| Eintrag | Claude Opus 4.6 (öffentliche Spezifikationen) |
|---|---|
| Modellfamilie | Claude Opus (Opus 4.6) |
| Modell-ID | claude-opus-4-6 |
| Anbieter | Anthropic |
| Eingabetypen | Text, strukturierte Dateien (Dokumente, Tabellenkalkulationen), Vision-Inputs (Bilder/Screenshots) — über Messages API und Files API |
| Ausgabetypen | Text (Langform, Code, strukturierte Ausgaben), gestreamte Nachrichten; unterstützt Dokument- und strukturierte Ausgaben |
| Kontextfenster | 1,000,000 Tokens (Beta); Komprimierung verfügbar, um den effektiven Kontext zu erweitern |
| Maximale Ausgabe-Tokens | 128,000 |
| Steuerung für Aufwand/Reasoning | niedrig, mittel, hoch (Standard), max; plus adaptives Denken, damit das Modell bei Bedarf erweitertes Reasoning wählt |
| Langkontext-Funktionen | Kontextkomprimierung (Beta) mit Header compact-2026-01-12; Streaming wird für große Ausgaben empfohlen |
Was ist Claude Opus 4.6
Claude Opus 4.6 ist das leistungsfähigste Opus-Modell von Anthropic (veröffentlicht am 5. Februar 2026), optimiert für komplexe, langfristige Wissensarbeit und agentische Coding-Workflows. Es legt den Schwerpunkt auf verlässliche Planung, anhaltende mehrschrittige Ausführung und Robustheit bei großen Codebasen sowie Enterprise-Aufgaben wie Finanzanalyse, juristische Argumentation und multidokumentare Forschung.
Hauptfunktionen von Claude Opus 4.6
- Ultra-langer Kontext (Beta): Unterstützung für ein Kontextfenster mit 1,000,000 Tokens (Beta) und serverseitige Kontextkomprimierung, um langlaufende Gesprächszustände zusammenzufassen und zu bewahren.
- Sehr große Ausgaben: Bis zu 128k Ausgabe-Tokens, ermöglicht die Generierung großer Dokumente, Berichte oder mehrteiliger Code-Patches in einer einzelnen Anfrage.
- Agentische Workflows & Agententeams: Research-Preview-Unterstützung in Claude Code, um mehrere Agenten zu starten, die parallel für Review, Testing und mehrschrittige Engineering-Aufgaben koordinieren.
- Steuerung für Aufwand & adaptives Denken: Vier Aufwandstufen (niedrig/mittel/hoch/max) und adaptives Denken, wodurch das Modell bei Bedarf selektiv erweitertes Reasoning anwendet.
- Verbessertes Coding und Tool-Nutzung: Upgrades für Code-Review, Debugging, terminalartige Agent-Workflows sowie Integrationen mit Office-Tools (Claude in Excel / PowerPoint).
- Kontextkomprimierung & Long-Run-Tooling: Serverseitige Komprimierungsstrategie und SDK-Unterstützung (Streaming), um langlaufende Agenten ohne manuelles State-Pruning zu verwalten.
Benchmark-Leistung von Claude Opus 4.6
Anthropic berichtet über führende Leistung auf mehreren Evaluierungen: höchste Werte auf Terminal-Bench 2.0 (agentisches Coding), branchenführendes Ergebnis auf DeepSearchQA, einen Elo-Vorteil von 144 gegenüber OpenAI’s GPT-5.2 auf GDPval-AA sowie eine BigLaw Bench-Wertung von 90.2% (laut Anthropic Systemkarte und Release Notes). Siehe offizielle Systemkarte und Release Notes für Methodik und Hinweise.
| Benchmark / Aufgabe | Gemeldetes Ergebnis von Opus 4.6 (Anthropic) |
|---|---|
| Terminal-Bench 2.0 (Coding) | 65.4% (branchenführend laut Anthropic). |
| OSWorld (computerbezogene Aufgaben) | 72.7% (Anthropics bestes Modell für Computer-Nutzung). |
| GDPVal / Elo (Adaptive Thinking, Partner-Benchmarks) | Anthropic-/Partner-Prelaunch-Ergebnisse berichten hohe Elo im Vergleich zu anderen Spitzenmodellen (Herstellerunterlagen zeigen Opus 4.6 führend auf mehreren agentischen und Coding-Benchmarks). Unabhängige Pressezusammenfassungen vermerken, dass Opus 4.6 GPT-5.2 auf bestimmten professionellen Evaluierungen übertrifft. |
Hinweis: Benchmarks und gemeldete Vergleiche stammen aus den von Anthropic veröffentlichten Ergebnissen der Ankündigung vom 5. Februar 2026 und der Systemkarte; Nutzer sollten die Systemkarte für Testmethodik und Datensatzdetails konsultieren.
Claude Opus 4.6 vs Opus 4.5 vs GPT-5.2 (vergleichender Überblick)
| Modell | Stärken | Hinweise |
|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | Klassenbeste langfristige Reasoning-Fähigkeiten, agentisches Coding, 1M-Token Beta, 128k Ausgaben | Anthropic berichtet Zugewinne gegenüber Opus 4.5 und OpenAI GPT-5.2 auf GDPval-AA und Terminal-Bench. |
| Claude Opus 4.5 | Starke Coding- und agentische Fähigkeiten (vorherige Basislinie) | 4.6 verbessert Planung und Langzeitstabilität. |
| OpenAI GPT-5.2 (Referenz) | Starkes multimodales Reasoning und breite Bereitstellung | Anthropic nennt eine ~144 Elo-Differenz (GDPval-AA) zugunsten von Opus 4.6; Vergleiche variieren je nach Aufgabe und Benchmark. |
Repräsentative Enterprise-Einsatzszenarien
- Code-Refactorings im Repository-Maßstab, Migrationen über mehrere Dateien und automatisierte Patch-Erzeugung.
- Langlaufende agentische Workflows: automatisierte Recherche, Multi-Dokument-Synthese und CI-Orchestrierung.
- Finanzanalyse und juristische Recherche, die Mehrquellen-Cross-Checking und strukturierte Ausgaben erfordern.
- Dokument-→-Slide-Workflows: große Tabellen aufnehmen, Erkenntnisse synthetisieren und markenkonsistente PowerPoint-Decks generieren.
- Defensive Security-Workflows: Schwachstellen unter kontrollierten, geprüften Bedingungen triagieren und reproduzieren.
Zugriff und Nutzung der Claude Opus 4.6 API
Schritt 1: Für einen API-Schlüssel registrieren
Loggen Sie sich auf cometapi.com ein. Wenn Sie noch kein Nutzer sind, registrieren Sie sich zuerst. Melden Sie sich in Ihrer CometAPI-Konsole an. Erhalten Sie den Zugangsberechtigungs-API-Schlüssel der Schnittstelle. Klicken Sie im persönlichen Bereich beim API-Token auf „Add Token“, erhalten Sie den Token-Schlüssel: sk-xxxxx und senden Sie ihn ab.
Schritt 2: Anfragen an die claude-opus-4-6 API senden
Wählen Sie den „claude-opus-4-6“-Endpoint, um die API-Anfrage zu senden, und setzen Sie den Request-Body. Die Anfragemethode und der Request-Body werden aus der API-Dokumentation auf unserer Website entnommen. Unsere Website stellt außerdem Apifox-Tests zu Ihrer Verfügung. Ersetzen Sie <YOUR_API_KEY> durch Ihren tatsächlichen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto. Wo es aufgerufen wird: Anthropic Messages-Format und Chat-Format.
Fügen Sie Ihre Frage oder Anfrage in das content-Feld ein—darauf antwortet das Modell. Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten.
Schritt 3: Ergebnisse abrufen und verifizieren
Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten. Nach der Verarbeitung antwortet die API mit dem Aufgabenstatus und den Ausgabedaten.