Claude Opus 4.1
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Anthropic | contexto de 200,000 tokens | $15.00/M entrada, $75.00/M salida. Claude Opus 4.1 es una versión actualizada del modelo emblemático de Anthropic, que ofrece mejor rendimiento en codificación, razonamiento y tareas agenticas. Logra 74.5% en SWE-bench Verified y muestra mejoras notables en refactorización de código multi-archivo, precisión en depuración y razonamiento detallado. El modelo soporta pensamiento extendido hasta 64K tokens y está optimizado para tareas que involucran investigación, análisis de datos y razonamiento asistido por herramientas.
Guías para este modelo
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Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Claude Opus 4.1 es el modelo de texto insignia actual de Anthropic, diseñado para codificación exigente, razonamiento y trabajo agentico. Obtiene un 74.5% en SWE-bench Verified y maneja razonamientos extendidos de hasta 64K tokens, lo que lo coloca en una clase distinta para uso multi-herramienta y depuración compleja. Si necesitas lo mejor que Anthropic ofrece y la factura no es tu principal preocupación, este es el indicado.
Conocido por
- 74.5% en SWE-bench Verified, un resultado sólido para tareas reales de codificación
- Razonamiento extendido hasta 64K tokens para razonamientos profundos y multi-paso
- Refactorización de código multi-archivo y depuración precisa en grandes bases de código
- Investigación y análisis de datos asistidos por herramientas con ventana de contexto de 200,000 tokens
- Soporte de visión junto con texto, útil para tareas con diagramas o documentos
Cuidado con
- El costo de salida es de $75 por millón de tokens; el razonamiento extendido dura mucho, por lo que la factura puede subir rápido.
- Los pesos no están publicados; se ejecuta solo a través de la API de Anthropic, sin opción local.
- A este precio, la mayoría de tareas de escritura, chat o resumen se atienden mejor con un modelo más barato.
Prompts para probar
Plan de refactorización multi-archivo
Tengo un servicio web Python dividido en routes.py, models.py, services.py y utils.py. La capa de servicios hace llamadas directas a la base de datos que deberían estar en models.py, y el manejo de errores está disperso por todas partes. Guíame con un plan concreto de refactorización: qué se mueve a dónde, cómo quedan las nuevas firmas de funciones y qué pruebas debo escribir para confirmar que nada se rompe.
Depurar un error sutil de lógica
Aquí hay una función recursiva que construye un diccionario anidado a partir de una lista plana de claves y valores separados por puntos. Funciona para la mayoría de entradas pero elimina silenciosamente claves cuando dos entradas comparten un prefijo, por ejemplo 'a.b' y 'a.b.c'. Explica exactamente por qué sucede esto y luego dame una versión corregida con una breve explicación de la solución.
Síntesis de investigación con razonamiento
Estoy evaluando tres opciones de base de datos para un sistema de registro de eventos con muchas escrituras: PostgreSQL con particionamiento, ClickHouse y Apache Kafka más Parquet en S3. Analiza cuidadosamente las compensaciones: rendimiento de ingestión, latencia de consulta para datos recientes vs históricos, complejidad operativa y costo para unos 10 mil millones de eventos al mes. Dame una recomendación con el razonamiento detallado.
Comparar con
- Claude Opus 5.5Modelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $4.00/M entrada, $20.00/M salida
- Claude Sonnet 5.5Modelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $2.00/M entrada, $10.00/M salida
- Claude Sonnet 5Modelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $2.00/M entrada, $10.00/M salida
- Claude Opus 5Modelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $5.00/M entrada, $25.00/M salida
Más modelos de texto de anthropic
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar Claude Opus 4.1 localmente?
- No. Anthropic no ha publicado los pesos, por lo que es solo API; no es posible el despliegue local.
- ¿Cuánto cuesta Claude Opus 4.1 y cuál es su contexto?
- Cuesta $15.00 por millón de tokens de entrada y $75.00 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 200,000 tokens.
- ¿En qué se diferencia Opus 4.1 de los modelos Claude Sonnet o Haiku?
- Opus 4.1 es el nivel insignia de Anthropic, con las puntuaciones más altas en benchmarks y razonamiento extendido hasta 64K tokens; Sonnet y Haiku sacrifican algo de capacidad por un costo significativamente menor y respuestas más rápidas.
Veredicto del capitánEl modelo más potente que Anthropic publica ahora, pero el precio de salida significa que debes tener un problema realmente difícil antes de usarlo.
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Claude Opus 4.1 es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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