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AClaude Opus 4.6API

Opus 4.6 es el modelo más fuerte de Anthropic para codificación y tareas profesionales de larga duración.

1MVentana de contexto · tokens
$5Precio de entrada · por M tokens
$25Precio de salida · por M tokens
AnthropicProveedor

Los precios se actualizan automáticamente; se verifican a diario contra las tarifas oficiales de los proveedores.

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Puntuaciones de referencia y rendimiento

Puntuaciones de referencia independientes para Claude Opus 4.6, medidas por Artificial Analysis. Más alto es mejor. Modo de medición: Non-reasoning, High Effort.

Intelligence index26.4
GPQA84%
Humanity's Last Exam19.1%
Long Context Reasoning67%
IFBench44.6%
τ²-Bench84.8%
Terminal-Bench Hard48.5%
💰 Blended price$10 / 1M tokens
📈 Value2.6 intelligence points per $
vs. modelos medidos aquítop 28%
Puntuaciones más altas que el 72% de los 289 modelos medidos por Artificial Analysis y rastreados aquí.
Los modelos en este nivel cuestan $1.25 por 1M de tokens (mediana de 25) — este cuesta $10.
Más barato y mejor en este índice: Claude Opus 5.5 · Claude Opus 5.5 (batch) · Claude Sonnet 5.5 y 66 más
Datos de referencia por Artificial Analysis

Acerca de este modelo

Claude Opus 4.6 es un modelo de IA comercial de Anthropic. Las especificaciones siguientes se rastrean automáticamente: los precios se actualizan a diario desde las tarifas públicas oficiales, por lo que las cifras en esta página reflejan el costo actual de usar el modelo a través de su API.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Claude Opus 4.6?

Claude Opus 4.6 es un modelo de lenguaje de IA de Anthropic. Es un modelo propietario, disponible a través de una API. Obtiene 26.4 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.

¿Es Claude Opus 4.6 gratis?

Claude Opus 4.6 no es gratuito: cuesta $5 por millón de tokens de entrada y $25 por millón de tokens de salida. Las alternativas open-weight pueden ser autoalojadas sin costo por token.

¿En qué es bueno Claude Opus 4.6?

Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan GPQA 84%, Humanity's Last Exam 19.1%, Long Context Reasoning 67%, IFBench 44.6%, τ²-Bench 84.8%, Terminal-Bench Hard 48.5%.

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