Leerpad
Gebruik Claude Opus 5 wanneer kwaliteit de doorslag geeft: het leidt op knowledge-work Elo (1.861 vs 1.753 op GDPval-AA v2), de AA Index (63 vs 61), en gepubliceerde coderingsrijen zoals DeepSWE v1.1 (68,8% vs 65,9%).
Op 12 augustus 2026 bracht SpaceXAI Grok 4.6 uit, met focus op langlopende agents en ambitieuzer interactief en visueel werk. Het evenaart GPT-5.6 Sol op de Artificial Analysis Intelligence Index en kost $2 per miljoen inputtokens en $6 per miljoen outputtokens. Claude Opus 5 was al Anthropic’s dagelijkse vlaggenschip: de standaard op Claude Max, het sterkste model op Claude Pro, en half zo duur als Claude Fable 5 met $5 / $25 per miljoen tokens.
In dit artikel vergelijk ik Grok 4.6 en Claude Opus 5 op coderen, kenniswerk, visuele projecten en prijs. Voor diepere dekking per model afzonderlijk, zie onze Grok 4.6-gids en onze Claude Opus 5-gids.
Grok 4.6 is SpaceXAI’s frontiermodel van augustus 2026, gebouwd op Grok 4.5 voor langlopende agents en ambitieuzer interactief en visueel werk. De API-model-ID is grok-4.6. Het contextvenster is 500.000 tokens, met een 2x-tarief zodra een prompt 200.000 tokens passeert.
De eigen toelichting van xAI benadrukt eerste passes op visuele en interactieve projecten, plus meer zelftests op lange trajecten. Artificial Analysis geeft het 61 op de Intelligence Index, in lijn met GPT-5.6 Sol en achter Claude Opus 5 (max, 63). Het zit in Cursor en Grok Build, en op de SpaceXAI API plus OpenRouter, Vercel en Cloudflare.
Wil je het zelf aanroepen, volg dan onze Grok 4.6 API-tutorial. Als je meer om de agent-wrapper geeft dan om de modelkaart, hebben we ook Grok Build vergeleken met Claude Code op een gemanipuleerde churn-dataset. We hebben het ook vergeleken met het huidige vlaggenschipmodel van OpenAI in onze gids Grok 4.6 vs GPT-5.6 Sol.
Claude Opus 5 is Anthropics huidige Opus-klasse model, verkocht als een bedachtzame daily driver die dicht in de buurt komt van Claude Fable 5 voor de helft van de prijs. De API-model-ID is claude-opus-5. Het is de standaard op Claude Max en het sterkste model op Claude Pro, tegen dezelfde $5 / $25 per miljoen tokens als Opus 4.8.
Anthropic rapporteert state-of-the-art cijfers op Frontier-Bench v0.1 (43,3%) en GDPval-AA v2 (1.861 Elo), terwijl het achterblijft op Mythos 5 bij cybersecurity-exploitatie. Fast-modus draait ongeveer 2,5x sneller voor tweemaal de basistarieven. Developers starten vanuit de Claude API; cloudcatalogi vermelden het ook op Amazon Bedrock, Google Vertex AI en Azure AI Foundry.
We pakken de lancering uit in onze Claude Opus 5-gids en het aanvraagpad in onze Opus 5 API-tutorial. Als je binnen Anthropics eigen stack kiest, zie onze vergelijkingsgidsen Opus 5 vs Fable 5 en Opus 5 vs Sonnet 5.

Op de composieten die beide labs publiceren, ligt Opus 5 iets voor: 63 versus 61 op de Artificial Analysis Intelligence Index, en 1861 versus 1753 Elo op GDPval-AA v2. De tarieven liggen ver uit elkaar: Grok 4.6 is $2/$6 per 1M tokens tegenover Opus 5 op $5/$25.
| Functie | Grok 4.6 | Claude Opus 5 |
|---|---|---|
| AA Intelligence Index | 61 | 63 (max) |
| GDPval-AA v2 (Elo) | 1753 | 1861 |
| API input / output per 1M | $2 / $6 | $5 / $25 |
| Contextvenster | 500k | 1M |
| Toeslag voor lange context | 2x bij ≥200k prompttokens | Geen gepubliceerd |
| API-model-ID | grok-4.6 |
claude-opus-5 |
Opus 5 leidt op de gepubliceerde coderingsrijen die beide namen delen. Het opvallendst: op DeepSWE v1.1 scoort Opus 5 68,8% tegen Cursors 65,9% voor Grok 4.6 High.
Een ander signaal is het resultaat van onze run Grok Build vs Claude Code: Grok 4.6 high versus Claude Opus 5 high, één conversatie elk, op een churn-tabel met geplande lekken. Grok Build gaf minder, maar direct bruikbare antwoorden. Claude Code ging dieper, maar leverde ook een dashboardformaat-bug mee.
Als je al Anthropic-prijzen betaalt voor repository-werk, is Opus 5 de veiligere gepubliceerde kaart. Als je een frontier-codingmodel wilt dat niet zo duur is als een frontiermodel, is Grok 4.6 de Cursor-keuze die ik echt zou aanlaten.
Opus 5 leidt op kenniswerk: GDPval-AA v2 is 1861 voor Opus 5 en 1753 voor Grok 4.6. Artificial Analysis zet Grok daar nog steeds alleen achter Opus 5, met overlappende foutmarges ten opzichte van Fable 5 en Qwen3.8 Max.
Het efficiëntieverschil is groter. Op AA-Briefcase scoort Grok 4.6 1577, achter de Opus 5-familie, maar het rondt af in zo’n 53 beurten en ongeveer 0,5B inputtokens. Opus 5 (max) heeft zo’n 103 beurten en ongeveer 2,0B inputtokens nodig. De les: Opus 5 wint het scorebord, Grok 4.6 wint het tokenbudget.
SpaceXAI’s pitch voor Grok 4.6 is een sterkere eerste pass op visuele en interactieve projecten. Anthropics Opus 5-lancering is daar stiller en luidruchtiger op verificatie, plus "veel sterkere visuele outputs" zonder een publiek cijfer tegen Grok.
Daarom hebben we een gedeelde shader-taak gedraaid. Beide modellen schreven echte GLSL, maar het resultaat van Opus 5 sloot net iets beter aan op de briefing en reageerde sterker op cursorbeweging. Het resultaat van Grok 4.6 zag er ook erg goed uit en deed het in minder beurten.

Lijstprijs is het duidelijkste verschil in deze vergelijking. Grok 4.6 kost $2 input en $6 output per 1M tokens, terwijl Opus 5 $5 en $25 is. Dat maakt Anthropics model 2,5 keer duurder op input en ruim 4 keer duurder op output, wat uiteraard veel uitmaakt. Bijvoorbeeld: een generatiezware maand met 1M in / 4M uit is $26 op Grok 4.6 en $105 op Opus 5. Een meer gebalanceerde assistent met 1M in / 250K uit is $3,50 versus $11,25.
Dit zijn de gepubliceerde standaardtarieven, plus de extra’s die voor beide modellen daadwerkelijk bestaan.
| Tarief | Grok 4.6 | Claude Opus 5 |
|---|---|---|
| Input, per 1M tokens | $2,00 | $5,00 |
| Output, per 1M tokens | $6,00 | $25,00 |
| Gecachte input-read, per 1M tokens | $0,50 | $0,50 |
| Cache write, per 1M tokens | $1,00 (≥200k-rij) | $6,25 (5 minuten) / $10 (1 uur) |
| Snelle variant | $4 / $12 (2x) | $10 / $50 (2x; ~2,5x snelheid) |
| Toeslag voor lange context | 2x bij ≥200k prompttokens ($4 / $1 / $12) | Geen gepubliceerd |
De outputpremie is degene die pijn doet. Fast-modus is bij beide een 2x-overlay, geen derde vorm. Opus 5 publiceert ook 50% batchkorting ($2,50 / $12,50), die Grok 4.6 momenteel niet biedt.
Formule één keer: (volume ÷ 1M) × tarief, opgeteld over input en output, tegen standaardtarieven behalve de over-drempel-rij, die Groks 2x-toeslag gebruikt. Bedragen afgerond op de cent onder $10, anders op de dichtstbijzijnde dollar.
| Workload | Grok 4.6 | Claude Opus 5 | Verschil |
|---|---|---|---|
| Gebalanceerde assistent: 1M in / 250K uit | $3,50 | $11,25 | Opus 5 +$7,75 (221%) |
| Generatiezwaar: 1M in / 4M uit | $26 | $105 | Opus 5 +$79 (304%) |
| Retrieval, onder drempel: 10M in / 1M uit | $26 | $75 | Opus 5 +$49 (188%) |
| Retrieval, boven drempel: 10M in / 1M uit | $52 | $75 | Opus 5 +$23 (44%) |
Retrieval onder 200k is een input-tariefverhaal ($26 vs $75). Toch speelt Groks 200k-toeslag hier mee: Ga eroverheen, en dezelfde 10M / 1M-aggregaat wordt slechts $52 vs $75. De toeslag verkleint het gat, maar maakt Opus 5 niet goedkoper.
Vendor-grafieken vertellen je niet of een model de scène kan tekenen die je beschreef. We hebben één gedeelde coding-agenttaak uit onze testbank gedraaid en daarna de pagina’s geoogst.
We hebben beide getest op hoe goed ze een full-window shadergrafiek kunnen maken die een aurora toont boven een bergachtige horizon, gehost in p5.js, met muis en tijd doorgegeven als uniforms. De test is geïnspireerd op Ethan Mollicks shaderprompts. We hebben hem gethematiseerd om de resultaten beter vergelijkbaar te maken. Beide modellen draaiden één keer, geen retries, binnen Cursor met identieke tooling. Beide modellen gebruikten de high reasoning-variant.
Letterlijke prompt:
Using p5.js (loaded from a CDN — that is the only external dependency allowed), build a single-file HTML page with a full-window animated shader. The scene: an aurora borealis rippling in curtains over a dark, silhouetted mountain horizon under a star-filled night sky. The aurora should react to the mouse — the curtains brighten and bend toward the cursor as it moves. Write the visual effect as a GLSL fragment shader; use p5 only to host the canvas, run the animation loop, and pass the mouse position and time into the shader as uniforms.
Ship it as one working file named index.html that starts animating on load. Do not ask me clarifying questions — make reasonable assumptions and note them briefly in a comment at the top of the file.
Grok 4.6 leverde een werkende index.html in 13 beurten. Het effect is een echte GLSL-fragmentshader met p5 dat alleen het canvas host. De gordijnen bewegen op een aurora-achtige manier, met een driekleurensplit die er mooier uitziet dan Opus 5’s overwegend groene doek, plus knipperende sterren op de achtergrond.
De misser is het landschap. De bergen lezen als een cartoon-silhouet, waardoor de esthetische match een 4 in plaats van een 5 is. Cursorinteractiviteit is middelmatig: zoals je in de video hieronder ziet, is de graphic erg reactief op de x-as, maar weinig op de y-as.
Opus 5 slaagde ook, eveneens in echte GLSL. De esthetische match is raak: drie bergketens in verschillende grijstinten, gordijnen die als aurora lezen, knipperende sterren. De kleur is overwegend groen, wat de meest voorkomende kleur is waarin een aurora verschijnt. Dus het is correcter, ook al zien Groks drie kleuren er naar mijn smaak mooier uit. De cursorinteractiviteit is beter dan bij Groks shader, met gordijnen die op beide assen buigen en oplichten.
Opus had veel meer beurten nodig dan Grok, in totaal 46. Daarvan hadden er 19 betrekking op het vragen om toestemming om verificatiecommando’s uit te voeren (wat niet was toegestaan volgens de testrichtlijnen), dus slechts 27 zijn relevant voor de pure creatie van de shader. Toch had Grok maar de helft van het aantal beurten van Opus nodig.
| Maatstaf | Grok 4.6 high | Claude Opus 5 high |
|---|---|---|
| Beurten | 13 | 27 |
| Uitvoerbaarheid | pass | pass |
| Esthetische match | 4 | 5 |
| Shader-competentie | 5 | 5 |
| Cursorinteractiviteit | 3 | 5 |
| Techniek gevolgd | 5 | 5 |
Opus 5 sluit dichter aan bij de briefing: gelaagde bergen en muisrespons op beide assen. De gordijnen van Grok 4.6 zien er kleurrijker uit en slaagden ook, maar de bergen zijn te simpel en de cursor stuurt vooral de x-as.
Dit is n=1, geen token- of kostencijfer, en het test alleen beschreven-scène-shaders met cursor-reactieve GLSL, niet repository-codering of kenniswerk.

Beslist het scorebord, dan Opus 5. Beslist de factuur, dan is Grok 4.6 het frontiermodel dat ik echt zou aanlaten.
Kies Grok 4.6 als...
Beide modellen zijn op verschillende manieren te benaderen. De modelstrings die je gebruikt zijn grok-4.6 en claude-opus-5.
| Surface | Grok 4.6 | Claude Opus 5 |
|---|---|---|
| Consumentenapp | Grok Build; Cursor (desktop, web, iOS, CLI) | Claude Pro; standaard op Claude Max |
| First-party API | Ja (SpaceXAI API) | Ja (Claude API) |
| Cloudplatforms | Amazon Bedrock, Google Vertex AI, Azure AI Foundry | Amazon Bedrock, Google Vertex AI, Azure AI Foundry |
| Coderingsagents | Cursor, Grok Build | Claude Code, Cursor |
| Routers van derden | OpenRouter, Vercel, Cloudflare | OpenRouter, Vercel, Cloudflare |
| API-model-ID | grok-4.6 |
claude-opus-5 |
In Cursor zijn beide als picker-opties beschikbaar. Claude Code is Anthropic-native; Grok Build leest een .claude/-boom, wat Claude Code niet wederzijds doet voor .grok/-bestanden. De API is binnen elke vendor-SDK slechts één string wisselen.
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-opus-5", # Grok 4.6 is grok-4.6 op de SpaceXAI SDK, niet deze client
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function to reject leaked labels."}],
)
print(response.content[0].text)
De volledige setup voor elke API staat in onze Grok 4.6 API-tutorial en onze Claude Opus 5 API-tutorial. Wil je het agentproduct in plaats van de model-ID, begin dan met Claude Code 101.
Als het werk een beschreven visuele scène is of een knowledge-work agent die je op Elo beoordeelt, gebruik dan Claude Opus 5. Als het werk een frontier-coding-agent is die je ook op de factuur beoordeelt, gebruik dan Grok 4.6.
Wat opvalt is hoe weinig de benchmarks beslissen. Twee punten op de AA Index, of honderd Elo op GDPval-AA, is een kleiner verschil dan dat op de tariefkaart: $105 versus $26 voor dezelfde generatiezware maand. De modellen liggen dicht bij elkaar; de facturen niet.
Als je de concepten achter deze agents wilt, raad ik de AI Fundamentals skill track aan. Voor de Claude-native workflow is Claude Code 101 het praktische startpunt.
Gebruik Grok 4.6 wanneer API-kosten de beperkende factor zijn. Het staat voor $2/$6 per 1M tokens genoteerd tegenover Opus 5 op $5/$25, dus een generatiezware maand is $26 versus $105. Het rondde onze aurora-shader ook af in de helft van het aantal beurten van Opus met een goed resultaat, en Artificial Analysis rapporteert minder beurten en inputtokens dan Opus 5 max op AA-Briefcase.
Gebruik Claude Opus 5 wanneer kwaliteit de doorslag geeft: het leidt op knowledge-work Elo (1.861 vs 1.753 op GDPval-AA v2), de AA Index (63 vs 61), en gepubliceerde coderingsrijen zoals DeepSWE v1.1 (68,8% vs 65,9%).
Grok 4.6 is $2 input en $6 output per 1M tokens. Claude Opus 5 is $5 en $25, hetzelfde als Opus 4.8. Grok 4.6 rekent 2x-toeslag voor prompts van 200k tokens of meer; Opus 5 publiceert geen toeslag voor lange context. Gecachte reads zijn $0,50 / 1M bij beide tegen standaardtarieven.
Grok 4.6 is grok-4.6 op de SpaceXAI API. Claude Opus 5 is claude-opus-5 op de Claude API. Het zijn geen drop-in swaps over SDK’s heen; elke ID hoort bij zijn eigen client.
Ja, als je agentpicker ze allebei toont. Cursor vermeldt Grok 4.6 en Claude Opus 5 als selecteerbare modellen, en de meeste gangbare routers en cloudcatalogi bieden beide, dus de picker is zelden de beperking. De asymmetrie zit in de first-party agents: Claude Code is Anthropic-native en draait Grok niet, terwijl Grok Build een .claude/-boom leest, zodat Claude-vormige config in die richting meekomt maar niet terug.
Tom is data scientist en technisch docent. Hij schrijft en beheert de data science-tutorials en blogposts van DataCamp. Eerder werkte Tom in data science bij Deutsche Telekom.
Leer AI met DataCamp!
Leerpad
Cursus
Cursus