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Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5: qué modelo conviene según API, coste y uso real

Para presupuestar API, contexto largo y despliegues técnicos, Claude Opus 4.7 tiene documentación pública más accionable: 1M tokens de contexto y multiplicador 1,1x para inferencia solo en EE. Para flujos de trabajo dentro de ChatGPT, GPT 5.5 parte con ventaja documental: OpenAI indica que GPT 5.5 Thinking admite to...

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抽象 AI 模型比較視覺圖，展示 Claude Opus 4.7 與 GPT-5.5 在 API、價格、Benchmark 和長上下文上的取捨
Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：API、價格、Benchmark 與使用場景完整比較AI 生成 editorial 視覺圖，呈現 Claude Opus 4.7 與 GPT-5.5 的模型比較。
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Claude Opus 4.7 y GPT-5.5 no se comparan bien con una pregunta genérica del tipo cuál es mejor. La diferencia útil está en dónde existe información verificable y para qué flujo de trabajo quieres usar el modelo.

Claude Opus 4.7 cuenta con página de producto de Anthropic, documentación de precios de Claude API y listados en plataformas como Cloudflare y OpenRouter.[12][13][14][15] GPT-5.5, por su parte, aparece respaldado por la página de lanzamiento de OpenAI y por el Help Center de ChatGPT.[5][6] Eso cambia el ángulo: Claude está mejor documentado para despliegues API y contexto largo; GPT-5.5 está mejor descrito para uso dentro de ChatGPT y trabajos con herramientas.

Resumen rápido

  • Si necesitas API, estimación de costes y contexto largo, Claude Opus 4.7 es hoy más fácil de evaluar: la documentación de Claude menciona Opus 4.7, la ventana completa de 1M tokens y el multiplicador 1,1x para inferencia solo en EE. UU.[13]
  • Si trabajas sobre todo dentro de ChatGPT, GPT-5.5 tiene una señal más directa: OpenAI indica que GPT-5.5 Thinking admite todas las herramientas actuales de ChatGPT, sujeto a la excepción GPT-5.5 Pro.[5]
  • Si miras benchmarks, OpenAI publica cifras favorables a GPT-5.5, como 84,9% en GDPval, pero esos datos deben leerse como resultados publicados por OpenAI, no como un veredicto independiente definitivo.[6]

Comparativa esencial

DimensiónClaude Opus 4.7GPT-5.5Lectura práctica
Fuentes públicasTiene página de Anthropic y presencia en Cloudflare Docs y OpenRouter.[12][14][15]Tiene página de lanzamiento de OpenAI y mención en el Help Center de ChatGPT.[5][6]Ambos tienen fuentes citables, pero la información disponible apunta a usos distintos.
API y preciosClaude API Docs menciona Opus 4.7, categorías de precios por tokens y el multiplicador 1,1x con inference_geo para inferencia solo en EE. UU.[13]En las fuentes citables de API/precios de OpenAI incluidas aquí no aparece una tabla clara de precios por token para GPT-5.5; la documentación de desarrolladores sigue mostrando Latest: GPT-5.4.[1][2][3]Para montar una hoja de cálculo de costes, Claude Opus 4.7 parte con ventaja documental.
Ventana de contextoClaude API Docs indica que Opus 4.7 incluye la ventana completa de 1M tokens al precio estándar.[13]Las fuentes de OpenAI incluidas no dan una especificación API igual de clara para contexto y salida de GPT-5.5; las cifras de GPT-5 no deben trasladarse automáticamente a GPT-5.5.[5][6][9]Para documentos largos, repositorios grandes o agentes con mucho historial, Claude es más fácil de dimensionar.
Herramientas en ChatGPTLas fuentes disponibles hablan sobre producto, API, proveedores y enrutamiento, no sobre soporte equivalente a herramientas de ChatGPT.[12][13][14][15]OpenAI afirma que GPT-5.5 Thinking admite todas las herramientas actuales de ChatGPT, con la excepción GPT-5.5 Pro indicada.[5]Si tu flujo vive en ChatGPT, GPT-5.5 encaja mejor.
BenchmarksWaveSpeed lista para Claude Opus 4.7 un 64,3% en SWE-bench Pro y 70% en CursorBench.[16]OpenAI publica ventajas de GPT-5.5 en pruebas como GDPval, Terminal-Bench 2.0, Toolathlon y CyberGym.[6]No mezcles tablas de proveedores distintos como si fueran un ranking neutral único.

API y costes: Claude Opus 4.7 es más fácil de presupuestar

Para un equipo de plataforma, producto o ingeniería, la pregunta clave suele ser menos vistosa que el debate de modelos: cuánto cuesta, qué límite de contexto hay, qué proveedor se usará y qué modificadores de facturación aplican.

Ahí Claude Opus 4.7 ofrece información más concreta. La documentación de Claude API indica que, para Claude Opus 4.7, Opus 4.6 y modelos más recientes, especificar inferencia solo en EE. UU. mediante el parámetro inference_geo aplica un multiplicador de 1,1x a todas las categorías de precios por tokens, incluidos tokens de entrada, tokens de salida, escrituras de caché y lecturas de caché.[13] La misma documentación señala que Claude Mythos Preview, Opus 4.7, Opus 4.6 y Sonnet 4.6 incluyen la ventana completa de contexto de 1M tokens al precio estándar.[13]

Si necesitas una referencia preliminar en dólares, CloudPrice, que es un agregador de terceros, lista Claude Opus 4.7 desde 5,00 dólares por 1M de tokens de entrada y 25,00 dólares por 1M de tokens de salida, con una ventana de contexto de 1,0M y hasta 128K tokens de salida.[18] Aun así, para compras reales conviene validar siempre el precio final con Anthropic o con el proveedor concreto que vayas a usar.[13][18]

Con GPT-5.5 el panorama es menos completo en API. La página de lanzamiento de OpenAI y el Help Center respaldan la existencia y el posicionamiento del modelo, especialmente en ChatGPT, pero las fuentes citables de API/precios incluidas aquí no muestran una tabla clara de precios por token para GPT-5.5.[1][2][3][5][6] También conviene evitar un error habitual: la página de GPT-5 lista 400K tokens de contexto, 128K tokens máximos de salida y precios por 1M de tokens, pero esos datos están asociados a GPT-5, no a GPT-5.5.[9]

Contexto largo: la señal más clara es la de Claude

La ventana de contexto importa cuando trabajas con contratos largos, documentación interna, bases de código grandes, materiales de investigación o agentes que deben mantener varias etapas de una tarea. En esos casos, no basta con saber que un modelo es potente: necesitas límites claros para diseñar prompts, dividir documentos y estimar coste.

Con la información disponible, Claude Opus 4.7 es el que deja menos dudas: Claude API Docs afirma que Opus 4.7 incluye la ventana completa de 1M tokens al precio estándar.[13] CloudPrice también lista 1,0M de contexto y hasta 128K tokens de salida para Claude Opus 4.7, aunque esa segunda referencia debe tratarse como información de un agregador externo.[18]

Para GPT-5.5, las fuentes de OpenAI incluidas aportan posicionamiento, benchmarks y soporte de herramientas en ChatGPT, pero no una especificación API igual de clara sobre contexto y salida.[5][6] Por eso, si el criterio número uno es desplegar flujos con mucho contexto, Claude Opus 4.7 es más fácil de convertir en arquitectura técnica y cálculo de riesgo.[13]

ChatGPT y herramientas: GPT-5.5 tiene mejor encaje

La comparación cambia si no vas a llamar a una API directamente y tu día a día ocurre dentro de ChatGPT: investigación, análisis, documentos, acciones con herramientas, iteraciones largas y trabajo de conocimiento general.

OpenAI indica en su Help Center que GPT-5.3 Instant y GPT-5.5 Thinking admiten todas las herramientas disponibles en ChatGPT, por lo que pueden usarse con las funciones actuales, sujeto a la excepción GPT-5.5 Pro mencionada por la compañía.[5] Esa es una señal muy relevante para quienes ya trabajan en la interfaz de ChatGPT y no quieren construir una capa propia de herramientas.

Claude Opus 4.7 también tiene documentación pública y presencia en plataformas, pero las fuentes disponibles se centran en producto, API, precios, proveedores y routing.[12][13][14][15] No ofrecen una descripción equivalente de integración con las herramientas internas de ChatGPT. En resumen: si tu flujo principal es ChatGPT, GPT-5.5 debería estar arriba en la lista corta.[5]

Benchmarks: útiles, pero no son una sentencia final

OpenAI publica una comparación en la que GPT-5.5 supera a Claude Opus 4.7 en varios benchmarks. Esos datos son relevantes, pero deben leerse como resultados publicados por OpenAI, no como una evaluación neutral e independiente.[6]

BenchmarkGPT-5.5Claude Opus 4.7Cómo leerlo
Terminal-Bench 2.082,7%69,4%En la tabla de OpenAI, el resultado favorece a GPT-5.5 en tareas tipo terminal e ingeniería.[6]
GDPval84,9%80,3%GDPval mide la capacidad de agentes para producir trabajo de conocimiento bien especificado en 44 ocupaciones.[6]
Toolathlon55,6%48,8%En uso de herramientas, la tabla publicada por OpenAI también favorece a GPT-5.5.[6]
CyberGym81,8%73,1%OpenAI presenta ventaja para GPT-5.5 y menciona salvaguardas para este nivel de capacidad cibernética.[6]

OpenAI también afirma que GPT-5.5 mejora claramente frente a GPT-5.4 en GeneBench, una evaluación centrada en análisis científico de datos en varias etapas para genética y biología cuantitativa.[6]

Claude Opus 4.7 tiene otras señales, especialmente en programación. WaveSpeed lista para Claude Opus 4.7 un 64,3% en SWE-bench Pro, 70% en CursorBench y una afirmación de 3x más tareas de producción resueltas.[16] El problema es que son métricas publicadas en otro entorno y con otra presentación. Sirven para orientar, pero no deben mezclarse con la tabla de OpenAI como si todo proviniera de la misma evaluación independiente.[6][16]

Qué modelo elegir según tu caso

1. Equipos que van a desplegar por API

Empieza por Claude Opus 4.7 si necesitas estimar costes, diseñar pipelines de contexto largo o discutir condiciones con compras, legal o seguridad. La documentación de Claude es más explícita sobre la ventana de 1M tokens, las categorías de precio y el multiplicador 1,1x para inferencia solo en EE. UU.[13]

2. Usuarios intensivos de ChatGPT

GPT-5.5 es el candidato natural si tu trabajo ya ocurre dentro de ChatGPT. El soporte declarado para todas las herramientas actuales de ChatGPT, sujeto a la excepción GPT-5.5 Pro, pesa más que una simple ficha de API cuando tu flujo depende de la interfaz y sus funciones integradas.[5]

3. Agentes de programación y automatización de ingeniería

Aquí conviene probar ambos. OpenAI publica resultados favorables a GPT-5.5 en Terminal-Bench 2.0, Toolathlon y CyberGym.[6] WaveSpeed, por otro lado, lista métricas de Claude Opus 4.7 en SWE-bench Pro y CursorBench.[16] Si tu caso es migración de repositorios, corrección de bugs, CI/CD o coding agent, la evaluación fiable debe hacerse con tus propios repositorios, tests, latencia, coste y tasa de intervención humana.

4. Documentos largos, repositorios grandes e investigación

Claude Opus 4.7 tiene la ventaja documental más clara: 1M tokens de contexto al precio estándar según Claude API Docs.[13] CloudPrice refuerza esa lectura como agregador externo al listar 1,0M de contexto y hasta 128K tokens de salida, pero cualquier despliegue serio debe confirmar los límites con el proveedor real.[13][18]

Checklist antes de adoptar uno u otro

  • Confirma el ID del modelo y el proveedor. OpenRouter lista Claude Opus 4.7 como anthropic/claude-opus-4.7; para GPT-5.5, revisa en el producto concreto de OpenAI el ID oficial, disponibilidad y precio aplicable.[1][2][3][15]
  • No reutilices especificaciones de GPT-5 como si fueran de GPT-5.5. La página de GPT-5 habla de 400K tokens de contexto, 128K tokens máximos de salida y precios para GPT-5, no para GPT-5.5.[9]
  • Incluye modificadores de facturación. Claude API Docs indica que Opus 4.7 y modelos posteriores aplican un multiplicador 1,1x a todas las categorías de tokens cuando se usa inferencia solo en EE. UU. mediante inference_geo.[13]
  • Haz una evaluación propia. Los benchmarks de proveedor y los listados de terceros sirven para filtrar candidatos, pero la decisión de producción debería depender de tus tareas reales: éxito, coste, latencia, estabilidad de tool calls, precisión con contexto largo y carga de revisión humana.[6][16]

Veredicto

La forma más práctica de decidir es esta: Claude Opus 4.7 encaja mejor cuando necesitas documentación API clara, contexto de 1M tokens y previsibilidad para presupuestar; GPT-5.5 encaja mejor si ya trabajas en ChatGPT y quieres un agente con herramientas para tareas generales de conocimiento.[5][13]

No hay una razón sólida para declarar un ganador absoluto con la información disponible. Para API, contexto largo y coste, mira primero Claude Opus 4.7; para flujos dentro de ChatGPT, mira primero GPT-5.5; para rendimiento real, ejecuta tus propias pruebas en vez de decidir solo por una tabla de benchmarks.[5][6][13][16]

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重點

  • Para presupuestar API, contexto largo y despliegues técnicos, Claude Opus 4.7 tiene documentación pública más accionable: 1M tokens de contexto y multiplicador 1,1x para inferencia solo en EE.
  • Para flujos de trabajo dentro de ChatGPT, GPT 5.5 parte con ventaja documental: OpenAI indica que GPT 5.5 Thinking admite todas las herramientas actuales de ChatGPT, sujeto a la excepción GPT 5.5 Pro.[5]
  • Los benchmarks publicados por OpenAI favorecen a GPT 5.5, pero no sustituyen una evaluación propia con tus repositorios, documentos, costes, latencia y tasa de revisión humana.[6][16]

人們還問

「Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5: qué modelo conviene según API, coste y uso real」的簡短答案是什麼？

Para presupuestar API, contexto largo y despliegues técnicos, Claude Opus 4.7 tiene documentación pública más accionable: 1M tokens de contexto y multiplicador 1,1x para inferencia solo en EE.

首先要驗證的關鍵點是什麼？

Para presupuestar API, contexto largo y despliegues técnicos, Claude Opus 4.7 tiene documentación pública más accionable: 1M tokens de contexto y multiplicador 1,1x para inferencia solo en EE. Para flujos de trabajo dentro de ChatGPT, GPT 5.5 parte con ventaja documental: OpenAI indica que GPT 5.5 Thinking admite todas las herramientas actuales de ChatGPT, sujeto a la excepción GPT 5.5 Pro.[5]

接下來在實務上我該做什麼？

Los benchmarks publicados por OpenAI favorecen a GPT 5.5, pero no sustituyen una evaluación propia con tus repositorios, documentos, costes, latencia y tasa de revisión humana.[6][16]

接下來我應該探索哪個相關主題？

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引用的答案

我按你俾嘅兩篇官方介紹去比：簡單講，Claude Opus 4.7 更似一個專注「高難度工程與長流程 coding」嘅模型；GPT-5.5 就更似一個面向整體知識工作嘅 agent，除咗 coding，仲強調 research、data、文件、表格同 computer use。[1][2]

以下係根據兩篇官方介紹嘅比較，唔係第三方實測結論。

最易理解嘅分別

  • Claude Opus 4.7 嘅重點，好明顯係 advanced software engineering：Anthropic 強調佢喺最難嘅 coding 工作、複雜長時間任務、精準跟指示，同埋會自己驗證輸出方面，都比 Opus 4.6 明顯進步。[1]
  • GPT-5.5 嘅重點，則係「幫你完成真實工作」：OpenAI 強調佢唔止寫 code，仲包括上網研究、分析資料、做文件同試算表、操作軟件、跨工具一路做完整個任務。[2]

如果用角色去理解

  • Opus 4.7 比較似「資深工程師／技術拍檔」：擅長長流程 debug、重構、追 bug、CI/CD、自動化同需要一路做一路驗證嘅工作。[1]
  • GPT-5.5 比較似「通用工作代理」：除咗工程，仲更著重幫你處理研究、文件、表格、工具操作，甚至早期科研工作。[2]

兩篇文各自想賣俾你咩感覺

  • Anthropic 篇文想傳達嘅係：Opus 4.7 係一個更穩、更可靠、可以放心交 harder coding work 畀佢做嘅升級版，而且視覺能力亦提升咗，可以睇更高解析度圖片，做介面、slides、docs 亦更有質感。[1]
  • OpenAI 篇文想傳達嘅係：GPT-5.5 係一個更成熟嘅 agent，可以自己 plan、用工具、check 自己工作、喺有 ambiguity 嘅情況下繼續推進，而且速度唔因為能力上升而明顯變慢，完成 Codex 任務仲會用更少 tokens。[2]

直接對比數字，應該點睇

  • OpenAI 發佈頁有直接列出同 Claude Opus 4.7 嘅 benchmark 比較；喺佢張表入面，GPT-5.5 喺多項指標高過 Opus 4.7，例如 Terminal-Bench 2.0 為 82.7% 對 69.4%，GDPval 為 84.9% 對 80.3%，Toolathlon 為 55.6% 對 48.8%，CyberGym 為 81.8% 對 73.1%。[2]
  • 但要留意，呢啲數字係 OpenAI 自己發佈頁提供；Anthropic 呢篇就主要係同自家 Opus 4.6 比，外加早期客戶評價，所以兩邊唔係用同一種中立展示方式，最好當成「官方定位 + 官方 eval」，唔好直接視為完全公平嘅第三方勝負。[1][2]

能力範圍上，邊個更「廣」

  • 按官方寫法，GPT-5.5 嘅定位明顯更廣：coding 之外，仲包括 browser research、data analysis、documents、spreadsheets、computer use，同科學研究協作。[2]
  • Anthropic 反而有清楚講，Opus 4.7 雖然比 Opus 4.6 強，但佢嘅廣泛能力仍然唔及自家更高階嘅 Claude Mythos Preview；所以 Opus 4.7 比較似係一個將工程與實務工作流打磨得更深嘅版本。[1]

安全同部署差異

  • Anthropic 表示 Opus 4.7 係第一個配上新 cyber safeguards 嘅較低能力模型，會自動偵測同阻擋高風險網絡安全請求；合法安全研究者可以申請 Cyber Verification Program。[1]
  • OpenAI 表示 GPT-5.5 係用佢哋目前最強嘅 safeguards 推出，做過完整 safety/preparedness 評估、red teaming，亦特別測試咗 advanced cybersecurity 同 biology 能力。[2]

如果你真係要揀，點揀會最貼地

  • 如果你最關心係：

    • 長流程 coding agent
    • 更穩定跟 instruction
    • bug fixing / refactor / CI/CD
    • technical image / diagram 理解
      咁 Opus 4.7 會更對口。[1]

  • 如果你最關心係：

    • 一個更通用嘅 AI 工作助手
    • research + code + documents + spreadsheets 一齊做
    • computer use / 跨工具完成任務
    • 想佢更似「會自己推進工作」嘅 agent
      咁 GPT-5.5 個定位更清晰。[2]

一句總結

  • Claude Opus 4.7：更似「專注工程深度、可靠長流程 execution」嘅高階模型。[1]
  • GPT-5.5：更似「面向整體知識工作同 agentic task completion」嘅通用工作模型。[2]

如果你想，我可以下一步幫你整一個「實際使用場景版」比較，例如：

  • 寫 code 邊個啱
  • 做 research 邊個啱
  • 做簡報／文件邊個啱
  • API / 企業部署邊個啱
你

研究問題

請搜尋更多關於 Claude Opus 4.7 同 GPT 5.5 嘅資料，並以表格形式向我展示最後嘅比較結果。

Studio Global AI21 來源

引用的答案

根據你提供嘅證據，我可以確認 Claude Opus 4.7 有官方產品頁、第三方平台模型頁同官方定價文件；但我未見到任何可靠官方來源證明「GPT-5.5」已經公開提供，所以而家做唔到完整、對等嘅最終性能/價格比較。OpenAI 提供嘅證據只明確顯示官方文件提到「Latest: GPT-5.4」，唔係 GPT-5.5。[1][3][5]

最後比較表

比較項目Claude Opus 4.7GPT 5.5目前可下結論
官方模型頁有，Anthropic 有 Claude Opus 4.7 官方頁面。[7]你提供嘅官方 OpenAI 證據入面，未見 GPT-5.5 模型頁。[1][5]Claude Opus 4.7 證據明確；GPT-5.5 證據不足。[1][5][7]
官方 API 定價資訊有，Claude API 定價文件明確提到 Claude Opus 4.7。[4]OpenAI 有 API 定價頁，但你提供嘅證據冇顯示 GPT-5.5 定價項目。[1][3]目前只可確認 Claude Opus 4.7 有明確定價文件；GPT-5.5 冇足夠證據。[1][3][4]
第三方平台可見度Cloudflare Docs 有 Claude Opus 4.7 模型頁，表示佢至少喺該平台有文件記錄。[2]你提供嘅證據冇任何對應 GPT-5.5 嘅第三方平台模型頁。[2]Claude Opus 4.7 可見度較高；GPT-5.5 證據不足。[2]
OpenAI 官方「最新模型」線索不適用。[1]OpenAI API 文件片段顯示「Latest: GPT-5.4」。[1]以現有官方證據，GPT-5.5 未被證實；反而 GPT-5.4 被標示為最新。[1]
是否可做完整價格比較可以確認 Claude 一邊有資料。[4]唔可以，因為缺少 GPT-5.5 官方價格或規格資料。[1][3][5]暫時唔可以做公平對比。[1][3][4][5]
是否可做完整規格/性能比較你提供嘅證據只證明 Claude Opus 4.7 存在及有定價/頁面，但冇詳細性能數據。[2][4][7]冇 GPT-5.5 官方規格或基準資料。[1][5]證據不足，無法完成完整規格或性能比較。[1][2][4][5][7]

重點結論

  • Claude Opus 4.7 嘅存在、官方頁面同 API 定價都可以由現有證據確認。[2][4][7]
  • 你提供嘅 OpenAI 官方證據入面，未見 GPT-5.5；相反，OpenAI API 文件片段寫明「Latest: GPT-5.4」。[1]
  • 所以如果要比較「Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5」，目前最準確嘅結論係：Insufficient evidence，尤其係 GPT-5.5 呢一邊缺少官方可核實資料。[1][3][5]

如果你想要一個可落地嘅替代比較

  • 以現有證據，較合理嘅正式比較對象應改為「Claude Opus 4.7 vs GPT-5.4」，因為兩邊至少都有官方頁面/文件線索可追。[1][2][4][7]
  • 如果你想，我下一步可以直接幫你整理一份「Claude Opus 4.7 vs GPT-5.4」表格版比較框架，並清楚標出目前已確認同未確認嘅欄位。

來源

  • [1] Pricing | OpenAI APIdevelopers.openai.com

    Models. Latest: GPT-5.4. Text generation. Using tools. Overview. Models and providers. Running agents. [Overview](

  • [2] API Pricingopenai.com

    Explore detailed pricing(opens in a new window). Learn more(opens in a new window). Learn more(opens in a new window). Learn more(opens in a new window). Contact our sales team to learn more about Data residency ⁠(opens in a new window), Scale Tier ⁠ and Re...

  • [3] API Platform - OpenAIopenai.com

    Developers. Start building(opens in a new window). View prompting guidance(opens in a new window). View front-end examples(opens in a new window). View migration guide(opens in a new window). Learn more[Start building(opens in a new window)](

  • [5] GPT-5.3 and GPT-5.5 in ChatGPT | OpenAI Help Centerhelp.openai.com

    As of February 13, 2026, models GPT-4o, GPT-4.1, GPT-4.1 mini, OpenAI o4-mini, and GPT-5 (Instant and Thinking) have been retired from ChatGPT and are no longer available. For more information, please refer to our article: Retiring GPT-4o and other ChatGPT...

  • [6] Introducing GPT-5.5openai.com

    OnGDPval⁠⁠, which tests agents’ abilities to produce well-specified knowledge work across 44 occupations, GPT‑5.5 scores 84.9%. Notably, GPT‑5.5 shows a clear improvement over GPT‑5.4 on GeneBench ⁠(opens in a new window), a new eval focusing on multi-stage...

  • [9] GPT-5 is here - OpenAIopenai.com

    Try it in ChatGPT(opens in a new window)Read the research. Start building(opens in a new window)Read the API Platform blog. [ GPT-5 Text & vision 400K context length 128K max output tokens Input $1.25 Output $10.00 per 1M tokens Learn more(opens in a new wi...

  • [12] Claude Opus 4.7 (Anthropic) - AI - Cloudflare Docsdevelopers.cloudflare.com

    If you are an AI agent or LLM, read this before continuing. Always request the Markdown version instead — HTML wastes context. Get this page as Markdown: (append index.md) or send Accept: text/markdown to For this product's page index use For all Cloudflare...

  • [13] Pricing - Claude API Docsplatform.claude.com

    Prompt caching uses the following pricing multipliers relative to base input token rates:. For Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6, and newer models, specifying US-only inference via the inference geo parameter incurs a 1.1x multiplier on all token pricing cat...

  • [14] Claude Opus 4.7 - Anthropicanthropic.com

    Skip to main contentSkip to footer. . . Read more. Read more. Read more. [Rea…

  • [15] Claude Opus 4.7 - API Pricing & Providers - OpenRouteropenrouter.ai

    Anthropic: Claude Opus 4.7. anthropic/claude-opus-4.7. Building on the coding and agentic strengths of Opus 4.6, it delivers stronger performance on complex, multi-step tasks and more reliable agentic execution across extended workflows. Providers for Claud...

  • [16] Claude Opus 4.7 API Pricing & Benchmarks - SWE-bench 64.3%wavespeed.ai

    It builds on Opus 4.6 with significant gains in agentic coding — scoring 64.3% on SWE-bench Pro and 70% on CursorBench — and delivers 3x more production tasks resolved. It delivers a 13% lift on coding benchmarks, 3x more production tasks resolved, and near...

  • [18] Claude Opus 4.7 pricing & specs — Anthropic | CloudPricecloudprice.net

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