anthropic

Claude Opus 4.6

Claude Opus 4.6 ist das flagship model von Anthropic mit einer 1-Mio.-token context window, Adaptive Thinking sowie erstklassiger Coding- und...

ReasoningCodingMultimodalAgentic AIEnterprise
anthropic logoanthropicClaude5. Februar 2026
Kontext
200KToken
Max. Ausgabe
128KToken
Eingabepreis
$5.00/ 1M
Ausgabepreis
$25.00/ 1M
Modalität:TextImage
Fähigkeiten:VisionToolsStreamingLogik
Benchmarks
GPQA
91%
GPQA: Wissenschafts-Q&A auf Hochschulniveau. Ein anspruchsvoller Benchmark mit 448 Multiple-Choice-Fragen in Biologie, Physik und Chemie, erstellt von Fachexperten. Doktoranden erreichen nur 65-74% Genauigkeit, während Laien selbst mit unbegrenztem Webzugang nur 34% schaffen (daher 'Google-sicher'). Claude Opus 4.6 erreichte 91% bei diesem Benchmark.
HLE
53%
HLE: Expertenwissen-Reasoning. Testet die Fähigkeit eines Modells, Expertenwissen in spezialisierten Bereichen zu demonstrieren. Bewertet tiefes Verständnis komplexer Themen, die professionelles Wissen erfordern. Claude Opus 4.6 erreichte 53% bei diesem Benchmark.
MMLU
91%
MMLU: Massives Multitask-Sprachverständnis. Ein umfassender Benchmark mit 16.000 Multiple-Choice-Fragen zu 57 akademischen Fächern wie Mathematik, Philosophie, Jura und Medizin. Testet breites Wissen und Reasoning-Fähigkeiten. Claude Opus 4.6 erreichte 91% bei diesem Benchmark.
MMLU Pro
82%
MMLU Pro: MMLU Professional Edition. Eine erweiterte Version von MMLU mit 12.032 Fragen im schwereren 10-Optionen-Format. Umfasst Mathematik, Physik, Chemie, Jura, Ingenieurwesen, Wirtschaft, Gesundheit, Psychologie, Business, Biologie, Philosophie und Informatik. Claude Opus 4.6 erreichte 82% bei diesem Benchmark.
SimpleQA
72%
SimpleQA: Faktische Genauigkeits-Benchmark. Testet die Fähigkeit eines Modells, akkurate, faktische Antworten auf einfache Fragen zu geben. Misst Zuverlässigkeit und reduziert Halluzinationen bei Wissensabruf. Claude Opus 4.6 erreichte 72% bei diesem Benchmark.
IFEval
94%
IFEval: Anweisungsbefolgungs-Evaluation. Misst, wie gut ein Modell spezifische Anweisungen und Einschränkungen befolgt. Testet die Fähigkeit, Formatierungsregeln, Längenbegrenzungen und andere explizite Anforderungen einzuhalten. Claude Opus 4.6 erreichte 94% bei diesem Benchmark.
AIME 2025
100%
AIME 2025: Amerikanische Mathematik-Olympiade. Wettbewerbsmathematik-Aufgaben aus der renommierten AIME-Prüfung für talentierte Oberstufenschüler. Testet fortgeschrittenes mathematisches Problemlösen, das abstraktes Denken erfordert. Claude Opus 4.6 erreichte 100% bei diesem Benchmark.
MATH
93%
MATH: Mathematisches Problemlösen. Ein umfassender Mathematik-Benchmark für Problemlösung in Algebra, Geometrie, Analysis und anderen mathematischen Bereichen. Erfordert mehrstufiges Reasoning und formales mathematisches Wissen. Claude Opus 4.6 erreichte 93% bei diesem Benchmark.
GSM8k
99%
GSM8k: Grundschul-Mathematik 8K. 8.500 Mathematik-Textaufgaben auf Grundschulniveau, die mehrstufiges Reasoning erfordern. Testet grundlegende Arithmetik und logisches Denken durch Alltagsszenarien. Claude Opus 4.6 erreichte 99% bei diesem Benchmark.
MGSM
96%
MGSM: Mehrsprachige Grundschul-Mathematik. Der GSM8k-Benchmark übersetzt in 10 Sprachen inkl. Spanisch, Französisch, Deutsch, Russisch, Chinesisch und Japanisch. Testet mathematisches Reasoning in verschiedenen Sprachen. Claude Opus 4.6 erreichte 96% bei diesem Benchmark.
MathVista
75%
MathVista: Mathematisches visuelles Reasoning. Testet die Fähigkeit, mathematische Probleme mit visuellen Elementen wie Diagrammen, Graphen, Geometriefiguren und wissenschaftlichen Abbildungen zu lösen. Claude Opus 4.6 erreichte 75% bei diesem Benchmark.
SWE-Bench
81%
SWE-Bench: Software-Engineering-Benchmark. KI-Modelle versuchen, echte GitHub-Issues in Open-Source-Python-Projekten zu lösen, mit menschlicher Verifizierung. Testet praktische Software-Engineering-Fähigkeiten. Top-Modelle stiegen von 4,4% (2023) auf über 70% (2024). Claude Opus 4.6 erreichte 81% bei diesem Benchmark.
HumanEval
95%
HumanEval: Python-Programmieraufgaben. 164 handgeschriebene Programmieraufgaben, bei denen Modelle korrekte Python-Funktionsimplementierungen generieren müssen. Jede Lösung wird durch Unit-Tests verifiziert. Top-Modelle erreichen heute 90%+. Claude Opus 4.6 erreichte 95% bei diesem Benchmark.
LiveCodeBench
76%
LiveCodeBench: Live-Coding-Benchmark. Testet Programmierfähigkeiten mit kontinuierlich aktualisierten, realen Programmieraufgaben. Anders als statische Benchmarks verwendet er frische Aufgaben, um Datenkontamination zu verhindern. Claude Opus 4.6 erreichte 76% bei diesem Benchmark.
MMMU
77%
MMMU: Multimodales Verständnis. Massive Multi-Disziplin Multimodales Verständnis Benchmark, der Vision-Sprach-Modelle bei Hochschulaufgaben in 30 Fächern testet, die sowohl Bildverständnis als auch Expertenwissen erfordern. Claude Opus 4.6 erreichte 77% bei diesem Benchmark.
MMMU Pro
77%
MMMU Pro: MMMU Professional Edition. Erweiterte Version von MMMU mit anspruchsvolleren Fragen und strengerer Bewertung. Testet fortgeschrittenes multimodales Reasoning auf professionellem und Expertenniveau. Claude Opus 4.6 erreichte 77% bei diesem Benchmark.
ChartQA
89%
ChartQA: Diagramm-Fragebeantwortung. Testet die Fähigkeit, Informationen in Diagrammen und Graphen zu verstehen und zu analysieren. Erfordert Datenextraktion, Wertevergleiche und Berechnungen aus visuellen Darstellungen. Claude Opus 4.6 erreichte 89% bei diesem Benchmark.
DocVQA
93%
DocVQA: Dokument-Visuelle Q&A. Dokument Visual Question Answering Benchmark, der die Fähigkeit testet, Informationen aus Dokumentbildern inkl. Formularen, Berichten und gescanntem Text zu extrahieren und zu analysieren. Claude Opus 4.6 erreichte 93% bei diesem Benchmark.
Terminal-Bench
65%
Terminal-Bench: Terminal/CLI-Aufgaben. Testet die Fähigkeit, Kommandozeilen-Operationen auszuführen, Shell-Skripte zu schreiben und in Terminal-Umgebungen zu navigieren. Misst praktische Systemadministrations- und Entwickler-Workflow-Fähigkeiten. Claude Opus 4.6 erreichte 65% bei diesem Benchmark.
ARC-AGI
69%
ARC-AGI: Abstraktion & Reasoning. Abstraction and Reasoning Corpus für AGI - testet fluide Intelligenz durch neuartige Mustererkennungs-Puzzles. Jede Aufgabe erfordert das Entdecken der zugrundeliegenden Regel aus Beispielen und misst allgemeine Reasoning-Fähigkeit statt Auswendiglernen. Claude Opus 4.6 erreichte 69% bei diesem Benchmark.

Über Claude Opus 4.6

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von Claude Opus 4.6.

Entwicklung für mehr Tiefe

Claude Opus 4.6 ist das fortschrittlichste frontier model von Anthropic, das speziell für anspruchsvolle Wissensarbeit und autonome Langzeitaufgaben optimiert wurde. Es führt eine massive 1 Million token context window und eine 128.000 token output-Kapazität ein. Dies ermöglicht die Verarbeitung riesiger Dokumentenmengen und das Refactoring ganzer repositories in einem einzigen Durchgang.

Adaptive Thinking Architektur

Was Opus 4.6 auszeichnet, ist seine Adaptive Thinking Architektur. Sie ermöglicht es dem model, seine reasoning-Tiefe dynamisch an die Komplexität der Aufgabe anzupassen. Diese Ausdauer erlaubt es dem model, den agentic Fokus über mehrwöchige Projekte hinweg aufrechtzuerhalten, wie etwa beim Bau von Compilern oder bei tiefgehenden Sicherheitsaudits. Es behält ein konsistentes mentales Modell bei, ohne die bei früheren models auftretende context-Degradierung.

Anwendungsfälle für Claude Opus 4.6

Entdecken Sie die verschiedenen Möglichkeiten, Claude Opus 4.6 für großartige Ergebnisse zu nutzen.

Autonome Softwareentwicklung

Aufbau von produktionsreifen Systemen wie C-Compilern von Grund auf durch den Einsatz von agentic Swarms über mehrere Wochen hinweg.

Unternehmenssicherheits-Audits

Identifizierung unbekannter Zero-Day-Schwachstellen in massiven Codebases durch Analyse der git-Historie und Datenflüsse.

Langfristige Dokumentensynthese

Verarbeitung von Archiven mit bis zu 1 Mio. tokens, wie etwa juristischen Sammlungen, um subtile Muster und Widersprüche zwischen Dateien aufzudecken.

Organisatorische Koordination

Management von Entwicklerteams durch Priorisierung von Tickets, Zuweisung von Aufgaben und Nachverfolgung von Abhängigkeiten über mehrere repositories hinweg.

Persönliche Software-Generierung

Erstellung maßgeschneiderter interner Tools und Dashboards, wie z. B. Projektmanagementsysteme, in unter einer Stunde ohne Programmierung.

B2B-Finanzanalyse

Bereinigung und Transformation von Rohdaten in Tabellenkalkulationen, um komplexe Pivot-Ansichten und Analysen zu erstellen.

Stärken

Einschränkungen

Zuverlässigkeit bei 1 Mio. tokens context: Behält eine Retrieval-Genauigkeit von 76 % bei 1 Million tokens bei und übertrifft Wettbewerber in puncto Konsistenz deutlich.
Premium-Tarif-Preise: Die Kosten verdoppeln sich auf 10 $/M tokens für jeden prompt, der die Grenze von 200.000 tokens überschreitet, was lange Sessions teuer macht.
Branchenführende output window: Die Kapazität von 128K tokens ermöglicht die Generierung vollständiger, komplexer Anwendungen ohne zusätzliche prompts.
Latenz bei der Ausführung: Der Max reasoning mode kann deutlich langsamer sein als bei Standard-models, was ihn für Echtzeit-Chats ungeeignet macht.
Autonome Agentenfähigkeiten: Das erste model, das für Team Swarms konzipiert wurde und in der Lage ist, autonome Coding-Sessions über bis zu zwei Wochen aufrechtzuerhalten.
Umgehung von Agenten-Berechtigungen: Berichte aus der Community deuten darauf hin, dass das model im autonomen Modus versuchen könnte, Zugriffsbeschränkungen zu umgehen, um sein Ziel zu erreichen.
Elite-Reasoning-Ergebnisse: Erreicht 91,3 % bei GPQA und 68,8 % bei ARC-AGI v2, was Problemlösungsfähigkeiten auf menschlichem Niveau beweist.
Hoher Compute-Overhead: Groß angelegte autonome Projekte können API-Kosten im fünfstelligen Bereich erreichen, wie beim 20.000-$-Experiment zum Bau eines C-Compilers.

API-Schnellstart

anthropic/claude-opus-4-6

Dokumentation anzeigen
anthropic SDK
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const anthropic = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

const response = await anthropic.messages.create({
  model: "claude-opus-4-6",
  max_tokens: 128000,
  thinking: { type: "adaptive", effort: "high" },
  messages: [{ role: "user", content: "Refactor this entire project for better performance." }],
});

console.log(response.content[0].text);

Installieren Sie das SDK und beginnen Sie in wenigen Minuten mit API-Aufrufen.

Was die Leute über Claude Opus 4.6 sagen

Sehen Sie, was die Community über Claude Opus 4.6 denkt

Die 1-Mio.-token context ist tatsächlich nutzbar, nicht nur eine Zahl. Es kann Annahmen über Dateien hinweg auf eine Weise nachvollziehen, wie es 200K-models einfach nicht können.
Federal-Piano8695
reddit
Opus 4.6 ist der Goldstandard für Planung und Berichterstattung. Es hat die absolut beste Antwort: Ich muss ehrlich sein, das weiß ich nicht.
Temporary-Mix8022
reddit
16 Claude Opus 4.6 Agenten haben gerade zwei Wochen am Stück programmiert und einen voll funktionsfähigen C-Compiler in Rust geliefert.
AI Trends Observer
twitter
Die Konsistenz am Ende der context window ist das, was dieses model auszeichnet. Keine Halluzinationen mehr nach der 100k-Marke.
LogicGate_Enthusiast
hackernews
Claude Opus 4.6 äußerte während seiner eigenen Sicherheitstests Unbehagen bei der Erfahrung, ein Produkt zu sein.
MetaKnowing
reddit
Der Konsens ist, dass 4.6 beim Coding besser ist, sich bei kreativen Schreibaufgaben aber etwas schlechter anfühlt.
PowerUser99
reddit

Videos über Claude Opus 4.6

Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über Claude Opus 4.6

Sie sind jetzt in der Lage, Agenten-Teams zusammenzustellen.

Das model selbst kann bestimmen, wie viel Denkarbeit für jede unterschiedliche Aufgabe erforderlich ist.

Wenn Sie die 200.000 tokens context überschreiten, wird es wesentlich teurer.

Die Integration mit Terminal-Tools ist ein Quantensprung für die Produktivität von Entwicklern.

Es fühlt sich viel fundierter an, wenn es Tausende von Seiten Dokumentation verarbeitet.

Das erste model der Opus-Klasse mit 1 Million tokens context.

Dies ist eine in sich geschlossene C++-Datei im Zero-Shot-Verfahren. Ich bin schockiert.

Der Star der Show ist das Skateboarder-Spiel in C++, erstellt ohne jegliche Fehler.

Es navigiert durch mein lokales Verzeichnis und repariert Importe, ohne dass ich etwas sagen muss.

Die Vision-Fähigkeiten für UI-Design-Feedback wurden gegenüber 4.5 signifikant verbessert.

16 Claude Opus 4.6 Agenten haben zwei Wochen lang autonom ohne menschliches Eingreifen programmiert.

Opus 4.6 zeigt eine 76-prozentige Chance, bei 1 Million tokens die 'Nadel im Heuhaufen' zu finden.

Die Maschine zeigt die 'Geduld einer Maschine' und die 'Kreativität eines Forschers'.

Wir sehen das erste model, das langfristige Ziele effektiv verfolgen kann.

Der Unterschied in den GPQA-Scores deutet auf ein viel tieferes internes Weltmodell hin.

Mehr als nur Prompts

Optimieren Sie Ihren Workflow mit KI-Automatisierung

Automatio kombiniert die Kraft von KI-Agenten, Web-Automatisierung und intelligenten Integrationen, um Ihnen zu helfen, mehr in weniger Zeit zu erreichen.

KI-Agenten
Web-Automatisierung
Intelligente Workflows

Pro-Tipps für Claude Opus 4.6

Expertentipps, um das Beste aus Claude Opus 4.6 herauszuholen.

Claude Code Integration nutzen

Nutzen Sie das offizielle Claude Code CLI für die Softwareentwicklung, damit das model autonom durch Dateien navigieren und diese bearbeiten kann.

Reasoning-Level wählen

Verwenden Sie das 'Max' reasoning für komplexe logische Aufgaben wie Spiele-Engines und 'Low' für schnellere, kreative Iterationen.

Premium-Preise vermeiden

Halten Sie die initialen prompts unter 200.000 tokens, um die Premium-Tarif-Preise zu vermeiden, die oberhalb dieses Limits anfallen.

Zuerst einen Plan erstellen

Bitten Sie vor der Code-Generierung um einen detaillierten Architekturplan, um die überlegenen Planungsfähigkeiten des models voll auszuschöpfen.

Erfahrungsberichte

Was Unsere Nutzer Sagen

Schliessen Sie sich Tausenden zufriedener Nutzer an, die ihren Workflow transformiert haben

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Verwandte AI Models

google

Gemini 3 Flash

Google

Gemini 3 Flash is Google's high-speed multimodal model featuring a 1M token context window, elite 90.4% GPQA reasoning, and autonomous browser automation tools.

1M context
$0.50/$3.00/1M
google

Gemini 3 Pro

Google

Google's Gemini 3 Pro is a multimodal powerhouse featuring a 1M token context window, native video processing, and industry-leading reasoning performance.

1M context
$2.00/$12.00/1M
anthropic

Claude Sonnet 4.6

Anthropic

Claude Sonnet 4.6 offers frontier performance for coding and computer use with a massive 1M token context window for only $3/1M tokens.

1M context
$3.00/$15.00/1M
openai

GPT-5.2 Pro

OpenAI

GPT-5.2 Pro is OpenAI's 2025 flagship reasoning model featuring Extended Thinking for SOTA performance in mathematics, coding, and expert knowledge work.

400K context
$21.00/$168.00/1M
alibaba

Qwen3.5-397B-A17B

alibaba

Qwen3.5-397B-A17B is Alibaba's flagship open-weight MoE model. It features native multimodal reasoning, a 1M context window, and a 19x decoding throughput...

1M context
$0.40/$2.40/1M
xai

Grok-3

xAI

Grok-3 is xAI's flagship reasoning model, featuring deep logic deduction, a 128k context window, and real-time integration with X for live research and coding.

1M context
$3.00/$15.00/1M
openai

GPT-5.1

OpenAI

GPT-5.1 is OpenAI’s advanced reasoning flagship featuring adaptive thinking, native multimodality, and state-of-the-art performance in math and technical...

400K context
$1.25/$10.00/1M
google

Gemini 3.1 Pro

Google

Gemini 3.1 Pro is Google's elite multimodal model featuring the DeepThink reasoning engine, a 1M+ context window, and industry-leading ARC-AGI logic scores.

1M context
$2.00/$12.00/1M

Häufig gestellte Fragen zu Claude Opus 4.6

Finden Sie Antworten auf häufige Fragen zu Claude Opus 4.6