Claude Opus 4.7 vs Opus 4.6：價格一樣，值唔值得升級？

1. 價格一樣，但實際帳單未必一樣

Claude API pricing 顯示，Opus 4.7 和 Opus 4.6 的標準 list price 同為每百萬 input tokens $5、每百萬 output tokens $25。^[16] 所以，如果只看 pricing table，4.7 不比 4.6 更貴。

但 list price 相同，不代表每個 workload 的帳單相同。Anthropic 文件寫明，Opus 4.7 使用新 tokenizer；處理文字時，token 用量可能約為過往模型的 1x 至 1.35x，視內容而定，/v1/messages/count_tokens 對 4.7 和 4.6 亦會回傳不同 token 數。^[1]

換句話講，升級前最重要的成本測試不是看單價，而是用自己的 prompt、文件、tool calls 和輸出長度重新 count tokens。對長 prompt、長輸出、批量任務或 agent workflow，tokenizer 差異可以直接改變月費。^[1]

2. Context 和 output 規格沒有變大

如果你期待 Opus 4.7 比 Opus 4.6 有更大 context window，這次未必是你要等的升級。Migration guide 寫明，Opus 4.7 支援與 Opus 4.6 相同的 1M token context window，並有 128k max output tokens。^[15]

同一份文件亦列出，Opus 4.7 保留 Opus 4.6 的主要功能，包括 adaptive thinking、prompt caching、batch processing、Files API、PDF support、vision，以及 server-side / client-side tools。^[15]

所以，4.7 的價值不應用「規格表有沒有翻倍」來判斷，而應該用任務成功率、重試次數、工具調用效率、圖像理解能力和真實 token 成本來判斷。

3. Coding agent 和長流程任務最值得 A/B 測

公開資料把 Opus 4.7 的重點放在 complex reasoning、agentic coding、long-running tasks、instruction following 和 vision 等方向；Anthropic 亦列明開發者可透過 Claude API 使用 claude-opus-4-7。^[6][9]

如果你現在用 Opus 4.6 做以下工作，4.7 值得排第一批測試：

• coding agent 或 repo 級程式碼分析；
• debug、refactor、測試修復；
• 多步工具調用；
• 長時間 agent workflow；
• 需要嚴格按指令執行的任務。

這類任務的升級收益，不應只看單次回答是否「好睇」。更應該看它是否少走錯路、少叫錯工具、少需要人工修正。即使 4.7 的 token count 可能上升，只要它用更少輪數完成同一件事，總成本仍有機會值得；但這一定要用你的真實 workflow 實測，而不是只看 model name。

4. Vision、screenshot、UI 和文件圖像是另一個重點

Opus 4.7 的 What's New 文件列出高解像圖片支援，並顯示圖片限制由 1568px / 1.15MP 提升至 2576px / 3.75MP。^[1] Migration guide 亦確認 Opus 4.7 保留 PDF support、vision、computer use 等相關功能。^[15]

這對以下任務較有實際意義：

• screenshot 分析；
• UI 驗收與設計 review；
• PDF 或掃描文件中的圖像理解；
• computer-use 類 automation；
• 需要看清細字、表格、介面元素的工作。

如果你的輸入主要是純文字，這部分升級未必有明顯體感；如果你經常把 screenshot、UI 或文件圖像交給 Claude，4.7 值得優先測。

5. Task budgets 偏向 agent workflow，普通聊天未必有感

Opus 4.7 引入 task budgets。^[1] 這類功能較貼近 agent workflow：任務需要多步執行、使用工具、消耗較多 tokens，或需要控制執行邊界時，budget 概念才會變得有用。

如果你只是用 Claude 做單輪問答、短文改寫或一般摘要，task budgets 未必會改變日常體驗。相反，如果你管理的是可重複執行的 agent 任務，例如批量分析、程式碼修復、資料整理或工具鏈 automation，就應該把 task budgets 和成本監控一齊測。

6. Production 升級有 breaking change：舊式 extended thinking 要改

Opus 4.7 不是完全無痛的 drop-in replacement。Migration guide 明確寫到，Claude Opus 4.7 或之後模型不再支援舊式 extended thinking：

thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N}

[15]

如果你的 Opus 4.6 integration 仍然依賴舊 thinking 寫法，升級前至少要做三件事：

1. 在 staging 改用 adaptive thinking；
2. 跑完整 regression test；
3. 檢查 API error、輸出格式、tool calls、latency 和 token 成本。

對 production system 來講，模型能力只是其中一半；另一半是確保舊 prompt、舊工具、舊監控和舊成本假設仍然成立。

不要過度解讀「最新 Opus」

Opus 4.7 是更新的 Opus model，但不等於 Anthropic 所有能力的最高前沿。The Verge 引述 Anthropic system card 指，Opus 4.7 沒有推進 Anthropic 的整體 capability frontier，因為受限發放的 Claude Mythos Preview 在相關評估中更高。^[10]

這不代表 Opus 4.7 對 Opus 4.6 沒有升級價值；它只是提醒你，不應把「最新」自動理解成「所有用途都最好」。目前最值得核對的實際差異，仍然集中在 agentic coding、長流程任務、vision、高解像圖片、task budgets、tokenizer 與 API 遷移。^[1][6][15]

邊啲人應該升級？

值得優先轉用或測試

如果你屬於以下情況，Opus 4.7 值得盡快 A/B 測：

• 用 Opus 做 coding agent、debug、refactor、repo 分析；
• 有長流程 agent 任務、多步工具調用或高失敗成本 workflow；
• 經常輸入 screenshot、UI、PDF、掃描文件或其他圖像資料；
• 想測 task budgets 對 agent 成本控制是否有幫助；
• 可以接受先修改 thinking integration，再做 regression test。^[1][15]

可以暫緩

如果你屬於以下情況，就未必需要即日轉：

• 主要用 Claude 做普通聊天、文案、摘要或短問答；
• 現有 Opus 4.6 prompt 已經穩定，切換成本高；
• 對 token 成本極敏感，而 workload 可能受新 tokenizer 影響；
• 沒有時間處理 API regression、監控或舊式 thinking migration。^[1][15]

30 分鐘 A/B 測試清單

升級前可以用一個簡單測試，避免憑感覺決定：

1. 揀 5 至 10 個真實任務：直接用 production 或日常高頻 prompt，不要只用 demo 題。
2. 同一輸入分別跑 4.6 與 4.7：保持 system prompt、tools、文件、temperature 等設定盡量一致；測 4.7 時可使用 claude-opus-4-7 model ID。^[9]
3. 記錄任務結果：包括成功率、錯誤率、人工修正輪數、工具調用次數、輸入 tokens、輸出 tokens、latency 和 API error。
4. 用官方 token counting 重算成本：因為 4.7 的 tokenizer 會令 token count 與 4.6 不同，不應只用每-token list price 判斷成本。^[1][16]
5. 為升級設定門檻：只有當成功率、輸出品質或節省的人手明顯抵消 token 變化與 migration 成本，才把 4.7 設為預設。

最後判斷

Claude Opus 4.7 對 Opus 4.6 是一次偏向能力與工作流的升級，而不是價格或 context 規格的大改版。API list price 相同，context/output 規格相同；但 4.7 帶來新 tokenizer、高解像圖片支援、task budgets，以及舊式 extended thinking 的遷移要求。^[16][15][1]

一句講晒：如果你做 coding agent、長流程任務或 vision-heavy workflow，4.7 值得優先測，甚至可能值得轉；如果你主要做普通聊天、寫作或摘要，就先用真實 prompt A/B 測，唔需要盲目即升。