Anthropic: Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 ist für komplexe Engineering-Arbeit sowie die Analyse von Dokumenten und Bildern mit kleinen Details ausgelegt. Legt besonderen Wert auf genaue Anweisungsbefolgung und Ergebniskontrolle.

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Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

Sorgfältige Engineering-Arbeit

Anthropic entwickelt Claude Opus 4.7 für komplexe, längere Entwicklungsaufgaben. Der Schwerpunkt liegt auf fortlaufender Ausführung, sorgfältigem Umgang mit Anweisungen und der Suche nach Möglichkeiten, das eigene Ergebnis vor der Schlussantwort zu prüfen. Das Modell eignet sich für die Untersuchung schwieriger Codeprobleme und die Vorbereitung fachlicher Materialien, bei denen eine technische Lösung und eine klare Gestaltung zugleich erforderlich sind.

Opus 4.7 folgt Formulierungen wörtlich. Aufgaben sollten deshalb durch ausdrückliche Grenzen definiert werden: Welche Teile müssen geändert und geprüft werden, und wie soll das Ergebnis aussehen? Gilt eine Bedingung für alle Arbeitsteile, sollte dies ausdrücklich so beschrieben werden. Der Hersteller hebt auch Notizen in einem dateibasierten Speicher für längere Aufgaben hervor; Lesen und Speichern dieser Notizen benötigen aber Anwendungswerkzeuge.

Dichte Diagramme und Oberflächenaufnahmen verstehen

Das Modell nimmt Text und Bilder entgegen und gibt Text aus. Bei visueller Eingabe wird eine Auflösung von bis zu 2576 Pixeln auf der langen Seite, ungefähr 3,75 Megapixeln, unterstützt. Das hilft bei informationsreichen Screenshots, der Informationsextraktion aus komplexen Diagrammen und Aufgaben mit detaillierten visuellen Vorlagen.

Die üblichen visuellen Eingabeformate beim Hersteller sind JPEG/PNG/GIF/WebP; bei Animationen wird der erste Frame verwendet. Bei nativer Analyse beträgt die lange Seite 2576 Pixel, der Umfang 4784 visuelle Tokens; grosse Bilder werden vor der Analyse verkleinert. Die Unterstützung von Dateien und Parametern wird durch die Methode der Anwendung bestimmt.

Eine hohe Auflösung hilft, Details zu erhalten, macht visuelles Verständnis aber nicht fehlerfrei. Die Ausgabe kann eine Erklärung, Datenstruktur oder Code sein; die Erstellung und Bearbeitung des Bildes selbst ist keine Ausgabefunktion des Modells. Für Oberflächensteuerung werden Mittel benötigt, die dem Modell den Bildschirm zeigen und Aktionen in der Anwendung ausführen.

Tiefe und Umfang der Aufgabe

Der Kontext umfasst 1 Million Tokens, im normalen Modus beträgt die maximale Antwort 128 Tausend Tokens. Adaptives Reasoning wird unterstützt; manuelles extended thinking mit budget_tokens ist in dieser Version nicht vorhanden. Der Standardwert für effort ist high; verfügbar sind ausserdem low, medium, xhigh und max. xhigh bietet eine separate Stufe zwischen high und max für längere Engineering- und Agentenarbeit.

Bei geringem Aufwand begrenzt das Modell seine Arbeit besonders strikt auf das Angefragte. Für komplexe Untersuchungen empfiehlt der Hersteller genügend Platz für Reasoning und Antwort. Die Tokenisierung wurde in dieser Version aktualisiert; derselbe Textumfang entspricht deshalb nicht immer der aus früheren Versionen gewohnten Tokenzahl.

Arbeitsbedingungen

Der verlässliche Wissensstand reicht bis Januar 2026. Aktuelle Forschung, Dokumentarbeit und Codeausführung verwenden Materialien und Werkzeuge der Anwendung. Opus 4.7 hat Schutzmechanismen, die verbotene oder risikoreiche Cybersicherheitsanfragen blockieren können. Sein Augenmerk auf Ergebniskontrolle ist nützlich, ersetzt aber nicht die Prüfung endgültiger Änderungen und Schlussfolgerungen in der konkreten Umgebung.

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claude-opus-4-7-thinking

Anthropic /claude-opus-4-7-thinking

Einstieg

Zulässige Eingaben: Text
Ergebnisse: Text

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions

Eingabe: text
Ausgabe: text
Ausgabeformat: json oder SSE

Feld	Typ	Anforderung	Werte und Limits	Standard
Feld`model`	Typ`string`	AnforderungErforderlich	Werte und Limits claude-opus-4-7-thinking	Standard—
Feld`messages`	Typ`message[]`	AnforderungErforderlich	Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1	Standard—
Feld`messages[].role`	Typ`string`	AnforderungErforderlich	Werte und Limits Modellabhängig	Standard—
Feld`messages[].content`	Typ`string`	AnforderungOptional	Werte und Limits Gilt, wenn: Textgespräch	Standard—
Feld`stream`	Typ`boolean`	AnforderungOptional	Werte und Limits	Standardfalse

Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF8-Text

messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus

Parameter	Vertrag
Parameter`content_type`	Vertragapplication/json
Parameter`required`	Vertragmodel, messages
Parameter`material_types`	Vertragtext
Parameter`messages`	VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur
Parameter`file_material`	VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet
Parameter`optional_controls`	Vertragstream
Parameter`control_scope`	VertragTextgespräch; stream ist ein boolescher Wert und standardmässig false.
Parameter`output_modalities`	Vertragtext
Parameter`hosted_operations`	Vertragfalse
Parameter`multimodal_input_binding`	Vertragnull

Methodenaliasnamen: /chat/completions

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.

Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.

Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus: Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus: Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand: Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Konfiguration	Tarifstaffel	Gebühr
KonfigurationBasistarife für Token	TarifstaffelGrundtarif	Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.01 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.05 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.001 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben $0.0125 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

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curlPython SDK

set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"claude-opus-4-7-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT

from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="claude-opus-4-7-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))

Ergebnisse abrufen und speichern

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json oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder

Feld	Typ
Feld`choices[].index`	Typinteger
Feld`choices[].message.content`	Typstring\|null
Feld`choices[].message.tool_calls`	Typtool_call[]
Feld`choices[].message.reasoning_content`	Typstring
Feld`choices[].message.reasoning_details`	Typobject\|array
Feld`choices[].finish_reason`	Typstring\|null
Feld`usage`	Typobject

Fehler und nächste Schritte

Antwort	Bedingung	Nächster Schritt
Antwort400 · `invalid_request_error`	BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig	Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra claude-opus-4-7-thinking

Aliasnamen für Methodenpfade

/chat/completions

Zugehörige Aufrufer-IDs

claude-opus-4-7-thinking

FAQ · Anthropic: Claude Opus 4.7

Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?: POST /v1/chat/completions · claude-opus-4-7-thinking: text → text
Welche Felder verwendet die Anfrage?: POST /v1/chat/completions · claude-opus-4-7-thinking: model, messages, stream
Welche Grenzen gelten?: POST /v1/chat/completions · claude-opus-4-7-thinking: messages.min_items: 1

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