| Critério | Claude Opus 4.7 | Claude Opus 4.6 | Claude Sonnet 4.6 |
|---|---|---|---|
| Papel principal | Opus mais novo, destacado pela Anthropic para coding, agentes, visão e tarefas de múltiplas etapas, com mais rigor e consistência nos trabalhos mais importantes. | Opus anterior, apresentado com melhorias em coding, planejamento, agentes de longa duração, codebases grandes, revisão de código e debugging. | Sonnet atualizado para coding, uso do computador, raciocínio com contexto longo, planejamento de agentes, knowledge work e design. |
| Quando priorizar | Tarefas difíceis, agentes de programação, engenharia de software complexa, fluxos de várias etapas ou casos com visão. | ||
| Janela de contexto | 1 milhão de tokens no model overview. | A Anthropic anunciou janela de 1 milhão de tokens em beta para Opus 4.6. | 1 milhão de tokens no model overview. |
| Saída máxima | 128K tokens. | As fontes fornecidas não trazem um dado oficial no mesmo formato para comparar com segurança. | 64K tokens. |
| Preço de API no model overview | US$ 5 por 1 milhão de tokens de entrada e US$ 25 por 1 milhão de tokens de saída. | As fontes fornecidas não trazem um dado no mesmo formato para comparar com segurança. | US$ 3 por 1 milhão de tokens de entrada e US$ 15 por 1 milhão de tokens de saída. |
| Latência nos docs | Moderate. | As fontes fornecidas não trazem um dado no mesmo formato. | Fast. |
| Thinking modes nos docs | Adaptive thinking. | O system card de Opus 4.6 menciona extended e adaptive thinking modes. | Adaptive thinking e extended thinking. |
A diferença central é que Opus 4.7 é a geração Opus mais nova, com foco em qualidade nas tarefas mais difíceis. A Anthropic afirma que o modelo traz desempenho mais forte em coding, agentes, visão e tarefas de múltiplas etapas, além de mais rigor e consistência no trabalho que importa.
Isso não surge do nada. Opus 4.6 já havia sido apresentado com melhorias em coding, planejamento cuidadoso, agentes de longa duração, processamento de codebases grandes, revisão de código e debugging. Por isso, a melhor forma de testar Opus 4.7 não é só repetir prompts simples. Ele tende a ser mais interessante nos pontos em que sistemas reais costumam falhar: sequências longas de chamadas de ferramentas, várias rodadas de correção, codebases grandes, instruções rígidas ou tarefas que misturam raciocínio e visão.
O cuidado aqui é evitar uma migração no escuro. A documentação oficial indica onde esperar ganhos, mas não prova que todo prompt, todo formato de saída e todo pipeline vão melhorar automaticamente. O caminho mais seguro é rodar a mesma bateria de avaliações em Opus 4.6 e Opus 4.7, comparando acerto final, número de rodadas de correção, falhas em tool calls, custo de tokens e latência.
O model overview da Anthropic coloca Opus 4.7 entre os modelos de maior capacidade para raciocínio complexo e agentic coding. Já Sonnet 4.6 é descrito como uma escolha com forte combinação de velocidade e inteligência. Para quem opera um produto em produção, essa distinção é mais útil do que perguntar apenas qual modelo é mais inteligente.
Se o produto recebe muitas requisições em paralelo, precisa responder rápido e tem orçamento sensível a tokens, Sonnet 4.6 costuma ser o padrão mais racional: os docs o listam como fast, com preço de US$ 3 por 1 milhão de tokens de entrada e US$ 15 por 1 milhão de tokens de saída. A Anthropic também informa que Sonnet 4.6 é o modelo padrão no claude.ai e no Claude Cowork para usuários dos planos Free e Pro.
Opus 4.7, por outro lado, combina melhor com requisições menos numerosas, mas de maior valor: coding agent difícil, engenharia de software em múltiplas etapas, raciocínio longo ou tarefas que exigem mais consistência. Nos docs, ele aparece com latência moderate e preço de US$ 5 por 1 milhão de tokens de entrada e US$ 25 por 1 milhão de tokens de saída.
Opus 4.7 e Sonnet 4.6 aparecem no model overview com janela de contexto de 1 milhão de tokens. Portanto, entre esses dois, a diferença não está em qual deles lê mais contexto.
A diferença mais visível é a saída máxima: Opus 4.7 chega a 128K tokens, enquanto Sonnet 4.6 chega a 64K tokens. Isso pode pesar em workflows que geram documentos longos, planos de implementação extensos, relatórios técnicos estruturados ou grandes mudanças de código. Em requisições curtas ou médias, porém, latência, custo e estabilidade prática tendem a importar mais do que o teto de saída.
Um detalhe fácil de ignorar é o suporte a thinking modes. O model overview lista Opus 4.7 com adaptive thinking e Sonnet 4.6 com adaptive thinking e extended thinking. O system card de Opus 4.6 também menciona extended e adaptive thinking modes.
Se seu pipeline já foi desenhado em torno de extended thinking — por exemplo, com limites de tokens, logs, observabilidade ou prompts específicos — não troque tudo para Opus 4.7 antes de validar compatibilidade. Isso não é um motivo para evitar Opus 4.7, mas é um bom motivo para fazer rollout gradual.
Em vez de escolher um único modelo para tudo, uma configuração prática pode ter três rotas:
Esse desenho costuma ser melhor do que apostar tudo em um único modelo. Sonnet 4.6 absorve o volume, enquanto Opus 4.7 fica reservado para tarefas em que qualidade adicional tem valor econômico maior que o custo extra.
Antes de mudar o default em produção, rode a mesma avaliação nas três opções:
Se você precisa decidir agora: Sonnet 4.6 é o default de produção mais razoável, Opus 4.7 é o modelo de escalonamento para tarefas difíceis, e Opus 4.6 deve continuar como baseline se o sistema atual já está estável. A razão é simples: Sonnet 4.6 tem menor preço e latência fast nos docs, enquanto Opus 4.7 é destacado pela Anthropic para coding, agentes, visão e tarefas de múltiplas etapas, além de ter saída máxima maior que Sonnet 4.6.
O ponto mais importante não é encontrar um campeão universal, e sim desenhar roteamento e avaliação de acordo com o seu workload real. A documentação da Anthropic ajuda a formar a hipótese; os seus próprios testes dizem qual modelo funciona melhor no produto.
| Critério | Claude Opus 4.7 | Claude Opus 4.6 | Claude Sonnet 4.6 |
|---|---|---|---|
| Papel principal | Opus mais novo, destacado pela Anthropic para coding, agentes, visão e tarefas de múltiplas etapas, com mais rigor e consistência nos trabalhos mais importantes. | Opus anterior, apresentado com melhorias em coding, planejamento, agentes de longa duração, codebases grandes, revisão de código e debugging. | Sonnet atualizado para coding, uso do computador, raciocínio com contexto longo, planejamento de agentes, knowledge work e design. |
| Quando priorizar | Tarefas difíceis, agentes de programação, engenharia de software complexa, fluxos de várias etapas ou casos com visão. | ||
| Janela de contexto | 1 milhão de tokens no model overview. | A Anthropic anunciou janela de 1 milhão de tokens em beta para Opus 4.6. | 1 milhão de tokens no model overview. |
| Saída máxima | 128K tokens. | As fontes fornecidas não trazem um dado oficial no mesmo formato para comparar com segurança. | 64K tokens. |
| Preço de API no model overview | US$ 5 por 1 milhão de tokens de entrada e US$ 25 por 1 milhão de tokens de saída. | As fontes fornecidas não trazem um dado no mesmo formato para comparar com segurança. | US$ 3 por 1 milhão de tokens de entrada e US$ 15 por 1 milhão de tokens de saída. |
| Latência nos docs | Moderate. | As fontes fornecidas não trazem um dado no mesmo formato. | Fast. |
| Thinking modes nos docs | Adaptive thinking. | O system card de Opus 4.6 menciona extended e adaptive thinking modes. | Adaptive thinking e extended thinking. |
A diferença central é que Opus 4.7 é a geração Opus mais nova, com foco em qualidade nas tarefas mais difíceis. A Anthropic afirma que o modelo traz desempenho mais forte em coding, agentes, visão e tarefas de múltiplas etapas, além de mais rigor e consistência no trabalho que importa.
Isso não surge do nada. Opus 4.6 já havia sido apresentado com melhorias em coding, planejamento cuidadoso, agentes de longa duração, processamento de codebases grandes, revisão de código e debugging. Por isso, a melhor forma de testar Opus 4.7 não é só repetir prompts simples. Ele tende a ser mais interessante nos pontos em que sistemas reais costumam falhar: sequências longas de chamadas de ferramentas, várias rodadas de correção, codebases grandes, instruções rígidas ou tarefas que misturam raciocínio e visão.
O cuidado aqui é evitar uma migração no escuro. A documentação oficial indica onde esperar ganhos, mas não prova que todo prompt, todo formato de saída e todo pipeline vão melhorar automaticamente. O caminho mais seguro é rodar a mesma bateria de avaliações em Opus 4.6 e Opus 4.7, comparando acerto final, número de rodadas de correção, falhas em tool calls, custo de tokens e latência.
O model overview da Anthropic coloca Opus 4.7 entre os modelos de maior capacidade para raciocínio complexo e agentic coding. Já Sonnet 4.6 é descrito como uma escolha com forte combinação de velocidade e inteligência. Para quem opera um produto em produção, essa distinção é mais útil do que perguntar apenas qual modelo é mais inteligente.
Se o produto recebe muitas requisições em paralelo, precisa responder rápido e tem orçamento sensível a tokens, Sonnet 4.6 costuma ser o padrão mais racional: os docs o listam como fast, com preço de US$ 3 por 1 milhão de tokens de entrada e US$ 15 por 1 milhão de tokens de saída. A Anthropic também informa que Sonnet 4.6 é o modelo padrão no claude.ai e no Claude Cowork para usuários dos planos Free e Pro.
Opus 4.7, por outro lado, combina melhor com requisições menos numerosas, mas de maior valor: coding agent difícil, engenharia de software em múltiplas etapas, raciocínio longo ou tarefas que exigem mais consistência. Nos docs, ele aparece com latência moderate e preço de US$ 5 por 1 milhão de tokens de entrada e US$ 25 por 1 milhão de tokens de saída.
Opus 4.7 e Sonnet 4.6 aparecem no model overview com janela de contexto de 1 milhão de tokens. Portanto, entre esses dois, a diferença não está em qual deles lê mais contexto.
A diferença mais visível é a saída máxima: Opus 4.7 chega a 128K tokens, enquanto Sonnet 4.6 chega a 64K tokens. Isso pode pesar em workflows que geram documentos longos, planos de implementação extensos, relatórios técnicos estruturados ou grandes mudanças de código. Em requisições curtas ou médias, porém, latência, custo e estabilidade prática tendem a importar mais do que o teto de saída.
Um detalhe fácil de ignorar é o suporte a thinking modes. O model overview lista Opus 4.7 com adaptive thinking e Sonnet 4.6 com adaptive thinking e extended thinking. O system card de Opus 4.6 também menciona extended e adaptive thinking modes.
Se seu pipeline já foi desenhado em torno de extended thinking — por exemplo, com limites de tokens, logs, observabilidade ou prompts específicos — não troque tudo para Opus 4.7 antes de validar compatibilidade. Isso não é um motivo para evitar Opus 4.7, mas é um bom motivo para fazer rollout gradual.
Em vez de escolher um único modelo para tudo, uma configuração prática pode ter três rotas:
Esse desenho costuma ser melhor do que apostar tudo em um único modelo. Sonnet 4.6 absorve o volume, enquanto Opus 4.7 fica reservado para tarefas em que qualidade adicional tem valor econômico maior que o custo extra.
Antes de mudar o default em produção, rode a mesma avaliação nas três opções:
Se você precisa decidir agora: Sonnet 4.6 é o default de produção mais razoável, Opus 4.7 é o modelo de escalonamento para tarefas difíceis, e Opus 4.6 deve continuar como baseline se o sistema atual já está estável. A razão é simples: Sonnet 4.6 tem menor preço e latência fast nos docs, enquanto Opus 4.7 é destacado pela Anthropic para coding, agentes, visão e tarefas de múltiplas etapas, além de ter saída máxima maior que Sonnet 4.6.
O ponto mais importante não é encontrar um campeão universal, e sim desenhar roteamento e avaliação de acordo com o seu workload real. A documentação da Anthropic ajuda a formar a hipótese; os seus próprios testes dizem qual modelo funciona melhor no produto.
| Sistemas que já estão estáveis e precisam de uma referência para detectar regressões antes de migrar. |
| Produção ampla que precisa de resposta mais rápida, custo menor e boa capacidade para muitas requisições. |
| Sistemas que já estão estáveis e precisam de uma referência para detectar regressões antes de migrar. |
| Produção ampla que precisa de resposta mais rápida, custo menor e boa capacidade para muitas requisições. |