Claude Opus 4.1 vs Claude Opus 4
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Claude Opus 4.1 von Anthropic und Claude Opus 4 von Anthropic gehören zu den führenden KI-Modellen. Claude Opus 4.1 bietet ein Kontextfenster von 200K Tokens bei API-Preisen von $15.00/$75.00 pro 1M Tokens, während Claude Opus 4 200K Tokens Kontext zu $15.00/$75.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
Beliebige Modelle wechseln & vergleichen
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Claude Opus 4.1
Autonomes Agenten-ModellClaude Opus 4.1 von Anthropic ist ein KI-Modell für autonome Agenten-Workflows, zuverlässiges Tool-Calling und mehrstufige Automatisierung mit 200K Kontextfenster, 46 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 62/100 und $15/$75 pro 1M
$15.00 / 1M
$75.00 / 1M
200K tokens
74.5%
Claude Opus 4
Deep-Reasoning-EngineClaude Opus 4 von Anthropic ist ein KI-Modell für tiefgehendes logisches Denken, komplexe Mathematik und wissenschaftliche Analysen mit 200K Kontextfenster, 42 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 61/100 und $15/$75 pro 1M Token.
$15.00 / 1M
$75.00 / 1M
200K tokens
72.5%
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Claude Opus 4.1 is faster at 46 tok/s vs 42 tok/s.
- Claude Opus 4.1 leads on SWE-bench coding (74.5% vs 72.5%).
| Feature | Claude Opus 4.1 | Claude Opus 4 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 62 | 61 |
Provider | Anthropic | Anthropic |
Input Price Cost per million input tokens | $15.00 / 1M | $15.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $75.00 / 1M | $75.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $11.55 / 1M | $11.55 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 200K tokens~300 A4 pages of text | 200K tokens~300 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 32K | 32K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 46 tok/s | 42 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 74.5% | 72.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 74.4% | 73.8% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $1.50 / 1M | $1.50 / 1M |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkGeprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latenz & Antwortzeit
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Interaktiver Token-Kosten-Simulator
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Claude Opus 4.1 · Strengths & Key Advantages
- 200K Kontextfenster und bis zu 32K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 74.5% · GPQA Diamond 74.4%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 46 Token/Sekunde bei nur 1700 ms Erstlatenz (TTFT)
- Effiziente API-Struktur ($15/$75 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
- Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
- Bei hohem Anfragevolumen empfiehlt sich der Einsatz von Prompt-Caching und Batch-API zur Kostenoptimierung
Claude Opus 4 · Strengths & Key Advantages
- 200K Kontextfenster und bis zu 32K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 72.5% · GPQA Diamond 73.8%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 42 Token/Sekunde bei nur 1800 ms Erstlatenz (TTFT)
- Effiziente API-Struktur ($15/$75 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
- Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
- Bei hohem Anfragevolumen empfiehlt sich der Einsatz von Prompt-Caching und Batch-API zur Kostenoptimierung
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Claude Opus 4.1 | Claude Opus 4 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $16.46 | $16.46 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 72K | 72K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 37K | 37K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Claude Opus 4.1 | Claude Opus 4 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | claude-opus-4-1-20250801 | claude-opus-4-20250501 |
| API Protocol | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI |
| Release Date | 2025-08 | 2025-05 |
| Knowledge Cutoff | March 2025 | March 2025 |
| Architecture | Refined Frontier Reasoning Transformer | Dense Frontier Reasoning Transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | $1.5/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL | $1.5/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors | Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors |
| Official Fine-Tuning Support | Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation | Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated | Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Claude Opus 4.1 vs Claude Opus 4: Schnelle Antworten (FAQ)
Which is more intelligent, Claude Opus 4.1 or Claude Opus 4?
Claude Opus 4.1 is more intelligent. It scores 62 compared with 61 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Claude Opus 4.1 is faster, generating 46 tokens per second compared with 42 tokens per second.
Which model has lower latency?
Claude Opus 4.1 has lower latency, with a time to first token of 1.70s compared with 1.80s.
Fazit
Sowohl Claude Opus 4.1 (Optimal für autonome Agenten-Workflows, zuverlässiges Tool-Calling und mehrstufige Automatisierung, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Claude Opus 4 (Optimal für tiefgehendes logisches Denken, komplexe Mathematik und wissenschaftliche Analysen, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Claude Opus 4.1 führt bei komplexem Reasoning und Coding, Claude Opus 4.1 liefert den höheren Token-Durchsatz und Claude Opus 4.1 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Claude Opus 4.1 oder Claude Opus 4?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Claude Opus 4.1 vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von Claude Opus 4.1 und Claude Opus 4?+
Claude Opus 4.1 kostet $15.00 / $75.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, Claude Opus 4 liegt bei $15.00 / $75.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Claude Opus 4.1 günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
Claude Opus 4.1 bietet 200K Tokens Kontext gegenüber 200K Tokens bei Claude Opus 4. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Claude Opus 4.1 vorn.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Claude Opus 4.1 vs. Gemini 2.5 Computer Use: Benchmarks, API-Preise & Geschwindigkeit im Vergleich (2026)Vergleich
- Claude Opus 4 vs. Claude Sonnet 4: Benchmarks, API-Preise & Geschwindigkeit im Vergleich (2026)Vergleich
- Claude Opus 4 vs. Gemini 2.5 Flash-Lite: Benchmarks, API-Preise & Geschwindigkeit im Vergleich (2026)Vergleich
- Aion-3.0 vs. Aion-Mini: Benchmarks, API-Preise & Geschwindigkeit im Vergleich (2026)Vergleich
- Aion-3.0 vs. Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, API-Preise & Geschwindigkeit im Vergleich (2026)Vergleich
- Aion-Mini vs. Laguna XS 2.1: Benchmarks, API-Preise & Geschwindigkeit im Vergleich (2026)Vergleich
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Anthropic und Anthropic, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).