Anthropic punta a rendere l’intelligenza artificiale di fascia alta più accessibile alle imprese con il lancio di Claude Opus 5, un modello IA che offre prestazioni vicine a quelle del più avanzato Claude Fable 5 riducendo sensibilmente il costo di utilizzo. La strategia risponde a una delle principali preoccupazioni delle aziende che impiegano modelli linguistici su larga scala, ovvero la crescita della spesa legata ai token che incide direttamente sui costi operativi di applicazioni, chatbot e strumenti di sviluppo basati sull’AI.

Sul piano economico, il posizionamento è piuttosto aggressivo. Opus 5 richiede infatti 5 dollari per milione di token in ingresso e 25 dollari per quelli in uscita, esattamente la metà rispetto a Claude Fable 5, che mantiene un listino rispettivamente di 10 e 50 dollari. Il confronto con la concorrenza resta comunque serrato. OpenAI, ad esempio, propone GPT-5.6 Sol con un costo identico per i token di input ma leggermente superiore per quelli di output, fissati a 30 dollari per milione.

La semplice tariffa, però, racconta soltanto una parte della storia. Nella pratica, il costo reale di un modello dipende infatti anche dalla quantità di token necessari per completare lo stesso compito. È proprio su questo parametro che si concentra l’analisi di Artificial Analysis, secondo cui il costo medio ponderato per portare a termine un’attività dell’Intelligence Index è di 2,03 dollari con Opus 5, mentre Claude Fable 5 sale a 2,75 dollari, GPT-5.6 Sol si ferma a 1,04 dollari e Kimi K3 riesce a fare ancora meglio con 0,95 dollari.

Dal punto di vista delle prestazioni pure, Anthropic può comunque rivendicare un risultato significativo. Opus 5 conquista infatti la vetta dell’Artificial Analysis Intelligence Index con un punteggio di 61, superando di un solo punto Claude Fable 5. Il margine è ridotto, ma sufficiente per consentire all’azienda di presentare il nuovo modello come il proprio riferimento in termini di equilibrio tra capacità e costo.

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Secondo Anthropic, il miglioramento deriva sia dall’addestramento del modello, sia da un’importante revisione dell’architettura delle istruzioni interne. Il cosiddetto system prompt, ovvero il complesso insieme di regole che orienta il comportamento dell’intelligenza artificiale, è stato ridotto di circa l’80% rispetto alle versioni precedenti. La conferma arriva anche dagli ingegneri del team Claude Code, che spiegano come questa semplificazione permetta di liberare spazio utile all’interno della finestra di contesto disponibile per l’utente.

Le conseguenze sono immediate anche per chi sviluppa applicazioni basate sull’API di Anthropic. L’azienda suggerisce infatti di rivedere prompt personalizzati, skill e file di configurazione CLAUDE.md, eliminando istruzioni superflue e adottando un approccio più essenziale. Per facilitare questa operazione, è stato introdotto anche il comando “claude doctor”, progettato per analizzare automaticamente prompt e configurazioni, individuando possibili ottimizzazioni.

La riduzione delle istruzioni di sistema non significa però che il modello sia diventato più sintetico. Al contrario, Anthropic avverte che Opus 5 tende a produrre risposte più lunghe rispetto ai precedenti modelli della famiglia Opus. Per alcune applicazioni questa caratteristica rappresenta un vantaggio, soprattutto quando servono spiegazioni articolate o analisi approfondite. In altri scenari, invece, una maggiore verbosità rischia di tradursi in un consumo superiore di token e quindi in un incremento dei costi. Per questo motivo l’azienda invita gli sviluppatori a specificare esplicitamente la lunghezza desiderata delle risposte direttamente nel prompt.

Uno degli aspetti più interessanti riguarda il comportamento del modello in ambito cybersecurity. Nei test OSS-Fuzz dedicati all’individuazione delle vulnerabilità nel software open source, Opus 5 raggiunge un punteggio dell’80%, praticamente allineato al 79,4% ottenuto dal più potente Claude Mythos 5. Cambia invece il quadro quando si passa alla fase di sfruttamento delle vulnerabilità individuate. In questo caso Opus 5 riesce a completare soltanto quattro tentativi di exploit su quattordici, mentre Mythos arriva a tredici successi. La differenza evidenzia una precisa scelta progettuale, orientata a limitare le capacità offensive del modello pur mantenendo elevata l’efficacia nell’analisi del codice.

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La documentazione tecnica pubblicata da Anthropic descrive Opus 5 come un netto passo avanti rispetto a Claude Opus 4.8, con miglioramenti evidenti nella programmazione assistita, nell’utilizzo autonomo del computer e nelle attività di ricerca complesse che richiedono pianificazione e gestione di grandi quantità di informazioni. In diversi scenari il nuovo modello viene indicato come comparabile, se non addirittura superiore, a Claude Fable 5 e allo stesso Mythos 5.

Anche la politica relativa ai rifiuti automatici è stata rivista. Opus 5 utilizza classificatori meno restrittivi rispetto a Fable 5 nelle richieste di sicurezza informatica, consentendo l’analisi del codice sorgente per individuare vulnerabilità, mentre continua a bloccare attività considerate ad alto rischio come la scansione di binari, i test di penetrazione automatizzati e la generazione di exploit funzionanti. L’obiettivo è rendere il modello più utile per ricercatori, sviluppatori e professionisti della sicurezza senza allentare le misure di protezione contro possibili utilizzi malevoli.

Anthropic interviene infine su uno dei problemi più discussi nell’utilizzo quotidiano dei modelli AI come i rifiuti immotivati di alcune richieste. La nuova API introduce un sistema di fallback automatico che, invece di interrompere completamente l’elaborazione quando una richiesta viene ritenuta troppo rischiosa per Opus 5 o Fable 5, la inoltra a un modello meno potente ma considerato più adatto a gestirla. Una soluzione che punta a migliorare la continuità del servizio, riducendo il numero di blocchi senza compromettere le politiche di sicurezza adottate dall’azienda.