Zum Inhalt
Tier C — Spezialist
Läuft in:USErstellt in:United States

Archiviert

Dieses Modell wurde vom Anbieter eingestellt. Historische Daten bleiben erhalten.

Seit 9. August 2026 nicht mehr verfügbar.

Anthropic

Claude Opus 4.1

Tier C — Spezialist · 200K Tokens

Tokonomix-Redaktionsteam·Geprüft von Mes Kalkan··

Claude Opus 4.1 ist ein großes Sprachmodell von Anthropic und stellt die leistungsstärkste Stufe innerhalb der Claude-4-Modellfamilie dar. Es wurde für komplexe Reasoning-Aufgaben, ausführliche Analysen und Anwendungen entwickelt, die ein differenziertes Verständnis über verschiedene Domänen hinweg erfordern. Das Modell verarbeitet Standard-Textgenerierung mit einem Kontextfenster von 200.000 Tokens und kann so über umfangreiche Dokumente, Konversationen und mehrstufige Workflows hinweg kohärent agieren. Als Anthropics fortschrittlichstes Angebot in der Claude-4-Serie ist Opus 4.1 für Anwendungsfälle positioniert, die anspruchsvolles Sprachverständnis und -generierung verlangen. Dazu zählen detaillierte Forschungsanalysen, komplexe Problemlösungen, kreative Schreibaufgaben, technische Dokumentation sowie Anwendungen, bei denen Genauigkeit und Reasoning-Tiefe Priorität haben. Das Modell baut auf Anthropics Constitutional-AI-Trainingsansatz auf, der durch iterative Verfeinerung hilfreiche, unschädliche und ehrliche Ausgaben in den Vordergrund stellt. Innerhalb der Modellpalette von Anthropic steht Claude Opus 4.1 über den Sonnet- und Haiku-Varianten der Claude-4-Familie, die unterschiedliche Kompromisse zwischen Leistungsfähigkeit und Ressourceneffizienz bieten. Die Opus-Stufe ist für Szenarien gedacht, in denen maximale Modellleistung im Vordergrund steht. Das 200K-Token-Kontextfenster ermöglicht es Nutzern, in einer einzelnen Sitzung mit umfangreichen Informationsmengen zu arbeiten – etwa für umfassende Dokumentenprüfungen, ausgedehnte Dialoge oder die parallele Analyse mehrerer verwandter Quellen.

Claude Opus 4.1 steht für das Maximum an Reasoning-Tiefe in Anthropics Claude-4-Familie mit 200.000-Token-Kontext.

Tokonomix-Benchmark-Zusammenfassung
Abschnitt 01

Preise

Was Sie pro Million Tokens zahlen, wenn Sie dieses Modell über Tokonomix nutzen, plus eine Schätzung für ein typisches Gespräch.

💰
API-Tarife — Claude Opus 4.1
$19.50 pro 1M Input-Tokens
$97.50 pro 1M Output-Tokens
≈ $0.0312 pro typischem Gespräch (800 Tokens)
Input- vs. Output-Preis (pro 1M Tokens)
pro 1M Input-Tokens$19.50
pro 1M Output-Tokens$97.50
Abschnitt 02

Stärken & Schwächen

Basierend auf Benchmark-Ergebnissen und aggregiertem Community-Feedback zu realen Anwendungsfällen.

Stärken

Höchste Reasoning-Tiefe der Claude-4-Serie200.000-Token-KontextfensterUmfassende DokumentenanalyseKomplexes kreatives SchreibenConstitutional-AI-TrainingNuanciertes Instruction-Following

Schwächen

Höhere Betriebskosten als Sonnet/HaikuLängere Latenz bei einfachen AufgabenOverkill für Standardaufgaben
Abschnitt 03

Fähigkeiten

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputreasoningjson schemaprompt cachingmax output tokens: 32000
Abschnitt 04

Häufig gestellte Fragen

Komplexe Forschungsanalysen, tiefgreifendes Code-Review, detaillierte technische Dokumentation und Aufgaben, bei denen maximale Präzision entscheidend ist.

Für komplexe Analyse, detaillierte Forschung und anspruchsvolle Mehrstufenaufgaben ist Opus 4.1 Anthropics stärkste Waffe.

Tokonomix-Benchmark-Zusammenfassung
Abschnitt 05

Verfügbarkeit

Verfügbarkeit

Noch keine Messdaten

Es wurden noch nicht genug API-Aufrufe aufgezeichnet, um Verfügbarkeitsstatistiken für dieses Modell anzuzeigen. Daten erscheinen, sobald das Modell Live-Traffic erhält.

Abschnitt 06

Tokonomix-Benchmark-Urteile

⚖️
Endorsed by 2 judges
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
cohere/command-a100/100 · 1 runs
1 correct0 partial0 wrong100% accuracy
claude-sonnet-4-596/100 · 121 runs
117 correct4 partial0 wrong97% accuracy
2026-08-09

Claude Opus 4.1 Unavailable: No Test Data in Current Benchmark Window

Claude Opus 4.1 remains absent from the current benchmark window with no performance data available for evaluation. While the model has gained several new capabilities including tools, vision, JSON mode, PDF input, reasoning, JSON schema support, and prompt caching, these features cannot be assessed without actual benchmark results. The previous window also showed no test data, indicating continued unavailability for standardized testing. Users should be aware that despite the expanded feature set suggesting enhanced functionality, there is no empirical evidence of how the model performs on standard benchmarks compared to previous versions or competitors. The addition of multimodal capabilities through vision and PDF input, along with structured output options via JSON mode and schema support, represents a significant expansion of the model's intended use cases. However, without concrete performance metrics across reasoning, coding, mathematics, or general knowledge tasks, it is impossible to verify claims or provide guidance on optimal use cases. Organizations considering this model should seek alternative evaluation methods or await future benchmark data.

Qualität

Latenz p50

Testläufe

0

New multimodal capabilities added Structured output support enabled No benchmark data available
Abschnitt 07

Vollständiges Modellprofil

Claude Opus 4.1 — illustration 1
Claude Opus 4.1: der Opus vom August 2025, noch immer punktuell nützlich

Hinweis — Legacy-Snapshot. Claude Opus 4.1 (claude-opus-4-1-20250805) ist eine ältere Opus-Generation. Produktionsteams, die heute auf den Stand des Anthropic-Stacks schauen, sollten Opus 4.5, 4.6 und 4.7 vergleichen. Diese Seite existiert für Migrationsplanungen und für Workloads, die auf den 4.1-Gewichten verankert sind.

Claude Opus 4.1 war Anthropics Flaggschiff in der zweiten Hälfte von 2025. Zweihunderttausend Token Kontextfenster. Text- und Vision-Eingabe. Der Reasoning-Stil, für den die Opus-Linie bekannt ist: vorsichtig, explizit, mit einer Vorliebe, den eigenen Gedankengang zu zeigen.

Wer es in Produktion eingesetzt hat, kennt den Kompromiss. Opus 4.1 war das Modell, das man wählte, wenn Korrektheit wichtiger war als Geschwindigkeit, wenn eine Ablehnung einer selbstsicheren Falschantwort vorzuziehen war, wenn der Prompt aus europäischsprachiger Verwaltungsprosa bestand und anglisierte Fachbegriffe in der Ausgabe unerwünscht waren. Aus diesen Gründen stand es auf EU-Shortlists.

Wo es noch passt

Eine Handvoll Workloads sind vernünftige Kandidaten, bei 4.1 zu bleiben, statt der neuesten Version nachzulaufen:

  • Verankerte Evaluierungen und Regressions-Suites, bei denen über Monate stabiles Modellverhalten benötigt wird. Neuere Opus-Snapshots verändern Ablehnungsmuster und Reasoning-Stil so weit, dass Vergleichsläufe eine Neukalibrierung erfordern.
  • Compliance-Pipelines, die gegen die spezifische 4.1-Ausgabeverteilung auditiert wurden. Neues Auditieren ist nicht immer günstig.
  • Workflows, die Anthropics Per-Tier-Ratenlimits treffen und von der Lastverteilung auf mehrere Opus-Versionen profitieren.

In den meisten anderen Situationen zahlt man Frontier-Rechenleistung für letztjährigen Frontier-Output. Die neueren Opus-Revisionen kommen dem Reasoning-Niveau von 2026 näher und bringen die Long-Context-Verbesserungen mit, die 4.1 nicht hat.

Was es gut kann

Die Vision-Eingabe in 4.1 ist solide. Gescannte PDFs, Dashboard-Screenshots, Formularbilder — das Modell behandelt sie mit derselben Sorgfalt wie Text. Dichte Diagramme und handgeschriebenes Material sind die üblichen Schwachpunkte, genauso wie im Rest der Claude-Familie.

Strukturierte Ausgabe ist zuverlässig. Geben Sie ihm ein JSON-Schema und es hält sich daran, ohne Felder zu erfinden. Tool-Use-Aufrufe liefern saubere Ergebnisse. Wer auf Basis von 4.1 einen Agenten gebaut hat, der funktioniert, findet den Upgrade-Pfad zu einer neueren Opus-Generation meist mechanisch — der Surface-Vertrag hat sich nicht dramatisch verschoben.

Europäischsprachige Arbeit ist der stille Stärkebereich von 4.1. Deutsches Rechtsidiom, französische Verwaltungsphrasen, niederländische Regierungsboilerplate — das Opus-Erbe zeigt sich. Es kollabiert nicht zu englisch geprägter Ausgabe, wie es manche konkurrierenden Frontier-Modelle tun.

Was es schlecht kann

Die Long-Context-Performance ist die sichtbarste Einschränkung. Das 200k-Fenster ist real, aber die Qualität der Aufmerksamkeit sinkt jenseits von etwa 120.000 Token in der Mitte des Puffers. Die Nadel-im-Heuhaufen-Story ist mittelmäßig gemessen an dem, was Anthropic sechs Monate später in derselben Linie ausgeliefert hat.

Code-Generierung ist kompetent, aber konservativ. Es schreibt ausführlichen, defensiv typisierten Code, während manche Konkurrenten idiomatischen Output produzieren. Bei IDE-passendem Autocomplete macht der Unterschied etwas aus. Die Modellübersicht auf /usecases/code deckt die Alternativen ab.

Geschwindigkeit ist ein weiterer Punkt. Opus 4.1 ist nicht langsam nach absoluten Maßstäben, aber neuere Flaggschiffe haben die Lücke bei der Time-to-First-Token geschlossen, während sie die Reasoning-Tiefe behalten haben. Das aktuelle Latenz-Bild finden Sie auf /benchmarks/speed.

Einordnung in die heutige Modelllandschaft

Gegenüber aktuellen Anthropic-Flaggschiffen: Opus 4.5, 4.6 und 4.7 treffen oder übertreffen 4.1 alle bei der Long-Context-Retention und in den Kategorien, die auf /benchmarks/intelligence verfolgt werden. Opus 4.7 bringt das Million-Token-Kontextfenster mit, das 4.1 nicht hat.

Gegenüber dem Rest des Frontiers: GPT-5 und Gemini 3 Pro Preview schlagen 4.1 in den meisten aktuellen Benchmark-Kategorien. Diese Lücke war viel kleiner, als 4.1 startete. Das Tempo der Frontier-Verbesserung hat nicht nachgelassen.

Wer 2026 einen Opus-Snapshot neu auswählt, hat keinen Qualitätsgrund, mit 4.1 zu beginnen. Der Fall dafür ist operationell — Versions-Pinning, Audit-Wiederverwendung, Ratenlimit-Verteilung. Das vollständige /benchmarks/leaderboard zeigt die Deltas über Kategorien hinweg.

Deployment-Hinweise

Standard-Anthropic-API. REST mit Streaming. System-Prompts verhalten sich erwartungsgemäß. Tool-Use ist zuverlässig.

Regionale Verfügbarkeit ist der Punkt, der europäische Beschaffungsteams trifft. Anthropics Inferenz läuft auf AWS und Google Cloud, und die öffentliche API bietet für Opus 4.1 oder ein anderes Claude-Modell keinen Regionsauswahlparameter. Enterprise-Verträge können Residenzklauseln aushandeln; die Standard-API kann keinen ausschließlich EU-basierten Inferenzpfad garantieren. Teams mit strikten Residenzanforderungen sollten die OVH-gehosteten Open-Weight-Optionen prüfen, die auf /usecases/local beschrieben sind.

Logs werden standardmäßig 30 Tage für die Missbrauchsüberwachung aufbewahrt. Eingaben werden nicht für das Training verwendet, sofern Sie dem nicht zustimmen. Zero-Retention erfordert eine Vertragsverhandlung, keinen Einstellungsschalter.

Migration weg von 4.1

Wer heute auf 4.1 ist und einen Upgrade erwägt:

  • Für einen Drop-in-Ersatz bei gleicher Kontextgröße ist Opus 4.5 das sicherste Ziel. Gleiche 200k-Fenstergröße, gleiche Eingabe-Oberfläche, ähnliche Ablehnungshaltung, bessere Long-Context-Aufmerksamkeit.
  • Wer speziell das größere Fenster benötigt: Opus 4.7 bringt eine Million Token. Das Verhalten ist nah genug, dass ein einwöchiger Shadow-Traffic-Lauf üblicherweise alle Unebenheiten aufdeckt.
  • Für kostensensitive Workloads, die das Opus-Tier-Preismodell gesprengt haben: Sonnet 4.5 oder 4.6 deckt die meiste Fläche zu einem anderen Preispunkt ab. Ein A/B-Test lohnt sich.

Die Faustregel: Führen Sie Ihr Evaluierungsset gegen das Kandidatenmodell mit Ihren eigenen Prompts aus. Das Frontier bewegt sich schnell genug, dass öffentliche Benchmark-Lücken selten den Lücken entsprechen, die Sie bei Ihrem spezifischen Workload sehen werden.

Wann Sie es einsetzen sollten

Greifen Sie zu Claude Opus 4.1, wenn:

  • Sie einen verankerten Opus-Snapshot aus Audit- oder Regressionsgründen benötigen.
  • Eine Migration zu einem neueren Flaggschiff noch nicht budgetiert ist.
  • Der Workload die Long-Context-Einschränkungen toleriert und das 1M-Fenster nicht benötigt.

Wählen Sie etwas anderes, wenn:

  • Sie 2026 neu auswählen.
  • Der Anwendungsfall starke Long-Context-Retention jenseits von 150.000 Token erfordert.
  • Latenz oder Kosten pro Token die Entscheidung dominieren.
  • Sie Audio, Echtzeit-Sprache oder eine Modalität außerhalb von Text-plus-Vision benötigen.

Testen Sie Opus 4.1 gegen aktuelle Frontier-Modelle auf demselben Prompt unter /live-test. Die Unterschiede werden im direkten Vergleich am deutlichsten.

Letzte technische Überprüfung: 2026-05-22 — Tokonomix.ai

Claude Opus 4.1 — illustration 2
Letzter automatisierter Test
9. Aug. 2026 · 05:30 UTC · Benchmark
P50-Latenz
P95-Latenz
Fehler
1 / 6 Läufe
Zuletzt geprüft von Tokonomix-Team·24. Mai 2026