Opus 4.7 เป็นรุ่นถัดไปของตระกูล Opus ของ Anthropic สร้างขึ้นสำหรับเอเจนต์ที่ทำงานยาวนานและแบบอะซิงโครนัส ต่อยอดจากจุดแข็งด้านการเขียนโค้ดและความเป็นเอเจนต์ของ Opus 4.6 ซึ่งมอบประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นใน...
Claude Opus 4.7 เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่พัฒนาโดย Anthropic โดยถูกวางตำแหน่งให้เป็นผลิตภัณฑ์ที่ล้ำหน้าที่สุดในตระกูล Claude โมเดลนี้ออกแบบมาสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการการคิดเชิงลึก ความเข้าใจที่ละเอียดอ่อน…
จากวัตถุประสงค์ในกลุ่มผลิตภัณฑ์ Claude และคะแนน GPQA Diamond แล้ว Claude Opus 4.7 มีความโดดเด่นในงานที่ต้องใช้การให้เหตุผลเชิงลึก การวิเคราะห์หลายขั้นตอน และความเข้าใจที่แม่นยำในคำแนะนำที่ซับซ้อน หน้าต่างบริบทที่กว้างมากช่วยให้คงความสอดคล้องกันได้ในการสนทนาหรือเอกสารที่ยาวมาก สามารถจัดการกับอินพุตหลายรูปแบบพร้อมกัน ทำให้เกิดปฏิสัมพันธ์ที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น สำหรับผู้ใช้ที่ต้องการคุณภาพสูงสุดในปัญหาที่ซับซ้อน อาทิ วิทยาศาสตร์ระดับบัณฑิตศึกษา การให้เหตุผลทางกฎหมาย หรือการเขียนโค้ดขั้นสูง โมเดลนี้ถูกออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการดังกล่าว
ด้วยราคา $5/$25 ต่อล้านโทเค็น Claude Opus 4.7 จึงมีราคาแพงเมื่อเทียบกับโมเดลขนาดเล็กอย่าง Claude Sonnet หรือ Haiku หากงานของคุณเป็นงานง่ายๆ (เช่น การสรุปผลเบื้องต้น การแปล หรือการจำแนก) และไม่ต้องใช้การคิดเชิงลึกหรือบริบทขนาดใหญ่ โมเดลที่ถูกกว่าจะคุ้มค่ากว่า นอกจากนี้ หากคุณไม่จำเป็นต้องใช้บริบท 1M โทเค็น — เช่น คำขอส่วนใหญ่มีขนาดต่ำกว่า 10K โทเค็น — คุณกำลังจ่ายค่าความจุที่ไม่ได้ใช้ ให้ประเมินว่าความแม่นยำที่สูงขึ้นนั้นคุ้มกับต้นทุนสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณหรือไม่
โมเดลนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการช่วยเหลือด้านการวิจัยขั้นสูง รวมถึงการทบทวนวรรณกรรม การสร้างสมมติฐาน และการตีความข้อมูล โมเดลนี้ทำงานได้ดีกับความท้าทายด้านการเขียนโค้ดที่ซับซ้อน เช่น การดีบักโครงการที่มีหลายไฟล์ การเขียนไลบรารี หรือการอธิบายอัลกอริทึมที่ซับซ้อน ความสามารถแบบหลายรูปแบบ (multi-modal) ทำให้มีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์แผนภาพ การทำความเข้าใจเอกสารที่สแกน และการสร้างคำบรรยาย นอกจากนี้ ยังสามารถจัดการกับการสร้างเนื้อหาที่ยาวมาก — เช่น การสร้างรายงานโดยละเอียดหรืองานเขียนเชิงสร้างสรรค์ที่ยาว — ในขณะที่รักษาความสอดคล้องกันตลอดหลายพันโทเคน
Claude Opus 4.7 ได้คะแนน 91.4 จากเกณฑ์ชี้วัด GPQA Diamond ซึ่งเป็นแบบทดสอบเชิงเหตุผลแบบหลายตัวเลือกในระดับบัณฑิตศึกษา ครอบคลุมวิชาฟิสิกส์ เคมี ชีววิทยา และวิทยาศาสตร์อื่นๆ ออกแบบมาให้ยากสำหรับทั้งมนุษย์และโมเดล โดยมีคำถามระดับผู้เชี่ยวชาญ คะแนน 91.4 บ่งชี้ถึงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในการใช้เหตุผลทางวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อน นี่เป็นตัวเลขเกณฑ์ชี้วัดเพียงค่าเดียวที่ให้ไว้ เกณฑ์ชี้วัดทั่วไปอื่นๆ (เช่น MMLU, HumanEval หรือ MATH) ยังไม่ได้เปิดเผยในบริบทนี้
เช่นเดียวกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ทั้งหมด Claude Opus 4.7 อาจให้คำตอบที่ฟังดูน่าเชื่อถือแต่ไม่ถูกต้องในบางครั้ง โดยเฉพาะในหัวข้อเฉพาะทาง ต้นทุนที่สูงทำให้ไม่เหมาะกับงานปริมาณมากที่มีความซับซ้อนต่ำ ยังไม่มีข้อมูลด้านเวลาแฝงหรือปริมาณงานที่รองรับ ดังนั้นผู้ใช้ควรคาดหวังว่าระยะเวลาในการตอบสนองจะแตกต่างกันไปตามความยาวของอินพุตและโหลดของเซิร์ฟเวอร์ นอกจากนี้ แม้จะรองรับรูปภาพและไฟล์ แต่ประสิทธิภาพในงานที่ต้องใช้การคิดวิเคราะห์ทางภาพที่ซับซ้อนสูง (เช่น การถ่ายภาพทางการแพทย์แบบละเอียด) ยังไม่ได้รับการยืนยันโดยอิสระ ผู้ใช้ควรทดสอบอย่างละเอียดสำหรับโดเมนของตน
ด้วยโทเค็น 1,000,000 ตัว Claude Opus 4.7 มีหน้าต่างบริบทที่ใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งบน OrcaRouter สำหรับการเปรียบเทียบ GPT-4o มีให้ 128K โทเค็น และ Claude Sonnet 4.5 ก็มีให้ 200K โทเค็นเช่นกัน บริบทที่ใหญ่ขึ้นทำให้ Opus สามารถจัดการโค้ดเบสทั้งหมด บทถอดความยาว หรือเอกสารวิจัยขนาดใหญ่ในพรอมต์เดียว นี่คือจุดแตกต่างสำคัญสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการวิเคราะห์เอกสารที่ยาวมากโดยไม่ต้องแบ่งเป็นส่วนย่อย อย่างไรก็ตาม ต้นทุนต่อโทเค็นสูงกว่า ดังนั้นการใช้หน้าต่างบริบทเต็มก็จะทำให้เกิดค่าใช้จ่ายที่สูงตามไปด้วย
เนื่องจาก benchmark เป็นผลรวมและอาจไม่สะท้อนโดเมนของคุณ จึงแนะนำให้ดำเนินการประเมินผลด้วยข้อมูลที่เป็นตัวแทนของคุณเอง ใช้ชุด prompt ทดสอบขนาดเล็กที่ตรงกับปริมาณงานที่คาดหวัง และเปรียบเทียบผลลัพธ์จาก Claude Opus 4.7 กับโมเดลอื่นๆ ติดตามความแม่นยำ ความเกี่ยวข้อง และต้นทุนต่องาน API ของ OrcaRouter ทำให้การสลับรหัสโมเดลสำหรับการทดสอบ A/B เป็นเรื่องง่าย หากงานของคุณต้องการความน่าเชื่อถือสูงในคำถามเชิงข้อเท็จจริง ให้พิจารณาเพิ่มขั้นตอนการตรวจสอบใน pipeline ของคุณ
การกำหนดราคาเป็นไปตามอัตราของผู้ให้บริการโดยไม่มีกำไรเพิ่ม: $5.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็นอินพุต และ $25.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็นเอาต์พุต โทเค็นอินพุตรวมถึงพรอมต์และรูปภาพหรือไฟล์ใดๆ (โทเค็นจะถูกนับตามแผนของ Anthropic) โทเค็นเอาต์พุตคือข้อความที่สร้างขึ้น ไม่มีค่าธรรมเนียมเกตเวย์เพิ่มเติม เนื่องจากต้นทุนต่อโทเค็นสูง โมเดลนี้จึงเหมาะสำหรับงานที่ผลลัพธ์คุณภาพสูงคุ้มกับค่าใช้จ่าย ยังไม่มีการประกาศส่วนลดแคชหรือระดับราคาพิเศษบนแพลตฟอร์มนี้
Claude Opus 4.7 เป็นโมเดลที่แพงที่สุดในกลุ่มผลิตภัณฑ์ของ Anthropic สำหรับบริบทแล้ว Claude Sonnet (โมเดลระดับกลาง) โดยทั่วไปมีค่าใช้จ่ายประมาณ $3 ต่อ token อินพุตหนึ่งล้านตัว และ $15 ต่อ token เอาต์พุตหนึ่งล้านตัว ในขณะที่ Claude Haiku (เร็ว/ราคาถูก) อยู่ที่ประมาณ $0.25 และ $1.25 ตามลำดับ การกำหนดราคาของ Opus 4.7 ที่ $5/$25 หมายความว่ามีราคาแพงกว่า Sonnet ประมาณ 60% สำหรับอินพุต และแพงกว่า 66% สำหรับเอาต์พุต การแลกเปลี่ยนคือความสามารถในการให้เหตุผลที่สูงขึ้นและหน้าต่างบริบทที่ใหญ่ขึ้น ควรเปรียบเทียบประสิทธิภาพการวัดมาตรฐานในงานเฉพาะของคุณก่อนตัดสินใจเสมอ
ยังไม่มีข้อมูลเฉพาะเกี่ยวกับการแคชหรือส่วนลดแบบกลุ่มสำหรับ Claude Opus 4.7 บน OrcaRouter การคิดราคาเป็นแบบต่อโทเค็นตามอัตราของผู้ให้บริการ โดยไม่มีมาร์กอัปเพิ่มเติม ผู้ให้บริการบางรายเสนอการแคชพรอมต์ โดยที่คำนำหน้าที่ซ้ำกันจะถูกคิดในอัตราที่ต่ำกว่า แต่ยังไม่ได้รับการยืนยันสำหรับโมเดลนี้ผ่านแพลตฟอร์มนี้ ผู้ใช้ที่ต้องการลดต้นทุนควรพิจารณาปรับความยาวของพรอมต์ให้เหมาะสม ใช้บริบทวินโดว์ที่สั้นลงหากเป็นไปได้ หรือเปลี่ยนไปใช้โมเดลที่ถูกกว่าสำหรับงานที่ต้องการน้อยกว่า
ในการเรียกใช้ Claude Opus 4.7 ให้ใช้ปลายทาง API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter ที่ https://api.orcarouter.ai/v1 โดยใช้รหัสโมเดล "anthropic/claude-opus-4.7" API รองรับพารามิเตอร์มาตรฐานของ OpenAI chat completions ซึ่งรวมถึง messages, temperature, max_tokens, top_p และ stop sequences พารามิเตอร์ max_tokens สามารถตั้งค่าได้สูงสุดถึง 128,000 คุณไม่จำเป็นต้องมีคีย์ API ของ Anthropic เพียงตรวจสอบสิทธิ์ด้วยคีย์ OrcaRouter ของคุณ รูปแบบการตอบกลับจะเหมือนกับโครงสร้างของ OpenAI ซึ่งประกอบด้วย choices, usage และ object fields
พารามิเตอร์ API มาตรฐานประกอบด้วย: model (ตั้งค่าเป็น "anthropic/claude-opus-4.7"), messages (อาร์เรย์ของอ็อบเจกต์ข้อความที่มี role และ content), temperature (float, ช่วงที่แนะนำ 0-1), top_p (float), max_tokens (integer, สูงสุด 128,000), stop (อาร์เรย์ของสตริง), frequency_penalty, presence_penalty, และ stream (boolean). สำหรับอินพุตรูปภาพ ให้รวมอ็อบเจกต์ที่มี type เป็น "image_url" ใน content array. อินพุตไฟล์สามารถส่งผ่านการอัปโหลดแบบ multipart form หรือโดยการอ้างอิง ID ไฟล์ที่อัปโหลดก่อนหน้านี้ ขึ้นอยู่กับว่า OrcaRouter จัดการการรองรับไฟล์อย่างไร
ใช่ เนื่องจาก OrcaRouter เปิดเผย API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI คุณสามารถแทนที่รหัสโมเดลและ base URL ในโค้ด OpenAI client ที่มีอยู่ของคุณเพื่อเรียกใช้ Claude Opus 4.7 ตัวอย่างเช่น ใน Python ด้วย openai library ให้ตั้งค่า openai.base_url เป็น "https://api.orcarouter.ai/v1" และ openai.api_key เป็นคีย์ OrcaRouter ของคุณ จากนั้นใช้ model="anthropic/claude-opus-4.7" หมายเหตุ: พารามิเตอร์เฉพาะของ Anthropic บางตัว (เช่น "thinking" หรือลำดับหยุดแบบกำหนดเอง) อาจไม่สามารถใช้งานได้ ให้ใช้พารามิเตอร์มาตรฐานที่ API ทั้งสองรองรับ
การโยกย้ายต้องทำสามขั้นตอน: (1) ขอคีย์ API ของ OrcaRouter และเติมเครดิต (2) เปลี่ยน base URL ในโค้ดของคุณเป็น https://api.orcarouter.ai/v1 และอัปเดตพารามิเตอร์ model เป็น "anthropic/claude-opus-4.7" (3) ปรับพารามิเตอร์ใดๆ ที่อินเทอร์เฟซที่เข้ากันได้กับ OpenAI ไม่รองรับ — ตัวอย่างเช่น API ดั้งเดิมของ Anthropic มีส่วนหัว 'betas' ซึ่งไม่มีให้ใช้ที่นี่ ทดสอบด้วยคำขอจำนวนน้อยเพื่อยืนยันว่ารูปแบบการตอบสนองตรงกับที่คุณคาดหวัง เอกสารประกอบของ OrcaRouter ให้คำแนะนำเพิ่มเติม
Claude Opus 4.7 เป็นโมเดลเรือธงของ Anthropic ซึ่งมีความสามารถเหนือกว่า Sonnet แม้จะไม่ได้ระบุการเปรียบเทียบ benchmark ที่เฉพาะเจาะจงนอกเหนือจาก GPQA Diamond แต่โดยทั่วไป Opus คาดว่าจะทำได้ดีกว่า Sonnet ในงานที่ซับซ้อนด้านการให้เหตุผล การเขียนโค้ด และงานที่ใช้บริบทยาว ข้อแลกเปลี่ยนคือต้นทุน: Opus ($5/$25 ต่อล้าน token) มีราคาแพงกว่า Sonnet อย่างมีนัยสำคัญ (โดยทั่วไป $3/$15) สำหรับผู้ใช้ที่งานของตนไม่ต้องการความสามารถในการใช้เหตุผลระดับ Opus, Sonnet เป็นทางเลือกที่ประหยัดกว่าและมีเวลาตอบสนองเฉลี่ยที่เร็วกว่า
โมเดลทั้งสองเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ระดับแนวหน้า GPT-4o ซึ่งพัฒนาโดย OpenAI มีหน้าต่างบริบทขนาด 128K โทเค็น ซึ่งเล็กกว่า Opus ที่มี 1M มาก ราคาของ GPT-4o อยู่ที่ประมาณ $2.50 ต่อล้านโทเค็นอินพุต และ $10 ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุต ทำให้ถูกกว่า Opus 4.7 ไม่มีการเปรียบเทียบเกณฑ์มาตรฐานโดยตรง แต่คะแนน GPQA Diamond สำหรับ GPT-4o ได้รับการรายงานว่าอยู่ในช่วงต่ำถึงกลาง 80 จากผู้ประเมินอิสระ ในขณะที่ Opus ได้คะแนน 91.4 อย่างไรก็ตาม ประสิทธิภาพจะแตกต่างกันไปตามงาน ผู้ใช้ควรประเมินโมเดลทั้งสองบนชุดข้อมูลเฉพาะของตน
ข้อมูลที่ส่งผ่าน OrcaRouter จะถูกประมวลผลโดย API พื้นฐานของ Anthropic OrcaRouter ทำหน้าที่เป็นเกตเวย์และจะไม่บันทึกหรือจัดเก็บเนื้อหาของ prompt และ response เกินกว่าที่จำเป็นสำหรับการกำหนดเส้นทางคำขอและการเรียกเก็บเงิน นโยบายข้อมูลของ Anthropic มีผลบังคับใช้: prompt จะไม่ถูกนำไปใช้ในการฝึกอบรมโมเดล เว้นแต่จะมีการเลือกเข้าร่วมอย่างชัดเจน สำหรับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน โปรดตรวจสอบนโยบายความเป็นส่วนตัวของ Anthropic และพิจารณาใช้ตัวเลือกการจัดการข้อมูลของ OrcaRouter (หากมี) ไม่มีการปรับแต่งหรือฝึกอบรมโมเดลที่กำหนดเองผ่านเกตเวย์นี้
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| อินพุต / 1M โทเค็น | $5.00 |
| เอาต์พุต / 1M โทเค็น | $25.00 |
| อ่านแคช / 1M | $0.500 |
| เขียนแคช / 1M | $6.25 |
| สกุลเงิน | USD |
ประมาณการจากราคาตั้ง
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
GET /api/public/models/anthropic/claude-opus-4.7เปิด @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