Posso rodar o Claude Opus 4.5 localmente?

Não. A Anthropic não liberou pesos abertos para este modelo, então o acesso é apenas via API — não há caminho para implantação local.

Quanto custa e qual o tamanho do contexto?

Preço é $5,00 por milhão de tokens de entrada e $25,00 por milhão de tokens de saída, com janela de contexto de 200.000 tokens.

Como o Opus 4.5 difere dos modelos Opus anteriores?

Opus 4.5 adiciona controle de verbosidade para ajustar eficiência de tokens, resistência melhorada a injeção de prompt e desempenho superior em tarefas agenticas e computacionais de longa duração comparado às gerações anteriores do Opus.

Claude Opus 4.5

3695°

#llm #anthropic #visão #raciocínio #programação #agentes

Executar modelo

Ofertas / Anúncios

OpenRouter Terminal / API

Pague por token

Converse com este modelo no navegador ou chame-o do seu código com uma chave API.

Anthropic | contexto de 200.000 tokens | $5,00/M entrada, $25,00/M saída. Claude Opus 4.5 é o modelo de raciocínio avançado da Anthropic otimizado para engenharia de software complexa, fluxos de trabalho agenteicos e uso computacional de longo prazo. Oferece fortes capacidades multimodais, desempenho competitivo em benchmarks reais de codificação e raciocínio, e maior robustez contra injeção de prompt. O modelo é projetado para operar eficientemente em variados níveis de esforço, permitindo que desenvolvedores equilibrem velocidade, profundidade e uso de tokens conforme os requisitos da…Anthropic | contexto de 200.000 tokens | $5,00/M entrada, $25,00/M saída. Claude Opus 4.5 é o modelo de raciocínio avançado da Anthropic otimizado para engenharia de software complexa, fluxos de trabalho agenteicos e uso computacional de longo prazo. Oferece fortes capacidades multimodais, desempenho competitivo em benchmarks reais de codificação e raciocínio, e maior robustez contra injeção de prompt. O modelo é projetado para operar eficientemente em variados níveis de esforço, permitindo que desenvolvedores equilibrem velocidade, profundidade e uso de tokens conforme os requisitos da tarefa. Vem com um novo parâmetro para controlar a eficiência de tokens, acessível via o parâmetro OpenRouter Verbosity com níveis baixo, médio ou alto. Opus 4.5 suporta uso avançado de ferramentas, gerenciamento estendido de contexto e configurações coordenadas de múltiplos agentes, sendo ideal para pesquisa autônoma, depuração, planejamento multi-etapas e manipulação de planilhas/navegadores. Entrega ganhos substanciais em raciocínio estruturado, confiabilidade de execução e alinhamento comparado a gerações Opus anteriores, reduzindo overhead de tokens e melhorando desempenho em tarefas longas.

Guias para este modelo

Pesos abertos vs código aberto vs só API: o que você realmente pode fazer

Como escolher um modelo de IA em outubro de 2026: as novidades de código fechado e os pesos abertos que valem a pena baixar

As 10 alternativas mais baratas ao ChatGPT em 2026: modelos locais grátis, planos gratuitos e planos fixos

Todos os guias

Notas do capitão

Escrito por Captain, o editor da casa

Notas de 2026-10-13

Claude Opus 4.5 é o modelo de ponta da Anthropic, criado para engenharia de software complexa, fluxos de trabalho agenticos e tarefas computacionais que se estendem por muitas etapas. Ele traz um controle de verbosidade para ajustar o uso de tokens conforme você precise de profundidade ou velocidade. Se você executa agentes autônomos, pipelines de depuração multi-etapas ou automação de navegador e planilhas, este é o modelo da Anthropic para você.

Conhecido por

Tarefas agenticas de longo horizonte, incluindo manipulação de navegador e planilhas
Resistência aprimorada a injeção de prompt em configurações multiagentes
Parâmetro de verbosidade que permite trocar custo de tokens por profundidade de resposta
Raciocínio estruturado forte e confiabilidade na execução em tarefas de codificação
Contexto de 200.000 tokens para fluxos de trabalho sustentados e multi-documentos

Fique atento a

Preço de saída a $25,00 por milhão de tokens torna execuções verbosas caras rapidamente.
Pesos fechados — sem implantação local, sem uso offline.
Nenhum detalhe aberto do modelo publicado; números internos de benchmark não são verificados independentemente.

Melhor para

Programação

Agentes e uso de ferramentas

Raciocínio

Contexto longo

Visão

Sugestões para tentar

Depurar um pipeline multi-etapas

Tenho um pipeline de dados em Python que lê CSVs, junta-os pelo ID do cliente, agrega gastos mensais e depois grava um resumo em um novo arquivo. Ele descarta silenciosamente cerca de 15% das linhas e não consigo descobrir o motivo. Aqui está o código: [cole seu código]. Analise cada etapa, identifique onde as linhas provavelmente são perdidas e sugira correções com explicações.

Planejar um agente autônomo de pesquisa

Projete um sistema multiagente que monitore um conjunto de feeds RSS para menções a um concorrente, extraia anúncios de produtos, deduplique-os, pontue cada um pelo provável impacto no mercado e publique um resumo semanal em um canal do Slack. Especifique os agentes, suas ferramentas, como transferem trabalho e onde é necessário proteger contra risco de injeção de prompt.

Raciocinar sobre uma refatoração complexa

Preciso refatorar um app monolítico Flask para uma arquitetura orientada a serviços. O app gerencia autenticação de usuários, processamento de pedidos, atualizações de inventário e notificações por email, tudo em uma base de código com banco de dados compartilhado. Proponha um plano de migração em fases que mantenha o app ativo durante todo o processo, identifique os pontos de acoplamento mais arriscados e sugira como testar cada fase antes da transição.

Comparar com

Claude Opus 5.5
Modelo apenas para API
Contexto de 1,000,000 tokens · entrada $4.00/M, saída $20.00/M
Claude Sonnet 5.5
Modelo apenas para API
Contexto de 1,000,000 tokens · entrada $2.00/M, saída $10.00/M
Claude Sonnet 5
Modelo apenas para API
Contexto de 1,000,000 tokens · entrada $2.00/M, saída $10.00/M
Claude Opus 5
Modelo apenas para API
Contexto de 1,000,000 tokens · entrada $5.00/M, saída $25.00/M

Mais modelos de texto de anthropic

Perguntas frequentes

Posso rodar o Claude Opus 4.5 localmente?: Não. A Anthropic não liberou pesos abertos para este modelo, então o acesso é apenas via API — não há caminho para implantação local.
Quanto custa e qual o tamanho do contexto?: Preço é $5,00 por milhão de tokens de entrada e $25,00 por milhão de tokens de saída, com janela de contexto de 200.000 tokens.
Como o Opus 4.5 difere dos modelos Opus anteriores?: Opus 4.5 adiciona controle de verbosidade para ajustar eficiência de tokens, resistência melhorada a injeção de prompt e desempenho superior em tarefas agenticas e computacionais de longa duração comparado às gerações anteriores do Opus.

Veredito do capitão
A ferramenta certa para pipelines agenticos sérios, mas o preço de saída de $25 vai pesar se você não for cuidadoso com as configurações de verbosidade.

O capitão escreve estas notas com base na descrição e ficha do modelo. Preços e tamanhos de contexto são do provedor na data da escrita e podem mudar.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Como essa pontuação é calculada

Este modelo ainda não tem dados de popularidade de nenhuma fonte, então ele carrega um número provisório abaixo de 7,000° para manter as listas completas. Ele nunca fica acima de um modelo com dados. A divisão aparece aqui assim que uma fonte reporta.

Glossário: os termos usados aqui

Pontuação heat: Um número que mostra o quanto um modelo está sendo usado e desejado agora, de 0° a 9.999°. Toda lista neste site que diz mais quente é ordenada por ele e só por ele.
Limite mínimo: Os 7.000° que todo modelo com dados reais começa. A escala vai de 0° a 9.999°; a parte abaixo do limite é para substitutos (modelos sem dados), para que um modelo com dados sempre fique acima de um sem. O limite é igual para todos e não decide nada; os graus acima dele são a medida.
Equivalentes a downloads: Tudo que a pontuação trata como download, somado: downloads em si, cada torrent seeder como 1.000, cada imagem AI Horde e cada execução em site de geração como um.
Escala logarítmica: Contando de dez em dez, não de um em um: ir de 1.000 para 10.000 downloads adiciona os mesmos graus que ir de 10.000 para 100.000. Isso evita que gigantes abafem tudo.
Likes: Joinhas e likes de todas as fontes, valendo metade de um download na escala logarítmica.
Taxa de adoção: Quantos downloads por dia um modelo recebe agora, pela diferença entre duas leituras de uma fonte. Um quarto do peso do termo download.
Medido e estimado: Medido significa que existem duas leituras de uma fonte e a diferença é real. Estimado significa que só se sabe o total de hoje e o passado é distribuído ao longo da vida do modelo; o site indica qual está mostrando.
Seeder: Alguém que mantém uma cópia dos pesos online para outros baixarem via torrent, ou um espelho hospedado fazendo o mesmo. Cada um conta como 1.000 downloads.
AI Horde: Uma rede voluntária que gera imagens de graça em computadores doados. O número de imagens feitas com um modelo é público, e cada uma conta como um download.
Sites de geração: Sites que hospedam suas próprias cópias de um modelo e deixam as pessoas gerarem com ele, como PixAI, SeaArt e Yodayo. Os downloads deles contam como os do Civitai e cada geração conta como um download.
Tokens OpenRouter: Um modelo de texto servido via API, como Claude ou GPT, não tem pesos para baixar, então seu uso é medido em tokens: os pedaços de texto que ele leu e escreveu via OpenRouter, um gateway usado por muitos apps, nos últimos 30 dias. Cada 10,000,000 tokens contam como um download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modelo completo (checkpoint): Os pesos em si, o arquivo que gera sozinho. Ganha um bônus porque complementos dependem dele.
LoRA e embedding: Arquivos pequenos que direcionam os pesos de outra pessoa para um estilo, personagem ou conceito. Não podem rodar sozinhos.
Família e pesos: A base em que um modelo é construído, como SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Todo modelo herda a data de lançamento dos pesos da sua família.
Idade: Pontos retirados conforme há quanto tempo os pesos da família foram lançados: 150° por ano, até 750°. Mantém os downloads antigos que tiveram anos para acumular, evitando que saiam do topo da lista.
Impulso da família: Um pequeno empurrão limitado para LoRAs de uma família que este site está promovendo agora, sempre listado na divisão.
Pontuação provisória: Um número estável abaixo do mínimo dado a um modelo que ainda não tem dados de fonte, para a lista ficar completa. Nunca fica acima de um modelo com dados.
Novo! (período de carência): Um modelo com menos de 7 dias mostra Novo! em vez de uma pontuação e não ocupa lugar no ranking. Sua pontuação é calculada desde o primeiro dia, mas um modelo com um dia cresce mais rápido que qualquer outro, então sem a espera o #1 da semana seria sempre o que saiu ontem, não o que se manteve por uma semana.
Tendência: Como o crescimento de um modelo num período se compara com o crescimento típico dos modelos no mesmo período. Crescimento mais rápido que o típico indica alta, mais lento indica queda.
Modelo típico: O meio do catálogo: metade dos modelos com número cresceu mais rápido no período, metade mais devagar.

Modelos semelhantes

Modelos de IA para geração de imagem, vídeo e texto

Claude Opus 4.5 é um modelo de texto para a família Text / LLM listado no ModelTrends.ai, um catálogo somente leitura de modelos de IA de código aberto para imagem, vídeo e texto. Compare-o com outros modelos Text / LLM e veja a pontuação de calor para acompanhar a tendência.

Mais modelos Text / LLM Mais Texto / LLM Text / LLM llm anthropic visão raciocínio programação agentes contexto longo

Navegar por família de modelos