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Claude Opus 4.6

Veröffentlichung
Februar 2026
Kontextfenster
1 Mio. Token
API-Preis In / Out
5,00 $ / 25,00 $
Knowledge Cutoff
Mai 2025
Daten aktualisiert: 15. Juni 2026

Claude Opus 4.6 Modell-Übersicht

Claude Opus 4.6 ist ein Update von Claude Opus 4.5. Das Update verbessert insbesonderere das Instruction-Following von Agenten und Enterprise-Workflows, z.B. in Excel oder PowerPoint. Es ist das erste Opus Modell, das ein 1 Mio. Token großes Kontextfenster bietet, was insbesondere beim Coding deutliche spürbare Verbesserung mit sich bringen kann. Insbesondere im ARC-AGI 2 Benchmark und dem GDPVal-AA Elo-Score schafft Opus 4.6 deutliche Sprünge im Vergleich zu seinem Vorgänger und lässt die bisherigen Top-Modelle wie GPT-5.2 hinter sich. Das Pricing für <200k Token Kontext-Fenster bleibt identisch mit dem von Opus 4.5, allerdings wird der Preis bei >200k Token auf $10 / $37.50 pro Mio. Input / Output Token erhöht.

Features & Modalitäten

Nicht verfügbar
Finetuning
Verfügbar
ReasoningToolsMultimodalitätWebsucheStrukturierte AusgabenQuellenangaben
Input:TextBild
Output:TextJson

Features & Modalitäten

Reasoning, Tool-Nutzung und strukturierte Ausgaben gehören 2026 zum Standard aktueller LLMs. Interessant wird es bei Abweichungen und die unterstützten Modalitäten.

Fähigkeiten mit grünem Haken sind verfügbar, rot markierte fehlen dem Modell. Details zu jeder Fähigkeit kannst du über das jeweilige Info-Symbol einsehen.

Details zum Modell

Max. Input
1 Mio. Token
Max. Output
128k Token
Input-Preis / 1M Token
5,00 $
Output-Preis / 1M Token
25,00 $

API-Preise einordnen

Eine typische Antwort (ca. 1.000 Wörter, kurzer Prompt) kostet über die API rund 0,035 $.

Als Reasoning-Modell erzeugt es zusätzlich Thinking-Tokens, die als Output abgerechnet werden. Die realen Kosten liegen je nach Aufgabe deutlich darüber.

Dein eigenes Nutzungsprofil kannst du mit dem Kosten-Rechner, den wir unter der Tabelle verlinkt haben, berechnen.

Claude Opus 4.6 Benchmark Scores



Benchmarks & Performance

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

Achte beim Vergleichen darauf, ob die LLMs Tools oder mehrere Durchläufe („Pass@k“) nutzen durften. Benchmark Scores lassen sich untereinander nur vergleichen, wenn sie der gleichen Methodik zugrunde liegen.

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 von Claude AI 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, Preisen und Benchmark-Leistung.


Alle Modelle vergleichen

Claude Opus 4.6 ausprobieren

Du musst kein Entwickler sein: Claude Opus 4.6 ist auch direkt in Claude AI nutzbar.

App
Claude AI
Kostenlose Nutzung
Ja
Pro-Abo / Monat
15,00 €

Provider & APIs

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

Das Modell ist derzeit bei keinen Anbietern verfügbar.

Häufige Fragen zu Claude Opus 4.6

Kann ich Claude Opus 4.6 kostenlos nutzen?

Ja, Claude Opus 4.6 ist in Claude AI auch mit einem kostenlosen Konto nutzbar — allerdings meist mit Nutzungslimits.

Ist Claude Opus 4.6 Open Source?

Nein, Claude Opus 4.6 ist proprietär. Es gibt keine offenen Gewichte, die Nutzung läuft über Apps oder die API von Anthropic.

Welche Eingabeformate versteht Claude Opus 4.6?

Claude Opus 4.6 verarbeitet folgende Eingabeformate: Text, Bild.

Was kostet Claude Opus 4.6 über die API?

Über die API kostet Claude Opus 4.6 5,00 $ pro 1 Mio. Input-Token und 25,00 $ pro 1 Mio. Output-Token. Bei Reasoning-Modellen kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von Claude Opus 4.6?

Claude Opus 4.6 verarbeitet bis zu 1 Mio. Token in einer Anfrage.

Wie aktuell ist das Wissen von Claude Opus 4.6?

Der Wissensstand (Knowledge Cutoff) von Claude Opus 4.6 reicht bis Mai 2025. Über die integrierte Websuche kann das Modell zusätzlich aktuelle Informationen abrufen.

Was ist der Vorgänger von Claude Opus 4.6?

Der direkte Vorgänger von Claude Opus 4.6 ist Claude Opus 4.5 (erschienen November 2025). Einen tabellarischen Vergleich der beiden Modelle findest du auf dieser Seite im Abschnitt „Vergleiche“.