anthropic
Anthropic: Claude Opus 4.8 (batch)
anthropic/claude-opus-4.8:batch
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 presenta anthropic/claude-opus-4.8:batch como una variante por lotes de Claude Opus 4.8 de Anthropic, descrito allí como el modelo de la familia Opus más capaz en disponibilidad general. Las capacidades reportadas incluyen entradas de texto, imagen y archivos con salida de texto, una ventana de contexto de alrededor de un millón de tokens, razonamiento opcional con varios niveles de esfuerzo y compatibilidad con herramientas y salidas estructuradas. Los resultados de arena medidos que reporta el catálogo fueron más sólidos en tareas agénticas de generación de diapositivas y más débiles en PDF y 3D. En este paquete no había una ficha de modelo independiente, por lo que se recomienda validar con cargas de trabajo reales.[1]
Puntos fuertes
- El catálogo reporta entradas de texto, imagen y archivos con salida de texto y una ventana de contexto de alrededor de un millón de tokens.[1]
- Se lista razonamiento opcional con varios niveles de esfuerzo, junto con compatibilidad con herramientas, elección de herramienta, salidas estructuradas y formato de respuesta.[1]
- Los resultados medidos de arena que reporta el catálogo ubicaron a este modelo cerca de la cima en varias categorías agénticas de generación de diapositivas.[1]
Limitaciones
- La evidencia proviene solo del catálogo: no había una ficha de modelo independiente en este paquete, por lo que las capacidades reportadas requieren validación con cargas de trabajo reales.[1]
- Las posiciones de arena reportadas por el catálogo fueron más bajas en generación de PDF y en categorías de 3D o Blender, resultados medidos y no afirmaciones de la fuente.[1]
- La salida se limita solo a texto, y el catálogo no proporciona una fecha de corte de conocimiento para esta variante.[1]
Dónde utilizarlo
- Los flujos por lotes tolerantes a la latencia, como el procesamiento programado de documentos, podrían adaptarse a esta variante, sujeto a validación de cargas de trabajo.[1]
- La generación agéntica de presentaciones o diapositivas parece prometedora según los resultados medidos de arena, pendiente de confirmación en tus propias tareas.[1]
- El análisis de contexto largo que combine texto, imágenes y archivos vale la pena evaluar dada la ventana de contexto reportada.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Anthropic: Claude Opus 4.8 (batch)Fuentes 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:batch
- 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 $2.5 / salida $12.5
- 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, xhigh, high, medium, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programación | AA — siguiente 20% de la cohorte | — |
| Agentes | AA — siguiente 20% de la cohorte | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado high · esfuerzos: max, xhigh, 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 |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 74.3 | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 41.9 | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agenticgamedevtasa de victoria 55.3% · posición 5 | 1,184Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agentichtmlslidestasa de victoria 55.6% · posición 3 | 1,227Elo | —Sin nota | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agenticslidestasa de victoria 64.8% · posición 1 | 1,294Elo | —Sin nota | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agenticslides(html)tasa de victoria 56% · posición 3 | 1,230Elo | —Sin nota | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agenticslides(python-pptx)tasa de victoria 68.9% · posición 1 | 1,310Elo | —Sin nota | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · androidnativetasa de victoria 55.7% · posición 11 | 1,221Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · blender3dtasa de victoria 48.2% · posición 14 | 1,096Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · codetovideotasa de victoria 53.7% · posición 11 | 1,186Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · fullstacktasa de victoria 55% · posición 10 | 1,228Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · godotgamedevtasa de victoria 55.8% · posición 11 | 1,214Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · htmlslidestasa de victoria 58% · posición 8 | 1,116Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · mobileappstasa de victoria 53.3% · posición 16 | 1,210Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · pdftasa de victoria 49.7% · posición 22 | 1,156Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · pptxslidestasa de victoria 67.9% · posición 1 | 1,306Elo | —Sin nota | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · python-pptxslidestasa de victoria 65.9% · posición 2 | 1,298Elo | SS — 10% superior de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · spreadsheettasa de victoria 55.3% · posición 13 | 1,177Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · webappstasa de victoria 51.3% · posición 17 | 1,217Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtasa de victoria 51.1% · posición 48 | 1,205Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttasa de victoria 61.7% · posición 10 | 1,272Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestasa de victoria 52.2% · posición 44 | 1,244Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 52.5% · posición 41 | 1,235Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtasa de victoria 52% · posición 36 | 1,252Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtasa de victoria 50.7% · posición 36 | 1,184Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttasa de victoria 52.9% · posición 45 | 1,249Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 52.8% · posición 43 | 1,251Elo | BB — siguiente 30% 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) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Anthropic | 1,000,000 | $2.5 | $12.5 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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