Claude Opus 4.5

Fiche modèle · Anthropic · claude-opus-4-5-20251101

Premium model combining maximum intelligence with practical performance. Best model in the world for coding, agents, and computer use. Most robustly aligned model with best prompt injection resistance of any frontier model. Features extended thinking, 200K context window, 64K max output, and a new effort parameter for controlling reasoning depth. Pricing: $5/$25 per million tokens (input/output).

Fiches modèles

Identité

Organisation	Anthropic
Pays	—
Famille	—
Type	llm
Date de sortie	2025-11-24
Licence	proprietary
Licence commerciale	non
Licence open source	non
Poids ouverts	non
Auto-hébergement (DGX Spark)	non — poids fermés
Modalités	image\|text
Fenêtre de contexte	200 000
KV cache / token (Q8)	—
Paramètres totaux	≈ 1.66 T–2.19 T (estimation, confiance faible — https://unexcitedneurons.substack.com/p/estimating-the-size-of-claude-opus)
Paramètres actifs (session)	≈ 100 B–150 B (estimation, confiance faible — https://unexcitedneurons.substack.com/p/estimating-the-size-of-claude-opus)
Source des paramètres actifs	https://unexcitedneurons.substack.com/p/estimating-the-size-of-claude-opus (estimation, confiance faible)
Curation des paramètres actifs	2026-10-27
Prix par session	10.71 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur) (offres routeurs/fournisseurs, converties en USD)
Tokens / tâche (Data Players)	1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)	83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players	69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)	83.98 $ (est.)
Tokens d'entraînement	—
Coupure de connaissance	2025-03-31
Créé le	2026-05-07T16:53:27.753534Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:04:33.261047Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/claude-opus-4-5-20251101

Tokens/tâche

IA Act — preuves fournisseur

ICA 46/100 · périmètre complet · seuil systémique inconnu

Critère	Note / 5	Poids
Documentation technique	1,2	5 %
Résumé des données d'entraînement	2,5	35 %
Conformité droit d'auteur	2,5	35 %
Code of Practice GPAI	2,5	20 %
Risque systémique	0,0	5 %

Curation : 2026-10-23.

IA Act

Prix par fournisseur

Prix

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : partiel — via AWS Bedrock (eurouter), Amazon Bedrock — Irlande (cortecs), Amazon Bedrock — Paris (cortecs), Google (cortecs).

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Fournisseur	Source	Souveraineté	Entrée (/M tok)	Sortie (/M tok)	Quantification	Contexte	Latence (s)	Débit (tok/s)	Statut
AWS Bedrock	eurouter	partiel	—	—	—	200 000	—	—	—
Amazon Bedrock — Irlande	cortecs	partiel	5.52 $	27.61 $	—	200 000	—	—	—
Amazon Bedrock — Paris	cortecs	partiel	5.52 $	27.61 $	—	200 000	—	—	—
Google	cortecs	partiel	5.35 $	26.77 $	—	200 000	—	—	—

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Catégorie	Score
language	0.90
math	0.80
multimodal	0.70
physics	0.90
reasoning	0.80
spatial_reasoning	0.40
frontend_development	0.80
general	0.70
healthcare	0.80
agents	0.60
biology	0.90
chemistry	0.90
code	0.70
communication	0.90
tool_calling	0.80
vision	0.60

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
arc-agi-v2	reasoning	0.38	1.00	0.38	non	oui	2026-11-04T06:04:33.333236Z
gpqa	reasoning	0.87	1.00	0.87	non	oui	2026-11-04T06:04:33.343422Z
livebench	math	0.76	1.00	0.76	non	non	2026-11-04T06:04:33.363200Z
mcp-atlas	reasoning	0.62	1.00	0.62	non	oui	2026-11-04T06:04:33.313421Z
mmmlu	language	0.91	1.00	0.91	non	oui	2026-11-04T06:04:33.359647Z
mmmu-(validation)	vision	0.81	1.00	0.81	non	oui	2026-11-04T06:04:33.353703Z
osworld	multimodal	0.66	1.00	0.66	non	oui	2026-11-04T06:04:33.323300Z
swe-bench-verified	reasoning	0.81	1.00	0.81	non	oui	2026-11-04T06:04:33.270606Z
tau2-retail	communication	0.89	1.00	0.89	non	oui	2026-11-04T06:04:33.293493Z
tau2-telecom	communication	0.98	1.00	0.98	non	oui	2026-11-04T06:04:33.303382Z
terminal-bench-2	reasoning	0.59	1.00	0.59	non	oui	2026-11-04T06:04:33.283205Z

Classements

Catégorie	Rang	Score	Note conservatrice	Benchmarks évalués	Méthode	Daté du	Provenance
agents	87	—	17.38	3	trueskill	2026-10-19	model_history
code	69	—	27.75	3	trueskill	2026-10-19	model_history

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04