Claude Opus 4.6
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Anthropic | contexto de 1,000,000 tokens | $5.00/M entrada, $25.00/M salida. Opus 4.6 es el modelo más potente de Anthropic para codificación y tareas profesionales de larga duración. Está construido para agentes que operan a lo largo de flujos de trabajo completos en lugar de prompts individuales, siendo especialmente efectivo para grandes bases de código, refactorizaciones complejas y depuración en múltiples pasos que se desarrolla con el tiempo. El modelo muestra comprensión contextual más profunda, mejor descomposición de problemas y mayor fiabilidad en tareas de ingeniería difíciles que…Anthropic | contexto de 1,000,000 tokens | $5.00/M entrada, $25.00/M salida. Opus 4.6 es el modelo más potente de Anthropic para codificación y tareas profesionales de larga duración. Está construido para agentes que operan a lo largo de flujos de trabajo completos en lugar de prompts individuales, siendo especialmente efectivo para grandes bases de código, refactorizaciones complejas y depuración en múltiples pasos que se desarrolla con el tiempo. El modelo muestra comprensión contextual más profunda, mejor descomposición de problemas y mayor fiabilidad en tareas de ingeniería difíciles que generaciones anteriores. Más allá de la codificación, Opus 4.6 sobresale en trabajo de conocimiento sostenido. Produce documentos, planes y análisis casi listos para producción en una sola pasada, y mantiene coherencia en salidas muy largas y sesiones extendidas. Esto lo convierte en una opción predeterminada fuerte para tareas que requieren persistencia, juicio y seguimiento, como diseño técnico, planificación de migraciones y ejecución integral de proyectos. Para usuarios que actualizan desde versiones anteriores de Opus, ve nuestra guía oficial de migración aquíOpens in new tab.
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Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Claude Opus 4.6 es el modelo más capaz de Anthropic, diseñado para codificación y trabajo profesional sostenido en lugar de consultas rápidas de una sola interacción. Su contexto de un millón de tokens y diseño orientado a agentes lo hacen inusualmente efectivo en grandes bases de código, refactorizaciones complejas y flujos de trabajo multi-paso que se desarrollan con el tiempo. Si tu trabajo implica profundidad real en ingeniería o tareas de conocimiento de larga duración, este es el nivel donde empieza a importar.
Conocido por
- Maneja grandes bases de código y refactorizaciones complejas con fuerte continuidad contextual
- Diseñado para flujos de trabajo agenticos que abarcan proyectos enteros, no solo prompts individuales
- Produce documentos, planes y análisis casi listos para producción en una sola pasada
- Ventana de contexto de un millón de tokens mantiene coherencia en sesiones muy largas
- Mejor descomposición de problemas en tareas de ingeniería difíciles que generaciones Opus anteriores
Cuidado con
- El costo de salida es de $25 por millón de tokens — las ejecuciones agenticas largas pueden ser caras rápidamente.
- Solo pesos cerrados; no hay despliegue local ni uso offline.
- La visión está listada como capacidad pero Anthropic no detalla su alcance.
Prompts para probar
Refactorizar un módulo desordenado
Aquí hay un módulo Python que ha crecido orgánicamente durante dos años. Mezcla responsabilidades, tiene manejo de errores inconsistente y varias funciones hacen demasiado. Analiza la estructura, identifica los problemas centrales y luego reescríbelo limpiamente. Conserva todo el comportamiento existente. Explica cada decisión significativa que tomes.
Plan técnico de migración
Estamos migrando una API REST monolítica Node.js a una arquitectura de microservicios en Kubernetes. La API tiene 40 endpoints, una base de datos PostgreSQL y tres colas de trabajos en segundo plano. Produce un plan de migración por fases: identifica límites de servicios, señala los cortes más riesgosos y esboza una estrategia de reversión para cada fase.
Depurar una falla multi-paso
Una pipeline CI pasa localmente pero falla en staging en la etapa de pruebas de integración. La falla es intermitente — aproximadamente una de cada cuatro ejecuciones. El stack es Docker Compose, backend FastAPI y frontend React que accede a una base de datos de pruebas compartida. Explica un enfoque sistemático de depuración y lista las causas raíz más probables en orden de probabilidad.
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 4.6 localmente?
- No. Anthropic no ha publicado pesos para ningún modelo Claude; Opus 4.6 es solo API y no puede ejecutarse offline ni autoalojarse.
- ¿Cuánto cuesta Claude Opus 4.6 y cuál es su contexto?
- Anthropic lo cobra a $5.00 por millón de tokens de entrada y $25.00 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de un millón de tokens.
- ¿En qué se diferencia Opus 4.6 de versiones Opus anteriores?
- Anthropic dice que muestra comprensión contextual más profunda, mejor descomposición de problemas y mayor fiabilidad en tareas de ingeniería difíciles comparado con generaciones Opus previas, con mejoras particulares para flujos agenticos multi-paso.
Veredicto del capitánLa herramienta adecuada para trabajo serio de ingeniería y ejecuciones agenticas largas — solo cuida la factura de salida.
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.
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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 4.6 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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