Claude Opus 4.1

Veröffentlichung

August 2025

Knowledge Cutoff

Januar 2025

Parameter

Unbekannt

Modellfamilie

Claude Opus 4.1

Proprietär

Zum Modell

Claude Opus 4.1 Modell-Übersicht

Playground API Referenz System Card Blog

Features

Tools

Websuche, Bildgenerierung, Computer Use und MCP-Server.

Multimodalität

Das Modell kann Text, Bilder, Audio und PDFs als Input verarbeiten.

Finetuning

Finetuning des Modells ist aktuell nicht möglich.

Details zum Modell

Max. Input

200k Token

Max. Output

32k Token

Trainingsdaten

Unbekannt

Parameter

Unbekannt

Input Preis

$15.00

Output Preis

$75.00

Vokabular

Unbekannt

Dateigröße

Unbekannt

Claude Opus 4.1 Benchmark Scores

Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung – gemessen anhand standardisierter Benchmarks zur objektiven Vergleichbarkeit.

Claude Opus 4.1 Benchmark Übersicht

Überblick über die Leistungsfähigkeit des Modells in verschiedenen Benchmark-Tests.
Serie	Programmierung (min 0 / max 100)	Wissenschaft (min 0 / max 100)	Logik & Schlussfolgerung (min 0 / max 100)
Anthropic Claude Opus 4.1	74.5	80.9	78

Überblick über die Leistungsfähigkeit des Modells in verschiedenen Benchmark-Tests.

Ergebnisse in Benchmarks

Benchmark auswählen

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark American Invitational Mathematics Examination 2025. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Grok-4 Heavy	100 %
GPT-5	99,6 %
Grok-4	98,8 %
OpenAI o3-mini	86,5 %
GPT-5 nano	85,2 %
Claude Opus 4.1	78 %
Claude Opus 4	75,5 %
Gemini 2.5 Flash	72 %

Vergleich von LLMs im Benchmark American Invitational Mathematics Examination 2025. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark - Diamond Subset. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5 Pro	88,4 %
GPT-5	87,3 %
Gemini 2.5 Pro	86,4 %
OpenAI o4-mini	81,4 %
DeepSeek-R1-0528	81 %
Claude Opus 4.1	80,9 %
Claude Sonnet 4	79,6 %
Claude Opus 4	79,6 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark - Diamond Subset. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark SWE-bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Sonnet 4.5	77,2 %
GPT-5 Pro	74,9 %
GPT-5	74,9 %
Claude Opus 4.1	74,5 %
Claude Opus 4	72,5 %
GPT-5 mini	71 %

Vergleich von LLMs im Benchmark SWE-bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

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Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

Architektur	Hybrid-Reasoning-Transformer
Input Kontextlänge	200k
Output Kontextlänge	32k
Tokenizer	Unbekannt

Besonderheiten

Derzeit sind keine besonderen Features für dieses Modell bekannt.

Vorteile & Nachteile

Vorteile

Starkes Reasoning-Modell
Claude Opus 4.1 gilt als ein starkes Reasoning-Modell, das sich mit dem "Extended-Thinking" Modus exzellent für logische Probleme oder Planungsaufgaben eignet.
SOTA Coding-Modell
Claude Opus 4.1 löst Opus 4 als führendes Coding-Modell ab. Insbesondere über Claude Code weist Opus 4.1 beeindruckende "Vibe-Coding" Fähigkeiten auf.
Visuelle Artefakte in Claude AI
Über Artefakte kann Claude Opus 4.1 Datenvisualisierungen und Programmcode direkt im Browser bzw. der nativen App rendern.
Erweiterte Integrationen
Neben den bekannten MCP-Integrationen ist Opus 4.1 auch in der Lage, lokale Dateien, z.B. aus der Microsoft Office-Suite, zu lesen und zu bearbeiten.

Nachteile

Sehr kostenintensiv
Opus 4.1 übernimmt die Kosten von Opus 4 und ist damit ca. 5x so teuer wie Claude Sonnet 4.
Kleines Kontextfenster
Ähnlich wie bei Claude Sonnet 4 beschränkt Anthropic das max. Kontextfenster auf 200k Token. Mit insg. nur 32k Output Tokens kann Opus 4.1 deutlich weniger Output generieren, als die Modelle von anderen Entwicklern.
Hohe Latenz und niedriger Throughput
Claude Opus 4.1 ist ein eher langsames Modell mit hohen Latenzen und geringem Token-Throughput.

Vergleiche Claude Opus 4.1 mit anderen LLMs

Vergleiche Claude Opus 4.1 mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Parameteranzahl, Preisen und Benchmark-Leistung.

Entwickler	Modell⇅	Lizenz⇅	Parameter ⇅	Input-Tokens ⇅	Output-Tokens ⇅	Input-Preis ⇅	Output-Preis ⇅	GPQA
Z.ai	GLM-4.6	MIT	355 Mrd.	200k	128k	$0.60	$2.00	82,8 %
xAI	Grok-4 Heavy	Proprietär	Unbekannt	256k	256k	$3.00	$15.00	79,4 %
xAI	Grok 4	Proprietär	Unbekannt	256k	256k	$3.00	$15.00	79,3 %
Google DeepMind	Gemini 2.5 Pro	Proprietär	Unbekannt	1,05 Mio.	65,54k	$1.25	$10.00	74,2 %
Alibaba	Qwen3	Apache 2.0	235 Mrd.	262,14k	81,92k	$0.13	$0.60	74,1 %
DeepSeek AI	Deepseek-R1	MIT	671 Mrd.	163,84k	163,84k	$0.50	$2.15	73,3 %
Z.ai	GLM-4.5	MIT	355 Mrd.	131,07k	131,07k	$0.60	$2.20	72,9 %
Z.ai	GLM-4.5 Air	MIT	106 Mrd.	131,07k	131,07k	$0.20	$1.10	70,7 %
Google DeepMind	Gemini 2.5 Pro	Proprietär	Unbekannt	1,05 Mio.	65,54k	$0.30	$2.50	59,3 %
Anthropic	Claude Sonnet 4	Proprietär	Unbekannt	200k	64k	$3.00	$15.00	55,9 %

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Provider & APIs

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