Anthropic

Claude Opus 4.6

Tipo
modelo de linguagem
Contexto
1.000K tokens
Saída máxima
128K
Lançado em
5 fevereiro 2026
Conhecimento até
maio 2025
String para a API
anthropic/claude-opus-4-6

Preços por fornecedor

Fornecedor Entrada, $ por 1M Saída, $ por 1M Nos nossos dados desde
Kilo Code stealth/claude-opus-4.6 $4 $20 31 jul 2026
Poe $4,3 $21 31 jul 2026
NanoGPT $4,998 $25,007 31 jul 2026
neon $5 $25 31 jul 2026
frogbot $5 $25 31 jul 2026
auriko $5 $25 31 jul 2026
google-vertex-anthropic $5 $25 31 jul 2026
freemodel $5 $25 31 jul 2026
perplexity-agent $5 $25 31 jul 2026
vercel_ai_gateway $5 $25 31 jul 2026
302.AI $5 $25 31 jul 2026
AIHubMix $5 $25 31 jul 2026
Abacus.AI $5 $25 31 jul 2026
Amazon Bedrock anthropic.claude-opus-4-6-v1 $5 $25 2 ago 2026
Anthropic $5 $25 31 jul 2026
Azure Cognitive Services $5 $25 31 jul 2026
Cloudflare AI Gateway $5 $25 31 jul 2026
Databricks $5 $25 31 jul 2026
DigitalOcean Gradient AI $5 $25 1 ago 2026
GMI Cloud $5 $25 31 jul 2026
GitHub Copilot $5 $25 31 jul 2026
Google Vertex AI $5 $25 31 jul 2026
Jiekou.AI $5 $25 31 jul 2026
Kilo Code anthropic/claude-opus-4.6 $5 $25 31 jul 2026
LLM Gateway $5 $25 31 jul 2026
Merge Gateway $5 $25 31 jul 2026
Microsoft Foundry $5 $25 31 jul 2026
NEAR AI $5 $25 31 jul 2026
OpenCode Zen $5 $25 31 jul 2026
OpenRouter $5 $25 31 jul 2026
OrcaRouter $5 $25 31 jul 2026
Pioneer $5 $25 31 jul 2026
Requesty $5 $25 31 jul 2026
SAP AI Core $5 $25 1 ago 2026
Vercel $5 $25 31 jul 2026
ZenMux $5 $25 31 jul 2026
Amazon Bedrock eu.anthropic.claude-opus-4-6-v1 $5,5 $27,5 2 ago 2026
Venice AI $6 $30 31 jul 2026
Amazon Bedrock au.anthropic.claude-opus-4-6-v1 $16,5 $82,5 2 ago 2026

É mostrada apenas a tarifa base e apenas preços por token. Tarifas em lote, reduzidas ou em cache, bem como preços por imagem ou por segundo de vídeo, não entram nesta tabela: não podem ficar na mesma coluna que um preço por milhão de tokens.

Um mesmo fornecedor aparece várias vezes se vende este modelo com identificadores diferentes e a preços diferentes — por exemplo, com precisão de pesos diferente. O identificador é indicado ao lado do nome. As ofertas idênticas vindas de duas fontes com grafias diferentes são reunidas numa única linha.

A data da última coluna é o dia em que este preço entrou pela primeira vez na nossa recolha. O preço pode ser mais antigo: antes desse dia simplesmente não o registávamos. Desde então não mudou — caso contrário, no seu lugar estaria uma linha nova com uma data nova.

Resultados das medições

Conjunto de tarefas Resultado Condições da execução Medido por
Arena Score, desenvolvimento web 1.537,93 1.532–1.544
Arena Score, perguntas de especialista 1.536,69 1.528–1.545
Arena Score, programação 1.534,96 1.529–1.541
Arena Score, pedidos difíceis 1.521,95 1.518–1.526
Arena Score, pedidos longos 1.515,24 1.510–1.520
Arena Score em espanhol 1.511,71 1.497–1.526
Arena Score, seguimento de instruções 1.508,91 1.504–1.514
Arena Score, matemática 1.507,89 1.498–1.518
Arena Score, diálogo de vários turnos 1.506,79 1.500–1.513
Arena Score em inglês 1.505,8 1.501–1.510
Arena Score em russo 1.498,93 1.491–1.507
Arena Score em francês 1.497,74 1.483–1.513
Arena Score, geral 1.496,63 1.493–1.500
Arena Score, escrita criativa 1.481,69 1.475–1.489
Arena Score, compreensão de esquemas 1.339,65 1.330–1.349
Arena Score, reconhecimento de texto em imagem 1.325,11 1.319–1.332
Arena Score, trabalho com imagens 1.312,19 1.306–1.319
Mock AIME 2024–2025 — problemas de olimpíada 94,44 % orçamento de raciocínio: 64K · com estrutura ajustada Epoch evaluations
ARC-AGI — generalização para padrões novos 94 % orçamento de raciocínio: 120K · com estrutura ajustada ARC Prize Leaderboard
Cybench — tarefas de cibersegurança 93 % · com estrutura ajustada Opus 4.6 System Card autorrelatado
GPQA Diamond — perguntas de nível de pós-graduação 87,37 % orçamento de raciocínio: 32K · com estrutura ajustada Epoch evaluations
Terminal-Bench — trabalho na linha de comandos 79,8 % · com estrutura ajustada https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0
SWE-bench Verified — correção de erros em repositórios 78,72 % · com estrutura ajustada Epoch evaluations
WeirdML — tarefas incomuns de aprendizagem automática 77,95 % esforço: high https://htihle.github.io/weirdml.html
ARC-AGI-2 69,17 % orçamento de raciocínio: 120K
FrontierMath, níveis 1–3 65,97 % esforço: max Epoch evaluations
SimpleBench — perguntas capciosas 61,12 % SimpleBench Leaderboard
DeepResearch Bench — pesquisa aprofundada 55,31 % esforço: high https://drb.futuresearch.ai/#drb autorrelatado
SimpleQA Verified — exatidão factual 46,49 % esforço: max Epoch evaluations
GSO-Bench — otimização de código 41,2 % esforço: high GSO Leaderboard
APEX-Agents 32,4 %
Humanity’s Last Exam — perguntas de nível especialista 31,13 % esforço: max
FrontierMath, nível 4 — problemas de investigação 26,83 % esforço: max Epoch evaluations
Problemas de xadrez 12,67 % orçamento de raciocínio: 120K Epoch evaluations
Remote Labor Index — trabalhos de uma plataforma de freelance 4,17 %
Arena Score, tarefas de agente 0,07 0–0