Claude Opus 5.5 von Anthropic (veröffentlicht im September 2026) erreicht auf dem Artificial Analysis Intelligence Index einen überdurchschnittlichen Wert von 58 Punkten. Das proprietäre Modell unterstützt multimodale Eingaben (Text und Bild), ein Kontextfenster von 1 Million Token sowie adaptive Chain-of-Thought-Schlussfolgerungen. Die API-Preise betragen 4,00 US-Dollar pro Million Input-Token und 20,00 US-Dollar pro Million Output-Token bei hoher Ausgabeverbosity.
Key Points
Artificial Analysis Intelligence Index: Erreicht 58 Punkte (Median vergleichbarer Modelle liegt bei 25) und positioniert sich damit im Spitzenfeld der bewerteten Reasoning-Modelle.
API-Preisstruktur: Kostet 4,00 US-Dollar pro 1M Input-Token und 20,00 US-Dollar pro 1M Output-Token; bietet einen Cache-Rabatt von 95 %.
Kontextfenster: Unterstützt bis zu 1.000.000 Token, was etwa 1.500 DIN-A4-Seiten entspricht.
Architektur & Modalitäten: Proprietäres, multimodales Modell mit Unterstützung für Text- und Bild-Inputs sowie reinen Text-Outputs und integriertem adaptiven Reasoning.
Token-Verbosity: Generierte 260 Millionen Output-Token im Rahmen des Intelligence Index, was einer sehr hohen Ausführlichkeit im Vergleich zum Median (92 Millionen) entspricht.
Diskussions-Highlights
Modellvarianten: Diskussionsteilnehmer weisen darauf hin, dass neben der analysierten "max"-Stufe auch "xhigh"- und "medium"-Versionen (Standard) existieren, die separat auf Artificial Analysis gelistet sind.
Overthinking-Problem: Simon Willison berichtet, dass die "max"-Stufe bei einer Aufgabe ("Generiere ein SVG eines Pelikans auf einem Fahrrad") das 128.000-Token-Budget während des Reasoning-Prozesses erschöpfte und fehlschlug.
Kostenvergleich: Die Kosten pro Aufgabe konnten im Vergleich zu Opus 5 bei gleicher Anstrengungsstufe ("High-Effort") halbiert werden; alternative Modelle wie Astra High werden mit 1,73 bis 1,82 US-Dollar verglichen.
Leistungsstabilität: Es wird Skepsis geäußert, ob Modellprovider nach der Veröffentlichung Anpassungen vornehmen, die zu unangekündigten Leistungsregressions ("Rug Pulls") führen.
Verwendete Werkzeuge: Zur Analyse wurden externe Hilfsmittel wie tools.simonwillison.net/markdown-svg-renderer und tools.simonwillison.net/claude-token-counter eingesetzt, um Reasoning-Traces und Token-Größen zu visualisieren.
Glossar
Reasoning-Modell: Ein KI-Modell, das vor der finalen Antwortgenerierung strukturierte Zwischenschritte (Extended Thinking oder Chain-of-Thought) zur Problemlösung ausführt.
Kontextfenster (Context Window): Die maximale Anzahl an Token (Kombination aus Ein- und Ausgabe), die ein Sprachmodell in einer einzigen Transaktion verarbeiten kann.
Token: Die kleinste von LLMs verarbeitete Texteinheit; entspricht im Englischen im Schnitt ca. 4 Zeichen oder 0,75 Wörtern.
Intelligence Index: Ein standardisierter, von Artificial Analysis entwickelter Composite-Benchmark zur Messung der intellektuellen Leistungsfähigkeit von KI-Modellen.
Cache-Rabatt (Cache Discount): Ein prozentualer Preisnachlass für wiederverwendete, zuvor verarbeitete Prompt-Daten (Cached Prompts) bei API-Anfragen.
Verbosity (Ausführlichkeit): Kennzahl für die durchschnittliche Anzahl an Output-Token, die ein Modell zur Bewältigung von Benchmark-Aufgaben generiert.