Sul lavoro lungo e autonomo è il modello più equilibrato che Anthropic abbia messo a listino; in chat, su una domanda secca, è il più faticoso da leggere.
Pro
- Finestra di contesto da un milione di token a metà del prezzo di Claude Fable 5.1
- Regge sessioni agentiche lunghe senza perdere il filo di quello che ha già fatto
- Sconti reali su lavorazioni in blocco e su prompt ripetuti
- Si usa quasi ovunque: app, Claude Code, Cowork, API, Bedrock, Vertex, Foundry
Contro
- Risposte lunghe e dispersive quando la domanda è semplice
- Sul codice tende a riscrivere molto più del necessario
- Fuori dal piano gratuito: serve almeno Claude Pro
- I punteggi più spettacolari sono dichiarati da Anthropic, non misurati da terzi
Anthropic ha annunciato Claude Opus 5 il 24 luglio 2026. Due mesi sono un tempo strano per un modello di IA: abbastanza perché l’entusiasmo del lancio si sia consumato, abbastanza perché chi lo usa tutti i giorni abbia smesso di essere gentile. Ed è esattamente il momento in cui una recensione serve a qualcosa.
Nel frattempo è successo qualcosa che vale più di qualunque grafico: a metà settembre Google ha aperto Claude Opus 5 a tutti i suoi ingegneri, pur continuando a spingere Gemini come modello di casa. Quando un’azienda paga il modello di un concorrente per i propri sviluppatori, la questione non è più teorica.
Che cosa cambia rispetto a Opus 4.8
La versione precedente, che avevamo già recensito a luglio, aveva introdotto i flussi di lavoro dinamici. Opus 5 non aggiunge una funzione che si racconta in una riga: alza il soffitto. Anthropic lo descrive come un modello a ragionamento ibrido, cioè capace di pensare più a lungo prima di rispondere quando il compito lo richiede, con un parametro di «effort» che di default sta su high.
Le due cose concrete da sapere sono queste. La prima: la finestra di contesto è di un milione di token, con un massimo di 128 mila token in uscita, e la conoscenza del modello si ferma a maggio 2026. La seconda: rispetto a Opus 4.8 il salto misurato dai test interni non è marginale. Su Frontier‑Bench v0.1, il banco di prova che Anthropic usa per i compiti di frontiera, Opus 5 dichiara 43,3% contro il 18,7% di Opus 4.8. Sono numeri del produttore, datati 24 luglio 2026, e come tali vanno letti.
Dove si usa, e quanto costa davvero
Opus 5 gira nell’app di Claude per gli abbonati Pro, Max, Team ed Enterprise, dentro Claude Code, dentro Cowork — che da questa settimana condivide la finestra con la chat — e via API con l’identificativo claude-opus-5, anche su Amazon Bedrock, Google Vertex AI e Microsoft Foundry.
Sul listino a consumo Anthropic pubblica i prezzi in dollari: 5 dollari per milione di token in ingresso e 25 per milione in uscita. La modalità veloce raddoppia il prezzo base in cambio di una risposta circa due volte e mezzo più rapida. In senso opposto, le lavorazioni in blocco tagliano fino al 50% e la cache dei prompt ripetuti fino al 90%: su un servizio che ripete ogni volta lo stesso contesto iniziale, quella seconda voce non è un dettaglio contabile, è metà della bolletta.
Per chi non passa dall’API i prezzi sono in euro e sono questi: il piano gratuito dà accesso solo a Sonnet e Haiku, quindi Opus 5 resta fuori; Claude Pro costa 17 euro al mese con l’abbonamento annuale, pagati in un’unica soluzione da 200 euro, oppure 20 euro con addebito mensile; Max parte da 100 euro al mese e serve a chi esaurisce sistematicamente i limiti di Pro. Per i team si va da 20 euro a postazione con fatturazione annuale a 25 con quella mensile.
Il confronto interno spiega bene il posizionamento. Claude Sonnet 5 costa 2 e 10 dollari per milione di token, un terzo abbondante in meno; Claude Fable 5.1, il modello di punta della casa, costa 10 e 50, cioè il doppio esatto di Opus 5, a parità di finestra di contesto.
I numeri dichiarati e quelli verificati da altri
Qui serve una distinzione che spesso salta. I risultati più citati di Opus 5 arrivano dal materiale di lancio di Anthropic: il 43,3% su Frontier‑Bench v0.1 contro il 33,7% di Fable 5, il tasso di riuscita su Zapier AutomationBench pari a circa una volta e mezza quello del modello successivo in classifica, il sorpasso su OSWorld 2.0 a poco più di un terzo del costo.
Un dato, però, è stato rimisurato da un soggetto esterno: su ARC‑AGI 3, il test di ragionamento astratto della ARC Prize Foundation, Opus 5 segna 30,2% contro l’1,5% di Opus 4.8 e il 7,8% di GPT‑5.6 Sol. È il numero che regge meglio, perché non lo ha prodotto chi vende il modello. Su CursorBench 3.2, invece, Opus 5 alla massima intensità di ragionamento si ferma a circa mezzo punto da Fable 5: praticamente lo stesso risultato, metà della spesa.
Tutti i punteggi citati qui sono riferiti alle misurazioni pubblicate al lancio, il 24 luglio 2026. Nel campo dei modelli linguistici sei settimane bastano a renderli vecchi, ed è il motivo per cui vanno sempre letti con la data attaccata.
La prova sul lavoro lungo
Il terreno su cui Opus 5 è stato costruito è evidente: compiti che durano ore, non scambi di battute. Un milione di token di contesto significa tenere dentro un archivio di codice di medie dimensioni, oppure un fascicolo di centinaia di pagine, e continuare a ragionarci sopra senza che il modello dimentichi quello che ha deciso mezz’ora prima. Le testimonianze raccolte da Anthropic parlano di un 22% di miglioramento sui compiti agentici e di un 8% sopra Opus 4.8: percentuali di clienti, quindi da prendere per quello che sono, ma coerenti con la direzione.
Nella pratica il guadagno si vede dove il lavoro è ripetitivo e verificabile: migrazioni di codice, analisi di documentazione tecnica lunga, automazioni che devono chiamare molti strumenti diversi in sequenza. L’abitudine del modello a rileggere e correggere il proprio lavoro prima di consegnarlo, che Anthropic indica come la novità principale, in quei contesti paga.
Il difetto che divide: parla troppo e tocca troppo
La stessa abitudine, fuori da quel perimetro, diventa il problema più segnalato. Nelle settimane successive al lancio molti sviluppatori hanno descritto Opus 5 come dispersivo: risposte che seppelliscono la risposta sotto una spiegazione che nessuno aveva chiesto. Theo di t3.chat ha sintetizzato la critica sul codice dicendo che il modello tratta ogni problema minore come se fosse grave, con interventi da migliaia di righe.
Una parte della comunità è arrivata a definirlo un passo indietro rispetto a Opus 4.8, tornando alla versione precedente. Il giudizio ci sembra eccessivo, ma il fenomeno è reale e ha una spiegazione semplice: un modello addestrato a verificare e iterare il proprio lavoro produce, per costruzione, più testo e più modifiche. Su un’attività autonoma di due ore è un pregio. Su una domanda di trenta secondi, chi legge paga il conto.
La contromisura esiste e non è complicata: abbassare il parametro di effort quando il compito è semplice, e nell’app scegliere Sonnet 5 per tutto ciò che non richiede ragionamento profondo. Chi usa un modello di punta per chiedere il riassunto di una mail sta sprecando denaro e pazienza.
Opus 5 oppure Fable 5.1
La domanda pratica, per chi è già dentro l’ecosistema Anthropic, non è se Opus 5 sia buono, ma se convenga rispetto al fratello maggiore. Il nostro confronto fra GPT‑6 Astra e Claude Fable 5.1 chiariva che Fable è il modello da usare quando il ragionamento è la parte più difficile del compito. Resta vero. Ma quando il compito difficile è la lunghezza e la costanza, e non l’intuizione, Opus 5 arriva quasi allo stesso posto spendendo la metà.
Il calcolo diventa netto su volumi alti. Cinque dollari di differenza per milione di token in ingresso, e venticinque in uscita, sembrano poca cosa sul singolo documento; su un servizio che processa decine di milioni di token al mese sono la voce che decide se il progetto sta in piedi.
A chi serve e a chi no
Serve a chi scrive software con un agente che lavora in autonomia per ore, a chi deve analizzare volumi documentali che nessun altro modello tiene in una sola finestra, a chi costruisce automazioni con molti strumenti collegati. In quei tre casi il rapporto fra quello che fa e quello che costa è il migliore oggi disponibile in questa fascia.
Non serve a chi usa l’intelligenza artificiale per scrivere testi, rispondere a email, tradurre o fare ricerca leggera: lì Sonnet 5 fa lo stesso lavoro con meno parole e a un quinto del prezzo. E non serve a chi si aspetta un salto percepibile in una conversazione normale, perché quel salto, semplicemente, non c’è.
Il punto, a due mesi dal listino
La storia di Opus 5 è la storia di un modello progettato per una modalità d’uso — l’agente che lavora da solo — e giudicato in un’altra, la chat. Da qui nasce lo scarto fra i benchmark, che lo mettono in cima, e una parte del giudizio degli utenti, che lo trova peggiorato. Hanno ragione entrambi, perché stanno misurando due cose diverse.
Resta il fatto più solido di questa recensione, ed è un fatto commerciale prima che tecnico: Anthropic ha dimezzato il prezzo della propria fascia alta senza dimezzare quello che sa fare. Nei prossimi mesi, quando i concorrenti aggiorneranno il listino, si capirà se era una mossa difensiva o l’inizio di una guerra di prezzo che conviene a chi compra.
