studioglobal
ट्रेंडिंग डिस्कवर
रिपोर्टप्रकाशित6 स्रोत

Claude Opus 4.7 बनाम Opus 4.6 बनाम Sonnet 4.6: कौन सा मॉडल चुनें?

अधिकांश production traffic के लिए Sonnet 4.6 बेहतर default हो सकता है: Anthropic docs में इसकी latency fast और API price $3/$15 प्रति 10 लाख input/output tokens है; Opus 4.7 $5/$25 और moderate latency पर कठिन agentic... Opus 4.7 का मुख्य फर्क Opus 4.6 से quality positioning में है: Anthropic इसे coding, agents, visi...

Studio Global AI के साथ खोजें और तथ्यों की जांच करेंडिस्कवर से और अधिक ब्राउज़ करें
17K0
Minh họa ba model Claude được so sánh cho coding agent và production
Claude Opus 4.7 vs Opus 4.6 vs Sonnet 4.6: chọn model nào cho coding, agent và productionMinh họa do AI tạo cho bài so sánh Claude Opus 4.7, Opus 4.6 và Sonnet 4.6.
AI संकेत

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Claude Opus 4.7 vs Opus 4.6 vs Sonnet 4.6: chọn model nào cho coding, agent và production?. Article summary: Claude Opus 4.7 là lựa chọn cho coding agent, software engineering khó, multi step và vision; Sonnet 4.6 hợp làm default production vì nhanh và rẻ hơn.. Topic tags: ai, anthropic, claude, ai models, ai agents. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "**Static routing uses predefined rules to distribute tasks, often without examining the content of each request.** The Claude [sub-agents API](https://docs.anthropic.com/en/docs/cl" source context "Best AI Model for Coding Agents in 2026: A Routing Guide" Reference image 2: visual subject "# Claude Opus 4.7 vs Opus 4.6: Every Difference That Actually Matters. A complete technical comparison of Claude Opus 4.7 vs Opus 4.6 c

openai.com

सबसे छोटा जवाब: Claude Sonnet 4.6 को default production model, Claude Opus 4.7 को मुश्किल या high-risk tasks के लिए escalation model, और Claude Opus 4.6 को baseline/control model की तरह सोचें। Anthropic के model overview में Opus 4.7 को complex reasoning और agentic coding के लिए अधिक सक्षम श्रेणी में रखा गया है, जबकि Sonnet 4.6 को speed और intelligence के अच्छे संतुलन वाला विकल्प बताया गया है। [13]

इस तुलना में Anthropic के official announcements और Claude API docs को प्राथमिक आधार माना गया है। इन स्रोतों से positioning, context window, max output, API price और latency की तुलना की जा सकती है; लेकिन आपके असली product में model कितना बेहतर निकलेगा, यह internal eval से ही साफ होगा—खासकर अगर आप पहले से Opus 4.6 पर stable हैं। [6][7][8][13]

जल्दी समझने वाली तुलना

मानदंडClaude Opus 4.7Claude Opus 4.6Claude Sonnet 4.6
मुख्य भूमिकानया Opus model; Anthropic इसे coding, agents, vision, multi-step tasks, अधिक thoroughness और consistency के लिए आगे रखता है। [7][11]पिछला Opus version; release में coding, planning, long-running agents, बड़े codebase, code review और debugging सुधारों पर जोर था। [6]Sonnet line का broad upgrade; coding, computer use, long-context reasoning, agent planning, knowledge work और design के लिए positioning। [8]
कब चुनेंकठिन coding agent, complex software engineering, लंबी multi-step workflow, vision या high-risk task। [7][11][13]अगर आपका system पहले से ठीक चल रहा है, तो migration से पहले regression baseline के रूप में रखें। [6][7]ज्यादा traffic, तेज response, नियंत्रित cost और पर्याप्त quality वाले production workloads। [8][13]
Context window1M tokens। [13]Anthropic ने Opus 4.6 के लिए 1M-token context window beta बताया था। [6]1M tokens। [13]
Max output128K tokens। [13]इस source set में समान official format वाला data उपलब्ध नहीं है।64K tokens। [13]
API price$5 प्रति 10 लाख input tokens और $25 प्रति 10 लाख output tokens। [13]इस source set में समान format में भरोसेमंद comparison data नहीं है।$3 प्रति 10 लाख input tokens और $15 प्रति 10 लाख output tokens। [13]
LatencyModerate। [13]इस source set में समान format वाला latency data नहीं है।Fast। [13]
Thinking modesAdaptive thinking। [13]Opus 4.6 system card में extended और adaptive thinking modes का उल्लेख है। [9]Adaptive thinking और extended thinking। [13]

अगर अभी फैसला लेना हो

  • Default के लिए Sonnet 4.6 चुनें, अगर आपकी request volume बड़ी है, response time मायने रखता है और token budget पर नजर रखनी है। Anthropic docs में Sonnet 4.6 की latency fast है और price Opus 4.7 से कम है। [8][13]
  • Escalation के लिए Opus 4.7 चुनें, जब गलती की कीमत token cost से ज्यादा हो: multi-step coding agent, complex refactor, कठिन debugging, screenshot/vision analysis, या बहुत लंबा structured output। Opus 4.7 को Anthropic coding, agents, vision और multi-step work के लिए highlight करता है; model overview में इसका max output 128K tokens है। [7][11][13]
  • Opus 4.6 को तुरंत हटाने की जल्दी न करें, अगर आपका existing workflow उस पर stable है। Opus 4.7 test करने लायक है, लेकिन production migration regression tests के बाद ही करें। [6][7]

Opus 4.7 बनाम Opus 4.6: असली फर्क कहां दिखेगा?

Opus 4.7 को केवल नाम में नया version मानकर switch करना सही तरीका नहीं है। Anthropic ने Opus 4.7 को coding, agents, vision और multi-step tasks में stronger performance, साथ ही महत्वपूर्ण कामों में बेहतर thoroughness और consistency के साथ पेश किया है। [7][11]

यह Opus 4.6 की दिशा को आगे बढ़ाता है। Opus 4.6 के launch में Anthropic ने coding, ज्यादा careful planning, long-running agents, बड़े codebase handling, code review और debugging पर सुधारों की बात की थी। [6] इसलिए Opus 4.7 को सबसे पहले उन जगहों पर test करें जहां पुराने prompts अक्सर फंसते हैं: लंबी tool-call chains, बार-बार correction वाले tasks, बड़े repository, strict instruction following, या ऐसे workflows जिनमें reasoning और vision दोनों चाहिए। [6][7][11]

ध्यान रहे: नया model हमेशा हर prompt में बेहतर output देगा, यह मान लेना जोखिम भरा है। JSON format, schema compliance, style guide, tool calling behavior और latency जैसे production details model बदलते ही बदल सकते हैं। बेहतर तरीका है कि Opus 4.6 और Opus 4.7 को एक ही eval set पर चलाकर compare करें—success rate, retry count, tool-call error, token cost और latency सब साथ देखें।

Opus 4.7 बनाम Sonnet 4.6: quality, speed और cost का trade-off

Anthropic के model overview में Opus 4.7 को complex reasoning और agentic coding के लिए high-capability model के रूप में रखा गया है, जबकि Sonnet 4.6 को speed और intelligence के best combination वाले विकल्प की तरह बताया गया है। [13] यही production decision का केंद्र है। सवाल सिर्फ यह नहीं कि “कौन ज्यादा smart है”, बल्कि यह है कि कौन सा model किस route पर सबसे सही बैठता है।

अगर आपके product में बहुत सारी parallel requests आती हैं, user को जवाब जल्दी चाहिए और token cost महत्वपूर्ण है, तो Sonnet 4.6 आम तौर पर बेहतर default बनता है। Docs में Sonnet 4.6 को fast latency के साथ $3 प्रति 10 लाख input tokens और $15 प्रति 10 लाख output tokens पर list किया गया है। [13] Anthropic ने Sonnet 4.6 को claude.ai और Claude Cowork में Free और Pro users के लिए default model भी बताया है। [8]

इसके उलट, Opus 4.7 उन requests के लिए ज्यादा उपयुक्त है जिनकी संख्या कम लेकिन business value ज्यादा है—जैसे complex coding agent, multi-step software work, लंबी reasoning या high-consistency output। Docs में Opus 4.7 की latency moderate और price $5 प्रति 10 लाख input tokens तथा $25 प्रति 10 लाख output tokens है। [13]

Context समान है, output capacity अलग है

Opus 4.7 और Sonnet 4.6 दोनों के लिए model overview में 1M-token context window दिया गया है। [13] यानी इन दोनों के बीच मुख्य फर्क यह नहीं है कि कौन ज्यादा लंबा input पढ़ सकता है।

स्पष्ट फर्क max output में है: Opus 4.7 के लिए 128K tokens और Sonnet 4.6 के लिए 64K tokens listed हैं। [13] अगर आपका workflow लंबी technical design doc, multi-part implementation plan, बड़े refactor का patch explanation या detailed audit report generate करता है, तो Opus 4.7 की बड़ी output limit उपयोगी हो सकती है। छोटे या medium-size requests में, अक्सर price, latency और format stability ज्यादा निर्णायक होंगे।

Thinking modes को migration checklist में रखें

एक technical detail जिसे teams अक्सर नजरअंदाज कर देती हैं: thinking modes। Model overview में Opus 4.7 के लिए adaptive thinking listed है, जबकि Sonnet 4.6 के लिए adaptive thinking और extended thinking दोनों listed हैं। [13] Opus 4.6 system card में भी extended और adaptive thinking modes का section है। [9]

अगर आपकी API pipeline extended thinking के आसपास prompt budget, logging, observability या output parsing design करती है, तो सीधे Opus 4.7 पर पूरा traffic भेजने से पहले compatibility test करें। यह Opus 4.7 न चुनने की वजह नहीं है; यह controlled rollout करने की वजह है।

Production routing का व्यावहारिक design

एक sensible तीन-स्तरीय setup ऐसा हो सकता है:

  1. Default route: Sonnet 4.6। End-user requests, सामान्य coding help, summarization, document analysis, knowledge work और low-to-medium risk agent planning के लिए। मुख्य वजह: lower price और docs में fast latency। [8][13]
  2. Escalation route: Opus 4.7। जब task कठिन हो, cheaper model fail हो चुका हो, बहुत लंबा output चाहिए, कई tool-use steps हों, बड़ा codebase हो या vision involved हो। मुख्य वजह: Anthropic की coding, agents, vision और multi-step work वाली positioning। [7][11][13]
  3. Control route: Opus 4.6। अगर current system Opus 4.6 पर stable है, तो transition phase में इसे baseline की तरह रखें। इससे format regression, instruction-following gap, cost jump या latency change जल्दी पकड़ में आएंगे। [6][7]

यह approach एक ही model को हर काम पर लगाने से बेहतर है। Sonnet 4.6 volume संभालता है; Opus 4.7 वहां लगाया जाता है जहां quality का आर्थिक मूल्य extra token cost से अधिक है।

Model बदलने से पहले eval checklist

Production default बदलने से पहले तीनों विकल्पों पर समान eval set चलाएं:

  • Real production cases: successful prompts, failed prompts, लंबे requests, tool-use tasks, बड़े codebase वाले examples और vision workflow हो तो screenshots/images शामिल करें। [6][7][11]
  • Quality metrics: correctness, instruction following, multi-step completion, retry count, tool-call errors और final output quality मापें।
  • Operational metrics: input/output tokens, total cost, p50/p95 latency, timeout rate और escalation rate देखें। Price और latency को current model overview से मिलाएं। [13]
  • Regression tests: JSON schema, markdown format, style guide, guardrails और tool-calling assumptions टूट तो नहीं रहे, यह जांचें।
  • Canary rollout: पहले छोटा traffic percentage या shadow traffic दें, फिर default route बदलें।

निष्कर्ष

अगर आपको अभी practical policy चाहिए, तो यह रखें: Sonnet 4.6 default production route, Opus 4.7 difficult-task escalation route, और Opus 4.6 baseline/control route। Sonnet 4.6 fast और cheaper है; Opus 4.7 को Anthropic coding, agents, vision और multi-step tasks के लिए stronger बताता है और उसका max output Sonnet 4.6 से बड़ा है। [7][8][11][13]

सबसे अहम बात model का नाम नहीं, बल्कि routing और eval discipline है। Anthropic docs बताते हैं कि किससे क्या उम्मीद रखनी चाहिए; आपका internal eval बताएगा कि आपके product, prompts और users के लिए कौन सा model सचमुच बेहतर है। [6][7][8][13]

Studio Global AI

Search, cite, and publish your own answer

Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.

Studio Global AI के साथ खोजें और तथ्यों की जांच करें

मुख्य निष्कर्ष

  • अधिकांश production traffic के लिए Sonnet 4.6 बेहतर default हो सकता है: Anthropic docs में इसकी latency fast और API price $3/$15 प्रति 10 लाख input/output tokens है; Opus 4.7 $5/$25 और moderate latency पर कठिन agentic...
  • Opus 4.7 का मुख्य फर्क Opus 4.6 से quality positioning में है: Anthropic इसे coding, agents, vision और multi step tasks में stronger बताता है; Opus 4.6 चल रही stable systems के लिए अच्छा regression baseline रह सकता है...
  • Opus 4.7 और Sonnet 4.6 दोनों के लिए model overview में 1M token context window है, लेकिन Opus 4.7 का max output 128K tokens और Sonnet 4.6 का 64K tokens है; thinking modes की compatibility rollout से पहले जांचें। [9][13]

लोग पूछते भी हैं

"Claude Opus 4.7 बनाम Opus 4.6 बनाम Sonnet 4.6: कौन सा मॉडल चुनें?" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?

अधिकांश production traffic के लिए Sonnet 4.6 बेहतर default हो सकता है: Anthropic docs में इसकी latency fast और API price $3/$15 प्रति 10 लाख input/output tokens है; Opus 4.7 $5/$25 और moderate latency पर कठिन agentic...

सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?

अधिकांश production traffic के लिए Sonnet 4.6 बेहतर default हो सकता है: Anthropic docs में इसकी latency fast और API price $3/$15 प्रति 10 लाख input/output tokens है; Opus 4.7 $5/$25 और moderate latency पर कठिन agentic... Opus 4.7 का मुख्य फर्क Opus 4.6 से quality positioning में है: Anthropic इसे coding, agents, vision और multi step tasks में stronger बताता है; Opus 4.6 चल रही stable systems के लिए अच्छा regression baseline रह सकता है...

मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?

Opus 4.7 और Sonnet 4.6 दोनों के लिए model overview में 1M token context window है, लेकिन Opus 4.7 का max output 128K tokens और Sonnet 4.6 का 64K tokens है; thinking modes की compatibility rollout से पहले जांचें। [9][13]

मुझे आगे किस संबंधित विषय का पता लगाना चाहिए?

अन्य कोण और अतिरिक्त उद्धरणों के लिए "Claude Opus 4.7 बनाम GPT-5.5 बनाम DeepSeek V4 बनाम Kimi K2.6: 2026 बेंचमार्क में कौन आगे?" के साथ जारी रखें।

संबंधित पृष्ठ खोलें

मुझे इसकी तुलना किससे करनी चाहिए?

इस उत्तर को "DeepSeek V4 की इंजीनियरिंग: 1M context, MoE और API migration" के सामने क्रॉस-चेक करें।

संबंधित पृष्ठ खोलें

अपना शोध जारी रखें

Comparativa de benchmarks 2026 entre Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 y Kimi K2.6

Claude Opus 4.7 बनाम GPT-5.5 बनाम DeepSeek V4 बनाम Kimi K2.6: 2026 बेंचमार्क में कौन आगे?

Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: 2026 बेंचमार्क तुलना

DeepSeek V4 工程架构示意图，包含 1M 上下文、MoE 专家路由和 API 服务化元素

DeepSeek V4 की इंजीनियरिंग: 1M context, MoE और API migration

DeepSeek V4 की इंजीनियरिंग: 1M context, MoE और API migration

木材市場與需求彈性概念的編輯插圖

Timber elasticity: substitutability बढ़े तो ‘larger; larger’ क्यों?

Northwest vs. Southeast Timber: ‘larger; larger’ क्यों सही है?

抽象 AI 晶片與多個聊天機器人平台競爭的示意圖，象徵 DeepSeek 挑戰 OpenAI、Claude、Gemini 與 Grok

क्या DeepSeek OpenAI, Claude, Gemini और Grok को हरा देगा? असली लड़ाई लागत और भरोसे की है

क्या DeepSeek OpenAI, Claude, Gemini और Grok को हरा देगा?

अनुसंधान वार्तालाप

आप

शोध प्रश्न

Tìm kiếm và kiểm chứng thông tin: Claude Opus 4.7 khác gì so với Opus 4.6 và Sonnet 4.6?

Studio Global AI12 स्रोत

उद्धृत उत्तर

Mình chưa thể kiểm chứng chắc chắn “Claude Opus 4.7” khác gì so với Opus 4.6 và Sonnet 4.6, vì trong tập kết quả hiện có mình không thấy tài liệu chính thức từ Anthropic xác nhận hoặc mô tả rõ Opus 4.7; phần này hiện là Insufficient evidence. [1][4][5][6]

Những gì có thể tóm tắt khá chắc từ các nguồn bên thứ ba hiện có là: Opus 4.6 mạnh hơn, Sonnet 4.6 rẻ hơn và cân bằng hơn cho production; còn Opus 4.7 thì bằng chứng hiện tại chưa đủ để kết luận. [4][5][8]

  • Về Opus 4.7: trong các kết quả mình thu được, chỉ có một nguồn bên thứ ba nhắc trực tiếp tới “Claude Opus 4.7 vs 4.6”, nhưng không có release note hay doc chính thức của Anthropic đi kèm trong tập nguồn này, nên chưa nên coi đó là thông tin đã được xác minh. [6]

  • Về Opus 4.6 vs Sonnet 4.6: nhiều trang so sánh bên thứ ba liệt kê cả hai model với context window 1.0M tokens và max output 128K tokens, tức khác biệt chính không nằm ở kích thước ngữ cảnh. [9][10]

  • Opus 4.6 được các nguồn so sánh định vị là model mạnh hơn về coding và benchmark tổng thể. [4][5]

  • Sonnet 4.6 được mô tả là lựa chọn cân bằng hơn về tốc độ/chi phí, và một nguồn so sánh ghi nhận Sonnet 4.6 rẻ hơn khoảng 1.7x mỗi token so với Opus 4.6. [5][8]

  • Nói thực dụng: nếu bạn ưu tiên chất lượng tối đa, các nguồn hiện có nghiêng về Opus 4.6; nếu bạn ưu tiên cost/performance cho triển khai rộng, các nguồn hiện có nghiêng về Sonnet 4.6. [4][5][8]

  • Độ tin cậy cần lưu ý: các nguồn mình có ở đây chủ yếu là aggregator/comparison site như OpenRouter, llm-stats, AIViewer, Krater và Simtheory, chứ không phải tài liệu gốc của Anthropic. [1][4][5][9][10]

Nếu bạn muốn, mình có thể làm tiếp 1 trong 2 hướng:

  • viết cho bạn một bảng so sánh ngắn “đã kiểm chứng được / chưa kiểm chứng được”, hoặc
  • kiểm tra trực tiếp nếu bạn gửi link docs/release note Anthropic mà bạn đang tham chiếu.
आप

शोध प्रश्न

Nghiên cứu và kiểm chứng thông tin: Claude Opus 4.7 khác gì so với Opus 4.6 và Sonnet 4.6?

Studio Global AI13 स्रोत

उद्धृत उत्तर

Claude Opus 4.7 là bản mạnh nhất đang được Anthropic phát hành rộng rãi, và khác Opus 4.6 chủ yếu ở chỗ nâng rõ chất lượng cho agentic coding, software engineering khó, nhiệm vụ dài hơi, độ bám chỉ dẫn và khả năng thị giác, trong khi vẫn giữ cùng mức giá Opus. [3][8] So với Sonnet 4.6, Opus 4.7 mạnh hơn cho tác vụ phức tạp nhưng đắt hơn và chậm hơn; cả hai cùng có context window 1M tokens, nhưng Opus 4.7 có max output 128k còn Sonnet 4.6 là 64k. [3]

Key findings

  • So với Opus 4.6, Opus 4.7 là bản nâng cấp về chất lượng hơn là đổi phân khúc: Anthropic nói 4.7 có “step-change” trong agentic coding so với 4.6, và là cải thiện đáng kể trong advanced software engineering, đặc biệt ở các bài toán khó nhất. [3][8]

  • Anthropic mô tả Opus 4.7 làm các tác vụ dài hơi chặt chẽ và nhất quán hơn, chú ý chỉ dẫn chính xác hơn, và biết tự kiểm tra đầu ra trước khi báo lại; đây là điểm khác biệt vận hành quan trọng so với định vị của Opus 4.6. [8]

  • Về thị giác, Anthropic nói Opus 4.7 có vision tốt hơn đáng kể và nhìn được ảnh ở độ phân giải cao hơn Opus 4.6. [8]

  • Về giá và khả dụng, Opus 4.7 giữ nguyên giá của Opus 4.6 là $5 cho mỗi triệu input tokens và $25 cho mỗi triệu output tokens, và được phát hành rộng rãi trên Claude, API, Bedrock, Vertex AI và Microsoft Foundry. [7][8]

  • Opus 4.6 trước đó đã mang vào dòng Opus các cải tiến lớn về coding, lập kế hoạch cẩn thận hơn, làm agentic tasks lâu hơn, xử lý codebase lớn tin cậy hơn, code review/debugging tốt hơn, và 1M token context window ở trạng thái beta. [7]

  • So với Sonnet 4.6, khác biệt lớn nhất của Opus 4.7 là định vị: docs của Anthropic xếp Opus 4.7 là “most capable generally available model” cho complex reasoning và agentic coding, còn Sonnet 4.6 là “best combination of speed and intelligence”. [3]

  • Về thông số hiện tại, Opus 4.7 và Sonnet 4.6 đều có context window 1M tokens, nhưng Opus 4.7 có max output 128k còn Sonnet 4.6 là 64k; Opus 4.7 có latency “moderate” còn Sonnet 4.6 là “fast”; giá của Opus 4.7 là $5/$25 còn Sonnet 4.6 là $3/$15 cho mỗi triệu input/output tokens. [3]

  • Docs hiện tại cũng liệt kê Opus 4.7 có adaptive thinking nhưng không có extended thinking, trong khi Sonnet 4.6 có cả adaptive thinking lẫn extended thinking. [3]

  • Sonnet 4.6 bản thân cũng là một nâng cấp lớn: Anthropic mô tả đây là nâng cấp toàn diện ở coding, computer use, long-context reasoning, agent planning, knowledge work và design, đồng thời là model mặc định trên claude.ai và Claude Cowork cho người dùng Free/Pro. [9]

  • Suy luận thực dụng từ cách Anthropic định vị sản phẩm: nếu bạn ưu tiên chất lượng tối đa cho coding/agent workflows khó và dài, Opus 4.7 hợp hơn; nếu bạn ưu tiên cost/performance và độ nhanh cho production diện rộng, Sonnet 4.6 hợp hơn. [3][8][9]

Evidence notes

Limitations / uncertainty

  • Nếu bạn cần bảng benchmark định lượng đầy đủ giữa cả ba model trên từng bài test, hiện là Insufficient evidence trong bộ nguồn mình đã truy xuất trực tiếp ở đây. [8][9]

  • Ngoài ra, mình chưa kiểm tra thêm benchmark bên thứ ba để đối chiếu độc lập với các tuyên bố của Anthropic. [7][8][9]

Summary

Tóm lại, Opus 4.7 là bản kế nhiệm mạnh hơn Opus 4.6 chủ yếu ở agentic coding, software engineering khó, tác vụ dài hơi, độ nhất quán và vision, nhưng không đổi giá Opus. [7][8] So với Sonnet 4.6, Opus 4.7 mạnh hơn và có output lớn hơn, còn Sonnet 4.6 nhanh hơn, rẻ hơn và được định vị là lựa chọn speed/intelligence tốt hơn cho nhiều workload production. [3][9]

Nếu bạn muốn, mình có thể làm tiếp một bảng 3 cột rất ngắn: “Opus 4.7 vs Opus 4.6 vs Sonnet 4.6” để bạn dùng ngay cho quyết định chọn model.

सूत्र

  • [6] Introducing Claude Opus 4.6 - Anthropicanthropic.com

    As we show in our extensive system card, Opus 4.6 also shows an overall safety profile as good as, or better than, any other frontier model in the industry, with low rates of misaligned behavior across safety evaluations. . ![Image 3: Bar chart comparing Op...

  • [7] Introducing Claude Opus 4.7 - Anthropicanthropic.com

    Skip to main contentSkip to footer. Developers can use claude-opus-4-7 via the Claude API. . . ![Image 5: logo](

  • [8] Introducing Claude Sonnet 4.6 - Anthropicanthropic.com

    . For those on our Free and Pro plans, Claude Sonnet 4.6 is now the default model in claude.ai and Claude Cowork. As with every new Claude model, we’ve run extensive safety evaluations of Sonnet 4.6, which overall showed it to be as safe as, or safer than,…

  • [9] [PDF] Claude Opus 4.6 System Card - Anthropicwww-cdn.anthropic.com

    2 Abstract​ 2 1 Introduction​ 8 1.1 Model training and characteristics​ 9 1.1.1 Training data and process​ 9 1.1.2 Extended and adaptive thinking modes​ 10 1.1.3 Crowd workers​ 10 1.1.4 Usage policy​ 10 1.2 Release decision process​ 11 1.2.1 Overview​ 11 1....

  • [11] Newsroom - Anthropicanthropic.com

    News. [Introducing Claude Opus 4.7 Product Apr 16, 2026 Our latest Opus model brings stronger performance across coding, agents, vision, and multi-step tasks, with greater thoroughness and consistency on the work that matters most.]( [Product Apr 17, 2026 I...

  • [13] Models overview - Claude API Docsplatform.claude.com

    []( Build. Admin. Models & pricing. Client SDKs. API Reference. Pricing. Console. Once you've picked a model, [learn how to make your first API call](