新規 無料登録で、呼び出し 10 回分(最大 $1)をお試しいただけます。カード登録は不要です。
このモデルは提供を終了し、現行カタログから外れています。以下は記録として残している情報です。

Claude Opus 4.6

2026-02-05 リリース

chatコード推論ツール呼び出し画像入力プロンプトキャッシュ

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

平均超え上回るモデルなし13 / 222 / 22
Claude Opus 4.6 測定された他モデル 他モデルの平均 ★ これを上回るモデルなし
SWE-Bench Pro
57.3%
Structural Biology
30.9%
ScreenSpot-Pro
49.5%
GDPval-AA Elo · 1314-1753 Anthropic 公表 · 2026-08-26
1619
GPQA Diamond
90%
MCP-Mark
56.7%
RealWorldQA
73.9%

ベンダー公表値: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

価格の位置づけ

同種の 68 モデルの中での価格の位置

入力$5/M
$0.1 · Dola Seed 2.0 Mini GPT-5.4 Pro · $30
出力$25/M
$0.275 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $180
キャッシュ読み取り$0.5/M
$0.01 · Claude Haiku 5.5 GPT-5.4 Pro · $15

このバーは、Synthorai の同種モデルの中で、このモデルの価格がどのあたりにあるかを示しています。両端には、最も安いモデルと最も高いモデルの名前を表示しています。表示しているのは基本料金で、バッチ、リージョン、キャッシュ書き込みに関する割引は料金ページに記載しています。

仕様と制限

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
学習データの最終時点 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 プロバイダーのデフォルトは 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。上のベンダー別の対応が適用されます

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。

出典:Anthropic 公式ドキュメント ↗

1 つのプロンプトを実行(ゲートウェイ経由で測定)

プロンプト Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. チェック ちょうど 3 文

Claude Opus 4.6 合格 · 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

指示への忠実さ(ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件)、読み手に合わせた書き分け(CFO 向けの語り口)、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。

プロンプト 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. チェック 修正がテストを通る

Claude Opus 4.6 合格 · 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

修正が本当に正しいか(実行して確かめられる)、説明の密度、範囲の限られたタスクでのトークン効率。

プロンプト 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. チェック 有効な JSON、スキーマに完全一致

Claude Opus 4.6 合格 · 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

スキーマの遵守(存在しないフィールドを作らない)、ハルシネーションを誘う条件への耐性(guidance は明示的に伏せてある)、構造化出力の実現方法の違い。

プロンプト 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. チェック 120 語、禁止語 0

Claude Opus 4.6 合格 · 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、疑問文はひとつだけ)、文体の癖、長さの制御。

30 秒で Claude Opus 4.6 を使い始める

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)

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 回のお試し呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付き、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、約 8K トークンのリクエストを Claude Opus 4.6 に約 24 回送れます。

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。詳しくは、ベンダー公式のリリースノートをもとにまとめた、このページのモデル紹介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 での Claude Opus 4.6 の料金は、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。プロバイダーの定価のままで、プラットフォーム手数料はかかりません。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 のコンテキスト長はどれくらいですか?

Claude Opus 4.6 のコンテキストウィンドウは 1M トークンです。1 回の応答で出力できるのは最大 128,000 トークンです。

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、内容が変わらないプレフィックスに cache_control のブレークポイントを付けて指定します。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、内容が変わらない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(上部にリンクがあります)から転記したもので、確認した日付を添えています。価格はカタログ全体で比較しています。一方、ベンダーによって定義が異なる仕様値は、違いを明記するにとどめ、グラフでの比較はしていません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。

API キーを取得 コストを比較する →