Claude Opus 4.8 在标准模式下的费用为每百万 input tokens 5 美元，每百万 output tokens 25 美元。这与 Opus 4.7 的费率相同，因此如果您已经为 4.7 制定了预算，升级时无需更改。有趣的部分在于核心数字之外：更快的模式、token 消耗调节拨盘、caching 以及批量折扣，这些对实际账单的影响远超基础费率。
本指南将通过实际案例拆解您的实际支出。有关模型概览，请参阅什么是 Claude Opus 4.8。要开始构建，请参阅 API 指南。
费率表
| 模式 | 输入（每 1M tokens） | 输出（每 1M tokens） | 速度 |
|---|---|---|---|
| Standard | $5 | $25 | 基准 |
| Fast | $10 | $50 | 输出速度提升 2.5 倍 |
有两个重点值得注意。首先，output tokens 的成本是 input tokens 的五倍，因此 Claude 响应的长度决定了您的账单，而不是 prompt 的大小。其次，快速模式（fast mode）的费率翻倍，以换取快 2.5 倍的输出速度。Anthropic 指出，快速模式比之前模型的同等模式便宜约三倍，因此速度溢价已随代际更迭而下降。
您可以在 Anthropic 价格文档中确认当前费率。
快速模式的用途
标准模式（standard mode）是默认选项，也是大多数工作负载的正确选择。快速模式适用于“延迟即产品”的场景：实时编程助手、交互式智能体，以及任何用户正在盯着光标看的场景。您支付双倍的 token 费率，换取快 2.5 倍的流式输出。
决策很简单：如果有真人正在实时等待响应，快速模式是值得的。如果任务在后台运行（如智能体循环、批量作业、定时任务），请保持标准模式以节省资金。
Effort 参数如何改变您的账单
这是大多数团队忽略的杠杆。Opus 4.8 的 effort 参数控制模型在整个响应（包括 tool calls）中消耗的 token 数量。由于输出是昂贵的一半，在不需要深度推理的任务中降低 effort 可以直接削减成本。
按 token 消耗从低到高排列的五个级别：
low：简洁回答，最少的 tool calls，最低消耗medium：平衡high：默认，详尽xhigh：深度推理，更多 tool calls，推荐用于编程max：无约束，最高消耗
一个在 low effort 下运行的分类任务所使用的 output tokens 可能只有 high 模式下的十分之一。同样的模型，同样的费率，账单却只是零头。Anthropic 的 effort 指南涵盖了每个级别如何保持质量。核心结论是：根据任务匹配 effort，而不是在所有地方都支付 high 的费用。
成本案例计算
所有数据均使用标准定价（每百万 tokens 输入 $5，输出 $25）。这些仅为说明性示例，您的实际 token 计数会有所不同。
场景 1：聊天机器人单轮对话。 1,000 input tokens，500 output tokens。
- 输入：1,000 / 1,000,000 x $5 = $0.005
- 输出：500 / 1,000,000 x $25 = $0.0125
- 总计：每轮约 $0.018
在 low effort 下，输出会缩减，使每轮成本降至 1 美分以下。
场景 2：智能体编程任务。 50,000 input tokens 的代码库上下文，8,000 output tokens（使用 xhigh）。
- 输入：50,000 / 1,000,000 x $5 = $0.25
- 输出：8,000 / 1,000,000 x $25 = $0.20
- 总计：每个任务约 $0.45
如果这 50K 上下文在多次调用中重复，prompt caching 会将输入成本降至约 $0.025，使总成本降至约 $0.23。
场景 3：隔夜批量任务。 1,000,000 input tokens，200,000 output tokens，通过 Batch API 运行，享受 50% 折扣。
- 输入：1,000,000 / 1,000,000 x $5 x 0.5 = $2.50
- 输出：200,000 / 1,000,000 x $25 x 0.5 = $2.50
- 总计：整个批处理约 $5.00
如需与其他更便宜的模型进行对比，请参阅 Gemini 3.5 Flash 价格拆解和 Xiaomi MiMo v2.5 API 成本。
Prompt caching：最大的单项节省
如果您在每次调用时都发送相同的 system prompt、文档或代码库，那么您正在为模型已经见过的 tokens 支付全额输入价格。Prompt caching 解决了这个问题。在初始缓存写入后，缓存的输入读取费用仅为正常输入费率的一小部分（约为十分之一）。
长上下文智能体节省最多。每次调用都按全额计费的 50K token system prompt 非常昂贵；缓存后，重复部分的成本几乎为零。第一次调用写入缓存，之后的每次调用读取缓存都非常便宜。
Batch API 与超长输出
当您不需要实时答案时，Batch API 以折扣价运行任务。提交一组请求，在批处理窗口内获取结果，支付更低的每 token 费用。它还提高了输出上限：Opus 4.8 通过 Batch API 支持高达 300K 的 output tokens（需使用 output-300k-2026-03-24 beta header），而同步端点仅为 128K。
将其用于评估（evals）、批量摘要、数据标注以及任何对分钟级延迟不敏感的流水线。
Opus 历代价格对比
Opus 4.8 维持了价格水平。真正的故事是两代前价格下降的幅度：
| 模型 | 输入（每 1M） | 输出（每 1M） |
|---|---|---|
| Opus 4.1 | $15 | $75 |
| Opus 4.5 | $5 | $25 |
| Opus 4.6 | $5 | $25 |
| Opus 4.7 | $5 | $25 |
| Opus 4.8 | $5 | $25 |
Opus 在 4.5 世代从 $15/$75 降至 $5/$25，并一直保持至今，而价格背后的模型性能在不断提升。您正以 4.5 的费率获得 4.8 的质量。如需与其他厂商的旗舰模型进行对比，请参阅 Opus 4.8 vs GPT-5.5 vs Gemini 3.5。
成本优化清单
在规模化使用 Opus 4.8 之前，请对照此清单：
- 按任务设置 effort。 不要为分类任务支付
high费用，也不要为查找任务支付xhigh费用。 - 缓存重复上下文。 System prompts、文档和代码库都应该被缓存。
- 批量处理非紧急任务。 将评估和批量作业移至 Batch API。
- 合理限制
max_tokens。 它限制了单次调用最坏情况下的输出成本。 - 除非有真人实时等待，否则保持标准模式。
- 关注使用层级（usage tiers）。 速率限制和支出是同步增长的；Claude Code 每周限制增加 50% 的变动提醒我们要追踪配额。
使用 Apifox 追踪实际支出
一旦进入生产环境，预估成本和实际成本会迅速偏离，因为实际响应的长度和 tool-call 数量各不相同。保持透明的方法是检查每个 Messages API 响应返回的 usage 对象，它报告了每次调用的输入和输出 token 计数。
Apifox 使其可视化：
- 发送真实的 Opus 4.8 请求并读取响应中的
usage块。 - 在同一 prompt 上对比不同
effort级别的 token 计数，直接查看成本差异。 - 为每个工作负载保存请求，并在 prompt 更改时重新运行。
- Mock 端点，以便在不消耗 token 的情况下进行构建和测试。
下载 Apifox，将请求指向 Messages 端点，并以 low、high 和 xhigh 运行相同的 prompt。在投入生产环境之前，token 计数会准确告诉您每个 effort 级别的成本。
常见问题解答
Claude Opus 4.8 的费用是多少？ 标准模式下每百万 input tokens 5 美元，每百万 output tokens 25 美元。快速模式为 10 美元和 50 美元，输出速度快 2.5 倍。
Opus 4.8 比 Opus 4.7 更贵吗？ 不。每 token 费率完全相同，因此从 4.7 升级不会改变您的账单。
标准模式和快速模式定价有什么区别？ 快速模式将每 token 费率翻倍，以换取快约 2.5 倍的流式输出。仅在延迟对等待用户至关重要时使用它。
如何降低 Opus 4.8 的成本？ 在较简单的任务上降低 effort 级别，缓存重复的 prompt 内容，批量处理非紧急任务，并严格限制 max_tokens。Output tokens 是主要的成本驱动因素。
Prompt caching 真的能省钱吗？ 是的。在第一次调用写入缓存后，重复输入的读取费用约为正常输入费率的十分之一。长上下文智能体节省最多。
Opus 4.8 可以产生多少个 output tokens？ 同步 Messages API 高达 128K，通过 Batch API 使用 output-300k-2026-03-24 beta header 可达 300K。
在哪里可以查看每次调用的 token 使用情况？ 在每个 Messages API 响应的 usage 对象中。像 Apifox 这样的工具可以将其呈现出来，以便您对比不同 effort 级别的成本。
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