ศึกตัวต่อตัว

โลโก้ Claude Opus 4.6vsโลโก้ Claude Opus 4.5

Claude Opus 4.6 vs Claude Opus 4.5: โมเดล AIตัวไหนชนะในปี 2026?

Claude Opus 4.6 ($25/1M out) และ Claude Opus 4.5 ($25/1M out) เป็นโมเดล AIที่มีคนใช้มากที่สุดในปี 2026 เปรียบเทียบทีละบรรทัดด้านล่าง แล้วออกคำตัดสินของคุณ

คำตัดสินฉบับย่อ

ด้านการใช้เหตุผล เลือก Claude Opus 4.6: สังเวียนให้คะแนน 4/5 เทียบกับ 3.5/5 ของ Claude Opus 4.5 ทั้งคู่เริ่มต้นที่ราคาเดียวกัน: $25/1M out

เปรียบเทียบทีละบรรทัด

เริ่มต้น
$25/1M outระดับมาตรฐาน $5/$25 ต่อ 1M โทเค็น context 1M เต็มคิดเรตมาตรฐานแล้ว (ค่าพรีเมียมช่วงเปิดตัว $10/$37.50 เหนือ 200K โทเค็นถูกยกเลิกภายหลัง) Batch API ลด 50% ($2.50/$12.50) การประมวลผลเฉพาะในสหรัฐฯ (inference_geo) คูณ 1.1x
$25/1M outราคา API ทางการของ Anthropic สำหรับ claude-opus-4-5 (ระดับเดียว ไม่มีค่าพรีเมียม long-context; context 200K, output สูงสุด 64K) เรต $5/$25 เท่ากับรุ่นถัดมา Opus 4.6-4.8 มีส่วนลด batch 50% และ prompt caching ตรวจสอบกับหน้าภาพรวมโมเดลของ platform.claude.com เมื่อ 2026-07
ผู้ให้บริการ
Anthropic
Anthropic
Context window
1M tokens (128K max output)
200K tokens
ราคา input
$5/1M in
$5/1M in
ราคา output
$25/1M out
$25/1M out
โมดาลิตี
text, vision (image input), text output
text, vision
Open weights
ไม่มี
ไม่มี
คะแนนฝูงชน
50%(0)
50%(0)
คะแนนสังเวียน (1-5)
การใช้เหตุผล
4.0
3.5
การเขียนโค้ด
4.0
3.5
งานเขียน
4.0
3.5
ความเร็ว
2.5
2.5
ความคุ้มค่า
3.0
2.5

จุดแข็งและจุดอ่อน

Claude Opus 4.6

  • 80.8% บน SWE-bench Verified (เฉลี่ย 25 รอบทดสอบ) และคะแนนสูงสุดบน Terminal-Bench 2.0 ตอนเปิดตัว เป็นโมเดลเขียนโค้ดแบบ agentic ชั้นนำของรุ่นตัวเอง (ก.พ. 2026)
  • Opus ตัวแรกที่มี context window 1M โทเค็น: 76% บน MRCR v2 8-needle ที่ 1M โทเค็น เทียบกับ 18.5% ของ Sonnet 4.5
  • การใช้เหตุผลก้าวกระโดดจาก Opus 4.5: ARC-AGI-2 68.8% เทียบกับ 37.6% และ +190 Elo บนงานมูลค่าทางเศรษฐกิจ GDPval-AA (นำ GPT-5.2 อยู่ ~144 Elo)
  • คงราคาของ Opus 4.5 ไว้ ($5/$25 ต่อ 1M โทเค็น) แม้ความสามารถเพิ่ม context 1M เต็มคิดเรตมาตรฐาน พร้อมส่วนลด batch 50%
  • Adaptive thinking บวกพารามิเตอร์ effort (low/medium/high/max) ให้แลกความฉลาด latency และต้นทุนได้ต่อคำขอ
  • พฤติกรรม agent อัตโนมัติแข็งแรง: กระจายงานขนานได้เองและต้องประคองน้อยกว่า Opus 4.5 (Every.to Vibe Check)
  • ช้ากว่าและเยิ่นเย้อกว่า Opus 4.5 ผู้รีวิวรายงานว่าจังหวะ 'แกว่งเมื่อโหลดหนัก' ในการรัน agentic ยาวๆ (Every.to)
  • งานเขียนถดถอย: ในการทดสอบแบบ blind ทีม Every.to ชอบสำนวนของ Opus 4.5 มากกว่า และ 4.6 มีสำนวน AI อย่างโครงสร้าง 'X not Y' โผล่บ่อยขึ้น
  • บางครั้งแก้ของโดยไม่คาดคิดและ 'ไม่รู้จักสกิลของตัวเองเสมอไป' ต้องคุมใกล้ชิดกว่า GPT-5.x Codex ตามผู้รีวิว
  • ถูกแทนที่ภายในไม่กี่เดือนด้วย Opus 4.7 และ 4.8 ในราคาเดียวกันที่ $5/$25 และ fast mode ใช้กับ 4.6 ไม่ได้ตั้งแต่ มิ.ย. 2026 (คำขอรันที่ความเร็วมาตรฐาน)
  • นักพัฒนาบางส่วนรายงานอาการล้า benchmark: ความต่างในการเขียนโค้ดรายวันจาก 4.5 รู้สึกได้ยากกว่าที่คะแนนบอก และ SWE-bench เองก็แทบไม่ขยับจาก 4.5 (80.8% เทียบกับ 80.9%)

Claude Opus 4.5

  • โมเดลแรกที่ผ่าน 80% บน SWE-bench Verified (80.9% ตอนเปิดตัว) เอาชนะทั้ง Gemini 3 Pro และ GPT-5.1 ในงานเขียนโค้ดจริง
  • ลดราคา 66% เทียบกับ Opus 4.1 ($5/$25 เทียบกับ $15/$75 ต่อ 1M โทเค็น) ทำให้โมเดลระดับ Opus ใช้งานจริงใน production ได้
  • ใช้โทเค็น output น้อยกว่า Sonnet 4.5 ถึง 48-76% ที่คุณภาพเท่ากันหรือดีกว่า ยิ่งทบต้นกับการลดราคา
  • พารามิเตอร์ effort (เปิดตัวพร้อมโมเดลนี้) ให้นักพัฒนาแลกความลึกของการใช้เหตุผลกับต้นทุนและ latency ได้ต่อคำขอ
  • รายงานจากการใช้งานจริงแข็งแรง: refactor ซับซ้อนสำเร็จใน shot เดียว จับ race condition ที่โมเดลอื่นพลาด และลู่เข้าใน ~4 รอบ agentic เทียบกับ ~10 รอบของคู่แข่ง
  • +29% บน Vending-Bench เทียบกับ Sonnet 4.5 พร้อมทางตันน้อยลงในงานอัตโนมัติระยะยาว
  • Context window แค่ 200K (output สูงสุด 64K) ตามหลัง 1M ของ Gemini 3 Pro และ Claude รุ่นหลังอยู่ไกล ผู้ใช้รายงานอาการเลือกสนใจเป็นจุดๆ เมื่อ context เต็มเกิน ~70%
  • ตอนเปิดตัวถูกล็อกไว้กับแพ็กเกจ Max ราคา $100-200/เดือน ในแอป Claude ผู้ใช้ Pro เข้าไม่ถึง และผู้ใช้หนักยังชนลิมิตอยู่ดี (HN เรียกว่า 'penny-wise and pound-foolish')
  • Latency ปานกลาง และ extended thinking เพิ่มทั้งต้นทุนและความหน่วงในงานง่ายๆ
  • ถูกแทนที่ตั้งแต่ต้นปี 2026: Opus 4.6/4.7/4.8 ราคาเท่ากันที่ $5/$25 พร้อม context 1M และคะแนน benchmark สูงกว่า ทำให้ 4.5 ไม่เหลือข้อได้เปรียบด้านราคา
  • พื้นผิว API แบบเก่า: ต้องตั้ง budget_tokens สำหรับ extended thinking เอง แทนที่จะเป็น adaptive thinking แบบ Claude รุ่นใหม่กว่า

ออกคำตัดสินของคุณ

หนึ่งคำแนะนำต่อหนึ่งเครื่องมือต่อหนึ่งกลาดิเอเตอร์ มันเปลี่ยนคะแนนฝูงชนที่ทุกคนเห็น

Claude Opus 4.6$25/1M out
50%คะแนนฝูงชน · 0
Claude Opus 4.5$25/1M out
50%คะแนนฝูงชน · 0

คำตัดสินของสังเวียนต่อ Claude Opus 4.6

เป็นอัปเกรดชัดเจนจาก Opus 4.5 สำหรับการเขียนโค้ดแบบ agentic และงาน long-context ในราคาเท่ากัน และเคยครองอันดับสูงสุดของ benchmark การเขียนโค้ดแบบ agentic ตอนเปิดตัว แต่ ณ กลางปี 2026 แทบไม่มีเหตุผลให้เริ่มโปรเจกต์ใหม่บนตัวนี้: Opus 4.8 ราคาเท่ากันที่ $5/$25 และทำได้ดีกว่าทุกด้าน ดังนั้นเลือก 4.6 เพียงเพื่อตรึงพฤติกรรมที่ผ่านการตรวจรับแล้วเท่านั้น สายงานเขียนควรเลี่ยง เพราะการทดสอบแบบ blind ชอบสำนวนของ Opus 4.5 มากกว่า และผู้ใช้ที่อ่อนไหวต่อ latency ควรรู้ว่ามันช้ากว่า 4.5 โดยไม่มีตัวเลือก fast mode

คำตัดสินของสังเวียนต่อ Claude Opus 4.5

เลือก Claude Opus 4.5 เฉพาะเมื่อคุณมีงานที่จูนและตรึงไว้กับ snapshot ตัวนี้อยู่แล้ว (claude-opus-4-5-20251101) และต้องการความเสถียร มันคือรุ่นประวัติศาสตร์ ตัวแรกที่ผ่าน 80% บน SWE-bench Verified พร้อมลดราคา 66% จาก Opus 4.1 แต่ตอนนี้ Anthropic ขาย Opus 4.6 ถึง 4.8 ในเรตเดียวกันเป๊ะที่ $5/$25 พร้อม context window 1M และคะแนนดีกว่า ใครเริ่มโปรเจกต์ใหม่ควรเลือก Opus 4.8 แทน ส่วนผู้ใช้ที่อ่อนไหวต่อต้นทุนจะได้การเขียนโค้ดใกล้ระดับ Opus จาก Sonnet 5 ที่ $3/$15 (ราคาแนะนำ $2/$10 ถึง ส.ค. 2026) และควรเลี่ยงโดยสิ้นเชิงถ้า prompt ของคุณเข้าใกล้เพดาน context 200K

คำถามที่พบบ่อย

Claude Opus 4.6 ดีกว่า Claude Opus 4.5 ไหม?

ด้านการใช้เหตุผล Claude Opus 4.6 ได้คะแนนสูงกว่า (4/5 vs 3.5/5) ตัวเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับการใช้งานของคุณ การเปรียบเทียบทีละบรรทัดในหน้านี้แจกแจงราคา สเปกสำคัญ และคะแนนสังเวียน

ตัวไหนถูกกว่ากัน Claude Opus 4.6 หรือ Claude Opus 4.5?

ราคาเริ่มต้นเท่ากัน: ทั้งคู่เริ่มที่ $25/1M out

Claude Opus 4.6 และ Claude Opus 4.5 ราคาเท่าไหร่ต่อ 1M tokens?

Claude Opus 4.6: $5/1M in ต่อ 1M input tokens, $25/1M out ต่อ 1M output tokens Claude Opus 4.5: $5/1M in ต่อ 1M input tokens, $25/1M out ต่อ 1M output tokens