Claude Opus 5.5: por que ele custa menos no Claude Code

Especificações técnicas

No lado técnico, o modelo aceita até 1 milhão de tokens de contexto e gera até 128 mil tokens de saída. Na Message Batches API, esse limite de saída sobe para 300 mil tokens com um cabeçalho beta.

A entrada aceita texto e imagens, enquanto a saída é sempre texto. Além disso, o corte de conhecimento confiável fica em junho de 2026.

O identificador na API é claude-sonnet-5-5, e o mesmo nome vale para Google Cloud, Microsoft Foundry e Claude Platform on AWS. Já no Amazon Bedrock, o identificador usa o prefixo do fornecedor: anthropic.claude-sonnet-5-5.

Velocidade e custo por tarefa

O Claude Sonnet 5.5 gera saída mais de 30% mais rápido que o Sonnet 5. Com isso, ele se torna o Sonnet mais veloz que a Anthropic já lançou.

O ganho de custo vem de outro lugar. O preço por token continua o mesmo, mas o modelo precisa de bem menos tokens para chegar ao mesmo resultado, e a empresa relata uma economia de até 30% por tarefa.

Os primeiros testadores notaram um detalhe curioso nesse ponto. Em execuções lado a lado, o modelo agrupava chamadas de ferramentas com mais frequência, o que reduz o número de passos e, portanto, a conta final.

Escrita e colaboração

Assim como o Opus 5.5, o Claude Sonnet 5.5 escreve com mais clareza do que a geração anterior. Os testadores descreveram o modelo como um parceiro de trabalho mais natural.

Outro destaque é o olho para design. Segundo o anúncio, o modelo dá acabamento melhor a interfaces e segue templates de slides com pouca necessidade de edição.

Em um teste interno, por exemplo, a Anthropic entregou ao modelo materiais de resultado trimestral de uma empresa aberta e pediu uma revisão operacional em dez slides. Dois especialistas avaliaram o primeiro rascunho como pronto para envio.

Programação e agentes

O Terminal-Bench 4.0 avalia tarefas profissionais de vários passos executadas pela linha de comando. Nele, o Claude Sonnet 5.5 marca 70,6%, enquanto o Sonnet 5 parava em 10,3%.

O dado mais interessante, porém, não é a nota máxima. Com esforço Medium, o padrão nos apps Claude, o modelo supera o melhor resultado do antecessor custando menos de um décimo por tarefa.

No FrontierCode, que verifica se uma alteração poderia entrar no repositório sem edição humana, o salto também aparece. Com esforço High, o modelo marca dez pontos a mais que o Sonnet 5 na mesma configuração, a cerca de um quinze avos do custo.

Há ainda uma nuance que vale conhecer. No esforço Max, o modelo pontuou menos que no Xhigh, porque passou a acionar com mais frequência uma revisão de código com subagentes e acabou fazendo alterações fora do escopo pedido.

Já no CursorBench, construído a partir de sessões reais no Cursor, o melhor resultado fica a pouco mais de dois pontos do Opus 5.5.

Trabalho de conhecimento

O GDPval-AA testa tarefas reais de 44 ocupações em nove setores da economia. Nele, o Claude Sonnet 5.5 fica praticamente empatado com o Opus 5.5 e cerca de 400 pontos acima do Sonnet 5.

Em uso do computador e leitura de gráficos, a diferença para o Opus também é pequena. Além disso, este é o primeiro Sonnet a terminar o Pokémon Red usando apenas capturas de tela, um teste informal de tarefas longas com visão.

Como o effort muda a conta

O parâmetro effort controla quanto o modelo pensa antes de responder. Os níveis vão de Low até Max, passando por Medium, High e Xhigh.

Quanto maior o esforço, mais tempo o modelo trabalha e mais ele confere a própria resposta. Por isso, o custo por tarefa sobe junto com a qualidade, mas nem sempre na mesma proporção.

No Claude Code e nos apps, o padrão é Medium. Na Claude Platform, por outro lado, o padrão é High.

Os números do Terminal-Bench ilustram bem essa curva. Em Low, o Claude Sonnet 5.5 marca 20% a cerca de US$ 0,76 por tentativa, enquanto em Max chega a 70,6% a cerca de US$ 12,54.

A Anthropic também avisa que os níveis foram recalibrados. Portanto, um esforço High no novo modelo não equivale ao High do Sonnet 5, e vale refazer seus testes em vez de copiar a configuração.

Como desligar o thinking no Claude Sonnet 5.5

No Sonnet 5, quem queria respostas sem raciocínio prévio enviava thinking com o tipo disabled. No Claude Sonnet 5.5, esse valor retorna erro 400 e aponta para o novo tipo between_tools.

O between_tools desliga o raciocínio antes da resposta, mas mantém as notas curtas de progresso entre chamadas de ferramentas. Ele funciona apenas com esforço Low, Medium ou High.

O exemplo abaixo mostra uma chamada direta à Messages API em C#, já com a configuração nova.

using System.Net.Http.Json;

var client = new HttpClient();
client.DefaultRequestHeaders.Add("x-api-key", Environment.GetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_API_KEY"));
client.DefaultRequestHeaders.Add("anthropic-version", "2023-06-01");

var request = new
{
    model = "claude-sonnet-5-5",
    max_tokens = 1024,
    // Antes: thinking = new { type = "disabled" } (agora retorna 400)
    thinking = new { type = "between_tools" },
    // between_tools aceita apenas low, medium ou high
    output_config = new { effort = "medium" },
    messages = new[]
    {
        new { role = "user", content = "Summarize the changes in this pull request." }
    }
};

var response = await client.PostAsJsonAsync("https://api.anthropic.com/v1/messages", request);
var body = await response.Content.ReadAsStringAsync();
Console.WriteLine(body);

Se você precisa de esforço Xhigh ou Max, a regra muda. Nesse caso, omita o campo thinking ou envie o tipo adaptive, que é equivalente.

Uso forçado de ferramentas

O modelo não aceita mais o tool_choice com os tipos any ou tool. Esses valores retornam erro 400, tanto nas mensagens quanto no endpoint de contagem de tokens.

Para garantir uma entrada válida para a ferramenta, mantenha o tipo auto e ative o modo estrito. Outra opção é mover o esquema para structured outputs.

{
  "model": "claude-sonnet-5-5",
  "max_tokens": 1024,
  "tool_choice": { "type": "auto" },
  "tools": [
    {
      "name": "get_order_status",
      "description": "Returns the current status of an order by its id.",
      "strict": true,
      "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": { "orderId": { "type": "string" } },
        "required": ["orderId"]
      }
    }
  ],
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "What is the status of order 4521?" }
  ]
}

Quando você precisa que o modelo chame a ferramenta, diga isso no prompt. Na prática, explicar quando a ferramenta se aplica funciona melhor do que forçar a chamada.

Blocos de thinking presos à conversa

Cada bloco de thinking agora registra o modelo que o produziu. Além disso, a API confere se o prompt de sistema, as ferramentas ou as mensagens anteriores mudaram desde que o bloco foi gerado.

Se algo mudou, contas criadas a partir de 31 de agosto de 2026 recebem erro 400 ao reenviar o bloco. Por isso, a recomendação é manter o histórico sempre crescendo, sem editar mensagens antigas.

Para mudar instruções no meio da conversa, use mensagens de sistema intermediárias, que o novo modelo passou a suportar. Também existe um recurso beta de compactação sob demanda, que resume a conversa sem invalidar os blocos que você mantém.

Os blocos também ficam vinculados à conta que os gerou. Assim, se outra conta reenviar um desses blocos, a API simplesmente o descarta antes de o modelo ler.

Outras mudanças de comportamento

Há ainda duas alterações menores. O uso do computador na Claude API e no Google Cloud exige o novo computer_toolset_20260801, e a ferramenta advisor deixou de aceitar alguns modelos antigos como conselheiros.

Por fim, textos longos entre chamadas de ferramentas agora voltam como blocos de thinking. Uma interface que exibe essas notas ao usuário fica em silêncio até você configurar o campo display ou adotar o between_tools.