Claude Opus 4.6 は Opus ラインをロングコンテキスト作業へ拡張しました。
- 入力
- テキスト 画像 $5/M
- 出力
- テキスト $25/M
- キャッシュ読み取り
- $0.5/M
- コンテキスト
- 1M
- 知識カットオフ
- 2025-05
ベンチマーク
ベンダー公表: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
価格の位置づけ
同種 60 モデル中の料金の位置
このバーは、Synthorai 上の同種モデルの中でこのモデルの価格がどこに位置するかを示します。両端には最も安いモデルと最も高いモデルの名前が入ります。表示は基本料金で、バッチ・リージョン・キャッシュ書き込みの割引は料金ページにあります。
スペックと制限
トークン
| コンテキストウィンドウ(ベンダー仕様) | 1,000,000 |
|---|---|
| 最大出力(ベンダー仕様) | 128,000 |
| 知識カットオフ | 2025-05 |
| 学習データの範囲 | 2025-08 知識カットオフ 2025-05 |
プロンプトキャッシュ
| キャッシュ方式 | 明示(オプトイン) |
|---|---|
| 最小プレフィックス | 4,096 プロバイダー既定は 1,024 |
| 保持時間 | デフォルト 5 分、オプションで 1 時間 |
| 書き込みコスト | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
思考
| ベンダー側パラメータ | thinking.type + output_config.effort (budget_tokens still accepted, deprecated) |
|---|---|
| 指定可能な値 | thinking.type adaptive · enabled (deprecated) · disabled; effort low · medium · high · max (no xhigh) |
| デフォルト | 思考はオフ。エフォートは high リクエストで未指定の場合に適用 |
| 無効化の可否 | 対応 |
| 思考の挙動 | 適応的思考はベータヘッダーなしでツール呼び出しの間に自動でインターリーブされますが、手動の "enabled" モードではこのモデルにインターリーブ思考は一切ありません。過去のターンの思考ブロックはコンテキストに保持され、入力として課金されます。 |
| パラメータ | reasoning_effort |
| 値 | minimal · low · medium · high ゲートウェイ側のパラメータ面——上のベンダーマッピングが適用されます |
モデル
| モダリティ | テキスト + 画像 → テキスト |
|---|
- 適応的思考が推奨される最初の Opus。
- アシスタントのプレフィルは非対応。
- 1M コンテキストは 2026-03-13 から GA。
- ファストモードは 2026-06-29 に削除。
1つのプロンプト — ゲートウェイ経由で測定
Claude Opus 4.6 パス · 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.
出力 132 tok レイテンシ 6.3 s
指示追従(ちょうど三文 — 数えられる)、読み手に合わせた調整(CFO 向けの語り口)、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。
Claude Opus 4.6 パス · 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 […]
出力 277 tok レイテンシ 7.0 s
修正が実際に正しいか(実行可能か)、説明の密度、そして範囲の限られたタスクでのトークン効率。
Claude Opus 4.6 パス · 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" } ```
出力 73 tok レイテンシ 2.6 s
スキーマ遵守(フィールドをでっち上げない)、ハルシネーション圧(guidance は明示的に保留されている)、そして構造化出力の経路の違い。
Claude Opus 4.6 パス · 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.
出力 163 tok レイテンシ 6.1 s
制約の遵守(語数の上限、禁止語リスト、唯一の疑問文)、文体の指紋、そして長さの制御。
30 秒で Claude Opus 4.6 を使う
OpenAI 互換。base_url を差し替えるだけで、SDK はそのまま。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(""));Claude Opus 4.6 について
- Opus 4.5 と比べてコンテキストウィンドウを 200K から 1M トークンへ拡大し、最大出力を 128K トークンへ倍増し、拡張思考とともに適応的思考を導入しました。
- いずれも 100 万トークンあたり $5/$25 という据え置きの価格です。
- Anthropic は複雑なエージェント的タスクと長期の作業に向けた最も知的なモデルとしてこれをローンチし、1M ウィンドウはその 1 か月後にベータから一般提供へ、標準価格で移行しました。
- ビジョン入力、ツール使用、プロンプトキャッシュに対応し、Batch API ではこのモデル向けに 300K 出力の拡張ベータを提供します。
- コンパクションが最初にベータで出荷されたのもこのリリースで、長時間のエージェントセッションがウィンドウを超えて作業を続ける手段が与えられました。
- 両方の思考モードが受け付けられ、拡張思考は非推奨になったものの引き続き機能し、どちらのタイプも拒否されません。
- エフォートは low から max までをカバーしますが xhigh はなく、既定は high です。
- 移行時に引っかかる挙動が 2 つあります。
- この世代以降アシスタントメッセージのプレフィルは非対応であること、そしてファストモードのリサーチプレビューが 2026 年 6 月に削除され、その後のリクエストはエラーにならず標準の速度と標準の料金で実行されることです。
- プロンプトキャッシュは 4,096 トークンの最小プレフィックスを必要とします。
- 現在は Opus 4.7 と 4.8 の後ろでレガシーモデルとして掲載されています。
- Synthorai は Claude Opus 4.6 を任意の OpenAI 互換クライアントから呼び出せるようにします。
よくある質問
Claude Opus 4.6 API は無料で試せますか?
はい。新規アカウントには 10 回のトライアル呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付与され、カード登録は不要です。入力 $5/M で計算すると、このクレジットだけで Claude Opus 4.6 に対して約 24 回の ~8K トークンのリクエストを送れます。
Claude Opus 4.6 は何が得意ですか?
コンテキストを 200K から 1M へ拡大、最大出力を 128K トークンへ倍増、拡張された 300K 出力のバッチベータ。全体像はベンダー公式のリリースノートに基づく「このモデルについて」セクションをご覧ください。
Claude Opus 4.6 の料金はいくらですか?
Synthorai 上の Claude Opus 4.6 は入力 100 万トークンあたり $5、出力 100 万トークンあたり $25 です。ベンダー定価のままで、プラットフォーム手数料はありません。キャッシュ済み入力トークンは $0.5/M で課金されます。
Claude Opus 4.6 はプロンプトキャッシュに対応していますか?
はい。オプトイン方式で、安定したプレフィックスを cache_control ブレークポイントでマークします。キャッシュ済み入力トークンは $0.5/M(未キャッシュは $5/M)で課金されます。なお、キャッシュには 4,096 トークン以上の安定したプレフィックスが必要です(TTL デフォルト 5 分、オプションで 1 時間)。 プロンプトキャッシュガイド →
Claude Opus 4.6 を利用するには?
お使いの OpenAI SDK の base_url を "https://synthorai.io/v1" に向け、model="claude-opus-4-6" を設定すれば完了です。API キー 1 本でゲートウェイ上のすべてのモデルを利用できます。
Claude Opus 4.6 の知識カットオフはいつですか?
ベンダー公式ドキュメントによると、Claude Opus 4.6 の知識カットオフは 2025-05 です(2026-07-09 時点)。
関連モデル
比較
このページの値はすべてベンダー自身のドキュメント(上部にリンク)から転記し、確認した日付を付しています。価格はカタログ全体で比較しますが、ベンダーごとに定義が異なる仕様値は差異を明記するにとどめ、図表で比較はしません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。