把工程任务推进到验证
Opus 4.7 的重点是难度较高的软件工程工作：围绕约束分析问题、保持多步任务的一致性，并尝试验证输出。用于重构或故障定位时，可要求它同时交付修改理由、测试建议和待确认事项，让审查围绕具体依据展开。
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claude-opus-4-7
AnthropicChatreasoningvision
Input 10.5124 Credits / 1MOutput 52.5618 Credits / 1M
Overview
API
Pricing
规格与接口特性
在选型前明确容量、输入输出与调用方式。
- 输入与输出
- 文本与图像输入，文本回答及代码、分析文档创作
- 原生视觉规格
- 图像长边最高 2576 像素，约 3.75 百万像素
- 原生推理控制
- effort 新增 xhigh 档，位于 high 与 max 之间
- 调用入口
- /v1/chat/completions 与 /aichat2/conversations
- 图文提交方式
- Chat Completions 使用 text 与 image_url 内容块
- 托管会话方式
- AI Chat v2 支持 stateful 与会话 id，可提交 file_url 文件块
视觉分辨率与 effort 档位属于原生模型规格；会话保存、文件读取及工具执行由所选接口与授权配置决定。
核心能力
了解 claude-opus-4-7 能为你的工作带来什么。
看清密集截图与技术图
更高分辨率的视觉处理适合界面截图、复杂图表和技术示意图。它可以结合图中的细节与文字任务进行分析，而不只概括画面主题。提交时保留关键区域的清晰度，并说明要提取的字段或检查的关系，能让回答更聚焦。
兼顾专业表达与精确约束
除代码之外，Opus 4.7 也强化了界面、演示内容和文档的创作质量。它更严格地执行指令，适合将受众、结构、术语和验收标准明确写入任务。面对旧提示词，需要清理含糊要求，避免把原本可选的建议写成必须遵守的规则。
适用场景
从具体任务出发，找到模型发挥作用的位置。
复杂代码审查与迁移
输入相关代码、变更说明、运行日志和兼容性要求，让模型检查潜在缺陷、梳理影响范围并提出迁移步骤。交付物可包括问题清单、修复草案和回归测试方案；实际执行测试仍需接入工具或由工程团队完成。
截图驱动的界面分析
将产品截图与设计要求一同提交，要求模型检查信息层级、布局关系和细节差异，再生成界面实现建议或代码草案。对密集数据面板，可先指定重点区域与业务含义，避免把视觉观察误当成完整的业务判断。
文档分析与持续协作
通过 AI Chat v2 提交可访问的 PDF、CSV 或 TXT 文件链接，围绕内容进行摘要、对照和报告起草。保留会话 id 后可继续补充要求；如任务需要读取已连接的数据，可结合授权工具组织多步工作并查看执行事件。
如何选择这个模型
结合任务复杂度、输入材料与预期结果选择。
从 Opus 4.6 升级时怎么选
若现有任务经常涉及困难代码问题、复杂视觉细节或长程协作，Opus 4.7 是值得评估的升级方向。不要仅替换名称后沿用全部配置：它更按字面理解提示词，也更新了 tokenizer。应使用相同真实任务比较正确性、返工量与 token 用量，再决定迁移范围。
按工作流选择调用方式
已有应用自行维护消息历史和函数执行逻辑，可选择 Chat Completions；需要托管多轮会话、文件读取及工具协作，可选择 AI Chat v2。Opus 4.7 更适合需要深入分析和反复验证的任务，简单分类或短文本改写不必默认采用同样复杂的工作流。
开始使用
从一次小规模任务到正式接入。
准备任务与材料
明确目标、必要输入与输出要求，使用真实业务样例作为起点。
在 API 调试区试用
打开试用页，确认此入口支持的参数，再提交小规模任务查看结果。
按 API 文档接入
保留完整模型 ID，使用文档规定的请求格式，并在 Pricing 页确认计费规则。
使用边界
在正式使用前，了解输出质量与能力范围。
- 高分辨率图像会增加 token 消耗。若只需判断整体布局，可先缩小图片；若要识别小字或复杂图形，则应保留关键细节。原生视觉规格不意味着模糊截图能被可靠还原，重要识别结果仍应与原图对照。
- 迁移自 Opus 4.6 时，相同文本可能产生更多输入 tokens，高推理投入也可能增加输出。应重新设定回答长度与任务边界，尤其要检查旧提示词中相互冲突、过度要求展开或依赖宽松理解的内容。
- 模型具备编程与规划能力，不等于普通对话请求会自动运行代码或操作电脑。工具执行需要相应工作流与权限；高风险或禁止的网络安全请求可能被拦截，安全研究任务应明确授权范围与合法目的。
常见问题
解答使用 claude-opus-4-7 时的常见疑问。
Opus 4.7 比 Opus 4.6 更适合哪些任务？
主要是困难的软件工程、多步任务和需要细致看图的分析。它强化了指令遵循、任务一致性与输出验证。若现有流程常因漏掉约束或缺少验证而返工，可优先评估；不应把这些改进理解为所有任务都有固定幅度的提升。
Opus 4.7 能理解图片，也能直接生成图片吗？
这里的视觉能力是理解图像并结合文本进行推理，可用于分析截图、图表和技术图。主要交付形式是文字、代码或文档内容；生成界面代码与直接输出图像文件是不同任务，不能将视觉理解视为图像生成能力。
怎样使用 Opus 4.7 分析 PDF？
可在 AI Chat v2 的 message 数组中提交 file_url 块，并附上摘要、对照或提取要求。文件链接需要能够被读取。Chat Completions 的图文输入使用 text 与 image_url，处理 PDF 时应选择文件工作流或先提取文本、页面截图。
原生 xhigh 能直接用于 reasoning_effort 吗？
不能直接使用。xhigh 是 Opus 4.7 原生 effort 的新增档位，而 Chat Completions 的 reasoning_effort 字段未列出 xhigh，不能直接填入。该接口列出的 minimal、low、medium、high 也不代表本型号支持全部档位或与原生 effort 一一对应。需要控制回答篇幅时，可在提示词中明确输出长度、分析重点与交付格式；推理档位仅在接口明确支持本型号对应配置时使用。
Opus 4.7 如何继续上一轮任务？
使用 AI Chat v2 时，开启 stateful 并保存返回的 id，后续携带同一 id 即可继续对话。使用 Chat Completions 时，则由应用组织 messages 历史。会话延续与模型的文件系统记忆能力并非同一功能，不应混为自动永久记忆。
模型资料 · 更新日期：2026-10-01。调用参数与计费规则请查看 API 和定价栏目。
Input
$1.00per 1M tokens
Official $5.00
Output
$5.00per 1M tokens
Official $25.00
−80%vs official
Top-up
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Quickstart
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