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Claude Opus 4.6

Rilasciato 2026-02-05

chatCodiceRagionamentoChiamata di strumentiVisioneCaching dei prompt

Claude Opus 4.6 ha esteso la linea Opus al lavoro a contesto lungo: rispetto a Opus 4.5 amplia la finestra di contesto da 200K a 1M di token, raddoppia l'output massimo a 128K token e introduce il thinking adattivo accanto all'extended thinking, tutto a un prezzo invariato di $5/$25 per milione di token.

Input
testo immagine $5/M
Output
testo $25/M
Lettura cache
$0.5/M
Contesto
1M
Cutoff di conoscenza
2025-05

Benchmark

Sopra la mediaNessuno migliore15 / 222 / 22
Claude Opus 4.6 altri modelli misurati media dei modelli confrontati nessun altro modello ha fatto meglio
SWE-Bench Pro
57.3%
Structural Biology
30.9%
ScreenSpot-Pro
49.5%
GDPval-AA Elo · 1314-1753
1619
GPQA Diamond
90%
MCP-Mark
56.7%
BabyVision
12.6%

Dati pubblicati dai fornitori: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Il prezzo nel contesto

Posizione del prezzo tra 60 modelli comparabili

Input$5/M
$0.05 · Qwen3 VL Flash GPT-5.4 Pro · $30
Output$25/M
$0.275 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $180
Lettura da cache$0.5/M
$0.0028 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $15

La barra mostra dove si colloca il prezzo di questo modello tra tutti i modelli dello stesso tipo su Synthorai. Alle due estremità sono indicati il più economico e il più caro. Sono tariffe base; gli sconti per batch, regione e scrittura in cache sono nella pagina dei prezzi.

Specifiche e limiti

Token

Finestra di contesto (specifica del fornitore) 1.000.000
Output massimo (specifica del vendor) 128.000
Cutoff di conoscenza 2025-05
Dati di addestramento fino a 2025-08 conoscenza fino a 2025-05

Caching prompt

Modalità esplicito (opt-in)
Prefisso min. 4.096 predefinito del provider: 1.024
Durata 5 min predefinito, 1 ora opzionale
Costo di scrittura 1.25x (5m) / 2x (1h)

Ragionamento

Parametro del fornitore thinking.type + output_config.effort (budget_tokens still accepted, deprecated)
Valori accettati thinking.type adaptive · enabled (deprecated) · disabled; effort low · medium · high · max (no xhigh)
Valore predefinito thinking disattivato; effort high applicato se la richiesta non specifica nulla
Disattivabile
Comportamento del ragionamento Il thinking adattivo si intercala automaticamente tra le chiamate a strumenti senza header beta, mentre su questo modello la modalità manuale "enabled" non ha alcun interleaved thinking; i blocchi di thinking dei turni precedenti restano nel contesto e vengono fatturati come input.
Parametro reasoning_effort
Valori minimal · low · medium · high la superficie parametri del gateway - vale la mappatura del fornitore sopra

Modello

Modalità testo + immagine → testo
  • Primo Opus con thinking adattivo raccomandato
  • prefill dell'assistente non supportato
  • contesto da 1M in GA dal 2026-03-13
  • fast mode rimossa il 2026-06-29

fonte: documentazione ufficiale Anthropic ↗

Un solo prompt, misurato attraverso il gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICA esattamente 3 frasi

Claude Opus 4.6 superato · 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.

out 132 tok latenza 6.3 s

Rispetto dell'istruzione (esattamente tre frasi - contabili), adattamento al pubblico (registro da CFO), e il divario di fatturazione del pensiero nascosto che i contatori di token qui sotto rivelano.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. VERIFICA la correzione supera i test

Claude Opus 4.6 superato · 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 […]

out 277 tok latenza 7.0 s

Se la correzione è davvero giusta (eseguibile), la densità della spiegazione, e l'efficienza in token su un compito delimitato.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. VERIFICA JSON valido, schema esatto

Claude Opus 4.6 superato · 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" } ```

out 73 tok latenza 2.6 s

Aderenza allo schema (nessun campo inventato), pressione di allucinazione (guidance è esplicitamente sospesa), e differenze nel percorso di output strutturato.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. VERIFICA 120 parole, 0 parole vietate

Claude Opus 4.6 superato · 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.

out 163 tok latenza 6.1 s

Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica, e controllo della lunghezza.

Usa Claude Opus 4.6 in 30 secondi

Compatibile OpenAI: cambia la base_url, tieni il tuo 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)

Informazioni su Claude Opus 4.6

  • Anthropic lo ha lanciato come il suo modello più intelligente per compiti agentici complessi e lavoro a lungo orizzonte, e la finestra da 1M è passata dalla beta alla disponibilità generale a prezzo standard un mese dopo.
  • Sono supportati input visivo, uso di strumenti e caching dei prompt, e la Batch API offre per questo modello una beta con output esteso a 300K.
  • È anche il rilascio in cui la compaction è arrivata per la prima volta in beta, dando alle sessioni agentiche lunghe un modo per continuare a lavorare oltre la finestra.
  • Entrambe le modalità di thinking sono accettate, con l'extended thinking ora deprecato ma ancora funzionante e nessuno dei due tipi rifiutato; l'effort copre da low fino a max senza xhigh e ha high come predefinito.
  • Due comportamenti colgono impreparate le migrazioni: il prefill del messaggio dell'assistente non è supportato da questa generazione in avanti, e la research preview della fast mode è stata rimossa a giugno 2026, dopodiché le richieste semplicemente vengono eseguite a velocità e tariffe standard anziché restituire un errore.
  • Il caching dei prompt richiede un prefisso minimo di 4.096 token.
  • Ora è elencato come modello legacy dietro Opus 4.7 e 4.8.
  • Synthorai rende Claude Opus 4.6 richiamabile da qualsiasi client compatibile OpenAI.

FAQ

L'API di Claude Opus 4.6 si può provare gratis?

Sì: i nuovi account ricevono 10 chiamate di prova e fino a $1 di credito gratuito, senza carta richiesta. A $5/M token in input, quel credito da solo copre circa 24 richieste da ~8K token verso Claude Opus 4.6.

In cosa eccelle Claude Opus 4.6?

Finestra di contesto cresciuta da 200K a 1M; output massimo raddoppiato a 128K token; beta batch con output esteso a 300K. Il quadro completo è nella sezione «Informazioni», tratto dalle note di rilascio ufficiali del vendor.

Quanto costa Claude Opus 4.6?

Su Synthorai, Claude Opus 4.6 costa $5 per milione di token in input e $25 per milione di token in output: il prezzo di listino del provider, senza ricarico della piattaforma. I token di input in cache si fatturano a $0.5/M.

Claude Opus 4.6 supporta il caching dei prompt?

Sì, su opt-in: marca i prefissi stabili con breakpoint cache_control. I token di input in cache si fatturano a $0.5/M contro $5/M senza cache; per andare in cache i prompt richiedono un prefisso stabile di 4,096 token (TTL 5 min predefinito, 1 ora opzionale). Guida al caching dei prompt →

Come ottengo l'accesso a Claude Opus 4.6?

Punta il tuo SDK OpenAI esistente a base_url="https://synthorai.io/v1", imposta model="claude-opus-4-6" e hai finito: una sola chiave API copre tutti i modelli del gateway.

Qual è il cutoff di conoscenza di Claude Opus 4.6?

Il cutoff di conoscenza di Claude Opus 4.6 è 2025-05, secondo la documentazione ufficiale del vendor (dato aggiornato al 2026-07-09).

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Confronta

Ogni valore di questa pagina è trascritto dalla documentazione del fornitore, collegata sopra, e riporta la data in cui è stato verificato. I prezzi sono confrontati sull'intero catalogo; i valori di specifica che i fornitori definiscono in modo diverso sono mostrati indicando la differenza anziché messi a grafico. Nulla qui è misurato da noi e nulla è valutato con un punteggio.

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