claude-opus-4-5-20251101| Proveedor | Entrada, $ por 1M | Salida, $ por 1M | En nuestros datos desde |
|---|---|---|---|
| qihang-ai | $0,71 | $3,57 | 31 jul. 2026 |
| Jiekou.AI | $4,5 | $22,5 | 31 jul. 2026 |
| NanoGPT | $4,998 | $25,007 | 31 jul. 2026 |
| 302.AI | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| Abacus.AI | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
Amazon Bedrock
anthropic.claude-opus-4-5-20251101-v1:0
|
$5 | $25 | 2 ago. 2026 |
| Anthropic | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| LLM Gateway | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| Merge Gateway | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
Amazon Bedrock
eu.anthropic.claude-opus-4-5-20251101-v1:0
|
$5,5 | $27,5 | 2 ago. 2026 |
Se muestra solo la tarifa base y solo precios por token. Las tarifas por lotes, reducidas o en caché, así como los precios por imagen o por segundo de vídeo, no entran en esta tabla: no se pueden poner en la misma columna que un precio por millón de tokens.
Un mismo proveedor aparece varias veces si vende este modelo con identificadores distintos y a precios distintos, por ejemplo con distinta precisión de pesos. El identificador se indica junto al nombre. Las ofertas idénticas llegadas de dos fuentes con grafías distintas se unen en una sola fila.
La fecha de la última columna es el día en que este precio entró por primera vez en nuestra recogida. El precio puede ser más antiguo: antes de ese día simplemente no lo registrábamos. Desde entonces no ha cambiado; si no, en su lugar habría una fila nueva con una fecha nueva.
| Conjunto de tareas | Resultado | Condiciones de ejecución | Medido por |
|---|---|---|---|
| Arena Score, programación | 1.498,02 1.493–1.503 | — | — |
| Arena Score, preguntas expertas | 1.486,32 1.477–1.495 | — | — |
| Arena Score, consultas largas | 1.478,41 1.473–1.483 | — | — |
| Arena Score en francés | 1.477,28 1.461–1.493 | — | — |
| Arena Score, consultas difíciles | 1.474,98 1.471–1.479 | — | — |
| Arena Score, seguimiento de instrucciones | 1.471,36 1.466–1.476 | — | — |
| Arena Score, desarrollo web | 1.466,99 1.460–1.474 | — | — |
| Arena Score, diálogo de varios turnos | 1.464,55 1.458–1.471 | — | — |
| Arena Score en inglés | 1.460,01 1.456–1.464 | — | — |
| Arena Score, matemáticas | 1.459,45 1.450–1.469 | — | — |
| Arena Score en español | 1.453,21 1.438–1.468 | — | — |
| Arena Score, general | 1.449,24 1.446–1.452 | — | — |
| Arena Score en ruso | 1.446,81 1.439–1.454 | — | — |
| Arena Score, escritura creativa | 1.440,86 1.434–1.447 | — | — |
| Mock AIME 2024–2025 — problemas de olimpiada | 86,1 % | · con andamiaje ajustado | Epoch evaluations |
| Cybench — tareas de ciberseguridad | 82 % | · con andamiaje ajustado | Opus 4.5 System Card autoinformado |
| GPQA Diamond — preguntas de nivel de posgrado | 81,4 % | presupuesto de razonamiento: 16K · con andamiaje ajustado | Epoch evaluations |
| ARC-AGI — generalización a patrones nuevos | 80 % | presupuesto de razonamiento: 64K · con andamiaje ajustado | ARC Prize Leaderboard |
| SWE-bench Verified — corrección de errores en repositorios | 76,65 % | · con andamiaje ajustado | Epoch evaluations |
| GeoBench — localización de un lugar a partir de una foto | 75 % | — | GeoBench leaderboard |
| OSWorld — trabajo en un sistema operativo, primera versión | 66,3 % | · con andamiaje ajustado | Anthropic annoucement autoinformado |
| WeirdML — tareas inusuales de aprendizaje automático | 63,7 % | presupuesto de razonamiento: 16K | WeirdML Leaderboard |
| Terminal-Bench — trabajo en la línea de comandos | 63,1 % | · con andamiaje ajustado | Terminal-Bench v2 Leaderboard |
| SimpleBench — preguntas con trampa | 54,4 % | — | SimpleBench Leaderboard |
| GDPval — tareas de profesiones reales | 45,5 % | — | — |
| BALROG — entornos de juego | 43,5 % | — | Balrog Leaderboard |
| SimpleQA Verified — exactitud factual | 41,8 % | presupuesto de razonamiento: 32K | Epoch evaluations |
| ARC-AGI-2 | 37,64 % | presupuesto de razonamiento: 64K | — |
| FrontierMath, niveles 1–3 | 34,39 % | presupuesto de razonamiento: 32K | Epoch evaluations |
| GSO-Bench — optimización de código | 26,5 % | — | GSO Leaderboard |
| Humanity’s Last Exam — preguntas de nivel experto | 21,43 % | — | — |
| APEX-Agents | 20,7 % | — | — |
| Problemas de ajedrez | 7,41 % | presupuesto de razonamiento: 32K | Epoch evaluations |
| FrontierMath, nivel 4 — problemas de investigación | 4,88 % | presupuesto de razonamiento: 32K | Epoch evaluations |
| Remote Labor Index — encargos de una plataforma de freelance | 3,75 % | — | — |