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Guida pratica su cosa cambia con Claude Opus 5 se hai già agenti in produzione. 1M token di contesto, modalità xhigh, performance 3x su ARC-AGI 3. Cosa vale testare subito e cosa aspettare.
Anthropic ha rilasciato Opus 5 il 24 luglio 2026. La tariffa è invariata rispetto a Opus 4.8: $5 per milione di token in input, $25 per milione in output. Le performance sono significativamente migliori.
3 numeri da tenere:
Knowledge cutoff: maggio 2026. Il più aggiornato tra i modelli Claude.
Se usi Opus per agenti Claude Code, task come editing di codice, analisi di repository, revisione adversarial di output, ci sono 3 cose da valutare.
Opus 4.8 ha un contesto di 1 milione di token. Opus 5 arriva a 1 milione.
Per un agente che lavora su un progetto reale, questo cambia cosa puoi includere in una singola chiamata:
Per i task dove l'agente sbaglia perché il contesto era troncato, 1M token risolve una classe intera di errori senza modificare il codice.
Opus 5 aggiunge una modalità di reasoning "xhigh" oltre a low, medium, high. Non è disponibile sui modelli Claude precedenti.
Quando usarla:
Quando evitarla:
Opus 5 ha knowledge cutoff a maggio 2026. Opus 4.8 era gennaio 2026. La differenza conta per agenti che lavorano su framework e API aggiornati negli ultimi mesi.
Se il tuo agente costruisce codice su tool recenti, il modello più aggiornato commette meno errori sulle API attuali senza dover includere documentazione nel contesto.
Nei miei agenti Claude Code uso Opus per 3 ruoli:
La sessione principale (Sonnet) orchestra. Gli agenti Opus eseguono i task ad alta delicatezza.
Con Opus 5 e 1M di contesto, il ricercatore può tenere in memoria un corpus molto più ampio. Il revisore può leggere l'intero file di output senza troncamenti. Il builder ha il progetto completo in contesto quando scrive un componente che tocca più moduli.
Se già usi Opus 4.8 in produzione, il test da fare è:
La tariffa è identica. Il rischio del test è zero. Il potenziale upside è risolvere una classe di errori che oggi gestisci manualmente aggiustando il contesto.
La modalità xhigh è nuova. Non cambiare tutti gli agenti in xhigh subito: testa prima sui task critici, misura l'impatto sulla latenza, poi scala.
Per task semplici e ben definiti, medium o high restano la scelta giusta. xhigh ha senso solo dove il reasoning esteso migliora l'output in modo misurabile.