Claude 4.1 Opus

Claude 4.1 Opus 属于 Anthropic 的 Opus 产品线，是该系列面向高强度任务的高端型号，2025 年 8 月 5 日发布。它要处理的是复杂推理与长文档类需求：技术问答、代码审阅、多步骤分析、资料核对这类对答案严谨度要求高的任务。官方定价为输入 15 美元、输出 75 美元每百万 tokens，在同类中处于高位。按第三方 Artificial Analysis 口径，综合智能指数 22.8，分项 GPQA 80.9%、HLE 12.5%、LCR 76.0%，知识型题目与长文检索是相对扎实的部分，高难度开放问题则明显吃力。可查的第三方平台报价样本很少，且与官方价持平，现阶段它更像是按官方渠道采购的选项，而非靠平台比价获益的型号。

选型建议需要成熟稳定的旗舰级推理、且预算能承受较高输出成本时可选它；追求性价比或需要同门更新能力时，应优先考虑价格更低、指数更高的版本。

• 处理需要多步推导的科研与技术问答，用 GPQA 表现校对答案的严谨性
• 在长合同或技术文档中定位条款与关键参数，完成逐条核对与差异摘要
• 承担代码审查与重构建议，输出可直接落地的修改说明与风险提示
• 作为高价值任务的兜底模型，与低价同门型号搭配做分级路由调用

Anthropic 未在发布时披露 Claude 4.1 Opus 的参数规模、层数或训练细节，可确认的信息集中在产品定位与对外接口层面。

• 结构延续 Opus 系列的高容量通用模型路线，4.1 为同代内的迭代版本，具体网络结构与参数量未公开。
• 能力主打复杂推理、代码与长文档理解，官方未标注能力标签，实际水平需结合第三方口径判断。
• 披露除发布日期与官方定价外，训练数据规模、上下文窗口等规格均未随发布给出，公开资料较少。

第三方 Artificial Analysis 口径给出综合智能指数 22.8，分项表现分化明显，知识型题目相对稳健，高难度开放题偏弱。

• 强项GPQA 80.9% 说明研究生级科学选择题表现扎实，适合需要严密推导的技术问答与方案评审。
• 长文检索LCR 76.0% 表明在长上下文中定位关键信息的能力可用，适合合同、报告类文档的逐条核对。
• 短板HLE 12.5% 偏低，在超高难度开放问题上成功率有限，不宜作为疑难研究的唯一依赖。
• 指数位置综合智能指数 22.8，低于同门后续型号的 49.6 至 57.6 区间，选型时应与更新版本横向对比。

跑分来自第三方公开评测（Artificial Analysis 口径），榜位与用量来自 OpenRouter 公开榜单，只反映静态基准与实际调用份额，与本站的真实性、稳定性检测相互独立。

官方定价为输入 15 美元、输出 75 美元每百万 tokens，处于同门在售型号中最高的一档，采购成本压力明显。

• 定位旗舰级定价，输出单价高于输入单价，长回答、多轮生成类任务的成本压力主要落在输出侧。
• 横向对比同门后续型号输入价低 33.3% 至 86.7%，而 AA 指数反而更高，纯性价比维度不占优。
• 平台差价现有第三方报价与官方一致，未见折扣，短期靠平台比价压缩成本的空间有限。
• 省钱缓存读价格未在报价中给出，重复上下文场景建议评估改用更低价的同门型号是否够用。

同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $15/M / $75/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径22.8、80.9%、12.5%、76.0% 均来自 Artificial Analysis 单一第三方口径，不同测试集不宜跨榜直接比较。
• 边界可查的平台报价样本极少，能力标签缺失，正式部署前需按自身任务做压测与成本核算。
• 时效同门已有多个价格更低、指数更高的版本，选型结论会随版本迭代而变化，需要定期复核。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。