Claude Opus 4.7

claude-opus-4-7

Opus 4.7 是 Anthropic Opus 系列的下一代产品，专为长期运行的异步代理而构建。它以 Opus 4.6 的编码和代理优势为基础，在复杂的多步骤任务上提供更强大的性能，并在扩展工作流程中提供更可靠的代理执行。它对于任务随时间展开的异步代理管道特别有效 - 大型代码库、多阶段调试和端到端项目编排。除了编码之外，Opus 4.7 还改进了知识工作能力 - 从起草文档、构建演示文稿到分析数据。它在很长的输出和延长的会话中保持连贯性，使其成为需要持久性、判断力和后续行动的任务的默认选择。

上下文窗口1.0M

提供商Claude

创建时间2026/04/17

在线体验

定价

同一模型能力，多条服务通道；按延迟、稳定性与成本灵活选择。

价格单位：$ / 1M tokens

指定服务通道：在请求体加入 provider 字段，例如 "provider": { "channel": "direct" }。可选 direct / stable / economical；不传则使用默认通道。

直连通道

官方直连链路，适合需要原生体验与完整上下文的请求。

输入	输出	缓存命中	缓存写入
5.00/M	25.00/M	0.50/M	6.25/M

介绍

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文本

Claude Opus 4.7 API：为长周期异步智能体而生

Claude Opus 4.7 是 Anthropic Opus 系列的上一代旗舰，专为长时间运行的异步智能体构建。它在 Opus 4.6 的编码和智能体优势之上，进一步提升了复杂多步骤任务的表现，并在超长工作流中提供更可靠的执行。

Opus 4.7 特别适合任务随时间逐步展开的异步管线：大型代码库改造、多阶段调试、端到端项目编排。它也是 Claude 系列中第一个支持高分辨率视觉的模型。

海鲸AI 通过 Anthropic 原生 Messages API 提供 Opus 4.7，支持自适应思考、五档 Effort（含 xhigh）、任务预算与完整工具调用。

获取 API 密钥 · 模型 ID：claude-opus-4-7

为什么选择 Claude Opus 4.7

异步智能体的强项模型 —— 任务跨越长时间展开时依然保持可靠执行
首个高分辨率视觉 Claude —— 长边最高 2576 像素，坐标与像素一一对应
新增 xhigh Effort 档 —— 位于 high 与 max 之间，编码与智能体任务的最佳档位
100 万 token 上下文 —— 标准定价，无长上下文溢价
任务预算 —— 给智能体循环一个 token 上限，让它自己控制节奏并优雅收尾

核心能力

01 长周期异步智能体

Opus 4.7 会主动推进复杂任务的完整执行过程：拆解目标、规划步骤、调用工具、检查中间结果、动态调整路径，直到交付。任务展开周期越长，它相对前代的优势越明显。

大型代码库改造与多阶段调试
端到端项目编排
长工作流中稳定的工具调用

02 高分辨率视觉

Opus 4.7 是首个支持高分辨率图像的 Claude 模型，长边上限从 1568 提升到 2576 像素。这对计算机操作、截图理解、文档与图表分析都是实质性提升——模型返回的坐标直接对应真实像素，不需要缩放换算。

截图、图表、技术图纸的高精度解析
计算机操作中的精确定位与点击
扫描件与复杂版式文档理解

03 记忆与知识工作

Opus 4.7 在读写基于文件系统的记忆上明显更强，也在需要视觉验证自身产出的任务上有显著提升——.docx 修订、.pptx 编辑、程序化图表分析。

跨会话的记忆写入与调取
文档修订与演示文稿编辑
图表像素级数据转录

04 更字面的指令遵循

Opus 4.7 比前代更字面、更明确地解释提示词，不会静默地把一条指令泛化到别的条目上，也不会推断你没提出的需求。这带来更高的精确度和更少的返工。

结构化抽取与流水线场景更可预测
精心调优的提示词收益更大
需要广泛适用的指令请显式说明范围

最佳使用场景

场景	说明
异步编码智能体	任务跨越长时间展开的大型代码库改造
计算机操作	界面理解、精确定位与多步骤自动化
视觉密集型工作	截图、图表、扫描件、技术图纸解析
结构化抽取	需要可预测行为的生产流水线
知识工作	文档修订、演示文稿编辑、研究综合
记忆驱动的助手	跨会话保持项目上下文

Claude Opus 4.7 与 Opus 4.8、Opus 4.6 的差异

能力	Claude Opus 4.7	Claude Opus 4.6	Claude Opus 4.8
模型 ID	`claude-opus-4-7`	`claude-opus-4-6`	`claude-opus-4-8`
上下文窗口	100 万 token	100 万 token	100 万 token
视觉分辨率	2576px（高分辨率）	1568px	2576px
Effort 档位	low → max（含 xhigh）	low → max	low → max
思考配置	仅自适应	自适应 + 预算（已弃用）	仅自适应
采样参数	不支持	支持	不支持
任务预算	支持	不支持	支持

具体计费以页面上方的实时价格卡片为准。

如何使用 Claude Opus 4.7 API

1. 创建海鲸AI API 密钥 在控制台生成密钥并充值。

2. 注意接口变更 Opus 4.7 不再接受 temperature / top_p / top_k 和 budget_tokens，用 output_config.effort 控制推理深度。

3. 发起请求

curl -X POST https://api.haijingai.com/v1/messages \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "claude-opus-4-7",
    "max_tokens": 64000,
    "thinking": {"type": "adaptive"},
    "output_config": {"effort": "xhigh"},
    "stream": true,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "分析这份架构文档，找出扩展性瓶颈并给出改造路径。"}
    ]
  }'

在 xhigh 或 max 档位下请设置较大的 max_tokens（建议 64K 起）并使用流式传输。

常见问题

Opus 4.7 还值得用吗？ 值得。它在异步长周期智能体和高分辨率视觉任务上依然很强，价格档位与 4.8 相同，已有针对 4.7 调优的提示词可以继续沿用。

为什么传 temperature 会报错？ Opus 4.7 移除了 temperature、top_p、top_k。需要控制确定性用低 Effort 加更严格的提示词；需要创造性变化用提示词引导。

看不到思考内容怎么办？ Opus 4.7 默认 display: "omitted"，思考块的正文为空。需要展示给用户时把 thinking.display 设为 "summarized"。

token 计数和 4.6 不一样？ Opus 4.7 换了分词器，同样的文本 token 数会比 4.6 更多。请用 count_tokens 对自己的典型提示词重新基线，并给 max_tokens 留出余量。

xhigh 和 max 怎么选？ 编码和智能体任务优先 xhigh；只有在正确性远比成本重要时才上 max，它有时会过度思考简单任务。

任务预算是什么？ 给智能体循环一个总 token 上限，模型能看到倒计时并据此安排优先级、优雅收尾。它是建议值，max_tokens 才是硬上限。

为什么选择海鲸AI 使用 Claude Opus 4.7 API

完整能力透传 —— Effort、任务预算、高分辨率视觉、提示缓存全部可用
稳定直连 —— 无需自建代理，延迟与可用性由平台保障
按量计费 —— 无最低消费，用多少付多少
多档位共存 —— 与 Opus 4.8、Fable 5、Sonnet 5 共用一套密钥，按任务价值路由

API

API 接入信息

Model ID在推理接口中指定模型

claude-opus-4-7

API Key推理接口的 Bearer Token（鉴权令牌）

前往 API Key 管理

Base URL兼容 OpenAI 协议 · /chat/completions

https://api.haijingai.com/v2/

provider 可选指定服务通道，不传则由系统选择默认通道

"provider": { "channel": "direct" }

claude-opus-4-7 接入示例

海鲸AI 兼容 OpenAI 接口协议，可直接使用 OpenAI SDK 或 HTTP 请求接入，默认开启流式输出。

cURLPythonNode.js

curl https://api.haijingai.com/v2/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-4-7",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
      {"role": "user", "content": "你好！"}
    ],
    "provider": { "channel": "direct" },
    "stream": true
  }'
# provider 为可选字段，删除该行即使用默认通道

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.haijingai.com/v2",
    api_key="<API_KEY>",
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-4-7",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
        {"role": "user", "content": "你好！"},
    ],
    stream=True,
    # 可选：指定服务通道，不传则使用默认通道
    extra_body={"provider": {"channel": "direct"}},
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

import OpenAI from 'openai'

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.haijingai.com/v2',
  apiKey: '<API_KEY>',
})

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: 'claude-opus-4-7',
  messages: [
    { role: 'system', content: '你是一个有帮助的助手。' },
    { role: 'user', content: '你好！' },
  ],
  stream: true,
  // 可选：指定服务通道，不传则使用默认通道
  // @ts-expect-error provider 为海鲸AI 扩展字段，不在 OpenAI SDK 类型定义内
  provider: { channel: 'direct' },
})

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? '')
}