Source: https://ailoot.ai/models/es-mx/claude-opus-4-7-thinking/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es-mx/claude-opus-4-7-thinking/ Language: es-mx # Anthropic: Claude Opus 4.7 [Markdown](https://ailoot.ai/models/es-mx/claude-opus-4-7-thinking/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es-mx/claude-opus-4-7-thinking/facts.json) ## [Anthropic: Claude Opus 4.7](https://ailoot.ai/models/es-mx/claude-opus-4-7-thinking/) Claude Opus 4.7 está diseñado para ingeniería compleja y análisis de documentos e imágenes con detalles pequeños. Presta especial atención a seguir las instrucciones con precisión y comprobar el resultado. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `claude-opus-4-7-thinking`](https://ailoot.ai/models/es-mx/claude-opus-4-7-thinking/#method-0) Sobre el modelo Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado. #### Ingeniería cuidadosa Anthropic desarrolla Claude Opus 4.7 para tareas de desarrollo complejas y prolongadas. Su presentación se centra en realizar el trabajo de forma secuencial, atender cuidadosamente las instrucciones y buscar cómo comprobar el propio resultado antes del mensaje final. Es adecuado para investigar problemas difíciles de código y preparar materiales profesionales que requieren una solución técnica y una presentación clara. Opus 4.7 sigue las formulaciones literalmente. Conviene definir la tarea con límites explícitos: qué partes deben cambiarse, qué hay que comprobar y cuál debe ser el resultado. Si una condición se aplica a todo el trabajo, debe indicarse así. El fabricante también destaca notas en memoria basada en archivos para trabajos prolongados, pero leerlas y guardarlas requiere herramientas de la aplicación. #### Ver diagramas densos y capturas de interfaces El modelo recibe **texto e imágenes** y devuelve **texto**. La entrada visual admite hasta **2576 píxeles en el lado largo**, aproximadamente **3,75 megapíxeles**. Es útil para capturas de pantalla densas, extraer información de diagramas complejos y trabajar con referencias visuales detalladas. Los formatos habituales de entrada visual del fabricante son JPEG/PNG/GIF/WebP, con el primer fotograma de una animación. En el análisis nativo, el lado largo es de 2576 píxeles y se utilizan 4784 tokens visuales; las imágenes grandes se reducen antes del análisis. La compatibilidad con archivos y parámetros depende del método de la aplicación. La resolución alta ayuda a conservar detalles, pero no hace infalible la comprensión visual. La salida puede ser una explicación, una estructura de datos o código; crear o editar la propia imagen no es una capacidad de salida del modelo. Manejar una interfaz requiere herramientas que muestren la pantalla al modelo y ejecuten acciones en la aplicación. #### Profundidad y volumen de la tarea El contexto es de **1 millón de tokens** y, en el modo normal, la respuesta máxima es de **128 mil tokens**. Se admite razonamiento adaptativo; esta versión no ofrece extended thinking manual con `budget_tokens`. El nivel estándar de `effort` es `high`; también están disponibles `low`, `medium`, `xhigh` y `max`. `xhigh` ofrece un nivel intermedio entre `high` y `max` para trabajos prolongados de ingeniería y agentes. Con niveles bajos de esfuerzo, el modelo limita especialmente el trabajo a lo solicitado. Para investigaciones complejas, el fabricante recomienda reservar espacio suficiente para razonamiento y respuesta. Esta versión actualiza la tokenización, por lo que un mismo volumen de texto no siempre tiene la longitud en tokens habitual de versiones anteriores. #### Condiciones de trabajo El límite fiable de sus conocimientos incorporados es **enero de 2026**. La investigación actualizada, el trabajo con documentos y la ejecución de código utilizan materiales y herramientas de la aplicación. Opus 4.7 tiene mecanismos de protección que pueden bloquear solicitudes de ciberseguridad prohibidas o de alto riesgo. Su atención a la comprobación es útil, pero los cambios y conclusiones finales siguen necesitando verificarse en el entorno concreto. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `claude-opus-4-7-thinking` [`claude-opus-4-7-thinking`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=claude-opus-4-7-thinking&route=Ultra&caller=claude-opus-4-7-thinking&fmt=chat) Anthropic /`claude-opus-4-7-thinking` ### Inicio Claude Opus 4.7 está diseñado para ingeniería compleja y análisis de documentos e imágenes con detalles pequeños. Presta especial atención a seguir las instrucciones con precisión y comprobar el resultado. Entradas aceptadas Texto Resultados Texto ### Disponible en Ailoot · entradas y métodos **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Entrada `text` Salida `text` Formato de salida json o SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites claude-opus-4-7-thinking | Predeterminado— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Conversación textual | Predeterminado— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse | Combinaciones de materiales de entrada **Texto** · Texto UTF8 `messages[].content` Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parámetro`required` | Contratomodel, messages | | Parámetro`material_types` | Contratotext | | Parámetro`messages` | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content | | Parámetro`file_material` | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo | | Parámetro`optional_controls` | Contratostream | | Parámetro`control_scope` | ContratoConversación textual; stream es un booleano y su valor predeterminado es false. | | Parámetro`output_modalities` | Contratotext | | Parámetro`hosted_operations` | Contratofalse | | Parámetro`multimodal_input_binding` | Contratonull | Alias de método: `/chat/completions` Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed` Envía el ID exacto del modelo junto con messages. La longitud del contexto no es un límite máximo de salida. Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta. ### Tarifas Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado. Modo fast Sin especificar Cuando se selecciona el modo fast Modo flex Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex Esfuerzo máximo de razonamiento Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default #### Tarifas de Ailoot #### Precios por configuración | Configuración | Tabla de tarifas | Cargo | | --- | --- | --- | | ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.01** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.05** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.0125** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDK ```bash set -eu : "${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 ``` ```python 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")) ``` ### Recibir y guardar resultados #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json o SSE ##### Conserva todos los resultados completados Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos. Conserva cada alternativa y su contenido, llamadas de herramientas y razonamiento. En SSE, ensambla los fragmentos incrementales por índice de alternativa/herramienta y conserva el motivo final de terminación y el uso. ##### Si es necesario revisar la respuesta original Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto. Campos de respuesta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`choices[].index` | Tipointeger | | Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] | | Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring | | Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array | | Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errores y siguientes pasos | Respuesta | Condición | Siguiente paso | | --- | --- | --- | | Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. | ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot Ultra** [`claude-opus-4-7-thinking`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=claude-opus-4-7-thinking&route=Ultra&caller=claude-opus-4-7-thinking&fmt=chat) #### Alias de rutas de métodos `/chat/completions` #### ID de modelo relacionados [`claude-opus-4-7-thinking`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=claude-opus-4-7-thinking&route=Ultra&caller=claude-opus-4-7-thinking&fmt=chat) FAQ · Anthropic: Claude Opus 4.7 ¿Qué entradas y resultados están disponibles? `POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-4-7-thinking`: `text` → `text` ¿Qué campos utiliza la solicitud? `POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-4-7-thinking`: `model`, `messages`, `stream` ¿Qué límites se aplican? `POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-4-7-thinking`: `messages.min_items`: `1` Conecta Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o tu aplicación. ## La empresa y su cartera de proyectos La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. ## Compra tokens con descuento. Ahorro por suscripción para trabajo habitual. Códigos promocionales: hasta el 50% al comprar tokens. Suscripción Elige un plan con descuento para tus peticiones habituales. Código de hasta el 50% Introduce el código al comprar. El precio se recalcula según la promoción vigente. Gasto en el historial Modelo, tokens e importe quedan guardados por cada petición. [Elegir suscripción](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/subscriptions/) · [Consultar precios de modelos](https://ailoot.ai/models/es-mx/) ## Conecta la API al producto que vendes. SaaS, aplicaciones y bots bajo la oferta y el acuerdo de licencia Ailoot. Solicita una licencia de reventa para redistribuir el acceso. Aplicación comercial Integra generación de texto, imágenes, vídeo y sonido en funciones de pago de tu servicio. Licencia para revendedores Envía descripción del proyecto y esquema de acceso. Solicita condiciones escritas de uso y reventa. Documentos en la web La oferta, el acuerdo de licencia y la política de datos están disponibles antes de conectar. [Solicitar licencia de reventa](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta y acuerdo de licencia](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=es-mx) ## Ailoot · La empresa y su cartera de proyectos Ailoot se apoya en la experiencia operativa acumulada, una amplia base de clientes, un servicio estable y el seguimiento continuo de KPI. La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. Ailoot aplica esa experiencia operativa al acceso por API a funciones de IA en productos de clientes, agentes, aplicaciones y automatizaciones.