モデル

Anthropic: Claude Opus 4.7

Markdown · JSON

Anthropic: Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7は、複雑なエンジニアリングの作業と、文書や細部の多い画像の分析を想定しています。指示の正確な実行と結果の検証を特に重視しています。

モデルについて

この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。

入念なエンジニアリングの作業

Anthropicは、複雑で長期にわたる開発タスクに向けてClaude Opus 4.7を作っています。段階的な作業の実行、指示への慎重な対応、最終報告の前に自らの結果を検証する方法の探索を重視しています。コード内の難しい問題の調査や、技術的な解決策と分かりやすい表現の両方が必要な専門資料の準備に適しています。

Opus 4.7は、指示の文言に文字どおり従います。どこを変更し、何を検証し、どのような結果を得るべきか、範囲を明示して指示することをおすすめします。条件が作業のすべての部分に当てはまる場合は、そのように記述する必要があります。メーカーは、長期的なタスクでファイルを使った記憶にメモを残すことも特徴として挙げていますが、こうしたメモの読み取りと保存にはアプリケーションのツールが必要です。

情報量の多い図やインターフェースの画像を見る

モデルはテキストと画像を受け取り、テキストを出力します。視覚入力では、長辺2576ピクセルまで、約3.75メガピクセルの解像度に対応しています。情報量の多いスクリーンショット、複雑な図からの情報の抽出、詳細な視覚的見本を使うタスクに役立ちます。

メーカー側の通常の視覚入力形式はJPEG/PNG/GIF/WebPで、アニメーションは最初のフレームを使用します。ネイティブ解析では、長辺は2576ピクセル、視覚トークンは4784です。大きな画像は解析前に縮小されます。ファイルやパラメータへの対応は、アプリケーションのメソッドによって決まります。

高解像度は細部の保持に役立ちますが、視覚的な理解を無誤謬にするものではありません。出力は説明、データ構造、コードなどであり、画像そのものの作成や編集は、モデルの出力機能ではありません。インターフェースの操作には、画面をモデルに見せ、アプリケーション内で動作を実行する手段が必要です。

タスクの深さと量

コンテキストは1Mトークン、通常モードの応答の最大長は128kトークンです。適応型推論に対応していますが、手動のextended thinking(budget_tokensで予算を指定)は、このバージョンにはありません。標準のeffortはhighで、low、medium、xhigh、maxも利用できます。xhighは、長期にわたるエンジニアリングやエージェント型の作業のために、highとmaxの間に設けられた調整レベルです。

検討の強度が低い設定では、モデルは要求された範囲に作業を特に厳しく限定します。複雑な調査では、推論と応答のために十分な余地を用意するようメーカーは推奨しています。このバージョンではテキストのトークン分割方法が更新されているため、同じ量のテキストでも、以前のバージョンと同じトークン数になるとは限りません。

利用条件

内蔵知識の信頼できる基準時点は2026年一月です。最新の研究、文書の処理、コードの実行には、アプリケーションが提供する素材とツールを使用します。Opus 4.7には、禁止された、またはリスクの高いサイバーセキュリティのリクエストを遮断する場合がある保護機構があります。結果の検証を重視する姿勢は作業に役立ちますが、最終的な変更や結論は、具体的な環境で引き続き検証する必要があります。

Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions claude-opus-4-7-thinking

claude-opus-4-7-thinking

Anthropic /claude-opus-4-7-thinking

はじめに

Claude Opus 4.7は、複雑なエンジニアリングの作業と、文書や細部の多い画像の分析を想定しています。指示の正確な実行と結果の検証を特に重視しています。

対応する入力
テキスト
結果
テキスト

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions
入力の種類
text
出力の種類
text
出力形式
jsonまたはSSE
フィールド種類要件値と制限デフォルト
フィールドmodel種類string要件必須値と制限
claude-opus-4-7-thinking
デフォルト—
フィールドmessages種類message[]要件必須値と制限
最小項目数: 1
デフォルト—
フィールドmessages[].role種類string要件必須値と制限
モデルによる
デフォルト—
フィールドmessages[].content種類string要件任意値と制限
適用条件: テキストでの対話
デフォルト—
フィールドstream種類boolean要件任意値と制限デフォルトfalse
入力素材の組み合わせ

テキスト · UTF8テキスト

messages[].content

メソッドのパラメータとライフサイクル
パラメータ仕様
パラメータcontent_type仕様application/json
パラメータrequired仕様model, messages
パラメータmaterial_types仕様text
パラメータmessages仕様role/content形式のメッセージ配列
パラメータfile_material仕様実際のUTF-8文書をテキストとしてそのまま挿入します。ファイルIDは推定しません
パラメータoptional_controls仕様stream
パラメータcontrol_scope仕様テキストでの対話。streamは真偽値で、既定はfalseです。
パラメータoutput_modalities仕様text
パラメータhosted_operations仕様false
パラメータmultimodal_input_binding仕様null

メソッドのエイリアス: /chat/completions

ライフサイクル: synchronous_or_streamed

正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。

コンテキスト長は出力上限ではありません。

テキストファイルはテキストをそのまま提供できます。画像/音声/ファイルオブジェクトの入力には正確なバインディングが必要です。

料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード
未指定 高速モードが選択されている場合
Flex モード
未指定 flex モードが選択されている場合
最大推論量
未指定 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合

Ailootの料金

設定別の価格

設定料金表料金
設定トークンの基本単価料金表基本料金料金
入力 · 入力トークン $0.01 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.05 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.001 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み $0.0125 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →

リクエスト例

Ailoot Ultra · OpenAI チャット

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"))

結果を受け取って保存

Ailoot Ultra · OpenAI チャット

jsonまたはSSE

完了した結果をすべて保存

返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。

すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢/ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。

元のレスポンスを確認する場合

リクエスト/応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。

レスポンスのフィールド
フィールド種類
フィールドchoices[].index種類integer
フィールドchoices[].message.content種類string|null
フィールドchoices[].message.tool_calls種類tool_call[]
フィールドchoices[].message.reasoning_content種類string
フィールドchoices[].message.reasoning_details種類object|array
フィールドchoices[].finish_reason種類string|null
フィールドusage種類object
エラーと次の手順
レスポンス条件次の手順
レスポンス400 · invalid_request_error条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra claude-opus-4-7-thinking

メソッドパスのエイリアス

/chat/completions

関連する呼び出し用ID

claude-opus-4-7-thinking

FAQ · Anthropic: Claude Opus 4.7
利用できる入力と結果は何ですか?

POST /v1/chat/completions · claude-opus-4-7-thinking: text → text

リクエストはどの項目を使用しますか?

POST /v1/chat/completions · claude-opus-4-7-thinking: model, messages, stream

どの制限が適用されますか?

POST /v1/chat/completions · claude-opus-4-7-thinking: messages.min_items: 1

詳細を見る

AilootをClaude Code、OpenCode、Hermes、自分のアプリに接続しましょう。

企業とそのプロジェクト群

企業とそのプロジェクト群:数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。

トークンを割引価格で購入。

継続利用にサブスクリプション割引。プロモコードでトークン購入が最大50%割引。

サブスクリプション
定期的なリクエストに合う割引プランを選びましょう。
最大50%のプロモコード
購入時にコードを入力すると、実施中のキャンペーンに沿って価格を再計算します。
支出を履歴で確認
各リクエストのモデル、トークン、金額が保存されます。

サブスクリプションを選ぶ · モデルの価格を見る

販売する製品に、 APIを組み込みましょう。

SaaS、アプリ、ボットをAilootの公式サービス提供条件とライセンス契約に基づいて接続できます。再販にはリセラーライセンスを申請できます。

商用アプリ
サービスの有料機能に、文章、画像、動画、音声の生成を組み込めます。
リセラーライセンス
プロジェクトの説明とアクセスの仕組みをお送りください。利用・再販条件の書面を申請できます。
サイトで契約文書を確認
接続前にサービス提供条件、ライセンス契約、データ処理ポリシーを読めます。

リセラーライセンスを申請 · サービス提供条件とライセンス契約