This model is deprecated. We only continue performance benchmarking for the default 10k input token workload. Results for other workloads are historical and no longer updated.

Anthropic has launched a newer model, Claude Opus 4.7 (max). We suggest considering it instead.

For more information, see comparison of Claude Opus 4.7 (max) to other models and API provider benchmarks for Claude Opus 4.7 (max).

Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) logo
Anthropic
•

Proprietary model

•

Released February 2026

Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) Benchmarking und Analyse von API-Anbietern

Modellvergleich

Analyse der API-Anbieter für Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) anhand von Leistungsmetriken wie Latenz (Zeit bis zum ersten Token), Ausgabegeschwindigkeit (Ausgabetokens pro Sekunde) und Preis. Zu den bewerteten API-Anbietern gehören Microsoft Azure, Anthropic, Amazon Bedrock und Google.

Am schnellsten

#1
AmazonAmazon
49.1 t/s
#2
GoogleGoogle
48.1 t/s
#3
AnthropicAnthropic
45.3 t/s
#4
AzureAzure
42.6 t/s

Ausgabegeschwindigkeit

Insgesamt 4 Anbieter

Niedrigste Latenz

#1
AmazonAmazon
13.42 s
#2
AzureAzure
18.53 s
#3
GoogleGoogle
18.90 s
#4
AnthropicAnthropic
22.43 s

Zeit bis zum ersten Antworttoken

Insgesamt 4 Anbieter

Niedrigster Preis

#1
AzureAzure
$3.85
#2
AnthropicAnthropic
$3.85
#3
AmazonAmazon
$3.85
#4
GoogleGoogle
$3.85

Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)

Insgesamt 4 Anbieter

Claude Opus 4.6 (max) ist über 4 API-Anbieter verfügbar, die jeweils unterschiedliche Leistungsmerkmale und Preise bieten. Im Folgenden werden die wichtigsten Metriken der Anbieter verglichen.

  • Bei der Ausgabegeschwindigkeit führen Amazon (49.1 Tokens/s), Google (48.1 Tokens/s) und Anthropic (45.3 Tokens/s).
  • Bei der Latenz bieten Amazon (13.42 s), Azure (18.53 s) und Google (18.90 s) die niedrigste Zeit bis zum ersten Antworttoken.
  • Bei den Preisen bieten Azure (3.85), Anthropic (3.85) und Amazon (3.85) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens.
  • Amazon bietet mit der höchsten Geschwindigkeit und der niedrigsten Latenz die beste Leistung. Für eine Kostenoptimierung bietet Azure den konkurrenzfähigsten Preis.

Wichtigste Ergebnisse

Geschwindigkeit

Output tokens per second · Higher is better

Ende-zu-Ende-Antwortzeit

Seconds · Lower is better

Preis

USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

Preise

Pricing: Cache Hit, Input, and Output

Price (USD per M Tokens) · Lower is better · 10,000 input tokens

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Pricing: Blended Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

Pricing: Cache Discount

1 - (cache hit price / input price) · Higher is better

Reduction in input token cost due to cache hit relative to input price. Formula: 1 - (Cache Hit Price per Token / Input Token Price), where cache hit price is the first-party cache hit price or the median provider cache hit price. Note that this discount figure does not account for all costs associated with cache hits, such as cache write and storage costs.

Output Speed vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Geschwindigkeit

Gemessen anhand der Ausgabegeschwindigkeit (Tokens pro Sekunde)

Output Speed: Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort)

Output speed: output tokens per second · 10,000 input tokens

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

Latency vs. Output Speed

Latency: seconds to first token received · Output speed: output tokens per second · 10,000 input tokens
Most attractive quadrant

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Latenz

Gemessen anhand der Zeit (in Sekunden) bis zum ersten Token

Zeit bis zum ersten Antworttoken

Seconds to first token received · Lower is better · 10,000 input tokens

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

Figures represent median (P50) measurement over the past 72 hours to reflect sustained changes in performance.

Ende-zu-Ende-Antwortzeit

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

Ende-zu-Ende-Antwortzeit

Seconds to output 500 tokens, including reasoning model 'thinking' time · Lower is better · 10,000 input tokens

Seconds to receive a 500 token response. Key components:

  • Input time: Time to receive the first response token
  • Thinking time (only for reasoning models): Time reasoning models spend outputting tokens to reason prior to providing an answer. Amount of tokens based on the average reasoning tokens across a diverse set of 60 prompts (methodology details).
  • Answer time: Time to generate 500 output tokens, based on output speed

Wichtige Vergleichsmetriken und API-Funktionen

Logo von Microsoft AzureMicrosoft Azure
1M
Proprietär
--
42
16.36
28.32
--
Logo von AnthropicAnthropic
1M
Proprietär
--
43
16.88
28.59
--
Logo von Amazon BedrockAmazon Bedrock
1M
Proprietär
--
47
12.45
23.15
--
Logo von GoogleGoogle
1M
Proprietär
--
44
15.11
26.57
--

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu den Anbietern von Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort)

Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) ist über 4 API-Anbieter verfügbar: Azure, Anthropic, Amazon und Google. Jeder Anbieter bietet unterschiedliche Leistungsmerkmale und Preise.

Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) ist derzeit über 4 API-Anbieter, die wir bewerten und beobachten verfügbar.

Die nach Ausgabegeschwindigkeit schnellsten Anbieter für Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) sind Amazon (49.1 Tokens/s), Google (48.1 Tokens/s) und Anthropic (45.3 Tokens/s). Die Ausgabegeschwindigkeit misst, wie schnell Tokens erzeugt werden, nachdem das Modell mit der Antwort begonnen hat.

Die Anbieter mit der niedrigsten Zeit bis zum ersten Antworttoken für Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) sind Amazon (13.42s), Azure (18.53s) und Google (18.90s). Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Reaktion.

Die nach Mischpreis günstigsten Anbieter für Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) sind Azure ($3.85 pro 1 Mio. Tokens), Anthropic ($3.85 pro 1 Mio. Tokens) und Amazon ($3.85 pro 1 Mio. Tokens). Der Mischpreis basiert auf einem Tokenverhältnis von 7:2:1 für Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe.

Die Anbieter mit dem niedrigsten Preis für Eingabetokens bei Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) sind Azure ($5.00 pro 1 Mio. Eingabetokens), Anthropic ($5.00 pro 1 Mio. Eingabetokens) und Amazon ($5.00 pro 1 Mio. Eingabetokens).

Die Anbieter mit dem niedrigsten Preis für Ausgabetokens bei Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) sind Azure ($25.00 pro 1 Mio. Ausgabetokens), Anthropic ($25.00 pro 1 Mio. Ausgabetokens) und Amazon ($25.00 pro 1 Mio. Ausgabetokens).

1 von 4 Anbietern unterstützen den JSON-Modus für Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort): Anthropic.

Alle 4 Anbieter von Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).

Für Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) bietet Amazon mit der höchsten Geschwindigkeit und der niedrigsten Latenz die beste Leistung. Für eine Kostenoptimierung bietet Azure den konkurrenzfähigsten Preis.

Berücksichtigen Sie bei der Wahl eines Anbieters für Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) die Ausgabegeschwindigkeit für durchsatzintensive Aufgaben, die Latenz für interaktive Anwendungen mit schneller erster Reaktion, den Preis für kostensensible Workloads und API-Funktionen wie den JSON-Modus oder Funktionsaufrufe.

Ja, die Leistung eines Anbieters kann sich durch Änderungen an der Infrastruktur, Lastverteilung und Aktualisierungen im Laufe der Zeit verändern. Wir bewerten alle Anbieter fortlaufend und zeigen historische Leistungstrends in den Diagrammen „Im Zeitverlauf“ an.

Informationen zur Intelligenz, zu den Fähigkeiten und Modalitäten von Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) sowie zum Vergleich mit anderen Modellen finden Sie auf der Modellübersichtsseite. Modellübersicht anzeigen