Claude Opus 5.5 стала общедоступной в Microsoft Foundry: $4 и $20 за миллион токенов

Что Microsoft добавила в Foundry

Microsoft объявила, что Claude Opus 5.5 доступна в Microsoft Foundry — для разработчиков и компаний, которые собирают приложения и агентов на базе ИИ. В официальном сообщении модель описана как самая способная версия Opus от Anthropic, а её доступность в Foundry помечена как общедоступная (GA) с размещением на Azure.

Заявлены два варианта развёртывания — Global Standard и US Data Zone; тот же набор относится и к версии Claude Opus 5.5 (Long Context). Microsoft отдельно описывает Foundry как единое место, где модели находят, приложения и агентов собирают и оценивают, связывают с корпоративными данными и инструментами и затем эксплуатируют в продакшене.

Цена, кэш и варианты развёртывания

В таблице Microsoft для Claude Opus 5.5 указаны $4 за миллион входных токенов и $20 за миллион выходных. Отдельно расписаны операции с кэшем: попадание в кэш стоит $0,20 за миллион токенов, запись в кэш — $5, а запись с часовым сроком хранения — $8.

Anthropic приводит те же базовые цены и объясняет их на фоне предыдущей модели: входные и выходные токены на 20% дешевле, чем у Opus 5, чтение кэша — на 60% дешевле, а на типовых нагрузках стоимость оказывается на 40% ниже. По формулировке Microsoft, модель делает больше при меньшем числе токенов, и экономия на цене за токен складывается со снижением стоимости чтения кэша.

Ставка на работу, которая длится часами

Microsoft описывает Opus 5.5 как модель для длительных процессов, а не одиночных промптов: написать функцию — одна задача, а собрать функциональность, затрагивающую несколько сервисов, или проследить продакшен-инцидент по большому репозиторию — совсем другая.

В разработке модель проходит длинные кодинговые задачи — сборку функциональности по кодовой базе, отладку, рефакторинг и ревью кода; Microsoft отмечает, что она сначала находит первопричину и только потом что-то меняет, проверяет свою работу по ходу и объясняет изменения простым языком, чтобы инженеры могли быстро их проверить.

Для знаниевой работы модель сводит информацию из нескольких источников, разбирает длинные документы и таблицы, проводит анализ и помогает готовить памятки, отчёты и презентации; по сравнению с Opus 5 такие результаты требуют меньше правок перед отправкой.

Adaptive thinking и бета-API для длинных сессий

Opus 5.5 использует adaptive thinking: модель сама определяет, сколько рассуждений требует задача, а разработчик влияет на это параметром effort вместо ручного бюджета thinking-токенов. По замыслу это сокращает объём логики приложения, которая решает, когда и как модели рассуждать.

Для длинных агентных архитектур Anthropic вместе с моделью вводит бета-возможности API: асинхронное сжатие контекста (asynchronous compaction), keep-tail compaction и смену доступных инструментов прямо во время разговора с сохранением рассуждений и кэша промпта.

Проблему, под которую это сделано, Microsoft формулирует так: в долгих сессиях разговоры выходят за лимит контекста, набор инструментов агента может меняться, а приложению приходится сжимать ранний контекст, не теряя понимания уже выполненной работы.

Как агент объясняет себя человеку

Отдельный раздел посвящён коммуникации: по формулировке Microsoft, агент, выполняющий 50 шагов, не должен требовать от человека проверки всех 50 шагов. Модель выносит наружу то, что важнее всего — что она сделала, что нашла, какие решения приняла, где ей нужен ввод пользователя и чем закончилась длинная задача.

Цель — меньше времени тратить на расшифровку действий модели и больше на использование результата; в корпоративных сценариях это касается не только финального ответа, но и моментов, когда агенту нужно уточнение, когда он упирается в ограничение или доходит до решения, требующего человека.

Защитные классификаторы и что это меняет в Foundry

Claude Opus 5.5 — первая модель Opus, к которой применяются защитные классификаторы того же типа, что были представлены с Claude Fable 5.1: в областях кибербезопасности, биологии, разработки ИИ и дистилляции.

Для обычных сценариев разработки, обучения и знаниевой работы модель по-прежнему можно использовать — например, чтобы искать уязвимости в коде или изучать биологические концепции; запросы, которые Anthropic относит к повышенно рискованным или двойного назначения, может обрабатывать другая модель Claude с подходящими защитами.

Microsoft завершает сообщение сменой вопроса, который она считает главным для платформы: вместо «может ли модель ответить на этот промпт» речь идёт о том, можно ли доверить ей довести работу до конца.