Claude Opus 5.5 என்பது Anthropic-இன் புதிய Opus-வகை flagship model, செப்டம்பர் 22, 2026 அன்று வெளியிடப்பட்டது — Claude Opus 5 (ஜூலை 24, 2026) வந்த இரண்டு மாதங்களில். இது புதிய Claude 5.5 குடும்பத்தின் முதல் model (Sonnet 5.5, Haiku 5.5 வரும் வாரங்களில்), நீண்ட coding மற்றும் knowledge-work பணிகளுக்கான enterprise workhorse ஆக அறிமுகம்.

முக்கிய செய்தி அதிக score மட்டுமல்ல. Opus 5.5 பெரும்பாலான பணிகளில் Claude Fable 5.1 அளவுக்கு செயல்படுகிறது, ஆனால் Opus 5-ஐ விட வழக்கமான workload-இல் 40% குறைந்த செலவில் இயங்குகிறது: token-க்கு குறைந்த விலை, task-க்கு குறைந்த tokens, 60% மலிவான cache reads. Output 30%+ வேகம், தெளிவான எழுத்து, இதுவரை சிறந்த alignment scores.

மூல குறிப்பு: கீழே உள்ள benchmarks, விலைகள் Anthropic launch announcement, Claude Platform docs மற்றும் Anthropic மேற்கோள் காட்டும் early-tester அறிக்கைகளிலிருந்து. இவை vendor-reported, சுயாதீன VelsTech benchmark அல்ல.

சுருக்கம்: 60 வினாடிகளில் Claude Opus 5.5

Claude Opus 5.5 specs ஒரு பார்வையில்

அம்சம்Claude Opus 5.5Claude Opus 5
வெளியீடுசெப் 22, 2026ஜூலை 24, 2026
API model IDclaude-opus-5-5claude-opus-5
Context window1M tokens1M tokens
Max output128K (Batch-இல் 300K)128K (300K batch)
Knowledge cutoffஜூன் 2026மே 2026
ThinkingAdaptive, எப்போதும் on (அணைக்க முடியாது)Adaptive, default on
Default effortmedium (low / medium / high / xhigh / max)API-இல் high

Platform ID-கள்: Claude API claude-opus-5-5, Bedrock anthropic.claude-opus-5-5, Google Cloud claude-opus-5-5, Microsoft Foundry claude-opus-5-5. ஒரு request-இல் 600 images/PDF பக்கங்கள் வரை.

Opus 5.5 விலை: உண்மையான செலவு

1M tokens-க்குOpus 5.5Opus 5
Input$4$5
Output$20$25
Cache reads$0.20$0.50
Cache writes (5 min)$5$6.25
Cache writes (1 hr)$8
Fast mode (2.5x வரை)$8 / $40$10 / $50
Batch APIinput + output-இல் 50% தள்ளுபடி

உண்மையான சேமிப்பு cache reads-இல்: coding agents ஒவ்வொரு turn-இலும் அதே repo, prompt, notes-ஐ மீண்டும் படிக்கின்றன. $0.50 → $0.20 குறைப்பு மற்றும் task-க்கு குறைந்த tokens — இதனால் வழக்கமான workload-இல் −40% செலவு. எங்கள் AI API cost calculator மூலம் மதிப்பிடுங்கள்.

Benchmarks: Opus 5.5 vs Opus 5 vs Fable 5.1 vs GPT-6 Astra

BenchmarkOpus 5.5Fable 5.1Opus 5GPT-6 Astra
Terminal-Bench 4.066.4%55.8%52.3%57.9%
FrontierCode v1.1 Main54.4%50.3%48.0%53.3%
CursorBench 4.057.8%51.8%46.6%
GDPval-AA v2.1 (Elo)1846173517081542
AutomationBench40.0%31.4%26.9%41.4%
Humanity's Last Exam (tools உடன்)67.7%65.6%63.6%57.2%
Terminal-Bench-Science 0.158.7%52.6%29.0%64.6%
OSWorld 2.0 partial81.8%80.7%74.0%72.6%*
Chartography (tools உடன்)89.0%88.4%83.4%

நேர்மையான caveat: Astra AutomationBench (41.4 vs 40.0), Terminal-Bench-Science (64.6 vs 58.7)-இல் முன்னிலை; vendor அட்டவணைகள் சுயாதீன சோதனை அல்ல. Opus 5.5 தெளிவாக முன்னிலை: agentic coding + knowledge work + computer use. GPT-6 Astra explainer, Fable 5.1 explainer பார்க்கவும்.

திறன்தான் உண்மையான upgrade

Partner reports: GitHub (குறைந்த tokens/steps), Lovable (⅓–½ குறைந்த steps), Kiro (~40% குறைந்த calls), Optiver (பாதி turns-இல் அதே தரம், −40 முதல் −50% செலவு), Box (⅓ tokens).

Coding மற்றும் computer use

Opus 5.5 sprawling jobs — migration, audit, multi-repo refactor — కోసం உருவாக்கம்: context ஒருமுறை சேகரிப்பு, subagents-க்கு delegation, சுய சரிபார்ப்பு, மணிக்கணக்கில் இயக்கம். Clio 6 repos-இல் 18+ மணி unattended இயக்கியது; Stripe 40-PR rebase-இல் ஒரு session மூலம் दर्जன் sessions — 40-ம் CI pass. OSWorld 2.0-இல் 81.8% partial, ஒவ்வொரு action-க்கும் classifier check, auditable sandbox, merge-க்கு முன் review.

Knowledge work: research, finance, legal

GDPval-AA v2.1-இல் 1846 Elo (Fable 5.1: 1735, Opus 5: 1708). Hard-citation test-இல் 18-இல் 16 Opus 5.5 அறிக்கைகள் pass (invented figure/quote இல்லை) — Fable 5.1, Opus 5 பூஜ்யம். Walleye Capital, Deloitte, Hebbia, LexisNexis, Thomson Reuters அனைவரும் citation தரம் + திறன் உயர்வு.

எழுத்து: இப்போது colleague போல

அதிகம் மேற்கோள்: "it writes the way I do". முக்கிய தகவல் முதலில், குறைந்த jargon, உங்கள் writing rules-ஐ சிறப்பாக பின்பற்றுகிறது. நீண்ட sessions follow/check செய்ய எளிது — Anthropic இதை safety நன்மையாகவும் கருதுகிறது.

Safety மற்றும் safeguards

எங்கு கிடைக்கும்

Opus 5.5 vs Opus 5: மாறலாமா?

Agent workload-க்கு விரைவில் மாறுவது லாபம்: −20% sticker விலை, −60% cache reads, task-க்கு குறைந்த tokens, 30%+ வேக output. Frozen production prompt Opus 5 quirks-ஐ நம்பியிருந்தால் மட்டும் pin செய்து medium vs high effort-இல் side-by-side சோதிக்கவும்.

Local-AI பயனர்களுக்கு என்ன அர்த்தம்

பதிவிறக்க எதுவும் இல்லை: Opus 5.5 cloud-only. உங்கள் RX 6800M, RTX, Mac open weights-ஐ locally இயக்கும் — private, offline, predictable cost — Opus multi-hour autonomy-இல் முன்னேறிவிட்டது. local LLMs-க்கு best GPU, எவ்வளவு VRAM, local vs cloud AI பார்க்கவும்.

முடிவு

Claude Opus 5.5 திறன் மற்றும் நடைமுறையில் குறைந்த விலை இரண்டும் கொண்ட அரிய flagship: Opus விலையில் Fable-வகை coding/research/computer-use, தெளிவான எழுத்து, வலுவான alignment audit. ஒவ்வொரு row-வும் வெல்லவில்லை (Astra AutomationBench, Science-இல் முன்னிலை), vendor அட்டவணை சுயாதீன சோதனை அல்ல — ஆனால் multi-hour software/knowledge work ஒப்படைக்கும் குழுக்களுக்கு இதுவே புதிய default.

ஆதாரங்கள்

FAQ

Claude Opus 5.5 என்றால் என்ன?

Anthropic-இன் Opus-வகை flagship, செப் 22, 2026-ல் வெளியீடு — முதல் Claude 5.5 model, நீண்ட agentic coding/knowledge work-க்கு, Opus 5-ஐ விட ~40% குறைந்த செலவில்.

Claude Opus 5.5 எப்போது வெளியானது?

செப்டம்பர் 22, 2026, Claude Opus 5 (ஜூலை 24, 2026)-க்கு இரண்டு மாதங்கள் பின். Sonnet 5.5, Haiku 5.5 வரும் வாரங்களில்.

Claude Opus 5.5 விலை என்ன?

$4 / மில்லியன் input, $20 / மில்லியன் output, $0.20 cache reads, Batch API-இல் 50% தள்ளுபடி, $8/$40 Fast mode. வழக்கமான workload Opus 5-ஐ விட ~40% மலிவு.

Model ID, context window என்ன?

API ID claude-opus-5-5, 1M-token context, 128K max output, ஜூன் 2026 cutoff, adaptive thinking எப்போதும் on.

Opus 5.5, Opus 5 / GPT-6 Astra-ஐ விட சிறந்ததா?

Anthropic அட்டவணையில் Opus 5-ஐ எங்கும் முந்துகிறது, GPT-6 Astra-ஐ Terminal-Bench/FrontierCode/GDPval-இல் முந்துகிறது, AutomationBench/Science-இல் பின்தங்குகிறது.

எங்கு கிடைக்கும்?

Claude API/Platform, Claude Code, Bedrock, Google Cloud, Foundry, GitHub Copilot (Pro+, Max, Business, Enterprise).

Locally இயக்க முடியுமா?

முடியாது. Closed cloud-only model. Privacy/offline-க்கு open-weight local models பயன்படுத்துங்கள்.