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POST /v1/chat/completionsClaude Opus 4.7
claude-opus-4.7Claude 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 |
Claude Opus 4.7 API
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
模型对比
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。
媒体与讨论
精选与此模型相关的公开视频和帖子。
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