Claude Opus 4.6

Fiche modèle · Anthropic · claude-opus-4-6

Claude Opus 4.6 is Anthropic's most intelligent model, improving on its predecessor's coding skills with more careful planning, longer agentic task sustenance, more reliable operation in larger codebases, and better code review and debugging skills. First Opus-class model with 1M token context window (beta), 128K output tokens, and adaptive thinking. Features effort controls (low/medium/high/max) and context compaction for long-running tasks. State-of-the-art on Terminal-Bench 2.0, Humanity's Last Exam, GDPval-AA, and BrowseComp. Pricing: $5/$25 per million tokens (input/output).

Identité

OrganisationAnthropic
Pays—
Famille—
Typellm
Date de sortie2026-02-05
Licenceproprietary
Licence commercialenon
Licence open sourcenon
Poids ouvertsnon
Auto-hébergement (DGX Spark)non — poids fermés
Modalitésimage|text
Fenêtre de contexte1 000 000
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)≈ 127 B–154 B (estimation, confiance faible — https://unexcitedneurons.substack.com/p/estimating-the-size-of-claude-opus)
Source des paramètres actifshttps://unexcitedneurons.substack.com/p/estimating-the-size-of-claude-opus (estimation, confiance faible)
Curation des paramètres actifs2026-10-27
Prix par session10.00 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur)
Tokens / tâche (Data Players)1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)83.98 $ (est.)
Tokens d'entraînement—
Coupure de connaissance—
Créé le2026-05-07T16:53:27.780246Z
Mis à jour le2026-11-04T06:04:33.368542Z
SourceLLM Stats
URLhttps://llm-stats.com/models/claude-opus-4-6

IA Act — preuves fournisseur

ICA 46/100 · périmètre complet · seuil systémique inconnu

CritèreNote / 5Poids
Documentation technique1,25 %
Résumé des données d'entraînement2,535 %
Conformité droit d'auteur2,535 %
Code of Practice GPAI2,520 %
Risque systémique0,05 %

Curation : 2026-10-23.

IA Act

Prix par fournisseur

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 « — ».

FournisseurSourceSouverainetéEntrée (/M tok)Sortie (/M tok)QuantificationContexteLatence (s)Débit (tok/s)Statut
AWS Bedrockeurouterpartiel———1 000 000———
Amazon Bedrock — Irlandecortecspartiel5.52 $27.61 $—1 000 000———
Amazon Bedrock — Pariscortecspartiel5.52 $27.61 $—1 000 000———
Googlecortecspartiel5.35 $26.76 $—1 000 000———
Anthropicllm-statsnon5.00 $25.00 $——0.5042.0active

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

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

CatégorieScore
language0.90
legal0.00
long_context0.80
math0.80
multimodal0.80
physics0.90
reasoning365.20
safety0.80
search0.90
spatial_reasoning0.80
finance0.60
frontend_development0.80
general309.10
healthcare0.80
agents802.30
biology0.90
chemistry0.90
code0.70
communication1.00
tool_calling0.80
vision0.70

Scores par benchmark

BenchmarkCatégorieScoreMaxNormalisé (API)VérifiéAuto-déclaréDaté du
aime-2025math1.001.001.00nonoui2026-11-04T06:04:33.523277Z
arc-agi-v2reasoning0.691.000.69nonoui2026-11-04T06:04:33.453389Z
browsecompreasoning0.841.000.84nonoui2026-11-04T06:04:33.423289Z
charxiv-rreasoning0.771.000.77nonoui2026-11-04T06:04:33.555855Z
cybergymcode0.741.000.74nonoui2026-11-04T06:04:33.493339Z
deepsearchqasearch0.911.000.91nonoui2026-11-04T06:04:33.552124Z
figqasafety0.781.000.78nonoui2026-11-04T06:04:33.559622Z
finance-agentagents0.611.000.61nonoui2026-11-04T06:04:33.443320Z
frontierswecode0.561.000.56nonnon2026-11-04T06:04:33.578827Z
gpqareasoning0.911.000.91nonoui2026-11-04T06:04:33.463219Z
graphwalks-bfs->128kreasoning0.611.000.61nonoui2026-11-04T06:04:33.569503Z
graphwalks-parents->128kreasoning0.951.000.95nonoui2026-11-04T06:04:33.573248Z
humanity's-last-examreasoning0.531.000.53nonoui2026-11-04T06:04:33.433110Z
legal-agent-benchmarklegal0.041.000.04nonnon2026-11-04T06:04:33.593225Z
livebenchmath0.761.000.76nonnon2026-11-04T06:04:33.583048Z
mcp-atlasreasoning0.631.000.63nonoui2026-11-04T06:04:33.413211Z
mmmlulanguage0.911.000.91nonoui2026-11-04T06:04:33.483206Z
mmmu-provision0.771.000.77nonoui2026-11-04T06:04:33.470483Z
mrcr-v2-(8-needle)long_context0.761.000.76nonoui2026-11-04T06:04:33.543237Z
openrcacode0.351.000.35nonoui2026-11-04T06:04:33.503253Z
osworldmultimodal0.731.000.73nonoui2026-11-04T06:04:33.393366Z
swe-bench-multilingualreasoning0.781.000.78nonoui2026-11-04T06:04:33.511423Z
swe-bench-verifiedreasoning0.811.000.81nonoui2026-11-04T06:04:33.383227Z
tau2-retailcommunication0.921.000.92nonoui2026-11-04T06:04:33.403310Z
tau2-telecomcommunication0.991.000.99nonoui2026-11-04T06:04:33.409564Z
terminal-bench-2reasoning0.651.000.65nonoui2026-11-04T06:04:33.373926Z
vending-bench-2reasoning8 017.591.00—nonoui2026-11-04T06:04:33.533274Z

Classements

CatégorieRangScoreNote conservatriceBenchmarks évaluésMéthodeDaté duProvenance
math130.8040.524trueskill2026-11-04T08:08:42.442591Zrankings
reasoning45365.2044.8722trueskill2026-11-04T08:08:41.093494Zrankings
agents54—27.2710trueskill2026-10-19model_history
code50—31.696trueskill2026-10-19model_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