Claude Opus 4.7：Anthropic推理模型
Anthropic的Claude 4旗艦模型。在長週期智能體任務、高難度推理和一次改對程式碼上，是這個家族裡最強的選擇。
1M tokens · Text / Vision / Code · Prompt cache
Okou已不再執行Claude Opus 4.7。本頁作為它的規格、價格和基準測試參考保留。要做同類工作，請用GPT 5.6 Luna。
檢視GPT 5.6 Luna當一件事必須一次做對時，Claude Opus 4.7就是你要找的模型：能幹淨編譯的程式碼、在長串工具呼叫中不跑偏的多步計劃、小模型會栽跟頭的抽象謎題。服務商基準測試（SWE-bench Verified、Terminal-Bench 2.0、ARC AGI 2、OSWorld、BrowseComp）給出了它相對Opus 4.6提升的具體數字。
服務商標價是每100萬token輸入5美元、輸出25美元，快取輸入0.50美元/100萬token，在Claude家族裡最高。划算的做法是把Sonnet 4.6留作預設，只把最難的環節交給Opus。
Claude Opus 4.7是什麼？
2026年4月（接替Opus 4.6） · Claude 4家族的頂配檔。Anthropic建議Opus 4.6使用者升級到它。
Claude Opus 4.7是Anthropic旗下Claude 4家族的旗艦，2026年4月發布，也是Anthropic建議Opus 4.6使用者升級的版本。Anthropic把它定位為智能體程式設計和抽象推理上的一次臺階式提升，而不是介面層面的小改。4.6引入的100萬token上下文視窗和自適應思考強度檔位原樣保留，所以現有的智能體程式碼可以直接換過來，不用重寫。
和同家族的主力Sonnet 4.6相比，Opus在每個token上投入的算力更多。這種差別體現在三個地方：長時間智能體執行中漏掉指令更少、第一次給出的程式碼補丁質量明顯更好、對話歷史超過10萬token之後的記憶更穩。代價是Claude家族裡最高的標價（每100萬token輸入5美元、輸出25美元）和更慢的單token輸出速度——這也是Anthropic自己把Opus定位成編排層或升級檔、而不是處處預設的原因。
第三方榜單（Artificial Analysis、Vellum）印證了它相對Opus 4.6的排序，但絕對數值每週都在變，而且OpenAI已經指出所有前沿模型在SWE-bench Verified上都存在訓練資料汙染。把公開分數當成方向性參考，而不是權威結論；更耐用的訊號是那些結構性的行為差異：長流程中的連貫性、第一次補丁的質量、多工具路由的可靠性。
規格速覽
Claude Opus 4.7基準測試
分數為服務商自報，來自Anthropic的Opus 4.7發布材料，並與公開的Opus 4.6數字做了對比。第三方評測認為4.7在多數智能體程式設計任務上領先GPT-5.2，在抽象推理上與Gemini 3 Pro相差幾個百分點。絕對百分比只作方向性參考；OpenAI已指出所有前沿模型在SWE-bench Verified上存在訓練資料汙染。
Claude Opus 4.7價格
服務商標價，按每100萬token計。
Claude Opus 4.7實際用起來怎麼樣
來自生產環境智能體執行的實際觀察。
工具路由
工具呼叫走錯的比例在Claude家族裡最低。遇到難處理的邊界情況時，和Sonnet 4.6的差距會進一步拉開，比如按條件選工具、參數巢狀很深，以及在長時間推理之後才發出的工具呼叫。
長上下文記憶
在20萬token以上的智能體記錄裡依然連貫。得益於Anthropic在Opus 4.6引入、又在4.7上繼續打磨的上下文衰減改進，100萬token視窗的表現遠好於前代。服務商自報的100萬上下文MRCR v2成績，相比Opus 4.6的76%有可觀提升。
一次改對程式碼
補丁質量在Claude家族裡最強。當智能體要改的程式碼必須持續編譯透過、測試也不能掛，尤其是改動橫跨多個檔案時，選它最合適。Anthropic的Terminal-Bench 2.0成績直接反映了這一點。
速度
比Sonnet 4.6慢，比Kimi K2.7 Code明顯更慢。Anthropic公佈Opus 4.6在max強度下約為每秒41個token，4.7也在差不多的區間。把它留給真正需要額外推理深度的環節，其餘的並行交給更輕的檔位。
幻覺表現
Opus 4.7延續了Anthropic保守的拒答風格，不確定時傾向於直說，而不是編一個答案。這也是為什麼即便Kimi K2.7 Code、DeepSeek V4 Pro這些更便宜的開放權重模型已經在基準測試上追平，生產團隊在高風險推理上仍然願意多付這筆錢。
Claude Opus 4.7最適合的智能體任務
能看出人眼漏掉問題的PR評審
一個pull request改了30個檔案時，Opus 4.7能把整組改動都放在工作記憶裡，寫出的評審會把auth/middleware.ts裡的改動和它弄掛的routes/admin.test.ts測試對應起來。新人評審者因此拿到了通常要資深工程師二次復看才能給出的跨檔案意見，團隊也更少發出那種能過CI、卻在生產環境出問題的補丁。
能把整摞材料讀完的調研
把200頁的合同草案、三份競爭對手提案和上個季度的法律意見一起丟進100萬token的上下文視窗，再讓Opus標出所有比市場慣例更苛刻的條款，並列出可能的談判點。小模型超過10萬token之後就開始丟掉前面的段落；Opus能一直看住全域性，引用時還會指明具體是哪一段。
統籌多工具計劃的編排者
讓Opus 4.7當那個規劃者：把客戶的訴求拆成十個步驟，每一步派給Sonnet檔或省錢檔的子智能體，最後再把結果拼回去。只在規劃這一層用Opus、其餘全部交給更便宜的檔位，成本只是全程跑Opus的一小部分，質量卻基本保留。
一次就改對、不白跑CI的程式碼修改
讓Opus 4.7把一個50個檔案的程式碼庫從一個ORM遷到另一個、重構一個纏成一團的模組，或者在整個倉庫裡打上同一個安全補丁。補丁第一次就乾淨應用的機率高於家族裡任何其他模型——服務商自報的Terminal-Bench 2.0反映的是這件事，你的CI帳單也會反映這件事。
什麼時候不該用Claude Opus 4.7
這幾類場景別用Opus 4.7：高頻的常規工作，Sonnet 4.6用零頭的成本就能達到同樣的質量標準；對延遲敏感的聊天回覆，Kimi K2.7 Code快得多；批次分類或資訊抽取，GPT-5.4 Mini是更便宜的批次選項。
Claude Opus 4.7與其他模型對比
Claude Opus 4.7對比Claude Sonnet 4.6
Sonnet 4.6是Claude家族的主力預設項，多數智能體用它就夠。只有當Sonnet在高難度推理、長上下文或一次改對程式碼上明顯不行時，才升級到Opus 4.7——通常是讓它當編排者，往下把活派給Sonnet檔或省錢檔的子智能體。
Claude Opus 4.7對比Claude Opus 4.6
上下文視窗相同（100萬token）、服務商定價相同、自適應思考架構也相同。Opus 4.7是更新的一代，在SWE-bench Verified、Terminal-Bench 2.0、ARC AGI 2和OSWorld上都有服務商自報的提升。新建智能體選4.7；只有當某個現有智能體已經針對4.6驗證過、而你又需要行為穩定時，才把版本鎖在4.6。
結論：你該用Claude Opus 4.7嗎？
Opus 4.7是升級檔。預設用Sonnet 4.6，只在Sonnet明顯不行的那幾個具體環節升到Opus。
常見問題
Claude Opus 4.7的上下文視窗有多大？
100萬token，每次回覆最多輸出64K token。整個視窗都按標準費率計費：90萬token的請求和9千token的請求，單token價格是一樣的。
Claude Opus 4.7能處理圖片嗎？
可以。Opus 4.7是多模態模型，除了文字和程式碼還能接收圖片輸入，所以靠截圖驅動的智能體和讀文件影像的智能體都能原生跑起來。
什麼時候該選Opus 4.7而不是Sonnet 4.6？
三種情況：（a）這個智能體是規劃者或編排者，它的判斷會一層層傳下去；（b）單次執行足夠長，Sonnet已經開始漏指令；（c）輸出必須一次就能幹淨用上，比如程式碼修改和結構化資料。
Opus 4.7支援提示詞快取嗎？
支援。快取輸入按0.50美元/100萬token計費，快取部分相當於打了一折。只要你的系統提示詞或工具定義在多次呼叫之間保持不變，就值得用。
替代選擇
Claude Opus 4.7在Okou上的可用情況
Claude Opus 4.7已從Okou陣容中移除，因此在聊天和工作流裡都無法再選用，也不能用你自己的API金鑰接入。GPT 5.6 Luna覆蓋同一個省錢檔位。
