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Claude Opus 4.6

Veröffentlichung
Februar 2026
Knowledge Cutoff
Mai 2025
Parameter
Unbekannt
Modellfamilie
Claude Opus 4.6
Proprietär

Claude Opus 4.6 Modell-Übersicht

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
1 Mio. Token
Max. Output
128k Token
Trainingsdaten
Unbekannt
Parameter
Unbekannt
Input Preis
$5.00
Output Preis
$25.00
Vokabular
Unbekannt
Dateigröße
Unbekannt

Claude Opus 4.6 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.

Ergebnisse in Benchmarks

Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

ArchitekturTransformer-Architektur
Input Kontextlänge1 Mio.
Output Kontextlänge128k
TokenizerClaude Tokenizer

Besonderheiten

Adaptive ThinkingExtended Thinking (low, medium, high (Standard) und max.)
Agent TeamsKoordination mehrerer KI-Agenten untereinander
Context CompactionAutomatische Zusammenfassung langer Kontexte

Vorteile & Nachteile

Vorteile

  • Stärkstes Agentic Coding Modell
    Mit 65.4% im Terminal-Bench 2.0 und 80.8% auf SWE-bench Verified gilt Claude Opus 4.6 als bestes Coding-LLM. Insbesondere beim Vibe Coding mit Claude Code erzielt Opus hervorragende Ergebnisse.
  • Optimiert für Agentic Workflows
    Claude Opus 4.6 ist eines der besten Modelle für den Einsatz in KI-Agenten. Benchmark Scores wie 91.9% im τ-bench (Retail) oder 84.0% auf BrowseComp untermauern für uns das bereits subjektiv empfundene Gefühl.
  • Optimiert für Enterprise- und Office-Workflows
    Opus 4.6 wurde für den Einsatz in Enterprise Workflows, z.B. mit der Microsoft Office Suite, optimiert und kann lange und komplexe Aufgaben in Excel oder PowerPoint autonom abarbeiten.
  • Größtes Kontextfenster für Opus-Modelle
    Der Sprung in der Kapazität für maximal verarbeitbare Input-Tokens kann zu deutlichen Verbesserungen beim Arbeiten in großen Codebases oder mit ausführlichen Dokumentationen führen.

Nachteile

  • Sehr teuer
    Selbst wenn die Opus-Modelle historisch betrachtet weniger Gesamttokens für das Ausführen von Aufgaben benötigten, wird Claude Opus 4.6 bei >200k Kontextfenster sehr kostenintensiv.
  • Proprietäres Modell ohne lokales Deployment
    Claude Opus 4.6 ist ausschließlich über API oder Claude.ai verfügbar. Fine-tuning oder lokales Deployment ist nicht möglich.
  • Limits in der Nutzung
    Tägliche und wöchentliche Limits für die Nutzung werden mit Opus-Modellen schnell erreicht. Besonders Pro-Abonnenten müssen häufig auf die teuren Max-Pläne upgraden.

Vergleiche Claude Opus 4.6 mit anderen LLMs

Vergleiche Claude Opus 4.6 mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Parameteranzahl, Preisen und Benchmark-Leistung.


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Provider & APIs

Du kannst Anthropic Claude Opus 4.6 über die API folgender Anbieter nutzen.

Das Modell ist derzeit bei keinen Anbietern verfügbar.