# Claude Opus 4.1

> Fiche du modèle de langage Claude Opus 4.1 sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Claude Opus 4.1 (Anthropic) : score IA de 74,3, 87e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/claude-opus-4-1/
Origine : Anthropic · États-Unis · sorti le 5 août 2025

## Score général

- Score IA : 74,3 (marge à 90 % : de 71,6 à 77,0)
- Rang : 87 (Groupe 9, ex æquo)
- Couverture : 95 % du poids des tâches, 27 mesures
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

## Scores par tâche

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | 76,9 | Rang 54 · 78 % |
| Code | 74,8 | Rang 47 · 31 % |
| Agents | 79,0 | Provisoire · 33 % |
| Usage | 77,2 | Rang 79 · 100 % |
| Maths | 68,5 | Rang 73 · 75 % |
| Sciences | 71,9 | Rang 65 · 60 % |
| Français | 77,4 | Provisoire · 25 % |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | 80,0 | Rang 62 · 100 % |
| Web | 76,4 | Rang 75 · 100 % |

## Artificial Analysis (hors du score)

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

| Version évaluée | Indice v4.3 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetons (entrée / sortie) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [Claude 4.1 Opus (Reasoning)](https://artificialanalysis.ai/models/claude-4-1-opus-thinking) | 22,9 (estimé) | hors classement | non publié | non publié | 15 $ / 75 $ |
| [Claude 4.1 Opus (Non-reasoning)](https://artificialanalysis.ai/models/claude-4-1-opus) | 18,6 (estimé) | hors classement | non publié | non publié | 15 $ / 75 $ |

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe ; un indice qu'ils estiment reste hors de ce classement. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/claude-4-1-opus-thinking

## Exécution locale

Non. Claude Opus 4.1 est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

## Fiche technique

- Prix : 13,2 € / 65,8 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 200 000 jetons (environ 150 000 mots)
- Entrées : Texte, image, PDF
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : Non communiqué
- Licence : Propriétaire (poids fermés, accès par l'éditeur)
- Classe énergétique : Non communiquée
- Hébergement en Europe : Non communiqué
- Connaissances jusqu'à : Mars 2025

## Où le trouver

- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/anthropic/claude-opus-4.1)
- Par API : [API Anthropic](https://docs.anthropic.com)
- L'essayer : [Claude](https://claude.ai)

## Dans les outils de code

- Disponible dans : aucun des outils relevés ne le propose dans sa liste
- Mesuré dans : [Claude Code](https://quelleia.com/outils/#claude-code)
- Relevé du 30 septembre 2026 sur la page publique de chaque outil. Un modèle proposé par un outil figure dans la liste que son éditeur publie. Rien n'y est mesuré.

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Lech Mazur Writing | Écriture | 8,47 | 83,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Lech Mazur Writing | Écriture | 8,45 | 83,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| SWE-bench Verified | Code | 73,3 % | 81,1 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 77,3 % | 70,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 76,8 % | 70,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 68,9 % | 67,8 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| METR Time Horizons (taux de réussite) | Agents | 66,8 % | 77,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| DTBench | Raisonnement | 80 % | 72,0 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 64,4 % | 66,4 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 73,2 % | 67,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| METR Time Horizons (taux de réussite) | Agents | 61,6 % | 72,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 445,4 Elo | 86,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 441,9 Elo | 86,0 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 511,4 Elo | 84,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 482,3 Elo | 81,9 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 504,8 Elo | 82,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 449,8 Elo | 80,9 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 448,0 Elo | 80,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions en français | Français | 1 471,0 Elo | 80,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 465,9 Elo | 78,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 443,3 Elo | 78,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions en français | Français | 1 462,4 Elo | 78,7 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 432,8 Elo | 76,2 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| SimpleBench | Raisonnement | 60 % | 83,3 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| SimpleBench | Raisonnement | 60 % | 83,3 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| DeepResearch Bench | Agents | 48,3 % | 86,6 | actif | https://evals.futuresearch.ai/#drb |
| WeirdML (v2) | Code | 45,9 % | 71,8 | actif | https://htihle.github.io/weirdml.html |
| LMCA | Raisonnement | 37,08 | 77,8 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| GDPval | Agents | 43,6 % | 83,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Code Arena, WebDev | Web | 1 389,7 Elo | 76,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Cybench | Sécurité | 42 % | 72,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 40 % | 59,6 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Terminal-Bench 2.0 | Code | 38 % | 74,2 | actif | https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0 |
| Terminal-Bench 2.0 | Code | 38 % | 74,1 | actif | https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0 |
| Terminal-Bench 2.0 | Code | 36,9 % | 73,8 | actif | https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0 |
| Terminal-Bench 2.0 | Code | 36,9 % | 73,8 | actif | https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0 |
| Terminal-Bench 2.0 | Code | 35,1 % | 73,1 | actif | https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0 |
| Terminal-Bench 2.0 | Code | 35,1 % | 73,1 | actif | https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0 |
| Terminal-Bench 2.0 | Code | 34,8 % | 73,0 | actif | https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0 |
| Terminal-Bench 2.0 | Code | 34,8 % | 73,0 | actif | https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0 |
| ForecastBench | Raisonnement | 62 % | 96,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Mystery Game Puzzles | Raisonnement | 21 % | 82,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (version 2025) | Maths | 7,2 % | 68,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (v2) | Maths | 12,6 % | 67,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (version 2025) | Maths | 5,9 % | 67,1 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| EBR-bench (Earthborne Rangers) | Agents | 7,9 % | 82,4 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| EnigmaEval | Raisonnement | 7,2 % | 75,1 | actif | https://labs.scale.com/leaderboard/enigma_eval |
| Humanity's Last Exam | Sciences | 11,5 % | 66,9 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, palier 4 (version 2025) | Maths | 4,2 % | 76,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Humanity's Last Exam | Sciences | 7,9 % | 58,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| VPCT (Visual Physics Comprehension Test) | Vision | 35 % | 66,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, palier 4 (v2) | Maths | 2,4 % | 74,4 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 7 % | 55,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| VPCT (Visual Physics Comprehension Test) | Vision | 33 % | 62,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de Claude Opus 4.1 ?** Claude Opus 4.1 obtient un score IA de 74,3, avec une marge de 71,6 à 77,0, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 87e sur 246 modèles, à partir de 27 mesures.

**Dans quelles tâches Claude Opus 4.1 est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont écriture (80,0) et agents (79,0). Sa tâche la plus faible est maths (68,5).

**Claude Opus 4.1 peut-il tourner en local ?** Non. Claude Opus 4.1 est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

**Combien coûte Claude Opus 4.1 ?** 13,2 € par million de jetons en entrée et 65,8 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite Claude Opus 4.1 ?** Claude Opus 4.1 est édité par Anthropic (États-Unis), et il est sorti le 5 août 2025. C'est un modèle fermé.

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com