Anthropic
·Released on 4 февр. 2026 г.Claude Opus 4.6 API Benchmarks, Pricing & Provider Data
Compare Claude Opus 4.6 with another model
Choose a model to open its comparison page.
LLM
Тесты, цены API и данные поставщиков Claude Opus 4.6: поставщиков — 1090, цены от $0.0010/M. Бесплатный API Claude Opus 4.6 предлагают поставщики: 7. На странице также приведены измеренная скорость API и задержка первого токена.
Anthropic Claude Opus 4.6 is the most capable Claude Opus tier, optimized for complex analysis, long-horizon coding, and high-stakes enterprise reasoning workloads.
Качество
#41of 111
62.0
Оценка LMSpeed
Скорость
45char/s
5.30 s
Стоимость
#168of 186
$0.0010/ 1M · 8:1 in:out
$0.0002 in · $0.0009 out
Производительность по категориям
Оценки наблюдаемой способности; неопределённость независимых семейств бенчмарков показана отдельно.
- Покрытие
- 8 / 8
- Методология
- V3.0
#1Программирование56.6РейтинговаяОбщий рейтинг #103/4 Измеренные измерения
80% интервал: 48.6–64.7
code generation49.2
livecodebench · live_code_bench_pro / scicode · aa_sci_code
repository engineering54.2
react_native_bench · react_native_evals / swe_pro · swe_pro / vibecode · vibe_code_bench
debugging testing66.5
swe_rebench · swe_rebench / swe_verified · swe_verified
tooling qualityТолько априорное
#2Математика55.7Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 39.7–71.8
foundational mathТолько априорное
competition mathТолько априорное
proof frontier55.7
frontiermath · frontier_math_v2_tier4 / frontiermath · frontier_math_v2_tiers13
applied tool mathТолько априорное
#3Агенты54.3РейтинговаяОбщий рейтинг #254/4 Измеренные измерения
80% интервал: 48.5–60.0
planning56.6
deep_planning · gert_labs
tool use50.4
tau · tau2_bench
environment execution51.6
browsecomp · browse_comp / deep_search_qa · deep_search_qa / osworld · os_world_verified / terminalbench · benchlm_agentic_terminal_bench2
recovery reliability58.5
apex_agents · apex_agents_aa / claw_eval · claw_eval / cyber_gym · cyber_gym / jobbench · job_bench / researchclaw · research_claw_bench
#4Рассуждение53.4РейтинговаяОбщий рейтинг #293/4 Измеренные измерения
80% интервал: 44.8–62.1
abstract logicТолько априорное
scientific causal57.3
critpt · critpt / gpqa · gpqa / hle · hle / hle · hle_no_tools
multistep constraints53.3
mmlu_pro · mmlu_pro
evidence verification49.7
lcr · lcr
#5Знания53.3Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 39.7–66.9
broad knowledgeТолько априорное
professional knowledge53.3
healthbench · health_bench_hard / medxpert · med_xpert_qa_text / supergpqa · super_gpqa
factualityТолько априорное
retrieval open bookТолько априорное
#6Многоязычность48.4Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 31.3–65.4
cross language understanding48.4
global_mmlu · aa_global_mmlu_lite
multilingual generationТолько априорное
reasoning transferТолько априорное
low resource robustnessТолько априорное
#7Мультимодальность47.8Оценка2/4 Измеренные измерения
80% интервал: 36.6–58.9
perception ocrТолько априорное
document spatialТолько априорное
visual reasoning41.2
erqa · erqa / medxpert · med_xpert_qa_mm / mmmu_pro · mmmu_pro
video action54.3
screenspot · screen_spot_pro
#8Следование инструкциям44.8Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 28.8–60.8
constraint followingТолько априорное
structured outputТолько априорное
novel instruction generalization44.8
ifbench · aa_if_bench
long multiturn instructionТолько априорное
Specifications
Input and output token limits for this model, plus how it ranks on long-context understanding.
INPUT
1Mtokens
≈ 1.2K pages of text
OUTPUT
128Ktokens
8K128K1M4M
1M
Возможности
Rankings
Excels at
It's decent at
Falls behind in
Подробные оценки
Обновлено: 11 сент. 2026 г.Общее
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Overall score62.0#41 / 111
Общее
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Цены
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Цена входных данных$5.00/M#168 / 186Цена выходных данных$25.00/M#169 / 186
Цены
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Цена входных данных
Input price
Рейтинг LMSpeed#168
Оценка$5.00/M
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
Цена выходных данных
Output price
Рейтинг LMSpeed#169
Оценка$25.00/M
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
Агенты
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Оценка54.3#2580% интервал48.5–60.04/4 Измеренные измеренияAgentic score63.5#36 / 76Terminal-Bench 2.065.4#24 / 53
Агенты
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Измерения и доказательства
Планирование и декомпозиция56.6
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
deep_planning · gert_labs · z 0.89 · q 1.00
Использование инструментов50.4
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
tau · tau2_bench · z -0.05 · q 1.00
Среда и длительное выполнение51.6
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
browsecomp · browse_comp · z 0.21 · q 1.00
deep_search_qa · deep_search_qa · z -0.52 · q 1.00
osworld · os_world_verified · z -0.04 · q 1.00
terminalbench · benchlm_agentic_terminal_bench2 · z 0.10 · q 1.00
Восстановление и надёжность завершения58.5
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
apex_agents · apex_agents_aa · z 0.50 · q 1.00
claw_eval · claw_eval · z 1.87 · q 1.00
cyber_gym · cyber_gym · z -0.99 · q 1.00
jobbench · job_bench · z 0.16 · q 1.00
researchclaw · research_claw_bench · z 0.57 · q 1.00
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Terminal-Bench 2.0Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#24
Оценка65.4
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
BrowseCompДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#11
Оценка83.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
OSWorld-VerifiedДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#15
Оценка72.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Τ²-bench resultsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#46
Оценка84.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Claw-EvalДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#3
Оценка70.4
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
DeepSearchQAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#11
Оценка73.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
CyberGymДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#11
Оценка66.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Gert LabsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#10
Оценка61.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
ResearchClawBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#4
Оценка19.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
JobBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#9
Оценка36.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
APEX-Agents-AAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#8
Оценка33.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Программирование
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Оценка56.6#1080% интервал48.6–64.73/4 Измеренные измеренияCoding score50.3#54 / 87SWE-bench Verified80.8#8 / 49
Программирование
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Измерения и доказательства
Генерация кода49.2
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
livecodebench · live_code_bench_pro · z -0.90 · q 0.50
scicode · aa_sci_code · z 0.24 · q 1.00
Работа с репозиториями54.2
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
react_native_bench · react_native_evals · z 0.80 · q 1.00
swe_pro · swe_pro · z -0.64 · q 1.00
vibecode · vibe_code_bench · z 1.10 · q 1.00
Отладка и тестирование66.5
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
swe_rebench · swe_rebench · z 2.55 · q 1.00
swe_verified · swe_verified · z 0.85 · q 1.00
Инструментальная разработка и качествоТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
SWE-bench VerifiedДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#8
Оценка80.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
SWE-bench Verified*
Рейтинг LMSpeed#1
Оценка75.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
LiveCodeBench ProДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#4
Оценка70.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
SWE-bench ProДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#41
Оценка53.4
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
SWE-RebenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#1
Оценка65.3
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
React Native EvalsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#3
Оценка84.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Vibe Code BenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#5
Оценка57.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
FrontierCode 1.1 Main
Рейтинг LMSpeed#10
Оценка26.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-SciCodeДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#54
Оценка45.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено8 сент. 2026 г.
Достоверность4
Рассуждение
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Оценка53.4#2980% интервал44.8–62.13/4 Измеренные измеренияMMLU-Pro82.0%#50 / 129GPQA84.0%#75 / 218
Рассуждение
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Измерения и доказательства
Абстрактная логикаТолько априорное
Научное и причинное рассуждение57.3
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
critpt · critpt · z -0.04 · q 1.00
gpqa · gpqa · z 0.84 · q 1.00
hle · hle · z 0.86 · q 1.00
hle · hle_no_tools · z -0.30 · q 1.00
Многошаговые ограничения53.3
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
mmlu_pro · mmlu_pro · z 0.23 · q 1.00
Интеграция и проверка свидетельств49.7
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
lcr · lcr · z -0.39 · q 1.00
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
MMLU-ProДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#50
Оценка82.0%
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
GPQAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#75
Оценка84.0%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
HLEДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#89
Оценка19.1%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-LCRДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#71
Оценка67.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
CritPtДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#57
Оценка2.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Reasoning score
Рейтинг LMSpeed#42
Оценка67.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Знания
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка53.380% интервал39.7–66.91/4 Измеренные измеренияKnowledge score79.8#15 / 83GPQA-D89.2#19 / 32
Знания
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Широкие знанияТолько априорное
Профессиональные знания53.3
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
healthbench · health_bench_hard · z -1.99 · q 1.00
medxpert · med_xpert_qa_text · z -0.45 · q 0.50
supergpqa · super_gpqa · z 3.00 · q 1.00
ФактологичностьТолько априорное
Поиск и открытые источникиТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Knowledge score
Рейтинг LMSpeed#15
Оценка79.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
SuperGPQAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#1
Оценка95.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
MMLU-Pro (Arcee)
Рейтинг LMSpeed#1
Оценка89.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
HealthBench HardДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#8
Оценка14.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
MedXpertQA (Text)Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#3
Оценка52.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Artificial Analysis Intelligence Index
Рейтинг LMSpeed#57
Оценка26.4
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-GPQA Diamond
Рейтинг LMSpeed#67
Оценка84.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-Omniscience Index
Рейтинг LMSpeed#36
Оценка2.4
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-Omniscience Accuracy
Рейтинг LMSpeed#23
Оценка45.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-Omniscience Hallucination Rate
Рейтинг LMSpeed#43
Оценка80.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Математика
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка55.780% интервал39.7–71.81/4 Измеренные измеренияMath score58.6#29 / 63AIME25 (Arcee)99.8#1 / 5
Математика
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Базовая математикаТолько априорное
Олимпиадная математикаТолько априорное
Продвинутые доказательства55.7
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
frontiermath · frontier_math_v2_tier4 · z 0.79 · q 1.00
frontiermath · frontier_math_v2_tiers13 · z 0.45 · q 1.00
Прикладная математика и инструментыТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
FrontierMath v2 (Tiers 1-3)Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#10
Оценка40.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
FrontierMath v2 (Tier 4)Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#11
Оценка22.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Многоязычность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка48.480% интервал31.3–65.41/4 Измеренные измеренияAA Global-MMLU-Lite92.2#3 / 5
Многоязычность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Межъязыковое понимание48.4
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
global_mmlu · aa_global_mmlu_lite · z 0.00 · q 0.63
Многоязычная генерацияТолько априорное
Перенос рассужденийТолько априорное
Устойчивость для малоресурсных языковТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
AA Global-MMLU-LiteДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#3
Оценка92.2
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Мультимодальность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Оценка47.880% интервал36.6–58.92/4 Измеренные измеренияMultimodal Grounded score59.5#40 / 56MMMU-Pro77.3#21 / 31
Мультимодальность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Измерения и доказательства
Восприятие и OCRТолько априорное
Документы и пространственное пониманиеТолько априорное
Визуальное рассуждение41.2
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
erqa · erqa · z -1.94 · q 1.00
medxpert · med_xpert_qa_mm · z -0.93 · q 0.75
mmmu_pro · mmmu_pro · z -0.29 · q 1.00
Видео и действия в среде54.3
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
screenspot · screen_spot_pro · z 0.23 · q 1.00
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Multimodal Grounded score
Рейтинг LMSpeed#40
Оценка59.5
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
MMMU-ProДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#21
Оценка77.3
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
ERQAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#8
Оценка51.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
ScreenSpot ProДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#6
Оценка83.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
MedXpertQA (MM)Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#6
Оценка64.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Design Arena Website
Рейтинг LMSpeed#14
Оценка1306.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Следование инструкциям
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка44.880% интервал28.8–60.81/4 Измеренные измеренияAA-IFBench44.6#59 / 84Instruction Following score52.6#49 / 52
Следование инструкциям
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Соблюдение ограниченийТолько априорное
Структурированный выводТолько априорное
Обобщение новых инструкций44.8
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
ifbench · aa_if_bench · z -0.98 · q 1.00
Многоходовые и длинные инструкцииТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
AA-IFBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#59
Оценка44.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Instruction Following score
Рейтинг LMSpeed#49
Оценка52.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Эндпоинты OpenRouter
6 эндпоинтовСторонние данные эндпоинтов OpenRouter показаны отдельно от измерений LMSpeed. Некоторые 30-минутные live-метрики появляются только после синхронизации с OpenRouter API key.
| Provider endpoint | Вход | Вывод | Доступность 1 день | Задержка 30м | Пропускная способность 30м | Контекст / вывод |
|---|---|---|---|---|---|---|
Google google-vertex/europe | $5.50/M | $27.50/M | 100% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Google google-vertex/global | $5/M | $25/M | 100.0% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Claude Platform on AWS claude-on-aws | $5/M | $25/M | 99.9% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Amazon Bedrock amazon-bedrock | $5/M | $25/M | 99.8% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Anthropic anthropic | $5/M | $25/M | 99.5% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Azure azure/global | $5/M | $25/M | 99.4% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Сравнение цен
Compare Claude Opus 4.6 API pricing across 1083 providers. Prices range from $0.0010/M to $49950.00/M. 钠 API offers the lowest rate at $0.0010/M. 7 providers offer free API credits or a free tier.
| Провайдер | Работоспособность | Вариант модели | Группа | Входные данные ($/M) | Выходные данные ($/M) | Скорость (т/с) | Первый токен | Аудит |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
L1 100% | claude-opus-4-6 | default | $6.00/M Cache read$0.600/MCache write$7.50/MCache write 1h$12.00/M | $30.00/M | 112.9 t/s | 2.19 s | — | |
L1 99% | claude-opus-4-6 | 活动分组1 | -94%$0.286/M | -94%$1.43/M | 83.7 t/s | 3.92 s | — | |
L1 99% | claude-opus-4-6-thinking | 活动分组1 | -94%$0.286/M | -94%$1.43/M | — | — | — | |
L1 100% | claude-opus-4-6 | default | -86%$0.685/M Cache read$0.068/M | -86%$3.42/M | 45.9 t/s | 2.56 s | — | |
L1 0% | claude-opus-4-6 | kiro低缓 | -95%$0.258/M Cache read$0.026/MCache write$0.322/MCache write 1h$0.515/M | -95%$1.29/M | 45.1 t/s | 2.28 s | — | |
L1 0% | anthropic/claude-opus-4.6 | or | -59%$2.06/M Cache read$0.206/MCache write$2.58/MCache write 1h$4.12/M | -59%$10.30/M | — | — | — | |
L1 0% | claude-opus-4-6-fast | 特价纯血-bq渠道 | $6.18/M Cache read$0.618/MCache write$7.72/MCache write 1h$12.36/M | $30.90/M | — | — | — | |
L1 100% | claude-opus-4-6 | Claude-Entry | -94%$0.300/M Cache read$0.030/MCache write$0.375/MCache write 1h$0.600/M | -94%$1.50/M | 44.3 t/s | 2.80 s | ||
L1 100% | claude-opus-4-6 | claude带缓存 | $10.95/M Cache read$1.09/MCache write$13.69/MCache write 1h$21.90/M | $54.75/M | 43.6 t/s | 3.35 s | — | |
L1 100% | claude-opus-4-6 | default | $5.35/M Cache read$0.535/MCache write$6.69/MCache write 1h$10.71/M | $26.77/M | 42.5 t/s | 1.44 s | — | |
L1 100% | claude-opus-4-6 | claude | -91%$0.450/M Cache read$0.150/MCache write$0.300/MCache write 1h$0.480/M | -91%$2.25/M | 40.5 t/s | 16.14 s | — | |
L1 100% | claude-opus-4-6 | default | -98%$0.103/M | -98%$0.514/M | 40.3 t/s | 3.74 s | ||
L1 100% | [按次特价]claude-opus-4-6 | default | $0.0068/request | - | — | — | — | |
L1 100% L2 0% | claude-opus-4-6 | Claude_AG | -98%$0.096/M Cache read$0.0096/M | -98%$0.479/M | 38.4 t/s | 2.61 s | — | |
L1 99% | claude-opus-4-6 | default | $10.00/M Cache read$2.63/MCache write$1.57/MCache write 1h$2.52/M | $50.00/M | 37.2 t/s | 3.09 s | — | |
我不是AI神 Бесплатно | L1 0% | claude-opus-4-6 | default | Бесплатно | Бесплатно | 33.0 t/s | 14.80 s | — |
L1 100% | claude-opus-4-6 | default | $5.00/M Cache read$0.500/MCache write$6.25/MCache write 1h$10.00/M | $25.00/M | 27.0 t/s | 15.40 s | — | |
L1 100% | claude-opus-4-6-20260101 | default | $5.00/M Cache read$0.500/MCache write$6.25/MCache write 1h$10.00/M | $25.00/M | — | — | — | |
L1 100% | claude-opus-4-6 | default | -93%$0.342/M Cache read$0.034/M | -93%$1.71/M | — | — | — | |
L1 100% | claude-opus-4-6 | aws-q | -96%$0.214/M Cache read$0.021/M | -96%$1.07/M | — | — | — |
Показано 20 ID моделей из 250.
Альтернативы и похожие модели
GPT-5.4
gpt-5-4
OpenAI GPT-5.4 extends the GPT-5 family with stronger instruction following, deeper tool use, and improved performance on coding, math, and long-document analysis.
266 общих провайдеров
Claude Sonnet 4.6
claude-sonnet-4-6
Anthropic Claude Sonnet 4.6 extends the Sonnet line with improved tool use, coding reliability, and long-context performance for everyday production workloads.
263 общих провайдеров
Claude Haiku 4.5
claude-haiku-4-5
Anthropic Claude Haiku 4.5 delivers fast, low-cost responses while retaining solid instruction following for chat, classification, and lightweight coding.
245 общих провайдеров
GPT-5.3 Codex
gpt-5-3-codex
OpenAI GPT-5.3 Codex is a code-specialized variant in the GPT-5 series, optimized for code generation, debugging, and software development tasks.
239 общих провайдеров
Claude Opus 4.7
claude-opus-4-7
Anthropic Claude Opus 4.7 targets frontier-level analysis, complex coding, and autonomous workflows that require deep multi-step reasoning.
239 общих провайдеров
GPT-5.2
gpt-5-2
OpenAI GPT-5.2 is a GPT-5 series model emphasizing advanced reasoning, multimodal understanding, and high-quality outputs for complex enterprise workloads.
228 общих провайдеров
Frequently Asked Questions
- What benchmark data does Claude Opus 4.6 include?
- LMSpeed shows Claude Opus 4.6 benchmark context, API price, output speed, first-token latency, and provider data across 1090 providers when those signals are available.
- Сколько стоит API Claude Opus 4.6?
- Цены Claude Opus 4.6 у поставщиков (1090): от $0.0010/M до $49950.00/M. Самая низкая указанная цена — у 钠 API.
- What does the Claude Opus 4.6 API pricing table include?
- The Claude Opus 4.6 API pricing table compares 1090 providers by input price, output price, free tier status, speed, first-token latency, and recent health data when available.
- У какого провайдера самая низкая цена API Claude Opus 4.6?
- Сейчас самая низкая указанная цена Claude Opus 4.6 — $0.0010/M у 钠 API. Сравниваются поставщики: 1090.
- Can I compare Claude Opus 4.6 API price and speed together?
- Yes. LMSpeed shows Claude Opus 4.6 API price, output speed, first-token latency, and provider health on the same page so you can compare cost and performance together.
- Является ли API Claude Opus 4.6 бесплатным?
- Да, Claude Opus 4.6 доступна бесплатно через 7 API-провайдерundefined other undefined} на LMSpeed, включая 兔子API, 我不是AI神, 我不是AI神, Moyanjdc API, 兔子API. Эти провайдеры предлагают бесплатные API-кредиты или бесплатный тариф без поперечной тарификации.
- Where can I get Claude Opus 4.6 free API access?
- LMSpeed currently lists 7 free API providerundefined other undefined} for Claude Opus 4.6: 兔子API, 我不是AI神, 我不是AI神, Moyanjdc API, 兔子API. Check each provider row before using it because free tier limits can change.