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

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

Seit 30. Juli 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

Geschwindigkeitsanalyse

Latenz über alle Benchmark-Läufe gemessen. P50 (Median) und P95 (95. Perzentil) zeigen ein realistisches Bild der Antwortgeschwindigkeit bei normaler und Spitzenlast.

P50-Latenz (Median)P95-Latenz102 runs
1383333352847234918407-0507-30ms
Abschnitt 02

Qualitätswerte

Auswertungsergebnisse aus Judge-Model-Bewertungen über verschiedene Aufgabenkategorien. Werte spiegeln Kohärenz, Genauigkeit und Anweisungsbefolgung wider.

96
Kreativ
67
Faktisch
100
Mehrsprachig
100
Schlussfolgern
Abschnitt 03

Preisverlauf

Direkte Provider-Tarife pro Million Tokens, plus eine typische Gesprächskostenschätzung.

💰
API-Tarife — Claude Opus 4.1
$15.00 pro 1M Input-Tokens
$75.00 pro 1M Output-Tokens
≈ $0.0240 pro typischem Gespräch (800 Tokens)
Input- vs. Output-Preis (pro 1M Tokens)
pro 1M Input-Tokens$15.00
pro 1M Output-Tokens$75.00

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$15.00

input / 1M

— stable

$75.00

output / 1M

— stable

2026-05-242026-06-212026-07-26
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Abschnitt 04

Tokens pro Sekunde

Durchsatz in Tokens pro Sekunde, abgeleitet aus gemessener P50-Latenz. Höhere Werte sind besser; Schwankungen spiegeln die Provider-seitige Last wider.

Durchsatz (Tokens / s)102 / avg 98
14448

Geschätzt aus P50-Latenz × 200 Output-Tokens — die absolute Zahl hängt von dieser Annahme ab; entscheidend ist der Trend.

Abschnitt 05

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 06

Fähigkeiten

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputreasoningjson schemaprompt cachingmax output tokens: 32000
Abschnitt 07

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 08

Verfügbarkeit

Verfügbarkeit

Wie oft dieses Modell antwortet, wenn wir es aufrufen — gemessen anhand echter API-Anfragen und Live-Tests der letzten 30 Tage. Dies ist unabhängig von der Qualität: Diese Zahlen zeigen nur, ob das Modell antwortet, nicht wie gut die Antwort ist.

Letzte 7 Tage

Letzte 30 Tage

100.0%

n=29

Mediane Antwortzeit

5,316ms

n=29

Basierend auf 409 Messungen in den letzten 30 Tagen.

Technische Details

Nur echte API-Aufrufe und Live-Test-Anfragen werden gezählt — interne Proben und Benchmark-Läufe sind ausgeschlossen.

Aufrufe mit einem eigenen API-Schlüssel (BYOK) sind ausgeschlossen: Diese Fehler sind schlüsselspezifisch und kein Zeichen für Modellausfälle.

Fehlgeschlagene Aufrufe werden NICHT in Qualitätswerten berücksichtigt — Qualität wird nur für erfolgreiche Antworten gemessen. Verfügbarkeit und Qualität sind unabhängige Signale.

Mediane Antwortzeit (p50) über erfolgreiche Aufrufe mit aufgezeichneter Dauer. Ausreißer beeinflussen den Median weniger als den Durchschnitt.

Gesamte Aufrufe (30d)

29

OK-Antworten (30d)

29

Gesamte Aufrufe (7d)

0

OK-Antworten (7d)

0

Abschnitt 09

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 · 116 runs
112 correct4 partial0 wrong97% accuracy
2026-07-26

Claude Opus 4.1 Shows Mixed Results: Faster Speed, Lower Overall Score

Claude Opus 4.1 demonstrates significant performance improvements in latency while experiencing a notable decline in overall quality. The model's median response time improved by 26 percent, dropping from 10670 ms to 7919 ms, making it substantially more responsive for users. However, the overall quality score decreased from 95.1 to 90.6, a decline of approximately 5 points that warrants attention. Category performance reveals a mixed picture. Multilingual capabilities strengthened from 96 to a perfect 100, and reasoning achieved a perfect score of 100 as well. Creative tasks improved from 90 to 96, showing continued strength in generative work. The concerning area is factual accuracy, which scored only 67 in the current window. This represents a significant weakness compared to the model's otherwise strong performance. Notably, coding scores are absent from the current evaluation window despite achieving 99 in the previous period. Users should expect faster response times and excellent performance on reasoning, creative, and multilingual tasks. However, applications requiring high factual accuracy may need additional verification steps until this category shows improvement.

Quality

90.6

Latency p50

7,919 ms

Test runs

5

26% faster response time Perfect multilingual and reasoning scores Overall quality dropped 5 points Factual accuracy scored only 67
Abschnitt 10

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
30. Juli 2026 · 14:05 UTC · Geschwindigkeits-Benchmark
P50-Latenz
1970 ms
P95-Latenz
2022 ms
Fehler
0 / 6 Läufe
Zuletzt geprüft von Tokonomix-Team·24. Mai 2026