Anthropic

AClaude Opus 4API

Claude Opus 4 (Anthropic): tarification API en direct, fenêtre de contexte et les meilleures alternatives open-source, suivies quotidiennement par olud.ai.

Fenêtre de contexte
200K
tokens
Prix d'entrée
$15
par M tokens
Prix de sortie
$75
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, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est. Mode de mesure : 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 $
Données de benchmark par Artificial Analysis

À propos de ce modèle

Claude Opus 4 est un modèle d'IA commercial d'Anthropic. Les spécifications ci-dessous sont suivies automatiquement : les prix sont actualisés chaque heure 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 ?

Claude Opus 4 est un modèle de langage IA de Anthropic. C'est un modèle propriétaire, disponible via une API. Il obtient un score de 31 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.

Claude Opus 4 est-il gratuit ?

Claude Opus 4 n'est pas gratuit : il coûte 15 $ par million de tokens d'entrée et 75 $ 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 ?

Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent 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%. Il est particulièrement utilisé pour raisonnement mathématique.

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