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Anthropic: Claude Opus 4.6
anthropic/claude-opus-4.6
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
El catálogo de OpenRouter describe anthropic/claude-opus-4.6 como el modelo Opus 4.6 de Anthropic para programación y trabajo profesional prolongado, incluidos agentes que gestionan tareas a lo largo de flujos de trabajo. El catálogo indica entradas de texto, imagen y archivos con salida de texto, una ventana de contexto de un millón de tokens, uso de herramientas, salidas estructuradas y esfuerzo de razonamiento configurable. También informa resultados de Design Arena en varias categorías de agentes y modelos. Como este paquete solo contiene datos de catálogo, sin una ficha independiente del modelo, conviene validar estas afirmaciones y mediciones en la carga de trabajo prevista.[1]
Puntos fuertes
- El catálogo presenta esta variante exacta para programación, flujos de trabajo basados en agentes y tareas profesionales prolongadas.[1]
- Indica entradas de texto, imagen y archivos con salida exclusivamente de texto, además de uso de herramientas y compatibilidad con salidas estructuradas.[1]
- El razonamiento es opcional y configurable en varios niveles de esfuerzo, y el catálogo indica una ventana de contexto de un millón de tokens.[1]
Limitaciones
- Solo se proporcionó evidencia del catálogo de OpenRouter; este paquete no incluía una ficha independiente del modelo, por lo que las afirmaciones del catálogo requieren corroboración.[1]
- Los resultados informados de Design Arena cubren categorías seleccionadas de agentes y modelos; no establecen el rendimiento en la carga de trabajo específica de un usuario.[1]
- El catálogo indica el texto como única modalidad de salida y no proporciona una fecha de corte de conocimiento.[1]
Dónde utilizarlo
- Considérelo para asistentes de programación o flujos de trabajo basados en agentes que puedan beneficiarse del uso de herramientas, salidas estructuradas y una amplia ventana de contexto; valide con tareas representativas.[1]
- Potencialmente adecuado para análisis basados en documentos o imágenes que produzcan texto, dadas las entradas de archivo e imagen indicadas.[1]
- Puede ajustarse a flujos de trabajo profesionales prolongados en los que sea útil un esfuerzo de razonamiento configurable, sujeto a pruebas con la carga de trabajo real.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Anthropic: Claude Opus 4.6Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Opus 4.6 is Anthropic’s strongest model for coding and long-running professional tasks. It is built for agents that operate across entire workflows rather than single prompts, making it especially effective...
Especificaciones
- ID del modelo
- anthropic/claude-opus-4.6
- ID canónico
- anthropic/claude-4.6-opus-20260205
- Creador
- anthropic
- Añadido a OpenRouter
- 04.02.2026
- Longitud de contexto
- 1,000,000
- Modalidad
- text+image+file->text
- Modalidades de entrada
- text, image, file
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $5 / salida $25
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado high · esfuerzos: max, high, medium, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado high · esfuerzos: max, high, medium, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análisis de documentos | Sin medición | entrada: file |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Design Arena | agents · agenticgamedevtasa de victoria 45.5% · posición 11 | 1,146Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · androidnativetasa de victoria 61% · posición 18 | 1,180Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · blender3dtasa de victoria 37.2% · posición 20 | 1,008Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · codetovideotasa de victoria 42.9% · posición 16 | 1,110Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · fullstacktasa de victoria 59.2% · posición 15 | 1,199Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · mobileappstasa de victoria 57.3% · posición 20 | 1,202Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · pdftasa de victoria 54.2% · posición 16 | 1,198Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · spreadsheettasa de victoria 60.5% · posición 10 | 1,221Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · webappstasa de victoria 55.6% · posición 25 | 1,187Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtasa de victoria 62.5% · posición 28 | 1,257Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttasa de victoria 61.9% · posición 16 | 1,250Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestasa de victoria 61.2% · posición 24 | 1,279Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 58.7% · posición 21 | 1,277Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtasa de victoria 61% · posición 25 | 1,268Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtasa de victoria 60.9% · posición 24 | 1,219Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttasa de victoria 59.8% · posición 29 | 1,276Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 61.1% · posición 22 | 1,284Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Platform on AWS | 1,000,000 | $5 | $25 | — | — | 100% |
| Azure | 1,000,000 | $5 | $25 | — | — | — |
| 1,000,000 | $5 | $25 | — | — | — | |
| Amazon Bedrock | 1,000,000 | $5 | $25 | — | — | 100% |
| Anthropic | 1,000,000 | $5 | $25 | — | — | 100% |
| 1,000,000 | $5.5 | $27.5 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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