Anthropic

Claude Opus 4.6

Tipo
modello linguistico
Contesto
1.000K token
Uscita massima
128K
Uscito il
5 febbraio 2026
Conoscenze fino a
maggio 2025
Stringa per l'API
anthropic/claude-opus-4-6

Prezzi per fornitore

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

È mostrata solo la tariffa base e solo i prezzi a token. Le tariffe batch, agevolate o in cache, così come i prezzi per immagine o per secondo di video, non entrano in questa tabella: non possono stare nella stessa colonna di un prezzo per milione di token.

Uno stesso fornitore compare più volte se vende questo modello con identificatori diversi e a prezzi diversi — per esempio con precisione dei pesi diversa. L'identificatore è indicato accanto al nome. Le offerte identiche arrivate da due fonti con grafie diverse sono unite in un'unica riga.

La data nell'ultima colonna è il giorno in cui questo prezzo è entrato per la prima volta nella nostra raccolta. Il prezzo può essere più vecchio: prima di quel giorno semplicemente non lo registravamo. Da allora non è cambiato — altrimenti al suo posto ci sarebbe una riga nuova con una data nuova.

Risultati delle misurazioni

Insieme di compiti Risultato Condizioni della prova Misurato da
Arena Score, sviluppo web 1.537,93 1.532–1.544
Arena Score, domande da esperto 1.536,69 1.528–1.545
Arena Score, programmazione 1.534,96 1.529–1.541
Arena Score, richieste difficili 1.521,95 1.518–1.526
Arena Score, richieste lunghe 1.515,24 1.510–1.520
Arena Score in spagnolo 1.511,71 1.497–1.526
Arena Score, rispetto delle istruzioni 1.508,91 1.504–1.514
Arena Score, matematica 1.507,89 1.498–1.518
Arena Score, dialogo a più turni 1.506,79 1.500–1.513
Arena Score in inglese 1.505,8 1.501–1.510
Arena Score in russo 1.498,93 1.491–1.507
Arena Score in francese 1.497,74 1.483–1.513
Arena Score, generale 1.496,63 1.493–1.500
Arena Score, scrittura creativa 1.481,69 1.475–1.489
Arena Score, comprensione degli schemi 1.339,65 1.330–1.349
Arena Score, riconoscimento del testo nell'immagine 1.325,11 1.319–1.332
Arena Score, lavoro con le immagini 1.312,19 1.306–1.319
Mock AIME 2024–2025 — problemi da olimpiadi 94,44 % budget di ragionamento: 64K · con impalcatura calibrata Epoch evaluations
ARC-AGI — generalizzazione su schemi nuovi 94 % budget di ragionamento: 120K · con impalcatura calibrata ARC Prize Leaderboard
Cybench — compiti di cybersicurezza 93 % · con impalcatura calibrata Opus 4.6 System Card autodichiarato
GPQA Diamond — domande di livello dottorale 87,37 % budget di ragionamento: 32K · con impalcatura calibrata Epoch evaluations
Terminal-Bench — lavoro da riga di comando 79,8 % · con impalcatura calibrata https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0
SWE-bench Verified — correzione di bug nei repository 78,72 % · con impalcatura calibrata Epoch evaluations
WeirdML — compiti insoliti di apprendimento automatico 77,95 % sforzo: high https://htihle.github.io/weirdml.html
ARC-AGI-2 69,17 % budget di ragionamento: 120K
FrontierMath, livelli 1–3 65,97 % sforzo: max Epoch evaluations
SimpleBench — domande trabocchetto 61,12 % SimpleBench Leaderboard
DeepResearch Bench — ricerca approfondita 55,31 % sforzo: high https://drb.futuresearch.ai/#drb autodichiarato
SimpleQA Verified — accuratezza fattuale 46,49 % sforzo: max Epoch evaluations
GSO-Bench — ottimizzazione del codice 41,2 % sforzo: high GSO Leaderboard
APEX-Agents 32,4 %
Humanity’s Last Exam — domande da esperto 31,13 % sforzo: max
FrontierMath, livello 4 — problemi di ricerca 26,83 % sforzo: max Epoch evaluations
Problemi di scacchi 12,67 % budget di ragionamento: 120K Epoch evaluations
Remote Labor Index — incarichi da una piattaforma di freelance 4,17 %
Arena Score, compiti di agente 0,07 0–0