Claude Opus 4.7

claude-opus-4.7

Claude Opus 4.7 被 Anthropic 描述为面向高级软件工程和困难长周期任务的重要升级。官方信息强调它可以处理复杂工作,并对自身输出进行验证。它的描述应围绕持续工程判断和复杂任务执行,而不是泛泛强调写作质量。

最大上下文

1MToken

最大输出

128KToken

发布日期

2026年4月16日

模态

Claude Opus 4.7 价格

输入价格输出价格缓存读取缓存创建 5m
$5/M$25/M$0.5/M$6.25/M

如何通过 API 使用 Claude Opus 4.7?

POSTopenai/v1/chat/completions

Claude Opus 4.7 基准测试

42.7

/100

Artificial Analysis 综合能力指数

Artificial Analysis 综合能力评分

指数分数

53.1

/100

Artificial Analysis 代码能力指数

Artificial Analysis 软件任务评分

指数分数

知识与推理

GPQA

高阶科学问题求解

88.5%

HLE

广泛专家级考试集合

31.2%

代码与工程

SciCode

科学计算代码挑战

50.1%

Terminal-Bench Hard

高难度终端任务执行

54.5%

指令遵循与 Agent 任务

IFBench

指令约束遵循

43.6%

AA-LCR

长上下文推理

67%

τ²-Bench

Agent 工作流任务

74.0%

指标来源 Artificial Analysis

媒体与讨论

精选与此模型相关的公开视频和帖子。

X (Twitter)

Open social media source
View post on X
Open social media source
View post on X
Open social media source
View post on X

Reddit

YouTube

Open social media source
Watch on YouTube
Open social media source
Watch on YouTube
Open social media source
Watch on YouTube

关于 Claude Opus 4.7 的常见问题

了解 Claude Opus 4.7 的定位、适合处理的任务、主要优势、使用限制,以及在 TokenHub 中接入时需要注意的事项。

Claude Opus 4.7 在提供商的模型家族中是什么定位?+

Claude Opus 4.7 是 上一代 Opus 模型,擅长高难度编程、严格遵循指令和长流程任务。它仍是明确的模型版本,但新项目评估时通常也应比较同系列更新型号。

哪些生产场景适合 Claude Opus 4.7?+

它适合高难度软件工程任务、长时间多步骤流程以及专业文档与决策分析。上线前应使用有代表性的输入进行测试,并制定可衡量的验收标准。

Claude Opus 4.7 在长时间多步骤流程方面有什么突出之处?+

它最实用的优势包括较强的编程能力、严格遵循指令以及较强的长上下文处理。这些特点对长时间多步骤流程尤其有价值。

使用 Claude Opus 4.7 时需要注意哪些限制?+

如果项目可以受益于更新一代 Opus、任务较简单,小型模型即可完成,或重要决策流程无法安排人工复核,可以考虑其他模型。生成代码在合并或部署前应经过测试、安全检查和人工审查。

团队该如何在 TokenHub 中稳妥地开始使用 Claude Opus 4.7?+

在 TokenHub 中,请选择页面显示的 Claude Opus 4.7 精确模型标识,使用账号文档中指定的接口,并通过 TokenHub 凭证完成认证。请在 TokenHub 模型页面确认账号可用的 Claude 功能、上下文限制、工具支持和当前模型状态。