Claude Opus 5 è disponibile: capacità, prezzi e confronto con Opus 4.8, Sonnet 5 e Fable 5

Il 24 luglio 2026 Anthropic ha reso disponibile Claude Opus 5, un nuovo modello della fascia Opus, progettato principalmente per programmazione agentica complessa, processi lunghi e multistadio e lavoro enterprise impegnativo.^[1]

Il nome ufficiale è Claude Opus 5, non “Claude Opus 5.0”. L’identificatore API è:

claude-opus-5

Opus 5 non sostituisce Claude Fable 5 come modello pubblicamente disponibile più capace di Anthropic. Il produttore lo presenta piuttosto come un modello che si avvicina alle capacità di Fable 5 a un prezzo inferiore e con latenza moderata, non la più lenta dell’offerta.^[2]

La notizia principale per gli utenti di Opus 4.8 è che il prezzo base non è aumentato:

• 5 USD per milione di token in input,
• 25 USD per milione di token in output.^[3]

Opus 5 introduce inoltre ragionamento adattivo attivo di default, il nuovo livello massimo di effort max, un contesto fino a un milione di token, un output standard massimo di 128.000 token e nuovi meccanismi per agenti di lunga durata.^[2][4]

Conclusione rapida: Claude Opus 5 è soprattutto un importante aggiornamento per i team che affidano al modello attività complete e non singoli frammenti di codice. Non tutte le applicazioni beneficeranno però della migrazione, perché Sonnet 5 resta molto più economico e Fable 5 mantiene la posizione più alta della gamma per capacità massima.

Informazioni e documentazione verificate il 24 luglio 2026.

TL;DR

Domanda	Risposta
Quando è stato lanciato?	24 luglio 2026
Qual è il nome ufficiale?	Claude Opus 5
Qual è l’identificatore API?	claude-opus-5
Quanto costa?	5 USD / MTok input e 25 USD / MTok output
Il prezzo è aumentato rispetto a Opus 4.8?	No
Quanto è grande il contesto?	1 milione di token
Qual è l’output standard massimo?	128.000 token
Il ragionamento è attivo di default?	Sì
Quali livelli di effort supporta?	low, medium, high, xhigh, max
Sostituisce Fable 5 come modello più potente?	No
Opus 4.8 scompare?	No, resta disponibile
Dove è disponibile?	Claude, Claude Code, API, AWS, Google Cloud e Microsoft Foundry
Esiste Fast mode?	Sì, come research preview
Tutti i benchmark sono indipendenti?	No, la maggior parte dei risultati del lancio proviene da Anthropic o partner

1. Che cos’è Claude Opus 5?

Anthropic descrive Opus 5 come un modello per:

• programmazione agentica complessa,
• lavoro su repository di grandi dimensioni,
• lunghi cicli di utilizzo degli strumenti,
• risoluzione di problemi multistadio,
• analisi di documenti e dati,
• lavoro d’ufficio,
• coordinamento di più agenti,
• creazione e miglioramento di interfacce e materiali visuali.^[4]

Opus 5 si colloca tra Sonnet 5 e Fable 5:

Sonnet 5
Modello più veloce ed economico per lavoro su larga scala

Opus 5
Modello per attività agentiche ed enterprise difficili

Fable 5
Massima capacità pubblicamente disponibile di Anthropic

Anthropic consiglia di partire da Opus 5 per programmazione agentica complessa e lavoro enterprise. Fable 5 va scelto quando serve la capacità più alta disponibile indipendentemente dal costo maggiore.^[2]

2. Specifiche tecniche principali

Parametro	Claude Opus 5
ID API	claude-opus-5
Contesto	1.000.000 token
Output standard massimo	128.000 token
Ragionamento	Adattivo, attivo di default
Livelli di effort	low, medium, high, xhigh, max
Prezzo input	5 USD / MTok
Prezzo output	25 USD / MTok
Prezzo Batch API	2,50 USD / MTok input, 12,50 USD / MTok output
Fast mode	10 USD / MTok input, 50 USD / MTok output
Reliable knowledge cutoff	maggio 2026
Training data cutoff	maggio 2026
Immagine in input	sì
Testo in output	sì

I dati su contesto, prezzi e cutoff provengono dalla panoramica ufficiale dei modelli e dal listino Anthropic.^[2][3]

Un milione di token è il valore predefinito

In Opus 5, il contesto di un milione di token è contemporaneamente il valore predefinito e massimo. Non esiste una variante separata con contesto ridotto.^[4]

Questo non significa che ogni informazione di un prompt molto lungo venga usata con identica accuratezza. La capacità massima non garantisce retrieval perfetto, ragionamento senza errori o memoria completa di ogni dettaglio.

Output standard fino a 128.000 token

Le chiamate standard a Messages API possono generare fino a 128.000 token. Anthropic documenta anche output sperimentale fino a 300.000 token per Message Batches API con l’header beta appropriato.^[5]

È pensato, tra l’altro, per:

• documentazione molto lunga,
• estrazioni dati estese,
• grandi scaffold di codice,
• bozze di dimensioni simili a un libro,
• lunghi processi di ragionamento.

Una risposta di queste dimensioni può richiedere più di un’ora e non è disponibile nella normale Messages API sincrona.^[5]

3. Thinking è attivo di default

È una delle modifiche di migrazione più importanti.

Con Opus 4.8, una richiesta senza campo thinking veniva eseguita senza ragionamento aggiuntivo. Con Opus 5, la stessa richiesta avvia il ragionamento adattivo. Il modello decide quando e per quanto tempo analizzare il problema.^[4]

Esempio:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=16_000,
    output_config={"effort": "high"},
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Analizza l’architettura del progetto e proponi un piano di migrazione."
        }
    ],
)

print(response.content)

Non serve aggiungere:

thinking={"type": "adaptive"}

perché è già il comportamento predefinito. L’impostazione esplicita resta supportata.

Cinque livelli di effort

Opus 5 supporta:

low
medium
high
xhigh
max

max è il livello più alto di test-time compute e non richiede un header beta.^[4]

Un effort superiore può aumentare la qualità nei compiti difficili, ma normalmente comporta:

• più token,
• costo maggiore,
• latenza superiore,
• più operazioni con strumenti,
• più lavoro svolto dai subagenti.

Non conviene quindi usare automaticamente max per ogni richiesta.

4. Quando si può disattivare thinking?

Opus 5 consente di disattivare thinking solo con:

• low,
• medium,
• high.

La combinazione:

{
  "thinking": {"type": "disabled"},
  "output_config": {"effort": "xhigh"}
}

o:

{
  "thinking": {"type": "disabled"},
  "output_config": {"effort": "max"}
}

restituisce HTTP 400.^[4]

È una modifica incompatibile rispetto a Opus 4.8.

Anthropic avverte inoltre che, con thinking disattivato, Opus 5 può occasionalmente:

• scrivere una chiamata a uno strumento come testo normale invece di un blocco tool_use,
• mostrare marker XML interni nella risposta visibile.

Anthropic consiglia di mantenere thinking attivo e controllare il costo con un effort inferiore, salvo esigenze specifiche dell’integrazione.^[4]

5. Che cosa è realmente migliorato rispetto a Opus 4.8?

Secondo la documentazione Anthropic, i cambiamenti maggiori riguardano:

1. ragionamento profondo,
2. programmazione agentica,
3. attività di lunga durata,
4. crescita della qualità con l’effort,
5. code review e ricerca di bug,
6. analisi visuale,
7. lavoro con contesto lungo,
8. documenti, fogli di calcolo e presentazioni,
9. coordinamento multiagente.^[4]

Attività più lunghe e meno lavoro incompleto

Anthropic afferma che Opus 5 mantiene meglio l’obiettivo nei lunghi cicli di strumenti e completa più spesso:

• funzionalità su più file,
• grandi refactoring,
• attività end-to-end,
• lavoro che richiede test e verifica.

Il produttore evidenzia meno placeholder e frammenti incompleti.^[4]

Verifica automatica

Opus 5 controlla più spesso i propri risultati. La guida di migrazione suggerisce persino di eliminare istruzioni ripetute come:

Verifica sempre il lavoro alla fine.
Usa un subagente separato per il controllo.

Mantenerle può causare verifiche eccessive, chiamate aggiuntive agli strumenti e costi inutili.^[4]

Più delega ai subagenti

Negli ambienti multiagente, il modello suddivide e delega più spesso le attività. È utile, ma richiede:

• limiti di budget,
• monitoraggio del numero di chiamate,
• controllo dei permessi degli strumenti,
• protezione contro modifiche simultanee agli stessi file.

6. Benchmark: che cosa ha annunciato Anthropic?

Al lancio Anthropic ha dichiarato che Opus 5 ottiene i suoi risultati migliori in programmazione e knowledge work, tra cui Frontier-Bench e GDPval-AA.^[1]

Serve però il giusto contesto:

• alcuni test sono interni,
• configurazione e harness sono scelti dal produttore o da un partner,
• i risultati possono dipendere dall’effort,
• il costo per attività dipende dai token usati,
• non tutti i benchmark hanno dataset pubblici facilmente riproducibili,
• non sono certificazioni indipendenti.

Frontier-Bench v0.1

Anthropic sostiene che Opus 5:

• sia primo in Frontier-Bench v0.1,
• ottenga più del doppio di Opus 4.8,
• con costo per attività inferiore.^[1]

Una nota precisa che si tratta di un run interno con harness mini-SWE-agent, backend GKE e media di cinque prove per attività. In caso di rifiuto del safety classifier, Opus 4.8 veniva usato come fallback.^[1]

Questa limitazione metodologica deve accompagnare il risultato.

CursorBench 3.2

Con effort max, Opus 5 sarebbe arrivato entro 0,5 punti percentuali dal miglior risultato di Fable 5, a circa metà del costo per attività.^[1]

È utile per valutare il rapporto prezzo-qualità, ma proviene da test pubblicati da Anthropic e dal partner, non da un ente neutrale.

ARC-AGI 3

Anthropic riporta un risultato circa tre volte superiore al modello successivo nella tabella.^[1]

Non significa “tre volte più intelligente”. Il benchmark misura uno specifico tipo di problem solving su problemi nuovi, non intelligenza generale.

Zapier AutomationBench

Secondo Anthropic, il pass rate di Opus 5 è circa 1,5 volte superiore al modello successivo a costo simile. Anche il livello di effort più basso avrebbe completato più attività degli altri modelli.^[1]

OSWorld 2.0

Nel benchmark di computer use, Opus 5 avrebbe raggiunto il miglior rapporto prestazioni-costo e superato il miglior risultato di Fable 5 con poco più di un terzo del costo.^[1]

Ricerca scientifica

Anthropic riporta miglioramenti rispetto a Opus 4.8 in tutte le proprie valutazioni life sciences, tra cui:

• 10,2 punti percentuali in un test interno di inferenza di strutture molecolari da dati spettroscopici,
• 7,7 punti in attività che prevedono l’effetto funzionale di variazioni nella sequenza proteica.^[1]

Sono risultati interni del produttore, non validazione clinica o scientifica indipendente.

7. Opus 5 vs Opus 4.8

Caratteristica	Opus 4.8	Opus 5
Prezzo base	5 / 25 USD per MTok	5 / 25 USD per MTok
Contesto	fino a 1M token	1M di default
Output massimo	128k	128k
Thinking senza configurazione	disattivato	attivato in modo adattivo
Effort massimo	scala inferiore	max
Lunghezza minima prompt cache	1.024 token	512 token
Modifica strumenti durante la conversazione	nessuna nuova funzione	beta
Fallback automatico per categoria di rifiuto	nessun nuovo modo	beta
Prezzo Fast mode	10 / 50 USD	10 / 50 USD
Stato	ancora attivo	Opus più recente

Opus 4.8 non è stato ritirato. Secondo il calendario ufficiale, entrambi restano attivi e Opus 5 non sarà ritirato prima del 24 luglio 2027.^[6]

Quando restare su Opus 4.8?

Può avere senso se:

• prompt e agente esistenti sono molto ottimizzati,
• il team non ha completato i test di regressione,
• l’applicazione presume thinking disattivato senza configurazione esplicita,
• il processo richiede uno stile di risposta stabile e noto,
• i classifier di Opus 5 bloccano workflow cyber legittimi,
• la migrazione non produce un miglioramento misurabile.

8. Opus 5 vs Sonnet 5

Caratteristica	Sonnet 5	Opus 5
Profilo	velocità e intelligenza su larga scala	attività agentiche ed enterprise difficili
Prezzo standard	3 / 15 USD per MTok	5 / 25 USD per MTok
Prezzo promozionale Sonnet	2 / 10 USD fino al 31 agosto 2026	nessuna promozione equivalente
Contesto	1M	1M
Output massimo	128k	128k
Thinking	adattivo	adattivo
Latenza secondo Anthropic	veloce	moderata
Effort massimo	inferiore alla scala completa Opus	max

Sonnet 5 è più adatto per:

• traffico elevato,
• attività brevi e frequenti,
• automazione dove il costo è prioritario,
• generazione standard di codice,
• classificazione ed estrazione,
• applicazioni che richiedono minore latenza.

Opus 5 ha più senso quando un compito errato o incompleto costa più dei token aggiuntivi.

9. Opus 5 vs Fable 5

Caratteristica	Opus 5	Fable 5
Posizione	agentic coding difficile ed enterprise	massima capacità pubblica disponibile
Prezzo	5 / 25 USD	10 / 50 USD
Contesto	1M	1M
Output massimo	128k	128k
Latenza secondo Anthropic	moderata	più lenta
Thinking	adattivo	sempre attivo
Requisito di data retention	nessun requisito speciale per accesso ordinario	30 giorni nell’API
Protezioni cyber	meno restrittive	classifier molto più forti

Anthropic presenta Opus 5 come modello che si avvicina a Fable 5 a metà prezzo.^[1]

Non significa che Opus 5 lo eguagli sempre. La panoramica ufficiale continua a indicare Fable 5 come modello Anthropic più capace e ampiamente disponibile.^[2]

Dove può essere più pratico Opus 5?

• programmazione quotidiana,
• code review,
• grandi refactoring,
• workflow enterprise,
• analisi documentale,
• cybersecurity legittima con meno rifiuti,
• casi in cui Fable costa troppo.

10. Novità per agenti e API

Cambiare strumenti durante una conversazione

In beta, gli strumenti possono essere aggiunti o rimossi tra i turni senza invalidare il prompt cache.^[4]

Header richiesto:

mid-conversation-tool-changes-2026-07-01

Può essere utile quando un agente:

1. inizia con strumenti analitici,
2. riceve poi accesso al repository,
3. termina usando solo test e deployment.

Consente di limitare i privilegi invece di esporre tutti gli strumenti fin dall’inizio.

Fallback automatici

Il parametro fallbacks ha un modo "default" in cui Anthropic sceglie il modello sostitutivo in base alla categoria di rifiuto.^[4]

La funzione beta richiede:

server-side-fallback-2026-07-01

Nelle applicazioni Anthropic, alcune richieste cyber bloccate possono essere inoltrate a Opus 4.8. Un meccanismo simile può essere abilitato nell’API.^[1]

Anche prompt più brevi possono usare la cache

La lunghezza minima scende da:

1.024 token in Opus 4.8
a
512 token in Opus 5

Può ridurre il costo dei system prompt ripetuti e delle istruzioni agentiche di media lunghezza.^[4]

11. Fast mode

Opus 5 offre Fast mode in research preview.

Anthropic dichiara che il modello funziona circa 2,5 volte più velocemente rispetto al modo standard.^[1]

Prezzo:

• 10 USD per milione di token in input,
• 50 USD per milione di token in output.^[3]

È il doppio del prezzo base.

Fast mode è disponibile tramite Claude API e usage credits in Claude Code. La documentazione dice che al momento non è disponibile tramite Amazon Bedrock, Google Cloud o Microsoft Foundry.^[4]

Conviene solo quando una latenza inferiore ha valore reale, ad esempio:

• pair programming interattivo,
• incident response,
• code review on demand,
• analisi urgenti,
• agenti con human-in-the-loop.

12. Sicurezza e limiti nella cybersecurity

Anthropic afferma che Opus 5 non sposta la frontiera nelle capacità dual-use più rischiose e resta dietro Mythos 5 in biologia e cybersecurity offensiva.^[1]

Anthropic non ha addestrato direttamente Opus 5 su attività cyber. Il modello è comunque migliorato nella ricerca di vulnerabilità grazie a capacità generali superiori.

Secondo Anthropic:

• Opus 5 si avvicina a Mythos 5 nell’identificazione di vulnerabilità,
• resta molto più debole nella creazione di exploit funzionanti,
• usa classifier simili a Opus 4.8,
• ha protezioni più forti per un insieme ristretto di attività cyber.^[1]

Che cosa può essere bloccato?

Anthropic cita:

• vulnerability scanning binario,
• alcuni penetration test,
• generazione di exploit.

Dovrebbero restare consentiti gli usi benefici, come trovare vulnerabilità nel codice sorgente.^[1]

Anthropic stima che i classifier di Opus 5 intervengano circa l’85% meno delle protezioni di Fable 5. È una previsione del produttore, non una misurazione indipendente.^[1]

Organizzazioni e ricercatori verificati possono richiedere una variante meno restrittiva tramite Cyber Verification Program.

13. Che cosa dice Anthropic sull’allineamento?

Nell’audit comportamentale automatizzato di Anthropic, Opus 5 ha ottenuto 2,3 nel comportamento complessivamente non allineato. Anthropic lo descrive come il punteggio più basso tra i propri modelli recenti.^[1]

Secondo Anthropic, il modello:

• segue meglio Claude Constitution,
• si comporta in modo ingannevole meno spesso,
• è più difficile da indurre a usi impropri,
• esegue meno azioni rischiose e difficili da invertire.

È un audit del produttore. Il risultato non significa che il modello sia infallibile, completamente sicuro o resistente a ogni prompt injection.

14. Limiti di Claude Opus 5

Non conosce tutto ciò che è successivo a maggio 2026

Reliable knowledge cutoff e training data cutoff sono maggio 2026.^[2]

Per informazioni successive servono:

• ricerca web,
• database aggiornati,
• strumenti,
• documenti forniti nel contesto.

Un milione di token non garantisce memoria perfetta

Un contesto grande non elimina:

• dettagli omessi,
• interpretazioni errate,
• istruzioni in conflitto,
• degradazione in contesti mal organizzati,
• distrazione causata da documenti irrilevanti.

Thinking di default rende il costo meno prevedibile

Lo stesso prompt può usare numeri diversi di token in base al problema e all’effort. L’applicazione deve misurare:

• token in input,
• token in output,
• cache hit,
• tempo di risposta,
• chiamate agli strumenti,
• costo totale dell’attività.

Risposte più lunghe possono richiedere prompt aggiornati

La documentazione avverte che risposte e documenti possono essere più lunghi che in Opus 4.8. Il modello comunica anche più spesso lo stato di avanzamento.^[4]

Le attività che richiedono risultati brevi devono indicare limiti di formato chiari.

Un benchmark non è produzione

Un buon risultato non garantisce:

• correttezza in framework privati,
• conoscenza di API interne,
• conformità agli standard aziendali,
• assenza di regressioni,
• costo stabile,
• buone prestazioni con uno specifico agent harness.

15. Come migrare in sicurezza da Opus 4.8?

Passo 1: non cambiare modello senza test

Prepara attività reali:

• correzione di bug,
• refactoring,
• code review,
• creazione di test,
• analisi documenti,
• uso di strumenti,
• attività di lungo orizzonte.

Passo 2: aggiorna l’identificatore

Sostituisci:

model = "claude-opus-4-8"

con:

model = "claude-opus-5"

Passo 3: controlla thinking

Se l’integrazione precedente non inviava thinking, il modello migrato inizierà a usare ragionamento adattivo.

Se thinking deve restare disattivato, non usare effort oltre high.

Passo 4: aumenta max_tokens per i compiti difficili

Thinking e risposta condividono lo stesso limite. Un valore troppo basso può interrompere il lavoro prima rispetto a Opus 4.8.^[4]

Passo 5: elimina le istruzioni di verifica ridondanti

Controlla se il prompt chiede verifiche ripetute che Opus 5 esegue già.

Passo 6: misura il costo dell’attività completa

Confronta:

costo dell’attività completata
tempo fino al risultato corretto
numero di iterazioni
numero di tool call
numero di correzioni manuali

Non confrontare solo il prezzo per milione di token.

Passo 7: mantieni un fallback

Opus 4.8 resta attivo e può servire come:

• fallback in caso di rifiuto del classifier,
• protezione da regressioni,
• modello stabile per prompt esistenti,
• alternativa per specifici workflow cyber.

16. Conviene passare a Claude Opus 5?

Sì, quando:

• l’agente lavora su molti file,
• il modello deve operare a lungo senza supervisione continua,
• code review e bug sottili sono importanti,
• esegui grandi refactoring,
• il modello usa molti strumenti e subagenti,
• produci documenti, fogli o presentazioni,
• Opus 4.8 spesso completa solo una parte del lavoro,
• Fable 5 costa troppo.

Non necessariamente, quando:

• le attività sono brevi e ripetitive,
• Sonnet 5 offre già qualità sufficiente,
• la latenza conta più della massima accuratezza,
• non sono stati eseguiti test di regressione,
• l’applicazione richiede thinking disattivato con effort massimo,
• i workflow cyber vengono bloccati,
• il miglioramento non compensa i token aggiuntivi.

17. Verdetto

Claude Opus 5 non è semplicemente “Opus 4.8 con un nuovo numero”.

Le modifiche principali riguardano il modo di lavorare:

• thinking è attivo di default,
• è disponibile effort max,
• il modello verifica più spesso il proprio output,
• gestisce meglio attività lunghe e multi-file,
• coordina più facilmente subagenti,
• aggiunge strumenti dinamici e fallback automatici,
• mantiene il prezzo di Opus 4.8.

Sulla base delle informazioni del produttore, Opus 5 può offrire un buon rapporto capacità-costo nei compiti di programmazione ed enterprise più difficili. Non è però sempre la scelta migliore:

• Sonnet 5 resta più economico,
• Fable 5 resta il modello Anthropic ampiamente disponibile più capace,
• la maggior parte dei benchmark di lancio proviene da Anthropic o partner,
• ogni migrazione richiede test interni di qualità, costo e sicurezza.

La strategia più sensata è il routing:

Sonnet 5
per attività rapide e ad alto volume

Opus 5
per processi difficili, agentici e multistadio

Fable 5
per i casi più complessi in cui la capacità massima giustifica il costo

18. Checklist prima del deployment

API

• □ ID del modello cambiato in claude-opus-5.
• □ Versione SDK verificata.
• □ max_tokens verificato.
• □ Thinking di default considerato.
• □ Thinking non disattivato con xhigh o max.
• □ Gestione HTTP 400 testata.
• □ Fallback aggiunto.
• □ Prompt cache misurato.
• □ Regione e cloud provider verificati.

Qualità

• □ Set di valutazione interno preparato.
• □ Opus 5 confrontato con Opus 4.8.
• □ Opus 5 confrontato con Sonnet 5.
• □ Misurato il completamento corretto, non solo lo stile.
• □ Repository grandi testati.
• □ Code review testata.
• □ Frontend e immagini testati.
• □ Documenti lunghi testati.
• □ Ripetibilità testata su più run.

Costi

• □ Token input misurati.
• □ Token output e thinking misurati.
• □ Cache hit misurati.
• □ Tool call contate.
• □ Costo totale per attività misurato.
• □ Standard mode confrontato con Fast mode.
• □ low, medium, high, xhigh, max confrontati.
• □ Budget dei subagenti definiti.

Sicurezza

• □ Permessi degli strumenti verificati.
• □ Operazioni distruttive limitate.
• □ Modifiche in produzione soggette ad approvazione.
• □ Prompt injection testata.
• □ Classifier cyber testati.
• □ Logging e audit dell’agente verificati.
• □ L’autoverifica del modello non è considerata un audit indipendente.