Aller au contenu
Tier C — Spécialiste
Fonctionne en :USCréé en :United States
Anthropic

Claude Opus 4.1

Tier C — Spécialiste · 200K tokens

Équipe éditoriale Tokonomix·Relu par Mes Kalkan··

Claude Opus 4.1 est un grand modèle de langage développé par Anthropic, représentant le palier de capacité le plus élevé de la famille de modèles Claude 4. Il est conçu pour les tâches de raisonnement complexe, l'analyse approfondie et les applications nécessitant une compréhension nuancée dans des domaines variés. Le modèle gère la génération de texte standard avec une fenêtre de contexte de 200 000 tokens, lui permettant de traiter et de maintenir la cohérence sur des documents longs, des conversations et des flux de travail à plusieurs étapes. En tant qu'offre la plus avancée d'Anthropic dans la série Claude 4, Opus 4.1 est positionné pour les cas d'usage exigeant une compréhension et une génération linguistiques sophistiquées. Cela inclut l'analyse de recherche détaillée, la résolution de problèmes complexes, les tâches d'écriture créative, la documentation technique et les applications où la précision et la profondeur de raisonnement sont prioritaires. Le modèle s'appuie sur l'approche d'entraînement d'IA constitutionnelle d'Anthropic, qui met l'accent sur des sorties utiles, inoffensives et honnêtes grâce à un raffinement itératif. Au sein de la gamme de modèles d'Anthropic, Claude Opus 4.1 se situe au-dessus des variantes Sonnet et Haiku de la famille Claude 4, qui offrent différents compromis entre capacité et efficacité des ressources. Le palier Opus est destiné aux scénarios où la performance maximale du modèle est la considération principale. La fenêtre de contexte de 200K tokens permet aux utilisateurs de travailler avec des volumes importants d'information en une seule session, prenant en charge des tâches telles que la revue exhaustive de documents, le dialogue prolongé et l'analyse simultanée de plusieurs sources connexes.

Claude Opus 4.1 représente le sommet de la série Claude 4, conçu pour les analyses les plus exigeantes avec 200 000 tokens de contexte.

Synthèse benchmark Tokonomix
Section 01

Analyse de vitesse

Latence mesurée sur toutes les exécutions de benchmark. P50 (médiane) et P95 (95e percentile) donnent une image réaliste de la vitesse de réponse en charge normale et de pointe.

Latence P50 (médiane)Latence P9597 runs
149201938905760763005-2206-15ms
Section 02

Scores de qualité

Résultats d'évaluation issus des notations du modèle juge sur diverses catégories de tâches. Les scores reflètent la cohérence, la précision et le suivi des instructions.

100
Génération de code
99
Multilingue
100
Raisonnement
Section 03

Historique des tarifs

Tarifs directs du fournisseur par million de tokens, plus une estimation du coût d'une conversation typique.

💰
Tarifs API — Claude Opus 4.1
$15.00 par 1M de tokens d'entrée
$75.00 par 1M de tokens de sortie
≈ $0.0240 par conversation typique (800 tokens)
Prix entrée vs sortie (par 1M de tokens)
par 1M de tokens d'entrée$15.00
par 1M de tokens de sortie$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
Section 04

Tokens par seconde

Débit en tokens par seconde, dérivé de la latence P50 mesurée. Plus haut est mieux ; les fluctuations reflètent la charge côté fournisseur.

Débit (tokens / s)104 / avg 135
132662

Estimé à partir de la latence P50 × 200 tokens de sortie — le chiffre absolu dépend de cette hypothèse ; c'est la tendance qui compte.

Section 05

Forces & faiblesses

Basé sur les résultats de benchmarks et les retours communautaires agrégés sur des cas d'usage réels.

Forces

Capacité de raisonnement maximaleContexte de 200 000 tokensAnalyse détaillée multi-domainesAssistance développement avancéeSuivi d instructions élaboréesCompréhension multilingue étendue

Faiblesses

Latence plus haute que SonnetRessources computationnelles importantesExcès de puissance pour tâches légères
Section 06

Capacités

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

Questions fréquentes

En tant que variante Opus, ce modèle est optimisé pour la performance maximale plutôt que pour la vitesse ou l efficacité, avec une priorité donnée à la qualité de raisonnement.

Opus 4.1 s adresse aux équipes qui ont besoin de la meilleure qualité de raisonnement disponible chez Anthropic.

Synthèse benchmark Tokonomix
Section 08

Disponibilité

Disponibilité

Pas encore de données

Nous n'avons pas encore enregistré suffisamment d'appels API pour afficher les statistiques de disponibilité de ce modèle. Les données apparaîtront dès que le modèle reçoit du trafic en direct.

Section 09

Verdicts 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
Section 10

Profil complet du modèle

Claude Opus 4.1 — illustration 1
Claude Opus 4.1 : l'Opus d'août 2025, encore utile dans certains cas

Note — instantané historique. Claude Opus 4.1 (claude-opus-4-1-20250805) est une génération Opus plus ancienne. Les équipes en production qui regardent le haut de la pile Anthropic aujourd'hui devraient comparer avec Opus 4.5, 4.6 et 4.7. Cette page existe pour la planification de migration et pour les charges de travail épinglées aux poids du 4.1.

Claude Opus 4.1 était le modèle phare d'Anthropic pour le second semestre 2025. Deux cent mille tokens de contexte. Entrée texte-plus-vision. Le style de raisonnement qui caractérise la ligne Opus : prudent, explicite, avec un goût pour montrer son cheminement.

Si vous l'avez utilisé en production, vous vous souvenez du compromis. Opus 4.1 était le modèle vers lequel on se tournait quand l'exactitude primait sur la vitesse, quand un refus valait mieux qu'une réponse fausse assurée, quand le prompt était de la prose administrative en langues européennes et qu'on ne voulait pas de terminologie anglicisée dans la sortie. Il s'est imposé sur les listes courtes UE pour ces raisons.

Où il reste pertinent

Quelques charges de travail sont de bonnes candidates pour rester sur le 4.1 plutôt que de suivre le dernier modèle :

  • Les évaluations épinglées et suites de régression où vous avez besoin d'un comportement de modèle stable sur plusieurs mois. Les versions Opus plus récentes modifient suffisamment les patterns de refus et le style de raisonnement pour que les comparaisons nécessitent une recalibration.
  • Les pipelines de conformité audités sur la distribution de sortie spécifique du 4.1. Un re-audit n'est pas toujours peu coûteux.
  • Les workflows qui atteignent les limites de taux par niveau d'Anthropic et bénéficient de la répartition de la charge sur plusieurs versions d'Opus.

Pour la plupart des autres situations, vous payez du compute frontier pour une sortie frontier de l'année dernière. Les versions Opus plus récentes se rapprochent davantage de la barre de raisonnement 2026 et apportent les améliorations long-contexte que le 4.1 n'a pas.

Ce qu'il fait bien

L'entrée vision du 4.1 est solide. PDF scannés, captures d'écran de tableaux de bord, images de formulaires — le modèle les gère avec le même soin qu'il apporte au texte. Les graphiques denses et le matériel manuscrit sont les points faibles habituels, identiques au reste de la famille Claude.

La sortie structurée est fiable. Donnez-lui un schéma JSON et il s'y tient sans inventer de champs. Les appels d'outils retournent proprement. Si vous avez construit un agent sur le 4.1 et qu'il fonctionne, le chemin d'upgrade vers une génération Opus plus récente est généralement mécanique — le contrat de surface n'a pas radicalement changé.

Le travail en langues européennes est là où le 4.1 excelle discrètement. Idiome juridique allemand, formulations administratives françaises, modèles de documents gouvernementaux néerlandais — l'héritage Opus se manifeste. Il ne retombe pas sur une sortie aux formes anglaises comme le font certains modèles frontier concurrents.

Ce qu'il fait mal

La performance long-contexte est la limitation la plus visible. La fenêtre de 200 000 tokens est réelle, mais la qualité d'attention chute au-delà d'environ 120 000 tokens au milieu du tampon. La récupération d'aiguille dans une botte de foin est médiocre au regard de ce qu'Anthropic a sorti six mois plus tard dans la même ligne.

La génération de code est compétente mais conservatrice. Il écrit du code verbeux, défensivement typé, là où certains concurrents produisent une sortie idiomatique. Pour l'autocomplétion en IDE, la différence compte. L'étude de modèles sur /usecases/code couvre les alternatives.

La vitesse est l'autre point. Opus 4.1 n'est pas lent en termes absolus, mais les modèles phares plus récents ont comblé l'écart sur le temps jusqu'au premier token tout en conservant la profondeur de raisonnement. Le tableau de latence en temps réel est sur /benchmarks/speed.

Positionnement face à la concurrence aujourd'hui

Face aux modèles phares Anthropic actuels : Opus 4.5, 4.6 et 4.7 égalent ou surpassent tous le 4.1 sur la rétention long-contexte et les catégories suivies sur /benchmarks/intelligence. Opus 4.7 embarque la fenêtre de contexte d'un million de tokens que le 4.1 n'a pas.

Face au reste du frontier : GPT-5 et Gemini 3 Pro Preview devancent tous deux le 4.1 sur la plupart des catégories de benchmarks actuels. Cet écart était bien plus faible à la sortie du 4.1. Le rythme d'amélioration du frontier ne s'est pas ralenti.

Si vous choisissez un instantané Opus depuis zéro en 2026, il n'y a aucune raison qualitative de commencer par le 4.1. L'argument pour lui est opérationnel — épinglage de version, réutilisation d'audit, répartition des limites de taux. Le /benchmarks/leaderboard complet montre les écarts par catégorie.

Notes de déploiement

API Anthropic standard. REST avec streaming. Les prompts système se comportent comme prévu. Les appels d'outils sont fiables.

La disponibilité régionale est ce qui pose problème aux équipes d'achat européennes. L'inférence d'Anthropic tourne sur AWS et Google Cloud, et l'API publique n'expose pas de paramètre de sélection de région pour Opus 4.1 ni pour aucun autre modèle Claude. Les contrats Enterprise peuvent négocier des clauses de résidence ; l'API standard ne peut pas garantir un chemin d'inférence exclusivement UE. Les équipes soumises à des contraintes de résidence strictes devraient consulter les options open-weight hébergées sur OVH dans /usecases/local.

Les logs sont conservés trente jours par défaut pour la surveillance des abus. Les entrées ne sont pas utilisées pour l'entraînement sans opt-in explicite. La rétention zéro requiert une négociation contractuelle, pas un réglage dans les paramètres.

Migrer vers autre chose

Si vous êtes sur le 4.1 aujourd'hui et envisagez un upgrade, le chemin pratique :

  • Pour un remplacement drop-in à la même taille de contexte, Opus 4.5 est la cible la plus sûre. Même fenêtre de 200 000 tokens, même surface d'entrée, posture de refus similaire, meilleure attention long-contexte.
  • Si vous avez spécifiquement besoin d'une fenêtre plus grande, Opus 4.7 offre un million de tokens. Le comportement est suffisamment proche pour qu'une semaine de shadow traffic révèle généralement les éventuels points de friction.
  • Pour les charges de travail sensibles au coût qui ont dépassé la tarification du niveau Opus, Sonnet 4.5 ou 4.6 couvre la plupart de la même surface à un point de prix différent. Vaut la peine de tester en A/B.

La règle empirique. Lancez votre jeu d'évaluation sur le modèle candidat avec vos propres prompts. Le frontier évolue assez vite pour que les écarts sur les benchmarks publics correspondent rarement aux écarts que vous constaterez sur votre charge de travail spécifique.

Quand l'adopter

Choisissez Claude Opus 4.1 quand :

  • Vous avez besoin d'un instantané Opus épinglé pour des raisons d'audit ou de régression.
  • Une migration vers un modèle phare plus récent n'est pas encore budgétisée.
  • La charge de travail tolère les limitations long-contexte et vous n'avez pas besoin de la fenêtre 1M.

Choisissez autre chose quand :

  • Vous choisissez depuis zéro en 2026.
  • Le cas d'usage nécessite une forte rétention long-contexte au-delà de 150 000 tokens.
  • La latence ou le coût par token domine la décision.
  • Vous avez besoin d'audio, de voix en temps réel, ou de toute modalité en dehors du texte-plus-vision.

Testez Opus 4.1 face aux frontières actuelles sur le même prompt à /live-test. Les écarts sont les plus clairs quand vous les regardez côte à côte.

Dernière vérification technique : 2026-05-22 — Tokonomix.ai

Claude Opus 4.1 — illustration 2
Dernier test automatisé
15 juin 2026 · 08:01 UTC · Benchmark de vitesse
Latence P50
1932 ms
Latence P95
2292 ms
Erreurs
0 / 6 exécutions
Dernière revue par Équipe Tokonomix·24 mai 2026