Een-op-een
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.5: welke AI-model wint in 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) en Claude Opus 4.5 ($25/1M out) zijn twee van de meest gebruikte AI-modellen van 2026. Vergelijk ze hieronder regel voor regel en vel daarna je verdict.
Verdict in het kort
Op Redeneren kies je Claude Opus 4.5: de arena geeft 3.5/5 tegenover 2.5/5 voor Llama 4 (Scout / Maverick). Qua budget wint Llama 4 (Scout / Maverick): die begint bij $0.60/1M out (Maverick, hosted) tegenover $25/1M out voor Claude Opus 4.5.
Vergelijking regel voor regel
Vanaf
$0.60/1M out (Maverick, hosted)Geen betaalde first-party API van Meta; getoond zijn typische tarieven van externe hosts voor Maverick (Scout vanaf ~$0.10/$0.30 per 1M op DeepInfra, $0.11/$0.34 op Groq). De gehoste context van Scout is gecapt ver onder de nominale 10M-spec (bijv. ~320K op DeepInfra).
$25/1M outOfficiële Anthropic API-lijstprijs voor claude-opus-4-5 (één tarief, geen long-context-toeslag; 200K context, 64K max output); zelfde tarief van $5/$25 als de opvolgers Opus 4.6-4.8; 50% batchkorting en prompt caching zijn van toepassing. Geverifieerd aan de hand van het modellenoverzicht op platform.claude.com, 2026-07.
Aanbieder
Meta
Anthropic
Context window
10M tokens (Scout) / 1M (Maverick)
200K tokens
Inputprijs
$0.15/1M in (Maverick, hosted)
$5/1M in
Outputprijs
$0.60/1M out (Maverick, hosted)
$25/1M out
Modaliteiten
text, vision (image input)
text, vision
Open weights
Ja
Nee
Publieksscore
50%(0)
50%(0)
Arenascores (1-5)
Redeneren
2.5
3.5
Programmeren
2.0
3.5
Schrijven
2.5
3.5
Snelheid
4.5
2.5
Prijs-kwaliteit
3.5
2.5
Sterke en zwakke punten
Llama 4 (Scout / Maverick)
- MoE-efficiëntie: slechts 17B actieve parameters per token (Scout 109B/16 experts, Maverick 400B/128 experts), goed voor chat van bijna GPT-4o-klasse tegen een fractie van de rekenkracht
- Zeer goedkope gehoste inferentie: Maverick vanaf ongeveer $0.15/1M in en $0.60/1M uit; Scout vanaf ongeveer $0.10/$0.30 op DeepInfra of $0.11/$0.34 op Groq
- Native early-fusion-multimodaliteit (tekst plus afbeeldingen, getest tot 8 afbeeldingen) in een model met open weights
- Grootste nominale context van alle open-weight-modellen bij release: 10M tokens op Scout, 1M op Maverick
- Scout past op één H100-GPU met Int4-kwantisatie; voorgetraind op 200 talen
- Hoge doorvoer: 17B actieve parameters halen 500+ tokens/s bij snelle providers (Groq noteert Scout op 594 TPS)
- Vertrouwen in benchmarks beschadigd: Meta diende een niet-uitgebrachte, chat-geoptimaliseerde Maverick-variant in bij LMArena (ELO 1417), wat devs misleidend noemden omdat de publieke weights lager scoren
- Long-context-claims storten in de praktijk in: Scout scoorde ~15.6% op 128K op Fiction.LiveBench tegenover 90.6% voor Gemini 2.5 Pro, en gehoste providers cappen Scout ver onder de 10M (bijv. ~320K op DeepInfra)
- Programmeren breed afgekraakt op r/LocalLlama en HN, verliest van het vergelijkbaar geprijsde DeepSeek V3 op echte devtaken
- Geen OSI open source: de licentie sluit in de EU gevestigde bedrijven uit, vereist een speciale licentie boven 700M MAU en verplicht Llama-branding
- 109B/400B totale parameters zijn te groot voor consumenten-GPU's, en de lijn liep vast: er kwam geen redeneervariant en Behemoth is nooit uitgebracht
Claude Opus 4.5
- Eerste model boven 80% op SWE-bench Verified (80.9% bij lancering), verslaat Gemini 3 Pro en GPT-5.1 op praktijkgericht programmeerwerk
- 66% prijsverlaging ten opzichte van Opus 4.1 ($5/$25 vs $15/$75 per 1M tokens) maakte het Opus-niveau haalbaar voor productieworkloads
- 48-76% minder output-tokens dan Sonnet 4.5 bij gelijke of betere kwaliteit, wat de prijsverlaging nog eens versterkt
- Effort-parameter (geïntroduceerd met dit model) laat devs per call redeneerdiepte afwegen tegen kosten en latency
- Sterke praktijkervaringen: complexe refactors in één keer, spotte race conditions die andere modellen misten, convergeerde in ~4 agent-iteraties tegenover ~10 bij concurrenten
- +29% op Vending-Bench ten opzichte van Sonnet 4.5, met minder doodlopende paden bij langlopende autonome taken
- Slechts 200K context window (64K max output), ver achter de 1M van Gemini 3 Pro en latere Claude-modellen; gebruikers meldden selectieve aandacht boven ~70% contextvulling
- Bij lancering in de Claude-apps beperkt tot Max-abonnementen van $100-200 per maand; Pro-abonnees stonden buitenspel en zware gebruikers liepen alsnog tegen limieten aan (HN noemde het 'penny-wise and pound-foolish')
- Gemiddelde latency; extended thinking voegt kosten en vertraging toe bij simpele taken
- Sinds begin 2026 achterhaald: Opus 4.6/4.7/4.8 kosten dezelfde $5/$25 met 1M context en hogere benchmarkscores, waardoor 4.5 geen prijsvoordeel meer heeft
- Verouderde API: handmatige budget_tokens voor extended thinking in plaats van het adaptieve denken van nieuwere Claude-modellen
Vel je verdict
Eén aanbeveling per tool per gladiator. Die verandert de publieksscore die iedereen ziet.
Llama 4 (Scout / Maverick)$0.60/1M out (Maverick, hosted)
50%publieksscore · 0
Claude Opus 4.5$25/1M out
50%publieksscore · 0
Het verdict van de arena over Llama 4 (Scout / Maverick)
Kies Llama 4 als je buiten de EU een goedkoop, snel, zelf te hosten multimodaal model nodig hebt voor high-volume chat, extractie of meertalige workloads; Maverick komt in de buurt van GPT-4o-kwaliteit voor ruwweg een tiende van de prijs. Vermijd het voor programmeren, hard redeneren of echte miljoen-token-retrieval, waar DeepSeek, Qwen 3 en Gemini het duidelijk overtreffen. Ten opzichte van Llama 3.3 70B voegt het native vision en een langer window toe, maar veel developers vonden het oudere dense-model of Qwen betrouwbaarder voor pure tekstkwaliteit, en de 10M context is vooral een papieren getal.
Het verdict van de arena over Claude Opus 4.5
Kies Claude Opus 4.5 alleen als je een workload hebt die al is afgestemd en vastgepind op deze snapshot (claude-opus-4-5-20251101) en je stabiliteit nodig hebt. Het was een mijlpaal, het eerste model boven 80% op SWE-bench Verified en 66% goedkoper dan Opus 4.1, maar Anthropic verkoopt inmiddels Opus 4.6 tot en met 4.8 tegen exact hetzelfde tarief van $5/$25, met een 1M context window en betere scores. Wie een nieuw project start, kiest beter Opus 4.8, en prijsbewuste gebruikers krijgen bijna-Opus-programmeerkwaliteit van Sonnet 5 voor $3/$15 (introductieprijs $2/$10 tot en met aug 2026). Vermijd het volledig als je prompts in de buurt van het plafond van 200K context komen.
Verder vergelijken
Volledige review van Llama 4 (Scout / Maverick)Volledige review van Claude Opus 4.5Alternatieven voor Llama 4 (Scout / Maverick)Alternatieven voor Claude Opus 4.5Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Haiku 4.5Claude Opus 4.5 vs Claude Haiku 4.5Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Fable 5Claude Opus 4.5 vs Claude Fable 5Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.7Claude Opus 4.5 vs Claude Opus 4.7Volledige ranglijst: AI-modelToolzoeker
Veelgestelde vragen
Is Llama 4 (Scout / Maverick) beter dan Claude Opus 4.5?
Op Redeneren scoort Claude Opus 4.5 hoger (3.5/5 vs 2.5/5). De juiste keuze hangt af van je gebruiksdoel. De vergelijking op deze pagina zet prijzen, kernspecificaties en arenascores regel voor regel op een rij.
Wat is goedkoper, Llama 4 (Scout / Maverick) of Claude Opus 4.5?
Llama 4 (Scout / Maverick) is goedkoper: die begint bij $0.60/1M out (Maverick, hosted), terwijl Claude Opus 4.5 begint bij $25/1M out.
Hoeveel kosten Llama 4 (Scout / Maverick) en Claude Opus 4.5 per 1M tokens?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) per 1M input tokens, $0.60/1M out (Maverick, hosted) per 1M output tokens. Claude Opus 4.5: $5/1M in per 1M input tokens, $25/1M out per 1M output tokens.