Opus 4.8 (2026-05-28 출시). 현 Anthropic 플래그십 — 코딩 강화 + fast mode 3배 인하($10/$50).
표준가는 4.7과 동일 $5/$25. 1M ctx, image input 지원. api_id 베어 하이픈(직결 route 규칙).
thinking adaptive + output_config.effort=medium 자동 적용 (claude-opus-4 프리픽스 매칭, 정규 파라미터 정합).
vs Field
강·약 카테고리
이 모델 점수 − 다른 모델 평균. 측정된 카테고리만 비교.
↑ 강점
금융·가계·자산관리
36모델 중 2위·평균 대비 +29.1
91.0
세무·회계
37모델 중 2위·평균 대비 +27.2
93.8
생활 법률·형사
36모델 중 3위·평균 대비 +26.8
88.8
↓ 상대적 약점
문서·시각자료 이해
21모델 중 1위·평균 대비 +6.2
100.0
마케팅·콘텐츠
37모델 중 6위·평균 대비 +8.8
87.2
법무
36모델 중 3위·평균 대비 +14.8
89.2
External · Artificial Analysis
AA 외부 벤치
2026-06-29
추론·지능 축의 외부 지표 — AXyBench(한국 실무 지식 축)와 다른 것을 잽니다. 같은 차트에 섞지 않고 나란히만 둡니다.
AA의 Intelligence Index·GPQA는 모델의 추론·지능을 잽니다. AXyBench는 그 모델이 한국 실무를 실제로 아는지를 잽니다. 둘은 다른 축이라, 아래 지수가 높다고 위의 한국 실무 점수가 높지는 않습니다 — 그 간극이 AXyBench를 따로 두는 이유입니다.
종합 지수 · 학술 벤치 — 0~100 스케일
출력 속도
58.47tok/s
TTFT
22.81s
블렌디드 가격
10.00$/1M (3:1)
원본 variant — Claude Opus 4.8 (Adaptive Reasoning, Max Effort) (Anthropic) · slug claude-opus-4-8 · release 2026-05-28. 출처 artificialanalysis.ai (GET /api/v2/data/llms/models).
문항별 답변 · 채점
12/13 측정 · 문항당 1회
이 모델이 카테고리별 문항에 한 답변과 채점 근거. 문항을 펼치면 답변 원문·채점 근거·교차 검증·핵심 인용을 봅니다.
