Anthropic: Claude Opus 4.6

Zorlu kodlama, planlama ve daha yavaş uzman muhakemesi için üst düzey Claude

claude-opus-4-6

MevcutAnthropicSohbetÖnbelleğe alınan girdi 90% daha ucuz

Girdi / Çıktı-70%: $5.00 / $25.00$1.50 / $7.50
Bağlam: 1M
Maksimum çıktı: 128K
Modlar: Görüntü İşlemeSohbet
Yetenekler: Araç kullanımıİstem ÖnbelleğiAkıl Yürütme

Claude Opus 4.6 hakkında

Claude Opus 4.6, Anthropic'in Şubat 2026 tarihli Opus düzeyindeki modelidir; zor kodlama, planlama ve uzun ajan görevleri için tasarlanmıştır. Claude 4 serisinde, dört çaba seviyesine sahip uyarlamalı düşünme (adaptive thinking), uzun süren oturumlar için bağlam sıkıştırma (context compaction) ve uzun bir bağlam penceresi sunmuştur. Anthropic serisinde artık eski (legacy) bir modeldir ve halihazırda ona göre ayarlanmış iş yükleri için tutulmaktadır.

Güçlü yönleri

Iddialı kodlama projelerini somut adımlara böler ve bunları sonuna kadar uygular; bu özellik Anthropic'in lansman yazısında erken test edenler tarafından belirtilmiştir.
Uyarlamalı düşünme (adaptive thinking), modelin daha derin akıl yürütmenin ne zaman gerekli olduğuna karar vermesini sağlar; maliyeti yönlendirmek için düşük, orta, yüksek ve maksimum (low, medium, high, max) çaba seviyeleri bulunur.
Bağlam sıkıştırma (context compaction) eski turları otomatik olarak özetler; böylece geçmiş büyüdüğünde uzun ajan oturumları duraksamaz.
Anthropic, ajan tabanlı kodlama için Terminal-Bench 2.0'da ve lansman sırasında Humanity's Last Exam'de öncü sonuçlar bildirmektedir.

Alternatif aramanız gereken durumlar

Güvenilir bilgi kesim tarihi (knowledge cutoff) Opus 4.7 ve sonraki modellerden daha eskidir, bu nedenle yakın zamana ait çatı yazılımlar (frameworks) o kadar iyi bilinmemektedir.
Anthropic artık bu modeli eski (legacy) olarak işaretlemekte ve mevcut iş yüklerinde daha iyi performans gösteren Opus 5.5'i önermektedir.
Genişletilmiş düşünmenin (extended thinking) manuel bütçe formu bu modelde kullanımdan kaldırılmıştır (deprecated); bunun yerine uyarlamalı düşünme ve çaba seviyelerine göre planlama yapın.

Başlarken

API anahtarı oluştur
Console'da bir anahtar oluşturun, platformdaki tüm modellerle kullanın.

İlk isteğinizi gönderin

Diliniz için olan örneği kopyalayın ve uç noktada çalıştırın.

Metinden metneMessages API

POST/v1/messages

API formatı:

curl https://api.tokenlab.sh/v1/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-api-key: sk-xxx" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-4-6",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
  }'

Fiyatlandırma

Çoğu modelde daha hesaplı olan Verified için TokenLab fiyatı geçerlidir. Daha güvenilir olan Official rotası ise üreticinin standart fiyatıyla ücretlendirilir. Auto seçeneği, isteği başarıyla tamamlayan rotayı baz alır.

Varsayılan spesifikasyon

1M token başına

Resmi fiyat: Girdi $5.00 / Çıktı $25.00 / Önbellek okuma $0.50 / Önbellek yazma $6.25
TokenLab fiyatı: Girdi $1.50 / Çıktı $7.50 / Önbellek okuma $0.15 / Önbellek yazma $1.88
İndirim: -70%

Prompt cache fiyatlandırması

Önbellek okuma

Resmi fiyat: $0.50
TokenLab fiyatı: $0.15
İndirim: -70%

Önbellek yazma

Resmi fiyat: $6.25
TokenLab fiyatı: $1.88
İndirim: -70%

Araç ücretleri

Ücretlendirme, model aracı kullandığı her çağrı için yapılır.

Web araması

Resmi fiyat: $0.01/arama
TokenLab fiyatı: $0.003/arama
İndirim: -70%

	Resmi fiyat1M token başına	TokenLab fiyatı1M token başına	İndirim
Varsayılan spesifikasyon	Girdi $5.00 / Çıktı $25.00 / Önbellek okuma $0.50 / Önbellek yazma $6.25	Girdi $1.50 / Çıktı $7.50 / Önbellek okuma $0.15 / Önbellek yazma $1.88	-70%
Prompt cache fiyatlandırması
Önbellek okuma	$0.50	$0.15	-70%
Önbellek yazma	$6.25	$1.88	-70%
Araç ücretleriÜcretlendirme, model aracı kullandığı her çağrı için yapılır.
Web araması	$0.01/arama	$0.003/arama	-70%

Kullanım ve etkinlik

Başarı oranı, tamamlanan isteklerin payıdır. Gecikme, tam bir yanıtın ne kadar sürdüğüdür; P95, isteklerin %95’inin bu süre içinde tamamlandığı anlamına gelir.

Kullanım ve kullanılabilirlik

Son 24 saat

İstekler
Başarı oranı
P95 gecikmesi
Toplam token

Model performansı

Son güncelleme: 8 Eki 2026 01:01 UTC

Son 30 günün başarı oranı: 100,0%
30 günlük istekler: 1K+
Son etkinlik: 16 saat önce

Veriler, durum kontrolleri hariç tutularak toplu kullanıcı isteklerine dayanmaktadır.

Console'da aç

Claude Opus 4.6 modelini Console'da açın, istemi düzenlemek veya göndermek için hazır hale getirin.

claude-opus-4-6 ile /v1/messages üzerinden kısa bir mesaj dene. Yanıtı, gecikmeyi ve maliyeti göster.

Kullanım senaryoları

Uygun olduğu kullanımlar

Akıl Yürütme
Görüntü İşleme

Çok adımlı kodlama ajanları
Bir yeniden yapılandırma (refactor) planlayan, dosyaları düzenleyen, test paketini çalıştıran ve hataları onaran bir terminal ajanını çalıştırın; en zor görevler için maksimum çaba (max effort) ayrılmıştır.
Uzun süren araştırma oturumları
Sıkıştırma, görevi kesintiye uğratmak yerine önceki geçmişi kırparken, birçok arama ve belge okuma boyunca bir oturumu canlı tutun.
Profesyonel bilgi çalışması
Yanlış bir yanıtın maliyetinin ekstra gecikmeden daha fazla olduğu finansal modeller, yasal özetler ve analizler taslak olarak hazırlayın.

Prompt örnekleri

Bu Express servisinin Fastify'a taşınmasını planlayın, etkilenen dosyaları sırasıyla listeleyin, ardından ilk değişikliği yapıp testleri çalıştırın.

Bu üç dosyayı yıllar arasındaki gelir tahakkuku değişiklikleri açısından inceleyin ve farklılıkları sayfa referanslarıyla özetleyin.

Bu birleştirme isteğini (pull request) eşzamanlılık (concurrency) hataları açısından inceleyin ve sorunları her birinin üretime (production) çıkma olasılığına göre sıralayın.

Bu model koşullu fiyatlandırmaya sahiptir. Yalnızca aylık token toplamları güvenilir bir tahmin üretmez; istek özellikleri, önbellek ve geçerli zaman penceresi için ayrıntılı fiyatlandırmayı kullanın.

FAQ

Claude Opus 4.6 nilerde iyidir?

Karmaşık ajan tabanlı kodlama, planlama ve profesyonel analiz. Anthropic'in lansman yazısı Terminal-Bench 2.0, Humanity's Last Exam ve BrowseComp'te en iyi sonuçları bildirmektedir; erken test edenler, modelin büyük görevleri yarıda durmak yerine adımlara bölüp bitirdiğini belirtmektedir.

Opus 4.6, Opus 4.7'den nasıl farklıdır?

Opus 4.7; daha yüksek çözünürlüklü görsel girdisi, xhigh çaba seviyesi, görev bütçeleri ve yeni bir belirteç (tokenizer) ekler, ayrıca talimatları daha kelimesi kelimesine (literal) takip eder. Opus 4.6 bu değişikliklerden öncesine dayanır, bu nedenle gevşek yorumlamaya güvenen komutlar (prompts) geçtiğinizde farklı davranabilir.

Claude Opus 4.6 genişletilmiş düşünmeyi (extended thinking) destekliyor mu?

Modelin ne kadar akıl yürüteceğine karar verdiği ve bunu çaba (effort) parametresiyle yönlendirdiğiniz uyarlamalı düşünmeyi (adaptive thinking) destekler. Belirteç bütçesine sahip eski manuel genişletilmiş düşünme modu bu modelde kullanımdan kaldırılmış (deprecated) olarak işaretlenmiştir.

Claude Opus 4.6 hala kullanılmaya değer mi?

Mevcut bir boru hattı (pipeline) üzerinde doğrulanmışsa ve değerlendirmeleri henüz yeniden çalıştıramıyorsanız kullanın. Yeni çalışmalar için Anthropic, mevcut Opus modeli olan ve uzun kodlama ile bilgi görevlerinde selefini geliştiren Opus 5.5'e geçişi önermektedir.

Claude Opus 4.6 ne kadara mal olur?

TokenLab üzerinde Claude Opus 4.6 Girdi $1.50 / Çıktı $7.50 1M token başına'dır. Tam dökümü yukarıdaki fiyat tablosunda bulabilirsiniz. Ücretler faturalandırma birimine, özelliklere ve kullanıma göre değişir. Modelin ayrıntılı fiyatlandırmasında eşleşen koşulları karşılaştırın; tek bir ücret toplam maliyeti belirlemez.

Claude Opus 4.6 bağlam penceresi ve çıktı sınırı nedir?

Claude Opus 4.6 1.000.000 jetona kadar bağlam kabul eder ve tek yanıtta 128.000 jetona kadar çıktı verir.

Claude Opus 4.6 hangi endpoint'i kullanmalı?

Claude Opus 4.6 için varsayılan olarak https://api.tokenlab.sh/v1/messages kullanın. Sağlayıcıya özgü yerel format destekleniyorsa API workbench bu endpoint'i de gösterir.

Claude Opus 4.6 hangi operasyonları destekler?

Claude Opus 4.6 Metinden metne destekler. Yukarıdaki API workbench'te bir operasyon seçerek ilgili endpoint ve kod örneğini görebilirsiniz.