ГлавнаяМоделиТекстовая модельClaude Opus 4.8

Claude Opus 4.8 API

1M context
ПровайдерAnthropic

claude-opus-4-8 — текстовая модель-модель от Anthropic.

document_understandingfunction_callingprompt_cachingreasoningstreamingvisionweb_search

Попробуйте прямо здесь

Claude Opus 4.8 Открыть в песочнице

Что умеет Claude Opus 4.8

  • Анализ документов
  • Вызов функций
  • Кэширование промпта
  • Рассуждения
  • Потоковый ответ
  • Анализ изображений
  • Поиск в интернете

Стоимость

за 1 млн кэшированных входных токенов
единый
66.03 ₽
за 1 млн входных текстовых токенов
единый
660 ₽
за 1 млн записанных в кэш токенов
единый
825 ₽
cache write 5m
единый
0.0008 ₽
cache write 1h
единый
0.0013 ₽
за 1 млн выходных текстовых токенов
единый
3 301 ₽
web search
единый
1.32 ₽

Цены указаны в рублях и списываются с баланса проекта за успешные запросы. Надбавки (+) суммируются с базовой ставкой.

Технические характеристики

Контекст
1,000,000
токенов
Output
128,000
токенов
Vendor
anthropic
Modality
text

Claude Opus 4.8 API в Ranvik API

Claude Opus 4.8 — флагманская модель Anthropic из США, выпущенная 28 мая 2026 года. Она создана для сложного программирования, агентных сценариев и профессиональной работы со знаниями. Среди технических особенностей — контекстное окно до 1 млн токенов и генерация до 128 тыс. токенов в ответе. В Ranvik API модель доступна через API без VPN и с оплатой в российских рублях.

Параметры запроса

Параметры, которые принимает модель. Передаются в теле запроса.

ПараметрТипДиапазон / значенияПо умолчаниюОписание
max_tokensreq
integer
min: 1 · max: 128000
4096
Максимум токенов в ответе. Обязателен.
temperature
number
min: 0 · max: 1
1
0 — детерминированно, 1 — креативно. Используйте либо temperature, либо top_p, не оба.
top_p
number
min: 0 · max: 1
—
Nucleus sampling. Альтернатива temperature.
top_k
integer
min: 0
—
Sample только из top-K наиболее вероятных токенов.
stop_sequences
array
—
—
Текстовые последовательности при которых генерация останавливается. stop_reason будет "stop_sequence".
thinking
object
—
—
Адаптивное рассуждение включено моделью. Ручные бюджеты extended thinking не поддерживаются; глубину регулируйте через output_config.effort.
tools
array
—
—
Tool definitions: custom + встроенные (code_execution, bash, text_editor, web_search). Каждый — {name, description?, input_schema}.
tool_choice
object
—
—
Управление выбором tool: "auto" | "any" | {type:"tool",name:"X"} | "none". Поддерживает disable_parallel_tool_use:bool.
service_tier
enum
auto, standard_only
—
Priority vs standard capacity.
metadata
object
—
—
{user_id: external UUID/hash без PII}.
stream
boolean
—
false
SSE streaming.
messagesreq
array
—
—
История сообщений. Массив объектов {role: "user"|"assistant", content: string|ContentBlock[]}. Content может содержать text, image, document, tool_use, tool_result блоки.
1 пример
Примеры
[
  {
    "role": "user",
    "content": "Привет, как дела?"
  }
]
system
string
—
—
System prompt — описание роли модели и контекста. Можно передать строку или массив TextBlockParam (для prompt caching через cache_control).
1 пример
Примеры
You are a helpful assistant who speaks in Russian.
mcp_servers
array
—
—
Список MCP (Model Context Protocol) серверов для подключения. Каждый элемент — объект {name, url, authorization_token, tool_configuration}.
container
string
—
—
ID контейнера для code execution tool (REPL state persistence). Передаётся для продолжения работы в существующем контейнере.
output_format
object
—
—
Структурированный output format. Например {type: "json", schema: {...}} для JSON-schema-validated output.
output_config
object
—
—
Конфиг вывода. Основное поле — effort: "low"|"medium"|"high"|"xhigh"|"max". Управляет глубиной адаптивного рассуждения и общим расходом токенов.

Пример кода

claude-opus-4-8_example.py
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(api_key="rk_live_...", base_url="https://api.ranvik.ru")
resp = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.content[0].text)

# ── С веб-поиском ──
resp = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Что нового в AI сегодня?"}],
    tools=[{"type": "web_search_20250305", "name": "web_search"}],
)
print(resp.content[0].text)
Полная документация модели

Частые вопросы о Claude Opus 4.8

Claude Opus 4.8 — флагманская модель Anthropic для сложных задач: программирования, анализа больших материалов и создания интеллектуальных AI-агентов.
Модель помогает автоматизировать работу с кодом, документами и многоэтапными задачами, где важны точность рассуждений, объем контекста и качество ответа.
Получить доступ можно в Ranvik API: зарегистрируйтесь, пополните баланс в рублях и используйте API для интеграции Claude Opus 4.8 в свой продукт.
Подключите Claude Opus 4.8 через Ranvik API. Сервис предоставляет доступ к API без VPN, поэтому запросы удобно отправлять из приложений и рабочих процессов.
Да, в Ranvik API доступна оплата в российских рублях. Это упрощает пополнение баланса и помогает использовать Claude Opus 4.8 без валютных сложностей.
Claude Opus 4.8 подойдет для AI-ассистентов, разработки и рефакторинга кода, анализа документов, исследований и автоматизации корпоративных процессов через Ranvik API.