Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) está entre os modelos líderes em inteligência, mas tem preço um pouco alto em comparação com outros modelos de preço semelhante. O modelo aceita entrada em texto e imagem, gera saída em texto e tem uma janela de contexto de 1M tokens.

Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) alcança 58 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando bem acima da média entre os modelos comparáveis (mediana: 25). Na avaliação do Intelligence Index, gerou 260M tokens, um resultado muito verboso em comparação com a mediana de 88M.

O preço do Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) é de $4.00 por 1M de tokens de entrada (preço um pouco alto, mediana: $2.00) e $20.00 por 1M de tokens de saída (preço um pouco alto, mediana: $10.00). No total, a avaliação do Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) no Intelligence Index custou $8708.20.

Raciocínio	Sim Esta página mostra a versão com raciocínio deste modelo. Também pode existir uma variante sem raciocínio.
Modalidade de entrada	Compatível com: texto e imagem
Modalidade de saída	Compatível com: texto
Janela de contexto	1M ~1500 páginas A4 em fonte Arial tamanho 12

As métricas são comparadas com modelos da mesma classe:

Modelos sem raciocínio → comparados apenas com outros modelos sem raciocínio
Modelos de raciocínio → comparados com modelos com e sem raciocínio
Modelos de pesos abertos → comparados apenas com outros modelos de pesos abertos da mesma classe de tamanho:

Muito pequeno: ≤4B parâmetros
Pequeno: 4B–40B parâmetros
Médio: 40B–150B parâmetros
Grande: >150B parâmetros

Modelos proprietários → comparados com modelos proprietários e de pesos abertos da mesma faixa de preço, usando uma proporção combinada de 3:1 entre os preços de entrada e saída:

<$0.15 por 1M de tokens
$0.15–$1 por 1M de tokens
>$1 por 1M de tokens

Destaques

Updated

Inteligência

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

Velocidade

Output tokens per second · Higher is better

Custo por tarefa

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

InteligênciaUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 includes: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Índices de capacidade

Mede o desempenho dos modelos em capacidades e setores específicos

Artificial Analysis Finance & Accounting Index

Incorporates 7 evaluations: AA-Omniscience, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, Humanity's Last Exam, AutomationBench-AA, AA-LCR v1.1, GDP.pdf · Higher is better

Avaliações

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

AA-Briefcase v1.1Updated

Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000

GDPval-AA v2.1Updated

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

AutomationBench-AAUpdated

Agentic SaaS workflows

Terminal-Bench 4.0New

Agentic coding & terminal use

SciCode

Coding

Humanity's Last Exam

Reasoning & knowledge

GDP.pdfNew

Professional document reasoning, All-pass

CritPt

Physics reasoning

AA-Omniscience Accuracy

Knowledge

AA-Omniscience Non-Hallucination Rate

1 - hallucination rate

AA-LCR v1.1

Long context reasoning

Harvey LAB-AA

Legal agentic work, criterion pass rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

𝜏³-Banking

Agentic tool use

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MMMU-Pro

Visual reasoning

MLCR-AANew

Medical long context reasoning

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

AA-Briefcase v1.1Updated

AA-Briefcase Elo

AA-Briefcase v1.1 is an agentic knowledge work benchmark developed by Artificial Analysis. AA-Briefcase Elo is a combined metric that aggregates rubric pass rate, analytical quality Elo and presentation Elo · Higher is better

AA-Briefcase Elo is a combined metric that aggregates analytical quality Elo, presentation Elo, and rubric pass rate, with rubric performance converted into Elo via synthetic head-to-head matches. Elo and 95% confidence interval bounds are clamped at 0.

AA-Omniscience

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index (higher is better) measures knowledge reliability and hallucination. It rewards correct answers, penalizes hallucinations, and has no penalty for refusing to answer. Scores range from -100 to 100, where 0 means as many correct as incorrect answers, and negative scores mean more incorrect than correct.

Comparações do Intelligence Index

Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Uso de tokens

Output Tokens per Intelligence Index Task

Weighted average number of output tokens used to run one task in the Artificial Analysis Intelligence Index

The number of tokens required per Intelligence Index task. This is calculated by multiplying the output tokens per eval by the relative weights of each benchmark in the Intelligence Index, then dividing by task count (excluding repeats).

Custo

Cost per Intelligence Index Task

Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task, segmented by token type. Lower is better

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Pricing: Cache Hit, Input, and Output

Price (USD per M 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.

Janela de contexto

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Perguntas frequentes

Perguntas comuns sobre o Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback)

O Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) foi lançado em 22 de setembro de 2026.

Anthropic criou o Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback).

Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) alcança 58 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando bem acima da média entre outros modelos de raciocínio em uma faixa de preço semelhante (mediana: 25).

Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) custa $4.00 por 1M de tokens de entrada (um pouco acima da média, mediana: $2.00) e $20.00 por 1M de tokens de saída (um pouco acima da média, mediana: $10.00), com base na API de Anthropic.

Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) custa $4.00 por 1M de tokens de entrada e $20.00 por 1M de tokens de saída (com base na API de Anthropic). Considerando uma tarifa combinada (proporção de 7:2:1 entre acerto do cache, entrada e saída), o preço é de $2.94 por 1M de tokens. O preço pode variar conforme o provedor. Comparar preços dos provedores

Na avaliação do Intelligence Index, Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) gerou 260M tokens de saída, um resultado na faixa superior em comparação com outros modelos de raciocínio em uma faixa de preço semelhante (mediana: 88M).

Sim, o Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) é um modelo de raciocínio. Ele usa reflexão prolongada ou raciocínio em cadeia para resolver problemas complexos antes de fornecer uma resposta.

Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) aceita entrada em texto e imagem.

Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) permite saída em texto.

Sim, o Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) aceita imagens como entrada e pode analisá-las, descrevê-las e responder a perguntas sobre elas.

Sim, o Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) é multimodal. Ele consegue processar entrada em texto e imagem e gerar saída em texto.

Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) tem uma janela de contexto de 1.0M tokens. Isso determina quanto texto e histórico da conversa o modelo consegue processar em uma única solicitação.

Não, o Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) é proprietário. Os pesos não estão disponíveis publicamente.

Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) é um modelo proprietário, e Anthropic não divulgou o tamanho nem o número de parâmetros do modelo.

Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) alcança 58 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index. Esse benchmark composto avalia os modelos em raciocínio, conhecimento, matemática e programação.

Sim, o Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) está disponível por API em 1 provedor. Comparar provedores de API

Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) está disponível em 1 provedor de API. Comparar provedores

Análise de inteligência, desempenho e preço do Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback)

Resumo do modelo

InteligênciaUpdated

Velocidade

Resumo da comparação

Especificações técnicas

212 modelos nesta classe

Velocidade

InteligênciaUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

AA-Briefcase v1.1Updated

AA-Briefcase Elo

AA-Briefcase Elo

AA-Omniscience

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index

Comparações do Intelligence Index

Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Uso de tokens

Output Tokens per Intelligence Index Task

Output Tokens per Intelligence Index Task

Custo

Cost per Intelligence Index Task

Cost per Intelligence Index Task

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Pricing: Cache Hit, Input, and Output

Cache Hit

Janela de contexto

Context Window

Context Window for RAG

Context Window

Perguntas frequentes

Quando o Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) foi lançado?

Quem criou o Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback)?

Qual é a inteligência do Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback)?

Quanto custa o Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback)?

Qual é o preço da API do Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback)?

Qual é a verbosidade do Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback)?

O Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) é um modelo de raciocínio?

Quais modalidades de entrada o Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) aceita?

Quais modalidades de saída o Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) aceita?

O Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) consegue processar imagens?

O Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) é multimodal?

Qual é a janela de contexto do Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback)?

O Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) é de código aberto?

Quantos parâmetros o Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) tem?

Qual é o desempenho do Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) nos benchmarks?

O Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) está disponível por API?

Onde posso usar o Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback)?