Anthropic
Anthropic's flagship for the work you would hand a senior colleague — thinking on by default, a million tokens of context.
1M tokens
Контекст
May 2026
Дата среза
128,000 tokens
Макс. объём ответа
Медленнее
Скорость
Three prompts, three unedited answers, generated on September 2, 2026 through NinjaChat. Click the prompt to copy it and run it yourself.
Write a Python function that merges overlapping intervals, plus three short tests. Keep the whole answer under 40 lines of code.
def merge_intervals(intervals):
"""Merge overlapping intervals.
Args:
intervals: iterable of (start, end) pairs with start <= end.
Returns:
New list of disjoint (start, end) tuples sorted by start.
Touching intervals like (1, 2) and (2, 3) are merged.
"""
merged = []
for start, end in sorted(tuple(iv) for iv in intervals):
if merged and start <= merged[-1][1]:
prev_start, prev_end = merged[-1]
merged[-1] = (prev_start, max(prev_end, end))
else:
merged.append((start, end))
return merged
def test_overlapping_and_touching():
assert merge_intervals([(1, 3), (2, 6), (8, 10), (15, 18)]) == [
(1, 6), (8, 10), (15, 18)]
assert merge_intervals([(1, 2), (2, 3)]) == [(1, 3)]
def test_unsorted_and_nested():
assert merge_intervals([(5, 7), (1, 10), (2, 3)]) == [(1, 10)]
def test_edge_cases():
assert merge_intervals([]) == []
assert merge_intervals([(4, 4)]) == [(4, 4)]
assert merge_intervals([(1, 2), (3, 4)]) == [(1, 2), (3, 4)]
if __name__ == "__main__":
test_overlapping_and_touching()
test_unsorted_and_nested()
test_edge_cases()
print("all tests passed")
A couple of notes on choices worth knowing about:
(1, 2) and (2, 3) become (1, 3) because the comparison is start <= prev_end. If your intervals are half-open (e.g. time slots where 2 is an exclusive end), change it to start < merged[-1][1] so they stay separate.(5, 1) will produce nonsense rather than an error; add a check if the input isn't trusted.Complexity is O(n log n) time from the sort, O(n) extra space.
Read: We ran the same 3 prompts on 12 AI models — Unedited answers, latency and price for every model, measured through the NinjaChat API in September 2026.
Served by Anthropic as claude-opus-5. Answers vary run to run; these are one take each, not the best of several.
Правки в нескольких файлах с тестами — доведённые до конца, а не намеченные.
Миллион токенов контекста: целые репозитории, пакеты договоров, архивы исследований в одном диалоге.
Архитектурные ревью, анализ компромиссов, планы, которые должны выдержать придирчивую проверку.
Скриншоты, схемы, PDF и таблицы как часть разговора.
Tuned to this model — click any line to copy.
Claude Opus 5 — вершина семейства Claude 5 от Anthropic: модель вышла 24 июля 2026 года и стоит выше Claude Sonnet 5 и Claude Fable 5. Именно её Anthropic нацеливает на агентное программирование, работу с компьютером и рассуждения на длинной дистанции — то есть на задачи, где нужно удерживать план на протяжении многих шагов, по ходу дела пользоваться инструментами и замечать собственные ошибки. В NinjaChat Claude Opus 5 входит во все тарифы вместе с остальным каталогом моделей.
Главное изменение — мышление включено по умолчанию. Opus 5 сам решает, сколько рассуждать перед ответом, и думает дольше там, где задача этого заслуживает: на вопрос в две строки ответ придёт быстро, а рефакторинг по всей кодовой базе получит нужную степень обдумывания. Вместе с контекстным окном в 1 миллион токенов и выводом до 128K токенов это означает, что в одном разговоре можно передать целый репозиторий, пакет договоров или квартальный архив исследовательских заметок и попросить результат, охватывающий всё сразу.
На практике Opus 5 — та модель, к которой стоит обращаться, когда работа похожа на задачу для опытного коллеги, результат которой вы проверите позже, а не на быстрое поручение ассистенту. Правки в нескольких файлах вместе с тестами, архитектурное ревью со взвешиванием компромиссов, длинный документ, с которым нужно поспорить, а не пересказать его. Модель читает изображения и файлы, вызывает инструменты и выдаёт структурированный ответ, если попросить JSON, так что она вписывается и в рабочие процессы, и в обычный диалог.
При этом она неторопливая. Opus 5 медленнее Sonnet 5 и дороже за токен в API — поэтому в NinjaChat обе модели остаются в списке выбора: начните с Opus для сложной части и переходите на Sonnet для объёма. Если вам в основном нужна скорость, Claude Fable 5 закрывает повседневное общение куда меньшими усилиями.
Anthropic сообщает о результате 96.0% на SWE-bench Verified для Opus 5 — бенчмарке по разработке ПО, который стал негласной мерой агентных навыков программирования. Бенчмарк — это ещё не реальная работа, но цифра совпадает с ощущением при использовании: модель доводит до конца задачи, которые другие оставляют наполовину сделанными.
От нуля до первого результата меньше чем за минуту.
01
Создайте аккаунт NinjaChat и выберите тариф
02
Откройте чат и выберите Claude Opus 5 в списке моделей
03
Отдайте задачу целиком, вместе с файлами, а не фрагментом
04
Дайте модели подумать: сложные вопросы намеренно занимают больше времени
05
Переключайтесь на Sonnet 5 или Fable 5 для быстрых уточнений
Честное сравнение — где {model} выигрывает, а где нет.
Более глубокие рассуждения и более надёжная агентная работа на длинной дистанции
Sonnet 5 быстрее и дешевле для повседневных задач
Сильнее в бенчмарках агентного программирования и работе с компьютером
У Sol длиннее контекстное окно и другая экосистема инструментов
Мышление по умолчанию, более высокий результат на SWE-bench, лучшая работа с инструментами
Opus 4.8 остаётся доступен, если у вас есть промпты, настроенные под него
В каждый тариф NinjaChat входят 50+ моделей, полноценная студия изображений и генерация видео.



Одна подписка открывает все модели NinjaChat, включая Claude Opus 5.