Claude Opus 4.5

Veröffentlichung

November 2025

Knowledge Cutoff

März 2025

Parameter

Unbekannt

Modellfamilie

Claude Opus 4.5

Proprietär

Zum Modell

Claude Opus 4.5 Modell-Übersicht

Claude Opus 4.5 wurde am 24. November 2025 veröffentlichte und ist das größte Modell aus der Claude 4.5 Modellfamilie von Anthropic. Nur eine Woche nach der Veröffentlichung von Gemini 3 Pro positioniert sich nun Opus 4.5 als das weltweit führendes Modell für Coding-Aufgaben, Agenten-Workflows und "Computer Use". Ähnlich wie GPT-5.1 Codex Max führt auch Opus 4.5 eine "Compaction" Funktion ein, über die Kontext über lange Unterhaltungen komprimiert wird. Unterhaltungen mit Opus 4.5 können somit endlos lang sein. Insgesamt ist Opus 4.5 deutlich günstiger, als das Vorgängermodell Opus 4.1.

Playground API Dokumentation 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

$5.00

Output Preis

$25.00

Vokabular

Unbekannt

Dateigröße

Unbekannt

Claude Opus 4.5 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 4.5 Benchmark Übersicht

Überblick über die Leistungsfähigkeit des Modells in verschiedenen Benchmark-Tests.
Serie	Programmierung (min 0 / max 100)	Agentisch (min 0 / max 100)	Logik & Schlussfolgerung (min 0 / max 100)	Wissenschaft (min 0 / max 100)	Multimodal (min 0 / max 100)
Anthropic Claude Opus 4.5	85.15	73.05	37.6	87	80.7

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

Ergebnisse in Benchmarks

Benchmark auswählen

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Aider Polyglot. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 4.5	89,4 %
GPT-5 Pro	88 %
GPT-5	88 %
Gemini 2.5 Pro	82,2 %
OpenAI o3	79,6 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Aider Polyglot. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark ARC-AGI-2. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Gemini 3 Deep Think	45,1 %
Claude Opus 4.5	37,6 %
Gemini 3 Pro	31,1 %
Grok-4	15,9 %

Vergleich von LLMs im Benchmark ARC-AGI-2. 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
Gemini 3 Deep Think	93,8 %
Gemini 3 Pro	91,9 %
GPT-5 Pro	88,4 %
GPT-5.1	88,1 %
GPT-5	87,3 %
Claude Opus 4.5	87 %
Gemini 2.5 Pro	86,4 %
DeepSeek-v3.2 Speciale	85,7 %

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 MMMU: A Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning Benchmark for Expert AGI. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.1	85,4 %
GPT-5 Pro	84,2 %
Claude Opus 4.5	80,7 %
Claude Haiku 4.5	73,2 %

Vergleich von LLMs im Benchmark MMMU: A Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning Benchmark for Expert AGI. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark OSWorld: . Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 4.5	66,3 %
Claude Haiku 4.5	50,7 %

Vergleich von LLMs im Benchmark OSWorld: . 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 Opus 4.5	80,9 %
Claude Sonnet 4.5	77,2 %
GPT-5.1	76,3 %
Gemini 3 Pro	76,2 %
GPT-5 Pro	74,9 %

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

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Tau2-Bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 4.5	93,55 %
Gemini 3 Pro	85,4 %
Claude Sonnet 4.5	84,7 %
DeepSeek-v3.2 Thinking	80,3 %
GPT-5.1	80,2 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Tau2-Bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Terminal-Bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 4.5	59,3 %
Kimi K2 Thinking	47,1 %
DeepSeek-v3.2 Thinking	46,4 %
MiniMax-M2	46,3 %

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

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Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

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

Besonderheiten

Infinite Chat	Auto. Zusammenfassung früherer Konversationsteile umgeht harte Kontextgrenzen.
Advanced Computer Use	Mit Opus 4.5 verbessert Anthropic die Computer-Use Fähigkeiten von Claude
Effort Parameter	Das Thinking-Budget von Opus 4.5 lässt sich erstmals über die API von Entwicklern einstellen.

Vorteile & Nachteile

Vorteile

Opus 4.5 ist das beste Coding-Modell
Mit 80,9% im SWE-bench Verified schlägt Opus 4.5 zum Release-Zeitpunkt alle Konkurrenzmodelle bei Coding- und Programmieraufgaben.
Compaction schafft neue Möglichkeiten
Compaction ist eine Art "Memory"-Funktion, die neue Möglichkeiten schafft, z.B. unendlich lange Dialoge mit einem Chatbot oder langes Arbeiten an einer Codebase in einem Thread.
Gesunkener Preis
Opus 4.5 ist signifikant günstiger ($5/$25) als das Vorgängermodell Opus 4.1 ($15/$75). Damit liegt das Modell nur knapp über dem direkten Mitstreiter Gemini 3 Pro ($2/$12).
Neue Computer-Use Fähigkeiten
Opus 4.5 führt Computer-Use Benchmarks an. Dabei helfen neue Fähigkeiten, wie eine Zoom-Funktion, mit der UI-Elemente und komplexe UIs besser analysiert werden können.
Fortführen von Thinking Blocks
Im Gegensatz zu älteren Modellen gibt Opus 4.5 die Chain-of-Thought Tokens im Kontext im Verlaufe eines Dialogs weiter. Damit verliert das Modell seine Denkmuster nicht, füllt allerdings den Kontext schneller, als zuvor. Hohes Pricing wird über automatisches Caching der Thinking-Tokens vermieden.

Nachteile

Kosten
Trotz Preissenkung bleibt Opus 4.5 mit $25/Mio. Output-Tokens teurer als konkurrierende Modelle von Google Deepmind oder OpenAI. Dennoch sollte mit eingerechnet werden, das die Anzahl an Thinking Token bei Opus 4.5 deutlich geringer als bei anderen Modellen ist.
Proprietäres Modell
Das Modell ist Closed Source und nur über die Anthropic API oder Cloud-Partner (AWS, Google Cloud) verfügbar.

Vergleiche Claude Opus 4.5 mit anderen LLMs

Vergleiche Claude Opus 4.5 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
DeepSeek AI	DeepSeek-v3.2 Speciale	MIT	685 Mrd.	131,07k	64k	$0.28	$0.42	88,7 %
DeepSeek AI	DeepSeek-v3.2	MIT	685 Mrd.	131,07k	64k	$0.28	$0.42	83,3 %
Moonshot AI	Kimi K2 Thinking	MIT	1.000 Mrd.	262,14k	262,14k	$0.60	$2.50	83,1 %
MiniMax	MiniMax-M2	MIT	230 Mrd.	204,8k	131,07k	$0.30	$1.20	83 %
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 %

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Provider & APIs

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