Anthropic

AClaude Opus 4.1 (batch)API

Claude Opus 4.1 è una versione aggiornata del modello di punta di Anthropic, che offre prestazioni migliorate nella codifica, nel ragionamento e nei compiti agentici.

Finestra di contesto
200K
token
Prezzo di input
$7.5
per M token
Prezzo di output
$37.5
per M token
Fornitore
Anthropic

I prezzi si aggiornano automaticamente — controllati ogni ora rispetto ai prezzi della lista dei fornitori.

Vedi alternative open-source → Confronta tutti i prezzi dei modelli

Benchmark e prestazioni

Punteggi di benchmark indipendenti per Claude Opus 4.1 (batch), misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio. Modalità di misurazione: Reasoning.

Intelligence index33.7
Math index80.3
GPQA80.9%
MMLU-Pro88%
Humanity's Last Exam11.9%
Long Context Reasoning66.3%
LiveCodeBench65.4%
SciCode40.9%
AIME 202580.3%
IFBench55.4%
τ²-Bench71.4%
Terminal-Bench Hard34.3%
💰 Blended price$30 / 1M tokens
📈 Value1.1 intelligence points per $
Dati di benchmark di Artificial Analysis

Informazioni su questo modello

Claude Opus 4.1 (batch) è un modello AI commerciale di Anthropic. Le specifiche qui sotto sono tracciate automaticamente: i prezzi vengono aggiornati ogni ora dai prezzi pubblici, quindi i numeri su questa pagina riflettono il costo attuale di utilizzo del modello tramite la sua API.

Domande frequenti

Cos'è Claude Opus 4.1 (batch)?

Claude Opus 4.1 (batch) è un modello di linguaggio AI di Anthropic. È un modello proprietario, disponibile tramite un'API. Ottiene 33.7 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.

Claude Opus 4.1 (batch) è gratuito?

Claude Opus 4.1 (batch) non è gratuito: costa $7.5 per milione di token di input e $37.5 per milione di token di output. Le alternative a peso aperto possono essere ospitate autonomamente senza costi per token.

A cosa serve Claude Opus 4.1 (batch)?

I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno GPQA 80.9%, MMLU-Pro 88%, Humanity's Last Exam 11.9%, Long Context Reasoning 66.3%, LiveCodeBench 65.4%, SciCode 40.9%, AIME 2025 80.3%, IFBench 55.4%, τ²-Bench 71.4%, Terminal-Bench Hard 34.3%. È particolarmente utilizzato per ragionamento matematico.

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