 5.5, GPT-6 Sol и более дешёвых моделях. Считать нужно долю успешно завершённых запусков, токены, число шагов, повторы, время и итоговую стоимость задачи. Отдельно проверьте поведение при промпт-инъекции и сбое защитного слоя: быстрый агент, которому дали опасные права, просто быстрее создаёт дорогую проблему. Маркер победы Opus 5.5 будет простым: более высокий API-тариф должен окупаться меньшим числом повторов и более дешёвой завершённой работой в ваших сценариях.