Anthropic stellt Claude Opus 5 vor, das "günstige Fable 5"

Anthropics neues Spitzenmodell Claude Opus 5 soll bei Coding und Wissensarbeit neue Bestmarken setzen und dabei nahe an die Leistung von Claude Fable 5 zum halben Preis herankommen.

Anthropic reagiert auf den Preisdruck durch GPT-5.6 Sol und die Konkurrenz aus China. Das neue Modell Opus 5 soll die Preis-Leistungslücke zum deutlich teureren Fable 5 schließen. Es wird zum neuen Standardmodell auf Claude Max und zum stärksten verfügbaren Modell auf Claude Pro.

Das Kontextfenster mit einer Million Token und der Token-Preis bleiben unverändert. Opus 5 kostet wie sein Vorgänger Opus 4.8 fünf US-Dollar pro Million Input-Tokens und 25 US-Dollar pro Million Output-Tokens. Zusätzlich gibt es einen Fast Mode, der die Geschwindigkeit um den Faktor 2,5 erhöht, dafür aber den doppelten Preis verlangt.

Allerdings sagt der Token-Preis allein ohne die Token-Effizienz nur bedingt etwas aus. So war etwa Opus 4.7 pro Aufgabe 30 bis 40 Prozent teurer als Opus 4.6, obwohl beide Modelle denselben Basispreis hatten. Ähnlich verhielt es sich zuletzt bei Claude Sonnet 5.

Mehr ist nicht immer besser

Über die sogenannten Effort-Einstellungen (low, medium, high, xhigh, max) können Nutzer zwischen Intelligenz und Token-Verbrauch abwägen. Laut Anthropic liefert Opus 5 auf jedem Effort-Level ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis als der Vorgänger.

In seinem Prompting Guide empfiehlt Anthropic, die Stufen "low" und "medium" großzügig einzusetzen. Sie sollen bei einem Bruchteil der Tokens und Latenz starke Qualität liefern und die gleichen Stufen früherer Opus-Modelle übertreffen. Für Coding und agentische Aufgaben bleibt "xhigh" die empfohlene Ausgangsstufe.

Interessanterweise schneidet Opus 5 mit maximaler Effort-Einstellung bei zwei Benchmarks sogar etwas schlechter ab als auf der zweithöchsten Stufe, obwohl die Kosten höher sind. Betroffen sind Frontier-Bench v0.1 und der AA Coding Agent Index.

Bild: Anthropic

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Opus 5 übertrifft Fable 5 bei agentischem Coding

Laut Anthropics eigenen Benchmarks setzt Opus 5 auf mehreren Evaluierungen neue Bestmarken. Auf Frontier-Bench v0.1 erreicht das Modell 43,3 Prozent beim agentischen Terminal-Coding und übertrifft damit Fable 5 (33,7 Prozent), GPT-5.6 Sol (34,4 Prozent) und den Vorgänger Opus 4.8 (21,1 Prozent) deutlich. Auf dem Wissensarbeit-Benchmark GDPval-AA v2 führt Opus 5 mit einem Elo-Score von 1861 vor Fable 5 (1747) und GPT-5.6 Sol (1736).

Nicht überall liegt Opus 5 vorn: Beim agentischen Coding auf DeepSWE v1.1 führt GPT-5.6 Sol mit 72,7 Prozent vor Fable 5 (69,7 Prozent) und Opus 5 (68,8 Prozent). Bei Gesundheitsaufgaben und juristischen Benchmarks liegen Fable 5 beziehungsweise Mythos 5 vor Opus 5.

Bild: Anthropic

Der Sprung beim ARC-AGI-3 sticht besonders heraus: Der Benchmark soll neuartiges Problemlösen ohne auswendig gelernte Muster testen. Opus 5 erreicht hier 30,2 Prozent, der Vorgänger Opus 4.8 kam auf 1,5 Prozent, GPT-5.6 Sol auf 7,8 Prozent. Opus 5 erzielt damit einen rund vierfach höheren Wert als das nächstbeste Modell.

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Für Fable 5 liegt kein Ergebnis vor. Ob sich dieser massive Vorsprung in der Praxis ähnlich deutlich bemerkbar macht oder vor allem ein Benchmark-Artefakt ist, bleibt abzuwarten.

Bei Cybersecurity-Aufgaben bleibt Opus 5 hingegen hinter Mythos 5 zurück: Anthropic hat Opus 5 wie schon den Vorgänger bewusst nicht auf Cyber-Aufgaben trainiert. Das Modell komme zwar beim Finden von Schwachstellen nahe an Mythos 5 heran, liege aber beim tatsächlichen Ausnutzen dieser Schwachstellen deutlich dahinter.

Opus 5 findet Schwachstellen ähnlich gut wie Mythos 5, liegt bei der Exploit-Entwicklung aber weit dahinter. | Bild: Anthropic

Auch bei visuellen Outputs soll Opus 5 zugelegt haben, ebenso wie bei der Analyse von visuellen Inhalten wie Charts und Diagrammen.

Opus 5 baut sich eigene Werkzeuge

Anthropic beschreibt Opus 5 als deutlich besser darin, seine eigene Arbeit zu überprüfen und iterativ zu verbessern. Praxisbeispiele sollen das belegen.

In einer Frontier-Bench-Aufgabe erhielt Opus 5 eine Zeichnung eines Maschinenteils und sollte daraus ein 3D-Modell in FreeCAD erstellen. Das Problem: Das Modell hatte absichtlich keine Möglichkeit, die Zeichnung direkt zu betrachten. Opus 5 reagierte darauf, indem es eine eigene Computer-Vision-Pipeline schrieb, um die Geometrie aus den Rohpixeln zu extrahieren, und rekonstruierte anschließend das vollständige Maschinenteil. Kein anderes Modell konnte diese Aufgabe nach fünf Versuchen lösen.

Bei einem realen Bug in einem populären Open-Source-Paketmanager fand Opus 5 laut Anthropic die Grundursache und behob einen Grenzfall, den der Community-Patch übersehen hatte. Ein konkurrierendes Modell habe lediglich das Oberflächensymptom behoben und den Bug dann als gelöst gemeldet.

Ein Ingenieur einer Handelsfirma soll mit Opus 5 in einer einzigen Sitzung einen Market-Data-Feed für eine neue Börse gebaut haben, eine Aufgabe, die vorherige Modelle selbst mit umfangreichen Plänen nicht bewältigen konnten.

Weniger restriktive Sicherheitsfilter als bei Fable 5

Die Sicherheitsvorkehrungen von Opus 5 erlauben laut Anthropic die Suche nach Schwachstellen in Quellcode, blockieren aber binärbasiertes Vulnerability Scanning, Penetration Testing und Exploit-Generierung. Die Cyber-Klassifizierer sollen dabei rund 85 Prozent seltener eingreifen als bei Fable 5. Hier wurde das häufige Eingreifen stark kritisiert. Blockierte Anfragen werden in Claude.ai, Claude Code und Claude Cowork standardmäßig an Opus 4.8 weitergeleitet, so läuft es auch mit Fable 5.

Für die wissenschaftliche Forschung ist Opus 5 laut Anthropic nun das fähigste allgemein verfügbare Modell. Es zeige Verbesserungen gegenüber Opus 4.8 in allen Lebenswissenschaften-Evaluierungen, besonders bei organischer Chemie (plus 10,2 Prozentpunkte bei der Ableitung von Molekülstrukturen aus Spektroskopiedaten) und proteinbezogenen Aufgaben (plus 7,7 Prozentpunkte).

Neben Opus 5 veröffentlicht Anthropic zwei Beta-Features: Mid-Conversation Tool Changes auf der Claude Platform, die es Entwicklern ermöglichen, während einer Konversation die verfügbaren Tools zu wechseln, ohne den Prompt-Cache zu invalidieren, sowie automatische Fallbacks auf der API, bei denen blockierte Anfragen automatisch an ein anderes Modell weitergeleitet werden.

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