Claude Opus 4.6 extendió la línea Opus al trabajo de contexto largo: en comparación con Opus 4.5 aumenta la ventana de contexto de 200K a 1M tokens, duplica la salida máxima a 128K tokens e introduce el pensamiento adaptativo junto al pensamiento extendido, todo con el precio inalterado de $5/$25 por millón de tokens.
- Entrada
- texto imagen $5/M
- Salida
- texto $25/M
- Lectura de caché
- $0.5/M
- Contexto
- 1M
- Corte de conocimiento
- 2025-05
Benchmarks
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
El precio en contexto
Posición del precio entre 68 modelos comparables
La barra muestra dónde queda el precio de este modelo entre todos los modelos del mismo tipo en Synthorai. En cada extremo se nombra el más barato y el más caro. Son tarifas base; los descuentos por lote, región y escritura en caché están en la página de precios.
Especificaciones y límites
Tokens
| Ventana de contexto (especificación del proveedor) | 1.000.000 |
|---|---|
| Salida máxima (especificación del proveedor) | 128.000 |
| Corte de conocimiento | 2025-05 |
| Datos de entrenamiento hasta | 2025-08 conocimiento hasta 2025-05 |
Caché de prompts
| Modo | explícito (requiere activación) |
|---|---|
| Prefijo mín. | 4096 valor por defecto del proveedor: 1024 |
| Duración | 5 min por defecto, 1 hora opcional |
| Coste de escritura | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
Razonamiento
| Parámetro del proveedor | thinking.type + output_config.effort (budget_tokens still accepted, deprecated) |
|---|---|
| Valores admitidos | thinking.type adaptive · enabled (deprecated) · disabled; effort low · medium · high · max (no xhigh) |
| Valor por defecto | pensamiento off; effort high se aplica si la solicitud no indica nada |
| Se puede desactivar | Sí |
| Comportamiento del razonamiento | El pensamiento adaptativo se intercala automáticamente entre llamadas a herramientas sin cabecera beta, mientras que el modo manual "enabled" no tiene ningún pensamiento intercalado en este modelo; los bloques de pensamiento de los turnos anteriores se conservan en el contexto y se facturan como entrada. |
| Parámetro | reasoning_effort |
| Valores | minimal · low · medium · high parámetros que expone la pasarela; se aplica el mapeo del proveedor indicado arriba |
Modelo
| Modalidades | texto + imagen → texto |
|---|
- Primer Opus con pensamiento adaptativo recomendado
- el prefill del asistente no está admitido
- contexto de 1M en GA desde el 2026-03-13
- modo rápido retirado el 2026-06-29
Un prompt, medido a través de la pasarela
Claude Opus 4.6 superado · 3 sentences
When reasoning is enabled, the model generates extensive internal chain-of-thought tokens that are produced—and billed—before the user-visible answer even begins, often multiplying total token consumption by 5–10× per request. Because our pricing is strictly per-token for both input and output, those hidden "thinking" tokens hit the invoice just as hard as the final response, even though end users never see them. To bring costs back in line, we can tune the reasoning effort parameter, cache common prompts, and route only genuinely complex queries to the reasoning model while handling routine tasks with a lighter, cheaper one.
salida 132 tok latencia 6.3 s
Cumplimiento de la instrucción (exactamente tres frases, se pueden contar), adaptación al público (registro de CFO) y la diferencia de facturación por razonamiento oculto que dejan ver los contadores de tokens de abajo.
Claude Opus 4.6 superado · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` The original code had two related bugs stemming from the fact that it counted additional consecutive elements (starting from 0) rather than the total length of a run (starting from 1): first, `best` and `cur` were initialized to 0 instead of 1, which meant a single-element list (where the loop never executes) returned 0 instead of the correct answer 1; second, when a mismatch was found, `cur` was reset to 0 instead of 1 (failing to count the current element as the start of a new run), which meant that if the longest run occurred at the very end of the list, the comparison `best = max(best, cur)` on the next matching step would be w […]
salida 277 tok latencia 7.0 s
Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.
Claude Opus 4.6 superado · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld pending the Q4 close" } ```
salida 73 tok latencia 2.6 s
Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.
Claude Opus 4.6 superado · 118 words, 0 banned, 1 question
**Introducing Cross-Provider Prompt Caching** Why pay for the same computation twice? Our new API gateway feature intelligently caches prompt responses across multiple LLM providers, reducing latency by up to 60% and cutting costs significantly for repeated or similar queries. When your application sends a prompt that matches a cached response—regardless of whether it originally came from OpenAI, Anthropic, or Cohere—the gateway serves the stored result instantly. You maintain full control over cache duration, invalidation rules, and provider-specific overrides through a simple configuration dashboard. The feature supports both exact and semantic matching, letting teams optimize for speed or flexibility based on their use case. Available today on all Pro and Enterprise plans with no additional setup required.
salida 163 tok latencia 6.1 s
Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.
Usa Claude Opus 4.6 en 30 segundos
Compatible con OpenAI: cambia el base_url y conserva tu SDK. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="claude-opus-4-6",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "claude-opus-4-6",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-opus-4-6",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "claude-opus-4-6",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("claude-opus-4-6")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Acerca de Claude Opus 4.6
- Anthropic lo lanzó como su modelo más inteligente para tareas agénticas complejas y trabajo de largo horizonte, y la ventana de 1M pasó de beta a disponibilidad general con precio estándar un mes después.
- Se admiten entrada visual, uso de herramientas y caché de prompts, y la Batch API ofrece una beta de salida ampliada de 300K para este modelo.
- Esta es también la versión en la que la compactación se publicó por primera vez en beta, lo que da a las sesiones largas de agente una forma de seguir trabajando más allá de la ventana.
- Se aceptan ambos modos de pensamiento, con el pensamiento extendido ya obsoleto pero todavía funcional y sin que ninguno de los dos tipos sea rechazado; el esfuerzo cubre de low a max sin xhigh y por defecto es high.
- Dos comportamientos afectan a las migraciones: el prefill del mensaje del asistente no se admite a partir de esta generación, y la vista previa de investigación en fast-mode se retiró en junio de 2026, tras lo cual las solicitudes simplemente se ejecutan a velocidad y tarifas estándar en lugar de dar error.
- La caché de prompts requiere un prefijo mínimo de 4096 tokens.
- Ahora figura como modelo heredado por detrás de Opus 4.7 y 4.8.
- Synthorai hace que Claude Opus 4.6 se pueda invocar desde cualquier cliente compatible con OpenAI.
Preguntas frecuentes
¿Se puede probar gratis la API de Claude Opus 4.6?
Sí: las cuentas nuevas reciben 10 llamadas de prueba y hasta $1 de crédito gratuito, sin tarjeta. A $5/M de tokens de entrada, solo con ese crédito tienes para unas 24 solicitudes de ~8K tokens a Claude Opus 4.6.
¿En qué destaca Claude Opus 4.6?
Ventana de contexto ampliada de 200K a 1M; salida máxima duplicada a 128K tokens; beta de salida ampliada de 300K por lotes. En la sección «Acerca de» tienes la visión completa, según las notas de lanzamiento del propio proveedor.
¿Cuánto cuesta Claude Opus 4.6?
Claude Opus 4.6 cuesta $5 por millón de tokens de entrada y $25 por millón de tokens de salida en Synthorai. Es el precio de lista del proveedor, sin recargo de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.5/M.
¿Cuál es la ventana de contexto de Claude Opus 4.6?
Claude Opus 4.6 tiene una ventana de contexto de 1M tokens en Synthorai. Una sola respuesta puede tener hasta 128,000 tokens.
¿Claude Opus 4.6 admite caché de prompts?
Sí, pero hay que activarla: marca los prefijos estables con puntos de corte cache_control. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.5/M frente a $5/M sin caché; los prompts necesitan un prefijo estable de 4,096 tokens para entrar en caché (TTL 5 min por defecto, 1 hora opcional). Guía de caché de prompts →
¿Cómo obtengo acceso a Claude Opus 4.6?
Apunta el SDK de OpenAI que ya usas a base_url="https://synthorai.io/v1", pon model="claude-opus-4-6" y listo. Una sola clave API sirve para todos los modelos de la pasarela.
¿Cuál es la fecha de corte de conocimiento de Claude Opus 4.6?
La fecha de corte de conocimiento de Claude Opus 4.6 es 2025-05, según la documentación oficial del proveedor (a fecha de 2026-07-09).
Modelos relacionados
Comparar
Todos los valores de esta página están transcritos de la documentación del propio proveedor, enlazada arriba, e indican la fecha en que se comprobaron. Los precios se comparan con los de todo el catálogo; cuando los proveedores definen una especificación de forma distinta, se muestra el valor indicando la diferencia en lugar de llevarlo a un gráfico. Aquí no hay mediciones nuestras ni puntuaciones.