Naar inhoud
Tier C — Specialist
Draait in:USGemaakt in:United States
Anthropic

Claude Opus 4.1

Tier C — Specialist · 200K tokens

Tokonomix-redactie·Gecontroleerd door Mes Kalkan··

Claude Opus 4.1 is een groot taalmodel ontwikkeld door Anthropic en vertegenwoordigt het hoogste capaciteitsniveau binnen de Claude 4-modelfamilie. Het is ontworpen voor complexe redeneertaken, uitgebreide analyse en toepassingen die genuanceerd begrip vereisen over diverse domeinen. Het model verwerkt standaard tekstgeneratie met een contextvenster van 200.000 tokens, waardoor het coherentie kan verwerken en behouden over langdurige documenten, gesprekken en workflows met meerdere stappen. Als meest geavanceerde aanbod van Anthropic in de Claude 4-serie is Opus 4.1 gepositioneerd voor gebruikssituaties die geavanceerd taalbegrip en -generatie vereisen. Dit omvat gedetailleerde onderzoeksanalyse, complex probleemoplossen, creatief schrijfwerk, technische documentatie en toepassingen waarbij nauwkeurigheid en redeneerdiepte prioriteit hebben. Het model bouwt voort op Anthropic's constitutional AI-trainingsaanpak, die de nadruk legt op behulpzame, onschadelijke en eerlijke outputs door iteratieve verfijning. Binnen Anthropic's modelaanbod staat Claude Opus 4.1 boven de Sonnet- en Haiku-varianten van de Claude 4-familie, die verschillende afwegingen bieden tussen capaciteit en efficiëntie. De Opus-tier is bedoeld voor scenario's waarin maximale modelprestatie de primaire overweging is. Het contextvenster van 200K tokens stelt gebruikers in staat om met aanzienlijke hoeveelheden informatie in één sessie te werken, en ondersteunt taken zoals uitgebreide documentbeoordeling, verlengde dialoog en analyse van meerdere gerelateerde bronnen tegelijkertijd.

Claude Opus 4.1 van Anthropic is het topmodel voor complexe taken waarbij diepgang en kwaliteit doorslaggevend zijn.

Tokonomix benchmark-samenvatting
Sectie 01

Snelheidsanalyse

Latency gemeten over alle benchmark-runs. P50 (mediaan) en P95 (95e percentiel) geven een realistisch beeld van de responssnelheid onder normale en piekbelasting.

P50 latency (mediaan)P95 latency101 runs
1383333352847234918407-0507-30ms
Sectie 02

Kwaliteitsscores

Evaluatieresultaten van judge-model beoordelingen over diverse taakcategorieën. Scores weerspiegelen coherentie, accuratesse en instructieopvolging.

96
Creatief
67
Feitelijk
100
Meertaligheid
100
Redeneren
Sectie 03

Prijsgeschiedenis

Directe provider-tarieven per miljoen tokens, plus een typische gespreks-kostschatting.

💰
API-tarieven — Claude Opus 4.1
$15.00 per 1M input-tokens
$75.00 per 1M output-tokens
≈ $0.0240 per typisch gesprek (800 tokens)
Input vs output prijs (per 1M tokens)
per 1M input-tokens$15.00
per 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
Sectie 04

Tokens per seconde

Doorvoersnelheid in tokens per seconde, afgeleid uit gemeten P50-latency. Hogere waarden zijn beter; fluctuaties weerspiegelen serverbelasting bij de provider.

Doorvoer (tokens / s)96 / avg 98
14448

Geschat uit P50-latency × 200 output-tokens — het absolute getal hangt af van deze aanname; de trend is wat telt.

Sectie 05

Sterke & zwakke punten

Gebaseerd op benchmark-resultaten en geaggregeerde community-feedback over echte use-cases.

Sterke punten

Geavanceerde redeneer- en analysecapaciteitHoge schrijfkwaliteitUitstekende codeerprestatiesWetenschappelijke tekstanalyseGroot 200K-token contextvensterMeertalige tekstverwerkingGedetailleerde instructieopvolgingGenuanceerde gespreksvoering

Zwakke punten

Hogere kosten per tokenLangzamer dan kleinere modellenNiet ideaal voor simpele taken
Sectie 06

Mogelijkheden

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

Veelgestelde vragen

Claude Opus 4.1 biedt sterkere redeneer- en analysecapaciteiten, hogere schrijfkwaliteit en betere prestaties op complexe, meerstaps-taken vergeleken met kleinere varianten.

De juiste keuze wanneer de taak het beste beschikbare resultaat vereist.

Tokonomix benchmark-samenvatting
Sectie 08

Beschikbaarheid

Beschikbaarheid

Hoe vaak dit model antwoordt als we het aanroepen — gemeten over echte API-aanvragen en live-tests in de afgelopen 30 dagen. Dit staat los van kwaliteit: deze cijfers laten alleen zien of het model reageert, niet hoe goed het antwoord is.

Afgelopen 7 dagen

Afgelopen 30 dagen

100.0%

n=29

Mediane responstijd

5,316ms

n=29

Gebaseerd op 409 metingen in de afgelopen 30 dagen.

Technische details

Alleen echte API-aanroepen en live-testverzoeken tellen mee — interne probes en benchmarkruns zijn uitgesloten.

Aanroepen met een eigen API-sleutel (BYOK) zijn uitgesloten: die fouten zijn sleutelspecifiek en geen teken van modelneergang.

Mislukte aanroepen worden NIET meegeteld in kwaliteitsscores — kwaliteit wordt gemeten op geslaagde responses. Beschikbaarheid en kwaliteit zijn onafhankelijke signalen.

Mediane responstijd (p50) over geslaagde aanroepen met een vastgelegde duur. Uitschieters trekken de mediaan minder dan het gemiddelde.

Totaal aanroepen (30d)

29

OK-reacties (30d)

29

Totaal aanroepen (7d)

0

OK-reacties (7d)

0

Sectie 09

Tokonomix benchmark-oordelen

⚖️
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
Sectie 10

Volledig modelprofiel

Claude Opus 4.1 — illustration 1
Claude Opus 4.1: de augustus 2025 Opus, op sommige plekken nog steeds nuttig

Let op — legacy snapshot. Claude Opus 4.1 (claude-opus-4-1-20250805) is een oudere Opus-generatie. Teams die nu aan de top van de Anthropic-stack willen zitten, kunnen beter vergelijken met Opus 4.5, 4.6 en 4.7. Deze pagina bestaat voor migratieplanning en voor workloads die gepind zijn op de 4.1-weights.

Claude Opus 4.1 was Anthropic's vlaggenschip voor de tweede helft van 2025. Tweehonderdduizend tokens context. Tekst- én vision-input. De redeneerwijze waar de Opus-lijn om bekendstaat: voorzichtig, expliciet, met een voorkeur voor zichtbaar redeneerwerk.

Als je het in productie gebruikte, ken je de deal. Opus 4.1 was het model dat je pakte als correctheid zwaarder woog dan snelheid, als een weigering beter was dan een zelfverzekerd fout antwoord, als de prompt Europees administratief proza was en je geen verengelsing in de output wilde. Op EU-shortlists verdiende het zijn plek precies om die redenen.

Waar het nog past

Een handvol workloads is een redelijke kandidaat om op 4.1 te blijven in plaats van het laatste model te achtervolgen:

  • Gepinde evaluaties en regressie-suites waarbij je stabiel modelgedrag over meerdere maanden nodig hebt. Nieuwere Opus-snapshots veranderen weigerpatronen en redeneerwijze genoeg dat vergelijkingsruns herkalibratiewerk vergen.
  • Compliance-pipelines die tegen de specifieke 4.1-outputdistributie zijn geaudit. Heraudit is niet altijd goedkoop.
  • Workflows die Anthropic's per-tier rate limits raken en baat hebben bij het spreiden van load over meerdere Opus-versies.

In de meeste andere gevallen betaal je frontier-compute voor frontier-output van een jaar geleden. De nieuwere Opus-revisies zitten dichter bij de 2026-redeneerlat en bevatten long-context verbeteringen die 4.1 niet heeft.

Wat het goed doet

De vision-input op 4.1 is solide. Gescande PDF's, dashboard-screenshots, formulierplaatjes — het model behandelt ze met dezelfde zorgvuldigheid als tekst. Dichtbezette grafieken en handgeschreven materiaal zijn de bekende zwakke plekken, identiek aan de rest van de Claude-familie.

Structured output is betrouwbaar. Geef het een JSON-schema en het volgt het schema zonder extra velden te verzinnen. Tool-use calls komen schoon terug. Als je een agent bovenop 4.1 hebt gebouwd en dat werkt, is het upgradepad naar een nieuwere Opus-generatie doorgaans mechanisch — het surface contract is niet drastisch verschoven.

Europees taalwerk is waar 4.1 stil uitblinkt. Duits juridisch idioom, Frans administratief taalgebruik, Nederlandse overheidsbrieven — de Opus-erfenis is zichtbaar. Het klapt niet terug op Engelse syntaxis zoals sommige concurrerende frontier-modellen wél doen.

Wat het slecht doet

Long-context prestaties zijn de meest zichtbare beperking. Het 200k-window is reëel, maar de aandachtskwaliteit zakt voorbij de ±120k tokens in het midden van de buffer. De needle-in-a-haystack-prestaties zijn matig vergeleken met wat Anthropic zes maanden later in dezelfde lijn heeft uitgebracht.

Code genereren is bekwaam maar conservatief. Het schrijft uitvoerige, defensief getypte code waar sommige concurrenten idiomatisch schrijven. Voor IDE-autocomplete merk je dat verschil. De model-survey op /usecases/code behandelt de alternatieven.

Snelheid is het andere punt. Opus 4.1 is absoluut gezien niet langzaam, maar nieuwere flagships hebben de achterstand op time-to-first-token ingelopen met behoud van redeneerdiepte. Het actuele latencybeeld staat op /benchmarks/speed.

Hoe het zich verhoudt tot het veld van nu

Vergeleken met huidige Anthropic-flagships: Opus 4.5, 4.6 en 4.7 presteren op long-context retention en de categorieën op /benchmarks/intelligence allemaal gelijk aan of beter dan 4.1. Opus 4.7 heeft het miljoen-token context window dat 4.1 mist.

Vergeleken met de rest van de frontier: GPT-5 en Gemini 3 Pro Preview verslaan 4.1 in de meeste huidige benchmarkcategorieën. Die kloof was veel kleiner toen 4.1 gelanceerd werd. Het tempo van frontier-verbetering is niet afgenomen.

Als je in 2026 een Opus-snapshot van scratch kiest, is er geen kwaliteitsreden om met 4.1 te beginnen. Het argument ervoor is operationeel: versiepinning, audit-hergebruik, rate-limit-spreiding. De volledige /benchmarks/leaderboard toont de delta's per categorie.

Deployment

Standaard Anthropic API. REST met streaming. System prompts gedragen zich zoals je verwacht. Tool-use is betrouwbaar.

Regionale beschikbaarheid is het punt dat Europese procurement-teams tegenkomt. Anthropic's inference draait op AWS en Google Cloud; de publieke API heeft geen region-selectieparameter voor Opus 4.1 of enig ander Claude-model. Enterprise-contracten kunnen residency-clausules bedingen; de standaard-API kan geen EU-only inference-pad garanderen. Teams met harde residency-eisen kijken naar OVH-gehoste open-weight opties, behandeld in /usecases/local.

Logs worden standaard dertig dagen bewaard voor misbruikmonitoring. Input wordt niet gebruikt voor training tenzij je opt-in. Zero-retention vereist contractonderhandeling, geen instellingenschakelaar.

Migreren

Als je nu op 4.1 zit en een upgrade overweegt:

  • Voor een drop-in vervanging bij hetzelfde contextformaat is Opus 4.5 het veiligste doel. Zelfde 200k-window, zelfde input surface, vergelijkbare weigerhouding, betere long-context attention.
  • Heb je specifiek het grotere window nodig, dan heeft Opus 4.7 een miljoen tokens. Het gedrag is dichtbij genoeg dat een week shadow-traffic doorgaans de ruwe kanten blootlegt.
  • Voor kostgevoelige workloads die Opus-tier pricing ontgroeid zijn, dekt Sonnet 4.5 of 4.6 de meeste dezelfde gevallen voor een andere prijs. A/B-testen is de moeite waard.

De vuistregel: draai je evaluatieset tegen het kandidaat-model op je eigen prompts. De frontier beweegt snel genoeg dat publieke benchmarkkloven zelden overeenkomen met de kloven die je in jouw specifieke workload ziet.

Wanneer je het kiest

Kies Claude Opus 4.1 als:

  • Je een gepinde Opus-snapshot nodig hebt voor audit- of regressieredenen.
  • Een migratie naar een nieuwer flagship nog niet gebudgetteerd is.
  • De workload de long-context beperkingen tolereert en je het 1M-window niet nodig hebt.

Kies iets anders als:

  • Je in 2026 een verse keuze maakt.
  • De use case sterke long-context retention voorbij 150k tokens vereist.
  • Latency of kosten-per-token de beslissing domineren.
  • Je audio, real-time voice of een modaliteit buiten tekst-plus-vision nodig hebt.

Test Opus 4.1 op dezelfde prompt naast huidige frontiers op /live-test. De delta's zijn het duidelijkst wanneer je ze naast elkaar ziet.

Laatste technische beoordeling: 2026-05-22 — Tokonomix.ai

Claude Opus 4.1 — illustration 2
Laatste automatische test
30 jul 2026 · 08:06 UTC · Snelheidstest
P50 latency
2077 ms
P95 latency
2550 ms
Fouten
0 / 6 runs
Laatst beoordeeld door Tokonomix-team·24 mei 2026