Opus 4.7 is de volgende generatie van Anthropic's Opus-familie, gebouwd voor langlopende, asynchrone agents. Voortbouwend op de codeer- en agentische sterke punten van Opus 4.6, levert het betere prestaties op...
Claude Opus 4.7 is een groot taalmodel ontwikkeld door Anthropic, gepositioneerd als hun meest geavanceerde aanbod in de Claude-familie. Het is ontworpen voor gebruikers die diepe redenering,…
Gebaseerd op zijn doel in de Claude-reeks en de GPQA Diamond-score, excelleert Claude Opus 4.7 in taken die diep redeneren, meerstapsanalyse en nauwkeurig begrip van complexe instructies vereisen. Het extreem grote contextvenster stelt het in staat om coherentie te behouden over zeer lange gesprekken of documenten. Het kan tegelijkertijd multi-modale inputs verwerken, waardoor rijkere interacties mogelijk zijn. Voor gebruikers die de hoogst mogelijke kwaliteit vereisen bij ingewikkelde problemen — zoals wetenschap op masterniveau, juridisch redeneren of geavanceerd programmeren — is dit model ontworpen om te leveren.
Gegeven de prijsstelling van $5/$25 per miljoen tokens, is Claude Opus 4.7 duur in vergelijking met kleinere modellen zoals Claude Sonnet of Haiku. Als je taak eenvoudig is (bijv. basis samenvatting, vertaling of classificatie) en geen diepgaand redeneren of enorme context vereist, dan is een goedkoper model kosteneffectiever. Ook als je de volledige 1M token context niet nodig hebt — bijvoorbeeld de meeste verzoeken zijn onder 10K tokens — betaal je voor ongebruikte capaciteit. Beoordeel of de hogere nauwkeurigheid de kosten rechtvaardigt voor jouw specifieke gebruikssituatie.
Het model is zeer geschikt voor geavanceerde onderzoeksondersteuning, waaronder literatuuronderzoek, hypothesevorming en data-interpretatie. Het presteert sterk bij complexe codeeruitdagingen zoals het debuggen van projecten met meerdere bestanden, het schrijven van bibliotheken of het uitleggen van ingewikkelde algoritmen. Dankzij de multimodale mogelijkheden is het effectief voor diagramanalyse, het begrijpen van gescande documenten en het genereren van bijschriften. Bovendien kan het zeer lange inhoud genereren – zoals het maken van gedetailleerde rapporten of uitgebreid creatief schrijven – terwijl de samenhang over duizenden tokens behouden blijft.
Claude Opus 4.7 behaalt 91,4 op de GPQA Diamond-benchmark. GPQA Diamond is een meerkeuzeredeneertest op masterniveau die natuurkunde, scheikunde, biologie en andere wetenschappen omvat. Het is ontworpen om moeilijk te zijn voor zowel mensen als modellen, met vragen op expertsniveau. Een score van 91,4 duidt op sterke prestaties in complex wetenschappelijk redeneren. Dit is het enige verstrekte benchmarkcijfer; andere gangbare benchmarks (zoals MMLU, HumanEval of MATH) zijn in deze context niet bekendgemaakt.
Zoals alle grote taalmodellen kan Claude Opus 4.7 soms plausibel klinkende maar onjuiste antwoorden geven, vooral over niche-onderwerpen. De hoge kosten maken het onpraktisch voor taken met een hoog volume en lage complexiteit. Er zijn geen latentie- of doorvoercijfers verstrekt, dus gebruikers moeten verwachten dat responstijden variëren afhankelijk van de invoerlengte en serverbelasting. Daarnaast, hoewel het afbeeldingen en bestanden ondersteunt, is de prestaties op zeer complexe visuele redeneertaken (bijv. gedetailleerde medische beeldvorming) niet onafhankelijk geverifieerd. Gebruikers moeten grondig testen voor hun vakgebied.
Met 1.000.000 tokens heeft Claude Opus 4.7 een van de grootste contextvensters die beschikbaar zijn op OrcaRouter. Ter vergelijking: GPT-4o biedt 128K tokens, en Claude Sonnet 4.5 biedt ook 200K tokens. Het grotere contextvenster stelt Opus in staat om volledige codebases, lange transcripten of uitgebreide onderzoeksdocumenten in één enkele prompt te verwerken. Dit is een belangrijk onderscheidend kenmerk voor gebruikers die zeer lange documenten moeten analyseren zonder ze op te splitsen. De kosten per token zijn echter hoger, dus het gebruik van het volledige contextvenster brengt aanzienlijke kosten met zich mee.
Omdat benchmarks geaggregeerd zijn en mogelijk niet uw domein weerspiegelen, wordt aanbevolen om uw eigen evaluatie uit te voeren met representatieve gegevens. Gebruik een kleine set testprompts die overeenkomen met uw verwachte werkbelasting en vergelijk de uitvoer van Claude Opus 4.7 met alternatieve modellen. Houd de nauwkeurigheid, relevantie en kosten per taak bij. De API van OrcaRouter maakt het eenvoudig om model-ID's te wisselen voor A/B-testen. Als uw taak hoge betrouwbaarheid vereist bij feitelijke vragen, overweeg dan om verificatiestappen in uw pijplijn toe te voegen.
Prijzen volgen het tarief van de provider zonder opslag: $5,00 per 1 miljoen invoertokens en $25,00 per 1 miljoen uitvoertokens. Invoertokens omvatten de prompt en eventuele afbeeldingen of bestanden (tokens worden geteld volgens het schema van Anthropic). Uitvoertokens zijn de gegenereerde tekst. Er zijn geen extra gateway-kosten. Vanwege de hoge kosten per token is dit model het meest geschikt voor taken waarbij de hoge kwaliteit van de output de kosten rechtvaardigt. Er is geen korting voor caching of speciaal prijsniveau aangekondigd op dit platform.
Claude Opus 4.7 is het duurste model in het aanbod van Anthropic. Ter context: Claude Sonnet (een model uit het middensegment) kost doorgaans ongeveer $3 per miljoen invoertokens en $15 per miljoen uitvoertokens, terwijl Claude Haiku (snel/goedkoop) ongeveer $0,25 en $1,25 kost. De prijzen van Opus 4.7 van $5/$25 betekenen dat het ruwweg 60% duurder is dan Sonnet voor invoer en 66% duurder voor uitvoer. De afweging is een hoger redeneervermogen en een groter contextvenster. Vergelijk altijd de prestaties op benchmarks voor uw specifieke taak voordat u een beslissing neemt.
Er is geen specifieke informatie over caching of batchkortingen verstrekt voor Claude Opus 4.7 op OrcaRouter. De prijzen zijn strikt per token tegen de tarieven van de provider, zonder opslag. Sommige providers bieden prompt caching aan, waarbij herhaalde prefixen tegen een lager tarief worden berekend, maar dit is niet bevestigd voor dit model via dit platform. Gebruikers die de kosten willen verlagen, moeten overwegen de promptlengte te optimaliseren, indien mogelijk kortere contextvensters te gebruiken, of over te stappen op een goedkoper model voor minder veeleisende taken.
Om Claude Opus 4.7 aan te roepen, gebruik je het OpenAI-compatibele API-eindpunt van OrcaRouter op https://api.orcarouter.ai/v1 met de model-ID "anthropic/claude-opus-4.7". De API accepteert standaard OpenAI-chatcompletieparameters, waaronder messages, temperature, max_tokens, top_p en stop-sequenties. De max_tokens-parameter kan worden ingesteld tot 128,000. Je hebt geen Anthropic API-sleutel nodig; authenticeer eenvoudigweg met je OrcaRouter-sleutel. Het antwoordformaat weerspiegelt de structuur van OpenAI met keuzes, gebruik en objectvelden.
Standaard API-parameters omvatten: model (ingesteld op "anthropic/claude-opus-4.7"), messages (array van berichtobjecten met role en content), temperature (float, aanbevolen bereik 0-1), top_p (float), max_tokens (integer, tot 128.000), stop (array van strings), frequency_penalty, presence_penalty en stream (boolean). Voor afbeeldingsinvoer voeg je een object met type "image_url" toe in de content-array. Bestandsinvoer kan worden doorgegeven via multipart form-upload of door te verwijzen naar eerder geüploade bestands-ID's, afhankelijk van hoe OrcaRouter bestandsondersteuning afhandelt.
Ja, omdat OrcaRouter een OpenAI-compatibele API blootstelt, kun je de model-ID en basis-URL in je bestaande OpenAI-clientcode vervangen om Claude Opus 4.7 aan te roepen. Bijvoorbeeld, in Python met de openai-bibliotheek, stel openai.base_url in op "https://api.orcarouter.ai/v1" en openai.api_key op je OrcaRouter-sleutel, gebruik dan model="anthropic/claude-opus-4.7". Houd er rekening mee dat sommige Anthropic-specifieke parameters (zoals "thinking" of aangepaste stopsequenties) mogelijk niet beschikbaar zijn; blijf bij standaardparameters die beide API's ondersteunen.
Migratie vereist drie stappen: (1) Verkrijg een OrcaRouter API-sleutel en voeg credits toe. (2) Wijzig de basis-URL van je code naar https://api.orcarouter.ai/v1 en werk de modelparameter bij naar "anthropic/claude-opus-4.7". (3) Pas eventuele parameters aan die niet worden ondersteund door de OpenAI-compatibele interface — bijvoorbeeld, de native API van Anthropic heeft een 'betas'-header, die hier niet beschikbaar is. Test met een klein aantal verzoeken om te bevestigen dat het antwoordformaat overeenkomt met je verwachtingen. De documentatie van OrcaRouter biedt verdere richtlijnen.
Claude Opus 4.7 is Anthropic's vlaggenschipmodel, gepositioneerd boven Sonnet wat betreft capaciteit. Hoewel specifieke benchmarkvergelijkingen buiten GPQA Diamond niet worden gegeven, wordt van Opus over het algemeen verwacht dat het Sonnet overtreft in complex redeneren, coderen en taken met lange context. De afweging is kosten: Opus ($5/$25 per miljoen tokens) is aanzienlijk duurder dan Sonnet (doorgaans $3/$15). Voor gebruikers wiens taken geen redeneervermogen op Opus-niveau vereisen, biedt Sonnet een zuinigere keuze met snellere gemiddelde responstijden.
Beide modellen zijn top-tier grote taalmodellen. GPT-4o, ontwikkeld door OpenAI, heeft een contextvenster van 128K tokens — veel kleiner dan Opus' 1M. De prijs voor GPT-4o is ongeveer $2,50 per miljoen invoertokens en $10 per miljoen uitvoertokens, waardoor het goedkoper is dan Opus 4.7. Er zijn geen directe benchmarkvergelijkingen beschikbaar, maar GPQA Diamond-scores voor GPT-4o zijn door onafhankelijke beoordelaars gerapporteerd in de lage tot midden 80, terwijl Opus 91,4 scoort. De prestaties variëren echter per taak; gebruikers moeten beide evalueren op hun specifieke dataset.
Gegevens die via OrcaRouter worden verzonden, worden verwerkt door de onderliggende API van Anthropic. OrcaRouter fungeert als een gateway en logt of slaat prompt- en response-inhoud niet op, behalve wat nodig is voor routering en facturering. Het eigen gegevensbeleid van Anthropic is van toepassing: prompts worden niet gebruikt voor modeltraining, tenzij expliciet is gekozen voor opt-in. Voor gevoelige gegevens, raadpleeg het privacybeleid van Anthropic en overweeg de dataverwerkingsopties van OrcaRouter te gebruiken (indien beschikbaar). Er wordt geen fine-tuning of aangepaste modeltraining aangeboden via deze gateway.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="anthropic/claude-opus-4.7",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_tokensoutput_configreasoningresponse_formatstopstreamstructured_outputstemperaturethinkingtool_choicetoolstop_p| Invoer / 1M tokens | $5.00 |
| Uitvoer / 1M tokens | $25.00 |
| Cache lezen / 1M | $0.500 |
| Cache schrijven / 1M | $6.25 |
| Valuta | USD |
Schatting op basis van catalogusprijs
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
GET /api/public/models/anthropic/claude-opus-4.7Openen @misc{orcarouter_claude_opus_4_7,
title = {Claude Opus 4.7 API},
author = {Anthropic},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/anthropic/claude-opus-4.7}
}Anthropic. (2026). Claude Opus 4.7 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/anthropic/claude-opus-4.7