Anthropic: Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 è progettato per lavori complessi di ingegneria e per analizzare documenti e immagini con dettagli minuti. Dedica particolare attenzione all'esecuzione precisa delle istruzioni e alla verifica del risultato.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions claude-opus-4-7-thinking

Informazioni sul modello

Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.

Un lavoro di ingegneria accurato

Anthropic sviluppa Claude Opus 4.7 per attività di sviluppo complesse e prolungate. La sua presentazione si concentra sull'esecuzione sequenziale del lavoro, sull'attenzione alle istruzioni e sulla ricerca di modi per verificare il proprio risultato prima del messaggio finale. Il modello è adatto a indagare problemi difficili nel codice e a preparare materiali professionali che richiedono insieme una soluzione tecnica e una presentazione chiara.

Opus 4.7 segue letteralmente le formulazioni. È preferibile definire l'istruzione attraverso confini espliciti: quali parti modificare, cosa verificare e quale risultato ottenere. Se una condizione riguarda tutte le parti del lavoro, va descritta in questi termini. Il produttore mette in evidenza anche l'uso di note nella memoria su file per attività lunghe, ma la lettura e la conservazione di queste note richiedono strumenti dell'applicazione.

Leggere schemi densi e screenshot di interfacce

Il modello riceve testo e immagini e produce testo. Per l'input visivo è supportata una risoluzione fino a 2576 pixel sul lato lungo, circa 3,75 megapixel. È utile per screenshot ricchi di contenuti, estrazione di informazioni da diagrammi complessi e attività con un riferimento visivo dettagliato.

I formati dell'input visivo ordinario presso il produttore sono JPEG/PNG/GIF/WebP, con il primo fotogramma per le animazioni. Nell'analisi nativa il lato lungo è di 2576 pixel, con 4784 token visivi; le immagini più grandi vengono ridimensionate prima dell'analisi. Il supporto di file e parametri dipende dal metodo dell'applicazione.

L'alta risoluzione aiuta a conservare i dettagli, ma non rende infallibile la comprensione visiva. In uscita si possono ottenere una spiegazione, una struttura di dati o codice; la creazione e la modifica dell'immagine stessa non sono capacità di output del modello. Per controllare un'interfaccia servono strumenti che mostrino al modello lo schermo ed eseguano azioni nell'applicazione.

Profondità e ampiezza dell'attività

Il contesto è di 1 milione di token e nella modalità normale la risposta massima è di 128 mila token. È supportato il ragionamento adattivo; questa versione non dispone di extended thinking manuale con budget_tokens. Il livello standard di effort è high; sono disponibili anche low, medium, xhigh e max. Il livello xhigh offre un'impostazione distinta tra high e max per lavori prolungati di ingegneria e attività agentiche.

Ai bassi livelli di impegno il modello limita particolarmente il lavoro a ciò che è stato richiesto. Per ricerche complesse, il produttore consiglia di prevedere spazio sufficiente per ragionamento e risposta. Questa versione aggiorna la tokenizzazione del testo, quindi la stessa quantità di testo non ha sempre la lunghezza in token a cui si era abituati con le versioni precedenti.

Condizioni operative

Il riferimento affidabile delle conoscenze integrate è gennaio 2026. Per ricerche aggiornate, lavoro sui documenti ed esecuzione di codice si utilizzano materiali e strumenti forniti dall'applicazione. Opus 4.7 ha meccanismi di protezione che possono bloccare richieste vietate o ad alto rischio nella cybersicurezza. L'attenzione alla verifica del risultato è utile nel lavoro, ma modifiche e conclusioni finali richiedono comunque una verifica nell'ambiente specifico.

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claude-opus-4-7-thinking

Anthropic /claude-opus-4-7-thinking

Introduzione

Input accettati: Testo
Risultati: Testo

Disponibile in Ailoot · input e metodi

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

Tipi di input: text
Tipi di output: text
Formato di output: json o SSE

Campo	Tipo	Requisito	Valori e limiti	Predefinito
Campo`model`	Tipo`string`	RequisitoObbligatorio	Valori e limiti claude-opus-4-7-thinking	Predefinito—
Campo`messages`	Tipo`message[]`	RequisitoObbligatorio	Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1	Predefinito—
Campo`messages[].role`	Tipo`string`	RequisitoObbligatorio	Valori e limiti Dipende dal modello	Predefinito—
Campo`messages[].content`	Tipo`string`	RequisitoFacoltativo	Valori e limiti Si applica quando: Conversazione testuale	Predefinito—
Campo`stream`	Tipo`boolean`	RequisitoFacoltativo	Valori e limiti	Predefinitofalse

Combinazioni di materiali in input

Testo · Testo UTF8

messages[].content

Parametri e ciclo di vita del metodo

Parametro	Contratto
Parametro`content_type`	Contrattoapplication/json
Parametro`required`	Contrattomodel, messages
Parametro`material_types`	Contrattotext
Parametro`messages`	ContrattoArray di messaggi con struttura role/content
Parametro`file_material`	ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto
Parametro`optional_controls`	Contrattostream
Parametro`control_scope`	ContrattoConversazione testuale; stream è un booleano e per impostazione predefinita vale false.
Parametro`output_modalities`	Contrattotext
Parametro`hosted_operations`	Contrattofalse
Parametro`multimodal_input_binding`	Contrattonull

Alias del metodo: /chat/completions

Ciclo di vita: synchronous_or_streamed

Invia l’ID esatto del modello con messages.

La lunghezza del contesto non è un limite di uscita.

Un file di testo può fornire testo letterale; gli ingressi immagine/audio/oggetto file richiedono un’associazione esatta.

Tariffe

Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.

Modalità rapida: Non specificato Quando è selezionata la modalità rapida
Modalità flex: Non specificato Quando è selezionata la modalità flex
Sforzo massimo di ragionamento: Non specificato Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)

Tariffe Ailoot

Prezzi per configurazione

Configurazione	Listino delle tariffe	Costo
ConfigurazioneTariffe di base dei token	Listino delle tariffeTariffa base	Costo Input · Token in input $0.01 / 1K token Output · Token in output $0.05 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.001 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.0125 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →

Esempi di richieste

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"))

Ricevi e salva i risultati

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo.

Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta

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

Errori e passaggi successivi

Risposta	Condizione	Passaggio successivo
Risposta400 · `invalid_request_error`	CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi	Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione.

Alias

Alias del modello

Ailoot Ultra claude-opus-4-7-thinking

Alias dei percorsi dei metodi

/chat/completions

ID di chiamata correlati

claude-opus-4-7-thinking

FAQ · Anthropic: Claude Opus 4.7

Quali input e risultati sono disponibili?: POST /v1/chat/completions · claude-opus-4-7-thinking: text → text
Quali campi usa la richiesta?: POST /v1/chat/completions · claude-opus-4-7-thinking: model, messages, stream
Quali limiti si applicano?: POST /v1/chat/completions · claude-opus-4-7-thinking: messages.min_items: 1

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