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Anthropic: Claude Opus 4.7

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Anthropic: Claude Opus 4.7

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.

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

Anthropic /claude-opus-4-7-thinking

Primeros pasos

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
Tipos de entrada
text
Tipos de salida
text
Formato de salida
json o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
claude-opus-4-7-thinking
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límites
Número mínimo de elementos: 1
Predeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: Conversación textual
Predeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF8

messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages
Parámetromaterial_typesContratotext
ParámetromessagesContratomatriz de mensajes con estructura role/content
Parámetrofile_materialContratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo
Parámetrooptional_controlsContratostream
Parámetrocontrol_scopeContratoConversación textual; stream es un booleano y su valor predeterminado es false.
Parámetrooutput_modalitiesContratotext
Parámetrohosted_operationsContratofalse
Parámetromultimodal_input_bindingContratonull

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.

Planes

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo rápido
Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido
Modo flex
Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

ConfiguraciónTabla de tarifasCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseCargo
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 importe 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 →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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"))

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 las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra claude-opus-4-7-thinking

Alias de rutas de métodos

/chat/completions

ID de modelo relacionados

claude-opus-4-7-thinking

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

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