Claude Opus 4.7
ClaudeFlagship
RaisonnementOutilsVisionSortie structurée
À propos de ce modèle
Opus 4.7 is the next generation of Anthropic's Opus family, built for long-running, asynchronous agents. Building on the coding and agentic strengths of Opus 4.6, it delivers stronger performance on...
Catégorie de performance
Flagship
Claude Opus 4.7 est un modèle flagship de Claude : le plus performant de leur gamme.
Meilleur modèle de ce fournisseur. Performances maximales sur les benchmarks, idéal pour les tâches exigeantes.
Tarification
Ce modèle est inclus dans les plans ElosiaPremium
Niveau le plus cher. Une conversation longue peut consommer rapidement votre cap mensuel.
| Type | par 1M tokens |
|---|---|
| Entrée (prompt) | $5.00 |
| Sortie (complétion) | $25.00 |
| Lecture cache | $0.500 |
| Écriture cache | $6.25 |
Capacités
Taille du contexte1.0M
Tokens de sortie max128K
TokenizerClaude
Entréetext, image
Sortietext
Date de sortie16 avril 2026
Benchmarks
Intelligence générale
MMLU
91.5%
GPQA Diamond
94.2%
Mathématiques
MATH-500
Non reporté
Programmation
HumanEval
Non reporté
SWE-bench Verified
87.6%
Raisonnement
IFEval
Non reporté
ARC-AGI-2
75.8%
Humanity's Last Exam
46.9%
Agentique
SWE-bench Pro
64.3%
Terminal-Bench 2.0
69.4%
Usages recommandés
ProgrammationAnalyseRechercheÉcriture créative
Points forts
- Meilleur modèle généralement disponible en ingénierie logicielle réelle (SWE-bench Verified 87,6%, SWE-bench Pro 64,3%)
- Raisonnement scientifique de niveau recherche à l'état de l'art (GPQA Diamond 94,2%)
- Réflexion adaptative — ajuste automatiquement l'effort à la complexité de la tâche
- Robustesse agentique accrue contre les injections de prompt et l'usage malveillant d'outils
- Vision améliorée : accepte des images jusqu'à ~3,75 MP (3× les modèles Claude précédents)
Limites
- Tarification premium (5 $ / 25 $ par million de tokens entrée / sortie)
- MATH-500, HumanEval et IFEval non reportés — jugés saturés par Anthropic
- Plus lent que Sonnet/Haiku pour les requêtes sensibles à la latence
Ressources
Ce modèle peut utiliser vos données pour l'entraînement
