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Anthropic: Claude Opus 4.8

anthropic/claude-opus-4.8

Nuestro análisis

Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.

Anthropic/claude-opus-4.8 figura en el catálogo de OpenRouter como el modelo insignia de la familia Opus de Anthropic de disponibilidad general, que acepta entradas de texto, imagen y archivos y devuelve texto. El catálogo reporta una ventana de contexto de un millón de tokens, razonamiento opcional con niveles de esfuerzo configurables y compatibilidad con herramientas y salidas estructuradas. Los datos de arena reproducidos por el catálogo sugieren resultados relativamente sólidos en tareas agénticas de generación de diapositivas y más débiles en tareas de 3D y PDF. No había una ficha de modelo independiente en este paquete de fuentes, por lo que las capacidades provienen del proveedor y del catálogo.[1]

Puntos fuertes

  • Entrada multimodal — texto, imágenes y archivos — con salida de texto y una ventana de contexto reportada de un millón de tokens, según el catálogo de OpenRouter.[1]
  • El razonamiento es opcional y ajustable en varios niveles de esfuerzo, junto con soporte para herramientas, salidas estructuradas y formato de respuesta.[1]
  • Los resultados de arena reportados por el catálogo fueron comparativamente sólidos en la generación agéntica de presentaciones y diapositivas.[1]

Limitaciones

  • Toda la evidencia procede de una única entrada del catálogo de OpenRouter; no había una ficha de modelo independiente, por lo que las capacidades reportadas deben validarse en su propia carga de trabajo.[1]
  • Los datos de arena del catálogo mostraron resultados relativamente más débiles en tareas de 3D/Blender y PDF; no se reportaron fecha de corte de conocimiento, términos de licencia ni requisitos de hardware.[1]

Dónde utilizarlo

  • Vale la pena evaluarlo para análisis de documentos extensos o flujos de trabajo agénticos que puedan beneficiarse del amplio contexto reportado y del razonamiento opcional.[1]
  • Candidato para generación de presentaciones y diapositivas, donde los resultados de arena del catálogo fueron relativamente mejores; verifique la calidad con su contenido.[1]
  • Posible opción para asistentes multimodales que combinen imágenes o archivos con llamadas a herramientas y salidas estructuradas.[1]

Fuentes

  1. [1] OpenRouter catalog · Anthropic: Claude Opus 4.8Fuentes consultadas: 13 nov 2026

Sobre este modelo

La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.

Claude Opus 4.8 is Anthropic's most capable generally available model in the Opus family. It supports text, image, and file inputs with text output, with reasoning support and a 1M-token...

Especificaciones

ID del modelo
anthropic/claude-opus-4.8
ID canónico
anthropic/claude-4.8-opus-20260528
Creador
anthropic
Añadido a OpenRouter
27.05.2026
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.

TareaNotaCapacidad declarada por la fuente
Calidad generalSin mediciónrazonamiento: opcional · predeterminado high · esfuerzos: max, xhigh, high, medium, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
ProgramaciónAA — siguiente 20% de la cohorte—
AgentesAA — siguiente 20% de la cohorteparámetros: structured_outputs, tool_choice, tools
EscrituraSin mediciónsalida: text
RazonamientoSin mediciónrazonamiento: opcional · predeterminado high · esfuerzos: max, xhigh, high, medium, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
Análisis de documentosSin mediciónentrada: file
VisiónSin mediciónentrada: image
Generación de imágenesSin medición—
AudioSin medición—
VídeoSin medición—
EmbeddingsSin medición—

Evaluaciones

FuenteBenchmarkValorNotaDatos obtenidos
Artificial AnalysisCoding index74.3AA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Artificial AnalysisAgentic index41.9AA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · agenticgamedevtasa de victoria 55.3% · posición 51,184EloAA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · agentichtmlslidestasa de victoria 55.6% · posición 31,227Elo—Sin nota13.11.2026
Design Arenaagents · agenticslidestasa de victoria 64.8% · posición 11,294Elo—Sin nota13.11.2026
Design Arenaagents · agenticslides(html)tasa de victoria 56% · posición 31,230Elo—Sin nota13.11.2026
Design Arenaagents · agenticslides(python-pptx)tasa de victoria 68.9% · posición 11,310Elo—Sin nota13.11.2026
Design Arenaagents · androidnativetasa de victoria 55.7% · posición 111,221EloAA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · blender3dtasa de victoria 48.2% · posición 141,096EloBB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · codetovideotasa de victoria 53.7% · posición 111,186EloBB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · fullstacktasa de victoria 55% · posición 101,228EloAA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · godotgamedevtasa de victoria 55.8% · posición 111,214EloAA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · htmlslidestasa de victoria 58% · posición 81,116EloAA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · mobileappstasa de victoria 53.3% · posición 161,210EloAA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · pdftasa de victoria 49.7% · posición 221,156EloCC — por debajo de la franja B13.11.2026
Design Arenaagents · pptxslidestasa de victoria 67.9% · posición 11,306Elo—Sin nota13.11.2026
Design Arenaagents · python-pptxslidestasa de victoria 65.9% · posición 21,298EloSS — 10% superior de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · spreadsheettasa de victoria 55.3% · posición 131,177EloBB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · webappstasa de victoria 51.3% · posición 171,217EloBB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · 3dtasa de victoria 51.1% · posición 481,205EloBB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · asciiarttasa de victoria 61.7% · posición 101,272EloAA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · codecategoriestasa de victoria 52.2% · posición 441,244EloBB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · dataviztasa de victoria 52.5% · posición 411,235EloBB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · gamedevtasa de victoria 52% · posición 361,252EloAA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · svgtasa de victoria 50.7% · posición 361,184EloBB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · uicomponenttasa de victoria 52.9% · posición 451,249EloBB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · websitetasa de victoria 52.8% · posición 431,251EloBB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
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.

ProveedorLongitud de contextoPrecio entrada /1MPrecio salida /1MLatencia p50 (30m, s)Rendimiento p50 (30m, tok/s)Disponibilidad (30m)
Claude Platform on AWS1,000,000$5$25——100%
Azure1,000,000$5$25———
Amazon Bedrock1,000,000$5$25——100%
Google1,000,000$5$25——100%
Anthropic1,000,000$5$25——100%
Azure1,000,000$5.5$27.5———
Amazon Bedrock1,000,000$5.5$27.5———
Google1,000,000$5.5$27.5———
Amazon Bedrock1,000,000$5.5$27.5——100%
Google1,000,000$5.5$27.5———
Anthropic1,000,000$10$50———

Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026

Ningún artículo publicado identifica aún este modelo.