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Claude Opus 5: preço, contexto e benchmarks com fonte

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

Este modelo é a geração anterior de Claude Opus 5.5 e segue no comparativo pelo critério de cobertura 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 6 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 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-1
  • max de esforço
1º de 2maior valor do grupomedido por concorrenteOpenAI
ARC-AGI-2, como o benchmark mede
  • max de esforço
  • high de esforço
5º de 16líder: GPT-6 Astramedição independenteEpoch AI
ARC-AGI-2, como o benchmark mede
  • max de esforço
1º de 2maior valor do grupomedido por concorrenteOpenAI
ARC-AGI-3, como o benchmark mede
  • max de esforço
único no grupomedido por concorrenteOpenAI
GPQA Diamond, como o benchmark mede
  • max de esforço, intervalo publicado de 92,4% a 95,36%
  • low de esforço, intervalo publicado de 85,55% a 90,21%
  • , intervalo publicado de 91,1% a 94,76%
7º de 21empate com o líder, GPT-6 Astramedição independenteEpoch AI
GPQA Diamond, como o benchmark mede
  • max de esforço
1º de 2maior valor do grupomedido por concorrenteOpenAI
Terminal-Bench Science, como o benchmark medeversão 0.1
  • max de esforçoharness não declarado
2º de 2líder: Claude Fable 5.1medido por concorrenteOpenAI
Terminal-Bench Science, como o benchmark medeversão 0.1
  • harness não declarado
2º de 2líder: Claude Fable 5.1reportado pelo fabricanteAnthropic
Código
Arena WebDev (Code Arena), como o benchmark mede
  • max de esforço, intervalo publicado de 1.688,51 a 1.701,45
  • high de esforço, intervalo publicado de 1.654,36 a 1.665,58
6º de 27líder: Claude Opus 5.5preferência humanaLMArena
CursorBench, como o benchmark medeversão 3.2
2º de 2líder: Claude Fable 5.1reportado pelo fabricanteAnthropic
DeepSWE, como o benchmark medeversão 1.1
1º de 2maior valor do grupomedido por concorrenteGoogle
DeepSWE, como o benchmark medeversão 1.1
  • max de esforço
único no grupomedido por concorrenteMeta
DeepSWE, como o benchmark medeversão 1.1
  • max de esforço
1º de 2maior valor do grupomedido por concorrenteOpenAI
FrontierCode Extendedversão 1.1
  • max de esforço
1º de 2maior valor do grupomedido por concorrenteOpenAI
FrontierCode Mainversão 1.1
  • max de esforço
1º de 2maior valor do grupomedido por concorrenteOpenAI
SWEAtlas CodeBase QnA
  • max de esforço
único no grupomedido por concorrenteMeta
Agentes
Agentic IF Index (Internal), como o benchmark mede
  • max de esforço
único no grupomedido por concorrenteMeta
Agents' Last Exam (Score), como o benchmark mede
  • max de esforço
único no grupomedido por concorrenteOpenAI
Arena Agent, como o benchmark mede
  • max de esforço, intervalo publicado de 6,45% a 9,4%
  • high de esforço, intervalo publicado de 7,26% a 10,08%
6º de 24líder: Claude Fable 5.1preferência humanaLMArena
AutomationBench, como o benchmark mede
  • max de esforço
único no grupomedido por concorrenteMeta
AutomationBench, como o benchmark mede
  • max de esforço
2º de 2líder: Claude Fable 5.1medido por concorrenteOpenAI
AutomationBench, como o benchmark mede
2º de 2líder: Claude Fable 5.1reportado pelo fabricanteAnthropic
BrowseComp
  • max de esforço
único no grupomedido por concorrenteOpenAI
DeepSearchQA
  • max de esforço
único no grupomedido por concorrenteMeta
ExploitBench
  • max de esforço
único no grupomedido por concorrenteOpenAI
ExploitGym
  • max de esforço
2º de 2líder: Claude Fable 5.1medido por concorrenteOpenAI
Terminal-Bench, como o benchmark medeversão 2.1
  • harness não declarado
1º de 2maior valor do grupomedido por concorrenteGoogle
Terminal-Bench, como o benchmark medeversão 2.1
  • max de esforçoharness não declarado
único no grupomedido por concorrenteMeta
Terminal-Bench, como o benchmark medeversão 4.0
  • harness não declarado
1º de 2maior valor do grupomedido por concorrenteGoogle
Terminal-Bench, como o benchmark medeversão 4.0
  • max de esforçoharness não declarado
2º de 2líder: Claude Fable 5.1medido por concorrenteOpenAI
Terminal-Bench, como o benchmark medeversão 4.0
  • harness não declarado
2º de 2líder: Claude Fable 5.1reportado pelo fabricanteAnthropic
Conhecimento
BioMysteryBench (human difficult)
1º de 2maior valor do grupomedido por concorrenteGoogle
BioMysteryBench (human solvable)
1º de 2maior valor do grupomedido por concorrenteGoogle
CharXiv Reasoning
1º de 2maior valor do grupomedido por concorrenteGoogle
HLE-Verified
1º de 2maior valor do grupomedido por concorrenteGoogle
Humanity's Last Exam, como o benchmark medeversão completa, com ferramentas
  • max de esforço
2º de 2líder: Claude Fable 5.1medido por concorrenteOpenAI
Humanity's Last Exam, como o benchmark medeversão completa, com ferramentas
2º de 2líder: Claude Fable 5.1reportado pelo fabricanteAnthropic
Humanity's Last Exam, como o benchmark medeversão completa, sem ferramentas
2º de 2líder: Claude Fable 5.1reportado pelo fabricanteAnthropic
LABBench2
1º de 2maior valor do grupomedido por concorrenteGoogle
LVBench
1º de 2maior valor do grupomedido por concorrenteGoogle
Uso de computador
OSWorld 2.0, como o benchmark medeversão 2.0, pontuação parcial
  • max de esforço
  • xhigh de esforço
  • high de esforço
  • medium de esforço
  • low de esforço
1º de 3maior valor do grupomedição independenteEpoch AI
OSWorld 2.0, como o benchmark medeversão 2.0, pontuação parcial
1º de 2maior valor do grupomedido por concorrenteGoogle
OSWorld 2.0, como o benchmark medeversão 2.0, pontuação parcial
  • max de esforço
único no grupomedido por concorrenteMeta
OSWorld 2.0, como o benchmark medeversão 2.0, pontuação parcial
2º de 2líder: Claude Fable 5.1reportado pelo fabricanteAnthropic
OSWorld 2.0, como o benchmark medeversão 2.0, pontuação estrita (binária)
  • max de esforço
  • xhigh de esforço
  • high de esforço
  • medium de esforço
  • low de esforço
1º de 3maior valor do grupomedição independenteEpoch AI
OSWorld 2.0, como o benchmark medeversão 2.0, pontuação estrita (binária)
  • max de esforço
único no grupomedido por concorrenteMeta
OSWorld 2.0, como o benchmark medeversão 2.0, pontuação estrita (binária)
2º de 2líder: Claude Fable 5.1reportado pelo fabricanteAnthropic
OSWorld 2.0, offline set, partial score, como o benchmark mede
  • max de esforço
único no grupomedido por concorrenteOpenAI
Trabalho profissional
BenchCAD
  • max de esforço
2º de 2líder: Claude Fable 5.1medido por concorrenteOpenAI
GDP.PDF
1º de 2maior valor do grupomedido por concorrenteGoogle
GDPval-AA, como o benchmark medeversão v2
1º de 2maior valor do grupomedido por concorrenteGoogle
GDPval-AA, como o benchmark medeversão v2
  • max de esforço
único no grupomedido por concorrenteMeta
GDPval-AA, como o benchmark medeversão v2
2º de 2líder: Claude Fable 5.1reportado pelo fabricanteAnthropic
Harvey's Legal Agent Benchmark
1º de 2maior valor do grupomedido por concorrenteGoogle
HealthBench Professional
  • max de esforço
2º de 2líder: Claude Fable 5.1medido por concorrenteOpenAI
JobBench
  • max de esforço
único no grupomedido por concorrenteMeta
Vals Finance Agentversão v2
1º de 2maior valor do grupomedido por concorrenteGoogle
Preferência humana
Arena Text, como o benchmark mede
  • max de esforço, intervalo publicado de 1.502,09 a 1.511,96
  • high de esforço, intervalo publicado de 1.498,34 a 1.505,92
3º de 27empate com o líder, Claude Opus 5.5preferência humanaLMArena
Arena Vision, como o benchmark mede
  • high de esforço, intervalo publicado de 1.314,15 a 1.327,82
1º de 18maior valor, empatado com 4 modelospreferência humanaLMArena
Índice composto
Epoch Capabilities Index, como o benchmark mede
  • , intervalo publicado de 160,12 a 166,47
6º de 24empate com o líder, Claude Opus 5.5medição 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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