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Anthropic: Claude Opus 4.7

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Anthropic: Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 foi concebido para trabalho complexo de engenharia e análise de documentos e imagens com pormenores pequenos. Dá especial atenção ao cumprimento rigoroso das instruções e à verificação do resultado.

Sobre o modelo

Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.

Trabalho rigoroso de engenharia

A Anthropic desenvolve Claude Opus 4.7 para tarefas de desenvolvimento complexas e prolongadas. Na sua apresentação, destaca a execução sequencial do trabalho, a atenção às instruções e a procura de formas de verificar o próprio resultado antes da mensagem final. O modelo é adequado à investigação de problemas difíceis no código e à preparação de materiais profissionais que exigem uma solução técnica e uma apresentação clara.

Opus 4.7 segue as formulações literalmente. É preferível definir a tarefa com limites explícitos: as partes a alterar, o que verificar e o resultado pretendido. Se uma condição se aplicar a todo o trabalho, deve ser descrita dessa forma. O fabricante destaca também a utilização de notas em memória de ficheiros para tarefas prolongadas, mas a leitura e a preservação dessas notas exigem ferramentas da aplicação.

Observar esquemas densos e capturas de interfaces

O modelo recebe texto e imagens e produz texto. A entrada visual suporta resolução até 2576 píxeis no lado mais comprido, aproximadamente 3,75 megapíxeis. Isto é útil para capturas de ecrã densas, extração de informações de diagramas complexos e tarefas com um exemplo visual detalhado.

Os formatos de entrada visual comum do fabricante são JPEG/PNG/GIF/WebP, utilizando-se o primeiro fotograma das animações. Na análise nativa, o lado mais comprido é de 2576 píxeis, com 4784 tokens visuais; as imagens grandes são reduzidas antes da análise. O suporte de ficheiros e parâmetros depende do método da aplicação.

A alta resolução ajuda a preservar pormenores, mas não torna a compreensão visual infalível. A saída pode ser uma explicação, uma estrutura de dados ou código; criar ou editar a própria imagem não é uma capacidade de saída do modelo. O controlo da interface exige meios que mostrem o ecrã ao modelo e executem ações na aplicação.

Profundidade e volume da tarefa

O contexto é de 1 milhão de tokens e, no modo normal, a resposta máxima é de 128 mil tokens. É suportado raciocínio adaptativo; esta versão não dispõe de extended thinking manual com budget_tokens. O nível normal de effort é high; estão também disponíveis low, medium, xhigh e max. O nível xhigh oferece uma configuração distinta entre high e max para trabalho prolongado de engenharia e com agentes.

Com níveis de esforço baixos, o modelo limita o trabalho de forma particularmente estrita ao que foi pedido. Para investigação complexa, o fabricante recomenda deixar espaço suficiente para o raciocínio e a resposta. Esta versão tem uma forma atualizada de dividir texto em tokens, pelo que o mesmo volume de texto nem sempre tem o comprimento em tokens habitual nas versões anteriores.

Condições de trabalho

A data de corte fiável do conhecimento integrado é janeiro de 2026. Para investigação atual, trabalho com documentos e execução de código, são utilizados materiais e ferramentas disponibilizados pela aplicação. Opus 4.7 dispõe de mecanismos de proteção que podem bloquear pedidos proibidos ou de alto risco em cibersegurança. A sua atenção à verificação do resultado é útil no trabalho, mas as alterações e conclusões finais continuam a exigir verificação no ambiente 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

Introdução

Claude Opus 4.7 foi concebido para trabalho complexo de engenharia e análise de documentos e imagens com pormenores pequenos. Dá especial atenção ao cumprimento rigoroso das instruções e à verificação do resultado.

Entradas aceites
Texto
Resultados
Texto

Disponível no Ailoot · entradas e métodos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Entrada
text
Saída
text
Formato de saída
json ou SSE
CampoTipoRequisitoValores e limitesPredefinição
CampomodelTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
claude-opus-4-7-thinking
Predefinição—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObrigatórioValores e limites
Número mínimo de elementos: 1
Predefinição—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Aplica-se quando: Conversação textual
Predefinição—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limitesPredefiniçãofalse
Combinações de materiais de entrada

Texto · Texto UTF8

messages[].content

Parâmetros e ciclo de vida do método
ParâmetroContrato
Parâmetrocontent_typeContratoapplication/json
ParâmetrorequiredContratomodel, messages
Parâmetromaterial_typesContratotext
ParâmetromessagesContratoLista de mensagens com estrutura role/content
Parâmetrofile_materialContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido
Parâmetrooptional_controlsContratostream
Parâmetrocontrol_scopeContratoConversação textual; stream é um booleano e tem false como predefinição.
Parâmetrooutput_modalitiesContratotext
Parâmetrohosted_operationsContratofalse
Parâmetromultimodal_input_bindingContratonull

Aliases do método: /chat/completions

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Envie o ID exato do modelo com messages.

O comprimento do contexto não é um limite de saída.

Um ficheiro de texto pode fornecer texto literal; as entradas de imagem/áudio/objeto de ficheiro exigem uma associação exata.

Tarifários

As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.

Modo rápido
Não especificado Quando o modo rápido está selecionado
Modo flex
Não especificado Quando o modo flex está selecionado
Esforço máximo de raciocínio
Não especificado Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)

Tarifas Ailoot

Preços por configuração

ConfiguraçãoTabela de tarifasCusto
ConfiguraçãoTarifas base dos tokensTabela de tarifasTarifa baseCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.01 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.05 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.001 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.0125 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens

O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →

Exemplos de pedidos

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"))

Receber e guardar os resultados

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json ou SSE

Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Conserve cada opção com o conteúdo, as chamadas de ferramentas e o raciocínio. Em SSE, junte os deltas por índice de opção e ferramenta e mantenha o motivo final de conclusão e os dados de utilização.

Se for necessário verificar a resposta original

Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.

Campos da resposta
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
Erros e passos seguintes
RespostaCondiçãoPasso seguinte
Resposta400 · invalid_request_errorCondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidosPasso seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação.

Aliases

Aliases do modelo

Ailoot Ultra claude-opus-4-7-thinking

Aliases dos caminhos dos métodos

/chat/completions

IDs de chamada relacionados

claude-opus-4-7-thinking

FAQ · Anthropic: Claude Opus 4.7
Que entradas e resultados estão disponíveis?

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

Que campos utiliza o pedido?

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

Que limites se aplicam?

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

Mais detalhes

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