Anthropic

AClaude Opus 4.5 (batch)API

Claude Opus 4.5 est le modèle de raisonnement de pointe d'Anthropic optimisé pour l'ingénierie logicielle complexe, les flux de travail agentiques et l'utilisation informatique à long terme.

Fenêtre de contexte
200K
tokens
Prix d'entrée
$2.5
par M tokens
Prix de sortie
$12.5
par M tokens
Fournisseur
Anthropic

Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés toutes les heures par rapport aux prix de la liste des fournisseurs.

Voir les alternatives open-source → Comparer tous les prix des modèles

Benchmarks & performance

Scores de référence indépendants pour Claude Opus 4.5 (batch), mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est. Mode de mesure : Reasoning.

Intelligence index40.8
Math index91.3
GPQA86.6%
MMLU-Pro89.5%
Humanity's Last Exam28.4%
Long Context Reasoning74%
LiveCodeBench87.1%
SciCode49.5%
AIME 202591.3%
IFBench58%
τ²-Bench89.5%
Terminal-Bench Hard47%
💰 Blended price$10 / 1M tokens
📈 Value4.1 intelligence points per $
Données de benchmark par Artificial Analysis

À propos de ce modèle

Claude Opus 4.5 (batch) est un modèle d'IA commercial d'Anthropic. Les spécifications ci-dessous sont suivies automatiquement : les prix sont actualisés toutes les heures à partir des prix publics, donc les chiffres sur cette page reflètent le coût actuel d'utilisation du modèle via son API.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que Claude Opus 4.5 (batch) ?

Claude Opus 4.5 (batch) est un modèle de langage IA de Anthropic. C'est un modèle propriétaire, disponible via une API. Il obtient un score de 40.8 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.

Claude Opus 4.5 (batch) est-il gratuit ?

Claude Opus 4.5 (batch) n'est pas gratuit : il coûte 2,5 $ par million de tokens d'entrée et 12,5 $ par million de tokens de sortie. Des alternatives à poids ouvert peuvent être auto-hébergées sans coût par token.

À quoi sert Claude Opus 4.5 (batch) ?

Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 86.6%, MMLU-Pro 89.5%, Humanity's Last Exam 28.4%, Long Context Reasoning 74%, LiveCodeBench 87.1%, SciCode 49.5%, AIME 2025 91.3%, IFBench 58%, τ²-Bench 89.5%, Terminal-Bench Hard 47%. Il est particulièrement utilisé pour raisonnement mathématique.

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