Anthropic

AClaude Opus 4API

Claude Opus 4 (Anthropic): precios de API en vivo, ventana de contexto y las mejores alternativas de código abierto, rastreadas diariamente por olud.ai.

Ventana de contexto
200K
tokens
Precio de entrada
$15
por M tokens
Precio de salida
$75
por M tokens
Proveedor
Anthropic

Los precios se actualizan automáticamente — verificados cada hora contra los precios de la lista del proveedor.

Ver alternativas de código abierto → Comparar todos los precios de modelos

Puntuaciones de referencia y rendimiento

Puntuaciones de referencia independientes para Claude Opus 4, medidas por Artificial Analysis. Más alto es mejor. Modo de medición: Reasoning.

Intelligence index31
Math index73.3
GPQA79.6%
MMLU-Pro87.3%
Humanity's Last Exam11.7%
Long Context Reasoning33.7%
LiveCodeBench63.6%
SciCode39.8%
MATH-50098.2%
AIME75.7%
AIME 202573.3%
IFBench53.7%
τ²-Bench73.4%
Terminal-Bench Hard31.1%
💰 Blended price$30 / 1M tokens
📈 Value1 intelligence points per $
Datos de referencia por Artificial Analysis

Acerca de este modelo

Claude Opus 4 es un modelo de IA comercial de Anthropic. Las especificaciones a continuación se rastrean automáticamente: los precios se actualizan cada hora a partir de precios de lista públicos, por lo que los números en esta página reflejan el costo actual de usar el modelo a través de su API.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Claude Opus 4?

Claude Opus 4 es un modelo de lenguaje de IA de Anthropic. Es un modelo propietario, disponible a través de una API. Obtiene 31 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.

¿Es Claude Opus 4 gratis?

Claude Opus 4 no es gratis: cuesta $15 por cada millón de tokens de entrada y $75 por cada millón de tokens de salida. Las alternativas de peso abierto se pueden alojar de forma independiente sin costo por token.

¿En qué es bueno Claude Opus 4?

Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan GPQA 79.6%, MMLU-Pro 87.3%, Humanity's Last Exam 11.7%, Long Context Reasoning 33.7%, LiveCodeBench 63.6%, SciCode 39.8%, MATH-500 98.2%, AIME 75.7%, AIME 2025 73.3%, IFBench 53.7%, τ²-Bench 73.4%, Terminal-Bench Hard 31.1%. Se utiliza particularmente para razonamiento matemático.

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