| Spezifikation | Wert |
|---|---|
| Hersteller | Anthropic[1][2][6] |
| API-Preis pro 1M Tokens | $15 Eingabe, $75 Ausgabe |
| Verfügbarkeit | Claude[3] API, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI |
Aus Anthropics Claude-4-Launch-Beitrag und dessen Benchmark-Tabelle; die Werte stammen aus einem einzelnen Versuch ohne paralleles Test-Time-Compute. Der Beitrag nennt weder Kontextfenster noch maximale Ausgabe. · Quelle
Estimate from the version's published specs, benchmarks and reviews, 0-5; scores are only comparable within one criteria year. Scored as launched (Claude Opus 4, 22 May 2025): 200K-token input window (Willison: 'still stuck at 200,000'; Latent Space AINews: 200K tokens, text and vision in; OpenRouter page: 200K); list price $15 in / $75 out per 1M tokens = $30 blended at 3:1 (Anthropic); text and image input. Anthropic: SWE-bench Verified 72.5%, original Terminal-Bench 43.2% - not Terminal-Bench 4.0, so coding is null rather than borrowed; Anthropic's GPQA Diamond 79.6% (Willison) has no AA-index anchor. Reasoning null (no launch-version AA index opened), speed null. Reviews: Zvi, 16x Engineer (own eval set, 25 May 2025), TechCrunch, Latent Space AINews; all are early reactions.[1]
If you don't care about price or speed, Opus is probably the best model available today.
Claude Opus 4 should be used when you need the most concise, precise code generation, particularly for complex tasks requiring sustained focus. However, at $15/$75 per million tokens (input/output), it comes at a premium price point.
To be clear, these improvements haven't yielded the world's best models by every benchmark. For example, while Opus 4 beats Google's Gemini 2.5 Pro and OpenAI's o3 and GPT-4.1 on SWE-bench Verified, which is designed to evaluate a model's coding abilities, it can't surpass o3
@gallabytes noted that while Claude4 is fun to code with, it's still not as good as Gemini at writing correct code on the first try, but the code it writes is a lot cleaner & easier to test.
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|---|---|
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Der erste Eintrag ist immer die Quelle des Pins. Die Gesamtsicherheit ist ein gewichteter Durchschnitt, wie fest jeder Beleg die oben verwendeten Start- und Endzeiten stützt; ein Beleg zählt für je 180 Tage, die er älter ist als der neueste, nur halb so viel.
Anthropics Beitrag ist auf „May 22, 2025“ datiert: „Heute stellen wir die nächste Generation der Claude[3]-Modelle vor: Claude Opus 4 und Claude Sonnet 4“, „verfügbar über unsere API, Amazon Bedrock und Google Clouds Vertex AI“; CNBC[4] und TechCrunch[5] berichten vom Launch an jenem Donnerstag.
Anthropic's[1][6] system card: training data from the public internet as of March 2025; in a fictional test where it learns it will be replaced and the engineer responsible is having an affair, Claude[3] Opus 4 "will often attempt to blackmail the engineer" - in 84% of rollouts even when the replacement shares its values.
Anthropic[1][2][6] notified developers on 14 April 2026 that Claude Opus 4 (claude-opus-4-20250514) would be retired; it was retired on 15 June 2026, with claude-opus-4-8 as the replacement.
CNBC's same-day report (datePublished 2025-05-22T16:42Z): "Anthropic[1][2][6], the Amazon-backed OpenAI rival, on Thursday launched its most powerful group of AI models yet: Claude[3] 4"; Opus 4 is the "best coding model in the world" and could work autonomously for nearly a full corporate workday - seven hours - per chief science officer Jared Kaplan.
TechCrunch (9:45 AM PDT, 22 May 2025): launched at Anthropic's[1][2][6] inaugural developer conference; only paying users get Opus 4, priced at $15/$75 per million tokens on the API, Bedrock and Vertex AI; it beats Gemini 2.5 Pro, o3 and GPT-4.1 on SWE-bench Verified but not o3 on MMMU or GPQA Diamond.
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Originaltitel: Claude Opus 4 Released
| Benchmark | Claude Opus 4 | Claude Sonnet 4 | Claude Sonnet 3.7 | OpenAI o3 | OpenAI GPT-4.1 | Gemini 2.5 Pro Preview (05-06) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified¹˒⁵ (agentische Programmierung) | 72,5 % / 79,4 % | 72,7 % / 80,2 % | 62,3 % / 70,3 % | 69,1 % | 54,6 % | 63,2 % |
| Terminal-bench²˒⁵ (agentische Terminal-Programmierung) | 43,2 % / 50,0 % | 35,5 % / 41,3 % | 35,2 % | 30,2 % | 30,3 % | 25,3 % |
| GPQA Diamond⁵ (Schlussfolgern auf Graduiertenniveau) | 79,6 % / 83,3 % | 75,4 % / 83,8 % | 78,2 % | 83,3 % | 66,3 % | 83,0 % |
| TAU-bench (agentische Tool-Nutzung) | Einzelhandel 81,4 %, Fluggesellschaft 59,6 % | Einzelhandel 80,5 %, Fluggesellschaft 60,0 % | Einzelhandel 81,2 %, Fluggesellschaft 58,4 % | Einzelhandel 70,4 %, Fluggesellschaft 52,0 % | Einzelhandel 68,0 %, Fluggesellschaft 49,4 % | — |
| MMMLU³ (mehrsprachige Fragen und Antworten) | 88,8 % | 86,5 % | 85,9 % | 88,8 % | 83,7 % | — |
| MMMU, Validation (visuelles Schlussfolgern) | 76,5 % | 74,4 % | 75,0 % | 82,9 % | 74,8 % | 79,6 % |
| AIME 2025⁴˒⁵ (Mathematikwettbewerb auf Highschool-Niveau) | 75,5 % / 90,0 % | 70,5 % / 85,0 % | 54,8 % | 88,9 % | — | 83,0 % |
¹ Opus 4 und Sonnet 4 erreichen 72,5 % bzw. 72,7 % pass@1 mit Bash-/Editor-Tools, gemittelt über 10 Durchläufe. ² 39,2 % und 33,5 % mit demselben Agenten wie bei Nicht-Claude-Modellen; 43,2 % und 35,5 % mit Claude Code als Agenten-Framework. ³ Durchschnitt über 14 nicht-englische Sprachen. ⁴ Durchgeführt mit Nucleus Sampling, top_p 0,95. ⁵ Der zweite Wert nutzt parallele Test-Time-Compute, bei der mehrere Versuche gesampelt und der beste mithilfe eines internen Bewertungsmodells ausgewählt wird.