Anthropic lanzó Claude Opus 5 el 24 de julio de 2026, como un modelo casi-frontera a un precio de $5 por millón de tokens de entrada y $25 por millón de tokens de salida—idéntico a Opus 4.8 y la mitad del $10/$50 de Fable 5. El nuevo modelo es el cuarto lanzamiento principal de Anthropic en menos de dos meses (siguiendo Mythos 5, Fable 5 y Sonnet 5 en junio) y ahora es el predeterminado en Claude Max. Opus 5 cuenta con una ventana de contexto de 1 millón de tokens, 128k de salida máxima y un nuevo control de 'esfuerzo' (bajo, medio, alto, xhigh, máximo) que permite a los usuarios negociar profundidad de razonamiento por eficiencia de tokens por solicitud.
En Frontier-Bench v0.1, Opus 5 obtiene un 43.3% en máximo esfuerzo versus el 33.7% de Fable 5, logrando desempeño casi-frontera en puntos de referencia de codificación y trabajo de conocimiento mientras consume menos tokens en promedio. Los clientes de acceso temprano empresarial reportaron victorias concretas: Harvey (IA legal) vio 26% menos tokens en razonamiento máximo, Zapier completó secuencias end-to-end de prevención de churn previamente sin resolver, y Cursor confirmó velocidades de codificación casi-Fable con ejecución significativamente más rápida. El modelo enfatiza eficiencia de tokens para clientes empresariales preocupados por facturas de IA descontroladas, e incluye alineación más fuerte y clasificadores de ciberseguridad menos restrictivos que Fable (85% menor sensibilidad de disparo de rechazo, con reservas automáticas en lugar de errores duros).
El tiempo de Opus 5 se alinea con presión de modelos competidores durante la semana de lanzamiento: Kimi K3 de Moonshot encabezó leaderboards de codificación por delante de Fable 5, mientras que el acceso gratuito de Fable 5 cerró el 19 de julio en medio de tensión de capacidad. Al entregar desempeño casi-flagship con precio Opus sin cambios con controles granulares de esfuerzo, Anthropic está afirmando un piso claro de costo/capacidad por debajo de Fable 5—posicionando Opus 5 como el nivel de caballo de batalla para equipos que gestionan presupuestos de inferencia mientras mantienen acceso a razonamiento de clase frontera cuando sea necesario.