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Tier C — Especialista
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Anthropic

Claude Opus 4.1

Tier C — Especialista · 200K tokens

Equipo editorial Tokonomix·Revisado por Mes Kalkan··

Claude Opus 4.1 es un modelo de lenguaje grande desarrollado por Anthropic, que representa el nivel de mayor capacidad dentro de la familia de modelos Claude 4. Está diseñado para tareas de razonamiento complejo, análisis extendido y aplicaciones que requieren una comprensión matizada en diversos dominios. El modelo maneja la generación de texto estándar con una ventana de contexto de 200,000 tokens, lo que le permite procesar y mantener la coherencia a lo largo de documentos extensos, conversaciones y flujos de trabajo de múltiples pasos. Como la oferta más avanzada de Anthropic en la serie Claude 4, Opus 4.1 está orientado a casos de uso que demandan una comprensión y generación sofisticada del lenguaje. Esto incluye análisis de investigación detallado, resolución de problemas complejos, tareas de escritura creativa, documentación técnica y aplicaciones donde la precisión y la profundidad del razonamiento son prioridades. El modelo se apoya en el enfoque de entrenamiento de IA constitucional de Anthropic, que enfatiza resultados útiles, inofensivos y honestos mediante un refinamiento iterativo. Dentro de la línea de modelos de Anthropic, Claude Opus 4.1 se ubica por encima de las variantes Sonnet y Haiku de la familia Claude 4, que ofrecen diferentes compensaciones entre capacidad y eficiencia de recursos. El nivel Opus está pensado para escenarios donde el máximo rendimiento del modelo es la consideración principal. La ventana de contexto de 200K tokens permite a los usuarios trabajar con cantidades sustanciales de información en una sola sesión, lo que da soporte a tareas como la revisión exhaustiva de documentos, el diálogo extendido y el análisis simultáneo de múltiples fuentes relacionadas.

Claude Opus 4.1 representa el nivel de máxima capacidad en la familia Claude 4, diseñado para razonamiento complejo y análisis extendido.

Resumen de benchmark Tokonomix
Sección 01

Análisis de velocidad

Latencia medida en todas las ejecuciones de benchmark. P50 (mediana) y P95 (percentil 95) dan una imagen realista de la velocidad de respuesta bajo carga normal y máxima.

Latencia P50 (mediana)Latencia P9597 runs
149201938905760763005-2206-15ms
Sección 02

Puntuaciones de calidad

Resultados de evaluación de modelos juez en diversas categorías de tareas. Las puntuaciones reflejan coherencia, precisión y seguimiento de instrucciones.

100
Generación de código
99
Multilingüe
100
Razonamiento
Sección 03

Historial de precios

Tarifas directas del proveedor por millón de tokens, más una estimación del coste de una conversación típica.

💰
Tarifas API — Claude Opus 4.1
$15.00 por 1M de tokens de entrada
$75.00 por 1M de tokens de salida
≈ $0.0240 por conversación típica (800 tokens)
Precio entrada vs salida (por 1M de tokens)
por 1M de tokens de entrada$15.00
por 1M de tokens de salida$75.00

Pricing over time

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

$15.00

input / 1M

— stable

$75.00

output / 1M

— stable

2026-05-242026-06-072026-06-14
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Sección 04

Tokens por segundo

Rendimiento en tokens por segundo, derivado de la latencia P50 medida. Más alto es mejor; las fluctuaciones reflejan la carga del lado del proveedor.

Rendimiento (tokens / s)104 / avg 135
132662

Estimado a partir de latencia P50 × 200 tokens de salida — el número absoluto depende de esta suposición; lo que importa es la tendencia.

Sección 05

Fortalezas & debilidades

Basado en resultados de benchmarks y comentarios agregados de la comunidad sobre casos de uso reales.

Fortalezas

Razonamiento complejo multi-paso200K tokens de contextoEscritura técnica y creativa avanzadaGeneración de código de alta calidadAnálisis detallado de documentosSeguimiento preciso de instrucciones complejasIA Constitucional de Anthropic

Debilidades

Mayor latencia que Sonnet y HaikuExcesivo para tareas simplesMayor consumo de recursos computacionalesCosto-beneficio bajo para tareas rutinarias
Sección 06

Capacidades

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

Preguntas frecuentes

Cuando la tarea requiere razonamiento profundo, análisis matizado o generación de contenido donde la calidad supera a la velocidad.

Para casos de uso donde la profundidad analítica y la precisión son más importantes que la velocidad de respuesta.

Resumen de benchmark Tokonomix
Sección 08

Disponibilidad

Disponibilidad

Sin datos todavía

Aún no hemos registrado suficientes llamadas a la API para mostrar estadísticas de disponibilidad de este modelo. Los datos aparecen una vez que el modelo comienza a recibir tráfico en vivo.

Sección 09

Veredictos del benchmark Tokonomix

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-596/100 · 76 runs
74 correct2 partial0 wrong97% accuracy
2026-06-14

Claude Opus 4.1 Shows Peak Quality Scores, 31% Latency Increase

Claude Opus 4.1 has achieved remarkable quality improvements in this benchmark window, reaching an overall score of 99.6 out of 100, up from 97.6 previously. The model demonstrates perfect performance in both coding and reasoning tasks, each scoring 100, while multilingual capabilities remain strong at 99. This represents a significant advancement in reasoning capabilities, which were not separately measured in the previous window. However, this quality improvement comes with a notable tradeoff in response time. Median latency has increased by 31 percent, rising from 7926 ms to 10419 ms. This suggests the model may be performing more thorough processing to achieve its enhanced quality scores. The benchmark data shows some category changes between windows, making direct comparisons limited. Creative and factual question categories from the previous window are not present in current results, while reasoning has been added. The consistency in coding performance at 100 across both windows demonstrates maintained strength in technical tasks. Users should expect exceptional output quality across coding, reasoning, and multilingual tasks, but should account for longer response times in their applications.

Quality

99.6

Latency p50

10,419 ms

Test runs

5

Quality score up to 99.6 Perfect reasoning and coding scores Latency increased 31% Slower responses at 10.4s median
Sección 10

Perfil completo del modelo

Claude Opus 4.1 — illustration 1
Claude Opus 4.1: el Opus de agosto de 2025, aún útil en ciertos contextos

Nota — instantánea heredada. Claude Opus 4.1 (claude-opus-4-1-20250805) es una generación Opus anterior. Los equipos en producción que buscan lo mejor de la línea Anthropic hoy deben comparar con Opus 4.5, 4.6 y 4.7. Esta página existe para planificación de migraciones y cargas de trabajo ancladas a los pesos 4.1.

Claude Opus 4.1 fue el modelo insignia de Anthropic durante la segunda mitad de 2025. Doscientos mil tokens de ventana de contexto. Entrada de texto e imagen. El estilo de razonamiento por el que es conocida la línea Opus: cauteloso, explícito, con tendencia a mostrar su proceso.

Si lo usó en producción, recordará el trato. Opus 4.1 era el modelo al que se recurría cuando la corrección importaba más que la velocidad, cuando un rechazo era preferible a una respuesta incorrecta pero confiada, cuando el prompt era prosa administrativa en lenguas europeas y no se quería terminología anglificada en la salida. Por esas razones ganó su lugar en las listas cortas de la UE.

Dónde sigue encajando

Un puñado de cargas de trabajo son candidatos razonables para permanecer en 4.1 en lugar de perseguir la última versión:

  • Evaluaciones ancladas y suites de regresión donde se necesita un comportamiento estable del modelo durante meses. Las instantáneas Opus más recientes cambian los patrones de rechazo y el estilo de razonamiento lo suficiente como para que las ejecuciones comparativas requieran recalibración.
  • Pipelines de cumplimiento normativo auditados contra la distribución de salida específica de 4.1. Una re-auditoría no siempre es barata.
  • Flujos de trabajo que alcanzan los límites de tasa por tier de Anthropic y se benefician de distribuir la carga entre múltiples versiones de Opus.

Para la mayoría de las demás situaciones, se está pagando computación frontier por una salida frontier del año pasado. Las revisiones Opus más recientes se acercan más al nivel de razonamiento de 2026 e incluyen las mejoras de contexto largo que 4.1 no tiene.

Qué hace bien

La entrada de visión en 4.1 es sólida. PDFs escaneados, capturas de pantalla de paneles de control, imágenes de formularios — el modelo los gestiona con el mismo cuidado que muestra con texto. Los gráficos densos y el material manuscrito son los puntos débiles habituales, igual que en el resto de la familia Claude.

La salida estructurada es fiable. Dale un esquema JSON y lo respeta sin inventar campos. Las llamadas de uso de herramientas devuelven resultados limpios. Si tiene un agente construido sobre 4.1 que funciona, la ruta de actualización a una generación Opus más reciente suele ser mecánica: el contrato de interfaz no ha cambiado drásticamente.

El trabajo en lenguas europeas es donde 4.1 destaca en silencio. Idioma legal alemán, fraseología administrativa francesa, texto burocrático neerlandés: el legado Opus se nota. No colapsa hacia una salida con forma inglesa como hacen algunos modelos frontier de la competencia.

Qué hace mal

El rendimiento en contexto largo es la limitación más visible. La ventana de 200k es real, pero la calidad de atención cae pasados aproximadamente 120k tokens en la parte central del buffer. La capacidad de encontrar la aguja en el pajar es mediocre según los estándares de lo que Anthropic publicó seis meses después en la misma línea.

La generación de código es competente pero conservadora. Escribe código verboso y con tipado defensivo donde algunos competidores producen una salida más idiomática. Para el autocompletado ajustado al IDE, la diferencia importa. La encuesta de modelos en /usecases/code cubre las alternativas.

La velocidad es la otra cuestión. Opus 4.1 no es lento en términos absolutos, pero las nuevas insignias han cerrado la brecha en tiempo hasta el primer token manteniendo la profundidad de razonamiento. La imagen de latencia actualizada está en /benchmarks/speed.

Su posición frente al campo actual

Frente a los modelos insignia actuales de Anthropic: Opus 4.5, 4.6 y 4.7 igualan o superan a 4.1 en retención de contexto largo y en las categorías rastreadas en /benchmarks/intelligence. Opus 4.7 tiene la ventana de un millón de tokens que 4.1 no tiene.

Frente al resto del frontier: GPT-5 y Gemini 3 Pro Preview superan a 4.1 en la mayoría de las categorías de benchmark actuales. Esa brecha era mucho menor cuando se lanzó 4.1. El ritmo de mejora frontier no se ha ralentizado.

Si se elige una instantánea Opus desde cero en 2026, no hay ninguna razón de calidad para empezar con 4.1. El argumento a su favor es operacional: anclaje de versión, reutilización de auditorías, distribución de límites de tasa. El /benchmarks/leaderboard completo muestra las diferencias por categoría.

Notas de despliegue

API estándar de Anthropic. REST con streaming. Los prompts de sistema se comportan de la manera esperada. El uso de herramientas es fiable.

La disponibilidad regional es lo que perjudica a los equipos de adquisición europeos. La inferencia de Anthropic corre en AWS y Google Cloud, y la API pública no expone un parámetro de selección de región para Opus 4.1 ni para ningún otro modelo Claude. Los contratos enterprise pueden negociar cláusulas de residencia; la API estándar no puede garantizar una ruta de inferencia exclusivamente de la UE. Los equipos con restricciones estrictas de residencia deben explorar las opciones de peso abierto alojadas en OVH que se analizan en /usecases/local.

Los logs se conservan treinta días por defecto para monitoreo de abusos. Las entradas no se usan para entrenamiento salvo que se acepte explícitamente. La retención cero requiere negociación contractual, no un interruptor de configuración.

Migración desde esta versión

Si usa 4.1 hoy y considera una actualización, la ruta práctica:

  • Para reemplazo directo con el mismo tamaño de contexto, Opus 4.5 es el destino más seguro. La misma ventana de 200k, la misma superficie de entrada, postura de rechazo similar, mejor atención en contexto largo.
  • Si necesita específicamente la ventana más grande, Opus 4.7 ofrece un millón de tokens. El comportamiento es suficientemente parecido como para que una semana de tráfico en sombra suela revelar cualquier punto conflictivo.
  • Para cargas de trabajo sensibles al coste que han superado el precio del tier Opus, Sonnet 4.5 o 4.6 cubre la mayor parte de la misma superficie a un precio diferente. Vale la pena hacer pruebas A/B.

La regla general: ejecute su conjunto de evaluación contra el modelo candidato con sus propios prompts. El frontier avanza lo suficientemente rápido como para que las brechas en benchmarks públicos rara vez coincidan con las que verá en su carga de trabajo específica.

Cuándo elegirlo

Use Claude Opus 4.1 cuando:

  • Necesite una instantánea Opus anclada por razones de auditoría o regresión.
  • La migración a una versión más reciente aún no esté presupuestada.
  • La carga de trabajo tolera las limitaciones de contexto largo y no necesita la ventana de 1M.

Elija otra opción cuando:

  • Esté eligiendo desde cero en 2026.
  • El caso de uso necesite una retención sólida de contexto largo pasados los 150k tokens.
  • La latencia o el coste por token dominen la decisión.
  • Necesite audio, voz en tiempo real o cualquier modalidad fuera de texto e imagen.

Pruebe Opus 4.1 frente a los modelos frontier actuales con el mismo prompt en /live-test. Las diferencias son más claras cuando se observan una junto a la otra.

Última revisión técnica: 2026-05-22 — Tokonomix.ai

Claude Opus 4.1 — illustration 2
Última prueba automática
15 jun 2026 · 08:01 UTC · Benchmark de velocidad
Latencia P50
1932 ms
Latencia P95
2292 ms
Errores
0 / 6 ejecuciones
Última revisión por Equipo Tokonomix·24 de mayo de 2026