anthropic/claude-opus-5| Fornecedor | Entrada, $ por 1M | Saída, $ por 1M | Nos nossos dados desde |
|---|---|---|---|
| google-vertex-anthropic | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
Amazon Bedrock
anthropic.claude-opus-5
|
$5 | $25 | 31 jul 2026 |
| Anthropic | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| Azure Cognitive Services | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| Cloudflare AI Gateway | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| CrossModel | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| GitHub Copilot | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| Google Vertex AI | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| LLM Gateway | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| Microsoft Foundry | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| OpenCode Zen | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| OpenRouter | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| Vercel | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
Amazon Bedrock
eu.anthropic.claude-opus-5
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$5,5 | $27,5 | 31 jul 2026 |
| Venice AI | $6 | $30 | 31 jul 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.
| Conjunto de tarefas | Resultado | Condições da execução | Medido por |
|---|---|---|---|
| Arena Score, desenvolvimento web | 1.704,67 1.689–1.720 | esforço: max | — |
| Arena Score, matemática | 1.544,36 1.507–1.582 | esforço: high | — |
| Arena Score, programação | 1.534,15 1.510–1.559 | esforço: max | — |
| Arena Score, pedidos difíceis | 1.532,57 1.517–1.548 | esforço: max | — |
| Arena Score, perguntas de especialista | 1.524,59 1.486–1.563 | esforço: max | — |
| Arena Score em francês | 1.522,24 1.479–1.565 | esforço: high | — |
| Arena Score, seguimento de instruções | 1.519,69 1.498–1.541 | esforço: max | — |
| Arena Score, geral | 1.511,6 1.499–1.524 | esforço: max | — |
| Arena Score, escrita criativa | 1.510,88 1.481–1.541 | esforço: max | — |
| Arena Score, pedidos longos | 1.506,13 1.488–1.525 | esforço: max | — |
| Arena Score em russo | 1.503,36 1.463–1.544 | esforço: max | — |
| Arena Score em inglês | 1.500,16 1.482–1.519 | esforço: max | — |
| Arena Score, diálogo de vários turnos | 1.493,98 1.460–1.528 | esforço: max | — |
| Arena Score, reconhecimento de texto em imagem | 1.332,16 1.315–1.349 | esforço: high | — |
| Arena Score, trabalho com imagens | 1.328,68 1.314–1.343 | esforço: high | — |
| Arena Score, compreensão de esquemas | 1.323,16 1.295–1.352 | esforço: high | — |
| Mock AIME 2024–2025 — problemas de olimpíada | 98,89 % | esforço: max · com estrutura ajustada | Epoch evaluations |
| ARC-AGI — generalização para padrões novos | 97,5 % | esforço: max · com estrutura ajustada | https://arcprize.org/leaderboard |
| GPQA Diamond — perguntas de nível de pós-graduação | 91,84 % | esforço: max · com estrutura ajustada | Epoch evaluations |
| WeirdML — tarefas incomuns de aprendizagem automática | 91,78 % | esforço: max | https://htihle.github.io/weirdml.html |
| ARC-AGI-2 | 88,33 % | esforço: max | — |
| FrontierMath, níveis 1–3 | 85,61 % | esforço: max | Epoch evaluations |
| FrontierMath, nível 4 — problemas de investigação | 73,17 % | esforço: max | Epoch evaluations |
| CursorBench — edições no editor | 70 % | esforço: max | https://cursor.com/cursorbench |
| SimpleQA Verified — exatidão factual | 56,7 % | esforço: max | Epoch evaluations |
| FrontierCode — patches aptos a serem aceites num projeto | 53,4 % | esforço: max | https://cognition.com/frontiercode |
| APEX-Agents | 43,5 % | esforço: max | — |
| Problemas de xadrez | 38,97 % | esforço: max | Epoch evaluations |
| CritPt — problemas de física | 29,14 % | esforço: max | — |
| Arena Score, tarefas de agente | 0,12 0–0 | esforço: max | — |