Claude Opus 4.7

claude-opus-4.7

Claude Opus 4.7 被 Anthropic 描述为面向高階軟體工程和困难長周期任務的重要升級。官方信息強調它可以處理複雜工作，并对自身輸出进行验证。它的描述应围绕持续工程判断和複雜任務执行，而不是泛泛強調写作品質。

上下文視窗

1M Token

最大輸出

128K Token

發布日期

2026年4月16日

模態

Claude Opus 4.7 價格

輸入價格	輸出價格	快取讀取	快取建立 5m
$5/M	$25/M	$0.5/M	$6.25/M

Claude Opus 4.7 API 能力

推理

支援

工具呼叫

支援

Temperature 參數

不支援

附件

支援

知識庫

2026-01-31

Endpoint 協議

Completions API

Claude Opus 4.7 模型亮點

Claude Opus 4.7 結合進階軟體工程、持續多步驟執行與高精細度視覺理解，適合複雜專業工作。

進階軟體工程

以比前代更完整的規劃、實作與後續執行能力處理高難度程式設計工作。

持續驗證執行

在長時間工作中維持嚴謹、精確遵循指示，並在回報完成前設計驗證步驟。

高精細度視覺理解

以更高解析度處理影像，改善對技術圖表與視覺細節豐富資料的理解。

Claude Opus 4.7 使用情境

Claude Opus 4.7 適合高難度程式設計、程式碼庫審查，以及需要細緻驗證的視覺化專業交付成果。

長時間程式設計工作

分多個步驟執行高難度實作計畫、驗證中間結果，並交付通過測試的變更。

程式碼庫審查與除錯

檢查拉取請求、日誌與追蹤資料，找出隱蔽缺陷、說明成因，並提出經過驗證的修正方案。

視覺化專業交付成果

理解細節豐富的視覺參考，製作符合來源資料的精緻介面、簡報或文件。

如何透過 TokenHub API 使用 Claude Opus 4.7

建立 API key

import OpenAI from "openai"

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
  baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})

const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)

Claude Opus 4.7 基準測試

指數分數
Artificial Analysis 綜合能力指數Artificial Analysis 綜合能力指數彙總多個評測維度，用於觀察模型的整體能力表現。	Artificial Analysis 綜合能力評分	42.7
Artificial Analysis 程式碼能力指數Artificial Analysis 程式碼能力指數彙總模型在程式碼生成、除錯與軟體工程任務中的表現。	Artificial Analysis 軟體任務評分	53.1
知識與推理
GPQAGPQA 是面向研究生級科學問題的評測集，用來測試模型的專家級推理能力。	高階科學問題求解	88.5%
HLEHLE 覆蓋多個領域的高難度專家級知識與推理問題。	廣泛專家級考試集合	31.2%
程式碼與工程
SciCodeSciCode 評估模型在科學計算場景下撰寫 Python 程式碼和實作演算法的能力。	科學計算程式碼挑戰	50.1%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard 評估 AI Agent 在終端環境中完成複雜任務的能力。	高難度終端任務執行	54.5%
指令遵循與 Agent 任務
IFBenchIFBench 衡量模型遵循複雜指令和約束條件的穩定性。	指令約束遵循	43.6%
AA-LCRAA-LCR 衡量模型在長上下文視窗中的推理品質。	長上下文推理	67%
τ²-Benchτ²-Bench 使用帶工具和狀態約束的真實工作流程，評估對話式 Agent 的任務完成能力。	Agent 工作流程任務	74.0%

指標來源 Artificial Analysis

Claude Opus 4.7 比較

GPT-5.5VSClaude Opus 4.7

GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 模型比較涵蓋價格、上下文限制、輸出 token、模態、基準表現和生產 API 適配。

Gemini 3.1 Pro PreviewVSClaude Opus 4.7

Gemini 3.1 Pro Preview vs Claude Opus 4.7 模型比較涵蓋價格、上下文限制、輸出 token、模態、基準表現和生產 API 適配。

DeepSeek V4 ProVSClaude Opus 4.7

DeepSeek V4 Pro vs Claude Opus 4.7 模型比較涵蓋價格、上下文限制、輸出 token、模態、基準表現和生產 API 適配。

DeepSeek V4 FlashVSClaude Opus 4.7

DeepSeek V4 Flash vs Claude Opus 4.7 模型比較涵蓋價格、上下文限制、輸出 token、模態、基準表現和生產 API 適配。

Claude Opus 4.7VSClaude Sonnet 4.6

Claude Opus 4.7 vs Claude Sonnet 4.6 模型比較涵蓋價格、上下文限制、輸出 token、模態、基準表現和生產 API 適配。

GPT-5.5 ProVSClaude Opus 4.7

GPT-5.5 Pro vs Claude Opus 4.7 模型比較涵蓋價格、上下文限制、輸出 token、模態、基準表現和生產 API 適配。

Claude Opus 4.7 常見問題

了解 Claude Opus 4.7 的定位、適合的使用情境、主要優勢、使用限制，以及在 TokenHub 中串接時要注意的事項。

Claude Opus 4.7 在供應商的模型系列中位於什麼位置？+

Claude Opus 4.7 是上一代 Opus 模型，適合高難度程式設計、嚴格遵循指令與長流程工作。它仍是明確的模型版本，但新專案評估時通常也應比較同系列較新型號。

哪些正式環境情境適合 Claude Opus 4.7？+

它適合高難度軟體工程工作、長時間多步驟流程以及專業文件與決策分析。正式上線前應使用具代表性的輸入測試，並訂定可衡量的驗收標準。

Claude Opus 4.7 在長時間多步驟流程方面有何突出之處？+

它最實用的優勢包括出色的程式設計能力、嚴格遵循指示以及出色的長上下文處理。這些特點對長時間多步驟流程尤其有價值。

使用 Claude Opus 4.7 時需要注意哪些限制？+

如果專案可受益於較新一代 Opus、工作較簡單，較小的模型即可完成，或重要決策流程無法安排人工覆核，可以考慮其他模型。產生的程式碼在合併或部署前應通過測試、安全檢查與人工審查。

團隊該如何在 TokenHub 中穩妥地開始使用 Claude Opus 4.7？+

在 TokenHub 中，請選擇頁面顯示的 Claude Opus 4.7 精確模型識別碼，使用帳戶文件中指定的介面，並以 TokenHub 憑證完成驗證。請在 TokenHub 模型頁面確認帳戶可用的 Claude 功能、上下文限制、工具支援與目前模型狀態。

準備呼叫 Claude Opus 4.7？

透過一個 API Key 接入 Claude Opus 4.7 與更多 AI 模型。

建立 API Key