Stärkeres Deep Reasoning
Hilft bei mehrstufiger Analyse, Forschung und Entscheidungen mit hoher fachlicher Komplexität.
Anthropics leistungsfähigstes Modell. Branchenführend bei agentischem Coding, Forschung, Finanzen und Tool-Nutzung — mit 1M-Token-Kontextfenster und adaptivem Denken.
Geben Sie unten eine Beschreibung ein, um die Fähigkeiten von Claude Opus 4.6 direkt zu erleben.
Verbesserte Coding-Fähigkeiten, tiefere Schlussfolgerung und länger durchhaltende agentische Aufgaben — alles in einem Modell.
Plant sorgfältiger, hält Aufgaben länger durch, arbeitet zuverlässig in großen Codebasen und erkennt eigene Fehler mit starken Debugging-Fähigkeiten.
Übertrifft auf BrowseComp alle Frontier-Modelle beim Auffinden schwer auffindbarer Informationen. Führt bei Humanity's Last Exam bei komplexem interdisziplinärem Denken.
Übertrifft GPT-5.2 um ~144 Elo-Punkte auf GDPval-AA — einer Bewertung wirtschaftlich wertvoller Wissensarbeit in Finanzen, Recht und weiteren Bereichen.
Spitzen-Ergebnisse in agentischem Coding, Denken, Suche und Finanzbewertungen.
Höchste Punktzahl in der Bewertung für agentisches Coding
Führt alle Frontier-Modelle bei komplexem interdisziplinärem Denken an
Am besten beim Auffinden schwer auffindbarer Online-Informationen
Übertrifft GPT-5.2 um ~144 Elo-Punkte bei Wissensarbeit
8-Needle-1M-Variante — im Vergleich zu Sonnet 4.5 mit 18,5 %
Mittelwert über 25 Durchläufe bei Software-Engineering-Aufgaben
Ein umfassendes Funktionsset für Entwickler, Forschende und Wissensarbeitende.
Claude entscheidet, wann tiefere Schlussfolgerung sinnvoll ist. Passen Sie den Aufwand (niedrig, mittel, hoch, max) an, um Intelligenz, Geschwindigkeit oder Kosten zu optimieren.
Erstes Modell der Opus-Klasse mit 1M-Token-Kontext. Hält und verfolgt Informationen über Hunderttausende Tokens mit weniger Drift.
Fasst älteren Kontext automatisch zusammen und ersetzt ihn beim Annähern an Grenzwerte, damit Claude längere Aufgaben bearbeiten kann.
Unterstützt Ausgaben bis zu 128K Tokens, sodass Claude umfangreiche Aufgaben ohne Aufteilung in mehrere Anfragen abschließen kann.
Umfassendste Sicherheitsbewertungen bisher. Niedrige Fehlverhaltensraten und die niedrigste Überablehnungsrate unter aktuellen Claude-Modellen.
Startet mehrere Agenten parallel mit autonomer Koordination — ideal für unabhängige, leseintensive Arbeit wie Codebase-Reviews.
Geeignet für komplexe Aufgaben, bei denen tiefes Reasoning, Stabilität und Ergebnisqualität entscheidend sind.
Hilft bei mehrstufiger Analyse, Forschung und Entscheidungen mit hoher fachlicher Komplexität.
Arbeitet verlässlich in langen Tool-Ketten und großen Codebasen mit konsistenten Ergebnissen.
Ermöglicht die Verarbeitung großer Dokumente und Codekontexte mit weniger Kontextverlust.
Nutze eine strukturierte Prompt-Methodik, um Qualität zu erhöhen und Kosten kontrollierbar zu halten.
Lege Erfolgskriterien, Einschränkungen und Ausgabeformat vorab fest, um Drift zu reduzieren.
Arbeite mit Analyse → Plan → Umsetzung, damit jede Phase gezielt geprüft werden kann.
Vergleiche Qualität, Latenz und Tokenkosten auf denselben Szenarien vor dem Skalieren.
Vergleiche weitere Frontier-Modelle auf Fluxchat.
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