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Claude Opus 5.5: preço, contexto e benchmarks com fonte

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  • Anthropic
  • lançado em
  • pesos fechados
  • verificado
  • Snapshot de
  • metodologia v1.1

A geração anterior deste modelo, Claude Opus 5, segue no comparativo até a reavaliação de .

  • Entrada US$/M

  • Saída US$/M

    em reais

  • Contexto

    tokens

  • Saída máx.

    tokens

  • Em São Paulo

Ficha técnica

Contexto de entrada
Saída máxima
Corte de conhecimento
Modalidades
Pesos do modelo
Retirada mínima
Em São Paulo
O modelo pode ser chamado a partir da região de São Paulo do Amazon Bedrock, mas só com inferência global: o pedido pode ser processado em outra região da AWS, e os dados podem sair da região.
O que significa
Na tabela de disponibilidade regional da AWS, In-Region quer dizer inferência dentro da região de São Paulo; Global quer dizer que o pedido pode ser processado em outra região da AWS, e os dados podem sair de São Paulo. A apuração cobre só o Amazon Bedrock: Azure e Google Cloud não foram conferidos.Se o seu dado não pode sair da região, isso decide a escolha antes do preço e do benchmark. Para a política de uso, a classificação de dados e a trilha de auditoria, veja governança e segurança para IA generativa.

Preços

Dólar por milhão de tokens, por provedor, como o fabricante publica: uma linha por tarifa e uma coluna por tipo de token.

Anthropic, tabela oficial de preços

Em vigor desde 22 set 2026.

Preço por milhão de tokens neste provedor, com o escopo declarado de cada valor e a fonte. Anthropic, tabela oficial de preços.
TarifaEntradaLeitura de cacheEscrita de cacheSaídaSaída em R$
Padrãojanela de 5 minutosjanela de 1h
Batchnão constanão constanão convertida
Modo rápidonão constanão constanão convertida

Saída em R$ convertida a partir da linha Padrão, a tarifa que a tabela do comparativo usa, pela PTAX de venda de 6 out 2026. As outras linhas não são convertidas.

Nenhuma mudança de preço registrada desde .

Avaliações

Todos os resultados publicados para este modelo, uma linha por grupo comparável: a mesma versão do benchmark e a mesma origem do número.

Resultados do modelo nos benchmarks deste eixo, um grupo comparável por linha, com a origem e a fonte de cada número. posição na ordem do grupo comparável, não ranking absoluto.
BenchmarkResultadoPosição no grupoOrigem do número
Raciocínio
ARC-AGI-2, como o benchmark mede
  • max de esforço
  • xhigh de esforço
  • medium de esforço
3º de 16líder: GPT-6 Astramedição independenteEpoch AI
GPQA Diamond, como o benchmark mede
  • max de esforço, intervalo publicado de 88,65% a 92,53%
17º de 21líder: GPT-6 Astramedição independenteEpoch AI
Código
Arena WebDev (Code Arena), como o benchmark mede
  • max de esforço, intervalo publicado de 1.799,28 a 1.831,44
1º de 27maior valor, empatado com 1 modelopreferência humanaLMArena
Agentes
Arena Agent, como o benchmark mede
  • high de esforço, intervalo publicado de 11,65% a 15,99%
2º de 24empate com o líder, Claude Fable 5.1preferência humanaLMArena
Preferência humana
Arena Text, como o benchmark mede
  • high de esforço, intervalo publicado de 1.502,63 a 1.520,74
1º de 27maior valor, empatado com 2 modelospreferência humanaLMArena
Índice composto
Epoch Capabilities Index, como o benchmark mede
  • , intervalo publicado de 164,06 a 171,68
1º de 24maior valor, empatado com 6 modelosmedição independenteEpoch AI

Resultado por nível de esforço, com a distância até os limites do intervalo publicado ao lado (± quando as duas metades são iguais). Posição: na ordem do grupo comparável, não ranking absoluto; dois modelos com o mesmo número dividem a posição. Ver os grupos comparáveis no comparativo

Continue no comparativo

A tabela com todos os modelos lado a lado, as páginas por caso de uso e modelos parecidos com este.

Comparativo e casos de uso

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