anthropic/claude-opus-4-8| Proveedor | Entrada, $ por 1M | Salida, $ por 1M | En nuestros datos desde |
|---|---|---|---|
| unorouter | $0,425 | $2,125 | 31 jul. 2026 |
| xpersona | $1,5 | $9,25 | 31 jul. 2026 |
| Poe | $4,293 | $21,465 | 31 jul. 2026 |
| NanoGPT | $4,998 | $25,007 | 31 jul. 2026 |
| daoxe | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| neon | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| google-vertex-anthropic | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| ofox | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| routing-run | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| freemodel | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| modelis | $5 | $25 | 2 ago. 2026 |
| AIHubMix | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| Abacus.AI | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
Amazon Bedrock
anthropic.claude-opus-4-8
|
$5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| Anthropic | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| Azure Cognitive Services | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| Cloudflare AI Gateway | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| CrossModel | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| DigitalOcean Gradient AI | $5 | $25 | 1 ago. 2026 |
| FastRouter | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| GMI Cloud | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| GitHub Copilot | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| Google Vertex AI | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| LLM Gateway | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| Merge Gateway | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| Microsoft Foundry | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| OpenCode Zen | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| OpenRouter | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| Pioneer | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| SAP AI Core | $5 | $25 | 1 ago. 2026 |
| Vercel | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
| ZenMux | $5 | $25 | 31 jul. 2026 |
Amazon Bedrock
eu.anthropic.claude-opus-4-8
|
$5,5 | $27,5 | 31 jul. 2026 |
| Venice AI | $6 | $30 | 31 jul. 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, desarrollo web | 1.538,84 1.531–1.547 | — | — |
| Arena Score, preguntas expertas | 1.489,04 1.478–1.500 | — | — |
| Arena Score, programación | 1.485,6 1.478–1.493 | — | — |
| Arena Score, consultas largas | 1.480,54 1.474–1.487 | — | — |
| Arena Score, diálogo de varios turnos | 1.475,63 1.467–1.484 | — | — |
| Arena Score, consultas difíciles | 1.473,3 1.467–1.479 | — | — |
| Arena Score en francés | 1.471,76 1.453–1.490 | — | — |
| Arena Score, matemáticas | 1.466,9 1.452–1.482 | — | — |
| Arena Score en ruso | 1.464,49 1.454–1.475 | — | — |
| Arena Score, seguimiento de instrucciones | 1.461,02 1.454–1.468 | — | — |
| Arena Score en inglés | 1.457,59 1.451–1.464 | — | — |
| Arena Score, general | 1.453,02 1.448–1.458 | — | — |
| Arena Score en español | 1.449,21 1.429–1.469 | — | — |
| Arena Score, escritura creativa | 1.443,1 1.434–1.452 | — | — |
| Arena Score, comprensión de esquemas | 1.304,65 1.293–1.317 | — | — |
| Arena Score, reconocimiento de texto en imagen | 1.297,38 1.289–1.306 | — | — |
| Arena Score, trabajo con imágenes | 1.287,87 1.280–1.296 | — | — |
| Mock AIME 2024–2025 — problemas de olimpiada | 98,33 % | esfuerzo: max · con andamiaje ajustado | Epoch evaluations |
| ARC-AGI — generalización a patrones nuevos | 92,5 % | esfuerzo: max · con andamiaje ajustado | https://arcprize.org/leaderboard |
| GPQA Diamond — preguntas de nivel de posgrado | 88,05 % | esfuerzo: max · con andamiaje ajustado | Epoch evaluations |
| WeirdML — tareas inusuales de aprendizaje automático | 82,89 % | esfuerzo: xhigh | https://htihle.github.io/weirdml.html |
| FrontierMath, niveles 1–3 | 80 % | esfuerzo: max | Epoch evaluations |
| ARC-AGI-2 | 72,08 % | esfuerzo: high | — |
| CursorBench — ediciones en el editor | 63,8 % | esfuerzo: max | https://cursor.com/cursorbench |
| SimpleBench — preguntas con trampa | 57,76 % | — | https://lmcouncil.ai/benchmarks autoinformado |
| FrontierMath, nivel 4 — problemas de investigación | 56,1 % | esfuerzo: max | Epoch evaluations |
| DeepResearch Bench — investigación profunda | 50,23 % | esfuerzo: high | https://drb.futuresearch.ai/#drb autoinformado |
| GSO-Bench — optimización de código | 47,06 % | — | https://gso-bench.github.io/index.html |
| FrontierCode — parches aptos para integrarse en un proyecto | 46,5 % | — | https://cognition.com/frontiercode |
| APEX-Agents | 42,5 % | esfuerzo: max | — |
| SimpleQA Verified — exactitud factual | 39,5 % | esfuerzo: max | Epoch evaluations |
| Problemas de ajedrez | 30,56 % | esfuerzo: max | Epoch evaluations |
| CritPt — problemas de física | 20,86 % | esfuerzo: max | — |
| OSWorld 2.0 — trabajo en un sistema operativo | 20,6 % | esfuerzo: max | https://osworld-v2.xlang.ai/ autoinformado |
| Remote Labor Index — encargos de una plataforma de freelance | 8,33 % | — | — |
| Arena Score, tareas de agente | 0,03 0–0 | — | — |