Opus 4.7 är nästa generation av Anthropics Opus-familj, byggd för långvariga, asynkrona agenter. Med utgångspunkt från kodnings- och agentstyrkorna hos Opus 4.6 levererar den starkare prestanda inom...
Claude Opus 4.7 är en stor språkmodell utvecklad av Anthropic, positionerad som deras mest avancerade erbjudande i Claude-familjen. Den är utformad för användare som behöver djup resonemangsförmåga,…
Baserat på dess syfte i Claude-sortimentet och GPQA Diamond-poängen utmärker sig Claude Opus 4.7 för uppgifter som kräver djup resonemang, flerstegsanalys och korrekt förståelse av komplexa instruktioner. Dess extremt stora kontextfönster gör att det kan bibehålla sammanhang över mycket långa konversationer eller dokument. Det kan hantera multimodala indata samtidigt, vilket möjliggör rikare interaktioner. För användare som kräver högsta möjliga kvalitet på invecklade problem — såsom forskarnivå inom naturvetenskap, juridisk resonemang eller avancerad kodning — är denna modell utformad för att leverera.
Med tanke på prissättningen $5/$25 per miljon token är Claude Opus 4.7 dyr jämfört med mindre modeller som Claude Sonnet eller Haiku. Om din uppgift är enkel (t.ex. grundläggande sammanfattning, översättning eller klassificering) och inte kräver djupgående resonemang eller stor kontext, kommer en billigare modell vara mer kostnadseffektiv. Dessutom, om du inte behöver den fulla kontexten på 1 miljon token – till exempel om de flesta förfrågningar är under 10 000 token – betalar du för outnyttjad kapacitet. Utvärdera om den högre noggrannheten rättfärdigar kostnaden för ditt specifika användningsfall.
Modellen är väl lämpad för avancerad forskningshjälp, inklusive litteraturgenomgång, hypotesgenerering och datatolkning. Den presterar starkt på komplexa kodningsutmaningar som att felsöka flerfilprojekt, skriva bibliotek eller förklara invecklade algoritmer. Dess multimodala kapacitet gör den effektiv för diagramanalys, förståelse av skannade dokument och bildtextning. Dessutom kan den hantera mycket lång innehållsgenerering — som att skapa detaljerade rapporter eller utökad kreativt skrivande — samtidigt som den bibehåller koherens över tusentals tokens.
Claude Opus 4.7 får 91,4 på GPQA Diamond-benchmarken. GPQA Diamond är ett flervalstest på forskarnivå som täcker fysik, kemi, biologi och andra vetenskaper. Det är utformat för att vara svårt för både människor och modeller, med frågor på expertnivå. En poäng på 91,4 indikerar stark prestation inom komplex vetenskaplig resonemang. Detta är den enda benchmark-siffran som anges; andra vanliga benchmarks (som MMLU, HumanEval eller MATH) har inte offentliggjorts i detta sammanhang.
Liksom alla stora språkmodeller kan Claude Opus 4.7 ibland producera svar som låter rimliga men är felaktiga, särskilt inom nischämnen. Dess höga kostnad gör den opraktisk för högfrekventa, enkla uppgifter. Inga latens- eller genomströmningssiffror har tillhandahållits, så användare bör förvänta sig att svarstider varierar beroende på indatalängd och serverbelastning. Dessutom, medan den stöder bilder och filer, är dess prestanda när det gäller mycket komplexa visuella resonemangsuppgifter (t.ex. detaljerad medicinsk avbildning) inte oberoende verifierad. Användare bör testa noggrant för sin domän.
Med 1,000,000 tokens har Claude Opus 4.7 ett av de största kontextfönstren som finns tillgängliga på OrcaRouter. Som jämförelse erbjuder GPT-4o 128K tokens, och Claude Sonnet 4.5 erbjuder också 200K tokens. Det större kontextfönstret gör att Opus kan hantera hela kodbaser, långa transkript eller omfattande forskningsdokument i en enda prompt. Detta är en viktig differentieringsfaktor för användare som behöver analysera mycket långa dokument utan att dela upp dem. Men kostnaden per token är högre, så att använda hela kontextfönstret medför betydande kostnader.
Eftersom benchmarks är aggregerade och kanske inte återspeglar din domän, rekommenderas det att du genomför din egen utvärdering med representativ data. Använd en liten uppsättning testprompter som matchar din förväntade arbetsbelastning och jämför utdata från Claude Opus 4.7 med alternativa modeller. Spåra noggrannhet, relevans och kostnad per uppgift. OrcaRouters API gör det enkelt att byta modell-ID:n för A/B-testning. Om din uppgift kräver hög tillförlitlighet för faktabaserade frågor, överväg att lägga till verifieringssteg i din pipeline.
Prisättningen följer leverantörens taxa utan påslag: $5,00 per 1 miljon inmatningstokens och $25,00 per 1 miljon utmatningstokens. Inmatningstokens inkluderar prompten samt eventuella bilder eller filer (tokens räknas enligt Anthropics schema). Utmatningstokens är den genererade texten. Det tillkommer inga gateway-avgifter. På grund av den höga kostnaden per token är denna modell bäst lämpad för uppgifter där högkvalitativ utmatning rättfärdigar utgiften. Ingen caching-rabatt eller särskild prisnivå har meddelats på denna plattform.
Claude Opus 4.7 är den dyraste modellen i Anthropics sortiment. Som jämförelse kostar Claude Sonnet (en modell i mellanklassen) vanligtvis runt $3 per miljon inmatningstokens och $15 per miljon utmatningstokens, medan Claude Haiku (snabb/billig) ligger runt $0.25 respektive $1.25. Opus 4.7s prissättning på $5/$25 innebär att den är ungefär 60% dyrare än Sonnet för inmatning och 66% dyrare för utmatning. Avvägningen är högre resonemangsförmåga och större kontextfönster. Jämför alltid prestanda på benchmarking för din specifika uppgift innan du bestämmer dig.
Ingen specifik information om cachning eller rabatt vid batch har tillhandahållits för Claude Opus 4.7 på OrcaRouter. Prissättningen är strikt per token enligt leverantörens priser utan påslag. Vissa leverantörer erbjuder promptcachning där upprepade prefix debiteras till en lägre avgift, men detta har inte bekräftats för denna modell via denna plattform. Användare som vill minska kostnaderna bör överväga att optimera promptlängden, använda kortare kontextfönster om möjligt, eller byta till en billigare modell för mindre krävande uppgifter.
För att anropa Claude Opus 4.7, använd OrcaRouter:s OpenAI-kompatibla API-slutpunkt på https://api.orcarouter.ai/v1 med modell-ID "anthropic/claude-opus-4.7". API:et accepterar standardparametrar för OpenAI-chattkompletteringar, inklusive meddelanden, temperatur, max_tokens, top_p och stoppsekvenser. Parametern max_tokens kan ställas in upp till 128 000. Du behöver ingen Anthropic API-nyckel; autentisera helt enkelt med din OrcaRouter-nyckel. Svarsformatet speglar OpenAIs struktur med fälten choices, usage och object.
Standard API-parametrar inkluderar: model (inställd på "anthropic/claude-opus-4.7"), messages (array av meddelandeobjekt med roll och innehåll), temperature (float, rekommenderat intervall 0–1), top_p (float), max_tokens (heltal, upp till 128 000), stop (array av strängar), frequency_penalty, presence_penalty och stream (boolesk). För bildinmatningar, inkludera ett objekt med typ "image_url" i innehållsarrayen. Filinmatningar kan skickas via multipart-formuläruppladdning eller genom att referera till tidigare uppladdade fil-ID:n, beroende på hur OrcaRouter hanterar filstöd.
Ja, eftersom OrcaRouter exponerar ett OpenAI-kompatibelt API kan du ersätta modell-ID och bas-URL i din befintliga OpenAI-klientkod för att anropa Claude Opus 4.7. Till exempel, i Python med openai-biblioteket, ställ in openai.base_url till "https://api.orcarouter.ai/v1" och openai.api_key till din OrcaRouter-nyckel, använd sedan model="anthropic/claude-opus-4.7". Observera att vissa Anthropic-specifika parametrar (som "thinking" eller anpassade stoppsekvenser) kanske inte är tillgängliga; håll dig till standardparametrar som båda API:erna stöder.
Migrering kräver tre steg: (1) Skaffa en OrcaRouter API-nyckel och lägg till krediter. (2) Ändra din kods bas-URL till https://api.orcarouter.ai/v1 och uppdatera modellparametern till "anthropic/claude-opus-4.7". (3) Justera eventuella parametrar som inte stöds av det OpenAI-kompatibla gränssnittet — till exempel har Anthropics inbyggda API en 'betas'-header, som inte är tillgänglig här. Testa med ett litet antal förfrågningar för att bekräfta att svarsformatet motsvarar dina förväntningar. OrcaRouters dokumentation ger ytterligare vägledning.
Claude Opus 4.7 är Anthropic:s flaggskeppsmodell, placerad över Sonnet när det gäller kapacitet. Medan specifika jämförelser utöver GPQA Diamond inte tillhandahålls, förväntas Opus generellt sett prestera bättre än Sonnet på komplexa resonemang, kodning och långa kontextuppgifter. Avvägningen är kostnaden: Opus ($5/$25 per miljon tokens) är betydligt dyrare än Sonnet (vanligtvis $3/$15). För användare vars uppgifter inte kräver resonemang på Opus-nivå erbjuder Sonnet ett mer ekonomiskt val med snabbare genomsnittliga svarstider.
Båda modellerna är toppklassiga stora språkmodeller. GPT-4o, utvecklad av OpenAI, har ett kontextfönster på 128K tokens — mycket mindre än Opus 1M. Priset för GPT-4o är cirka $2.50 per miljon indata-tokens och $10 per miljon utdata-tokens, vilket gör det billigare än Opus 4.7. Inga direkta benchmark-jämförelser finns tillgängliga, men GPQA Diamond-poäng för GPT-4o har rapporterats i låga till mitten av 80-talet av oberoende utvärderare, medan Opus får 91.4. Prestandan varierar dock beroende på uppgift; användare bör utvärdera båda på sin specifika datamängd.
Data som skickas via OrcaRouter bearbetas av Anthropics underliggande API. OrcaRouter fungerar som en gateway och loggar eller lagrar inte prompt- och svarsinnehåll utöver vad som är nödvändigt för dirigering och fakturering. Anthropics egen datapolicy gäller: prompts används inte för modellträning om inte uttryckligen valt. För känslig data, granska Anthropics integritetspolicy och överväg att använda OrcaRouters datahanteringsalternativ (om tillgängliga). Ingen finjustering eller anpassad modellträning erbjuds via denna gateway.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Inmatning / 1M token | $5.00 |
| Utdata / 1M tokens | $25.00 |
| Cacheläsning / 1M | $0.500 |
| Cache-skrivning / 1M | $6.25 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
GET /api/public/models/anthropic/claude-opus-4.7Öppna @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