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Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：API、价格、基准测试与长上下文怎么选

API 成本估算和 1M 长上下文部署，Claude Opus 4.7 的公开规格证据更完整；ChatGPT 内工具型工作流，GPT 5.5 更值得优先试。[5][13] Claude API 文档明确提到 Opus 4.7 的 full 1M token context window，以及 US only inference 的 1.1x pricing multiplier。[13] OpenAI 发布页给出的 benchmark 数字更有利于 GPT 5.5，但这属于 OpenAI 官方发布资料；Claude Opus 4.7 也有第三方 coding benchmark 数据，正式选型仍应跑自己的 eval。[6][16]

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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
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把 Claude Opus 4.7 和 GPT-5.5 放在一起比较，最容易踩的坑是只问谁更强。公开资料显示，两者的信息重心并不一样：Claude Opus 4.7 有 Anthropic 产品页、Claude API 定价文档，以及 Cloudflare、OpenRouter 等平台页面；GPT-5.5 则主要有 OpenAI 发布页和 ChatGPT Help Center 记录。[5][6][12][13][14][15]

因此，更实用的比较方式，不是做一个笼统排名，而是按 API、价格、上下文窗口、ChatGPT 工具和基准测试逐项判断。

先给结论

  • 如果你要做 API 部署、预算测算、长文档或大仓库处理，Claude Opus 4.7 更容易先落地。 Claude API 文档明确提到 Opus 4.7、full 1M token context window，以及 US-only inference 的 1.1x pricing multiplier。[13]
  • 如果你主要在 ChatGPT 里做研究、文件、工具调用和多步骤任务，GPT-5.5 的证据更直接。 OpenAI Help Center 表示 GPT-5.5 Thinking 支持 ChatGPT 内每个现有工具，但仍受 GPT-5.5 Pro exception 限制。[5]
  • 如果只看 benchmark，OpenAI 发布页上的数字更有利于 GPT-5.5，但不宜当作独立第三方裁决。 OpenAI 列出 GPT-5.5 在 GDPval 得分 84.9%；Claude Opus 4.7 也有第三方平台列出的 coding benchmark 数据。两类来源性质不同，正式选型应跑自己的评测。[6][16]

核心比较表

维度Claude Opus 4.7GPT-5.5实际含义
公开资料可见度Anthropic 有产品页，Claude API 文档、Cloudflare Docs、OpenRouter 也有相关页面或 listing。[12][13][14][15]OpenAI 有 Introducing GPT-5.5 发布页，Help Center 也提到 GPT-5.5 Thinking。[5][6]两者都有可引用资料，但侧重点不同：Claude 更偏 API/平台，GPT-5.5 更偏产品叙事和 ChatGPT 场景。
API 与价格Claude API 文档明确提到 Opus 4.7、token pricing categories，以及 inference_geo 相关 1.1x multiplier。[13]本批可引用的 OpenAI API/pricing 来源未清楚列出 GPT-5.5 token pricing；OpenAI developer docs snippet 仍显示 Latest: GPT-5.4。[1][2][3]做成本表、采购评估或平台接入时，Claude Opus 4.7 目前更容易先算账。
上下文窗口Claude API 文档写明 Opus 4.7 包含 full 1M token context window at standard pricing。[13]这批 OpenAI 来源未提供同等清楚的 GPT-5.5 API context/output spec；GPT-5 页面上的 400K context 与 128K max output tokens 属于 GPT-5，不能直接套到 GPT-5.5。[9]长文档、长代码库、长流程 agent 工作，Claude 的公开规格证据更强。
ChatGPT 工具当前 Claude 相关来源主要围绕产品页、API、provider 与 routing，没有提供等同 ChatGPT 内工具支持的说明。[12][13][14][15]OpenAI Help Center 表示 GPT-5.5 Thinking 支持 ChatGPT 内每个现有工具，但受 GPT-5.5 Pro exception 限制。[5]如果你的工作已经高度依赖 ChatGPT UI 和内置工具，GPT-5.5 更贴近这个场景。
基准测试第三方 WaveSpeed 页面列出 Claude Opus 4.7 的 SWE-bench Pro 64.3%、CursorBench 70% 等 coding 数据。[16]OpenAI 发布页列出 GPT-5.5 在 GDPval 得 84.9%，并称其在 GeneBench 上较 GPT-5.4 有明显改善。[6]GPT-5.5 的官方 benchmark 叙事更完整；Claude 的第三方 coding 数据也可参考，但不能混成同一套中立排行榜。

API 定价：Claude 更容易放进预算表

对 API buyer、平台工程团队或企业采购来说，真正的问题通常不是模型名字，而是：token 成本怎么算、上下文窗口够不够、地区或 routing 会不会改变最终价格。

Claude Opus 4.7 在这方面的信息更直接。Claude API 文档指出，Claude Opus 4.7、Opus 4.6 及更新模型如果通过 inference_geo 指定 US-only inference，input tokens、output tokens、cache writes、cache reads 等所有 token pricing categories 都会套用 1.1x multiplier。[13] 同一份文档也写明，Claude Mythos Preview、Opus 4.7、Opus 4.6、Sonnet 4.6 包含 full 1M token context window at standard pricing。[13]

如果只是做初步美元估算，CloudPrice 这类第三方聚合页列出 Claude Opus 4.7 starting at $5.00 / 1M input tokens、$25.00 / 1M output tokens，并列出 1.0M context window 与 up to 128K output tokens。[18] 但 CloudPrice 属于第三方聚合资料，正式上线前仍应以 Anthropic 或实际 provider 的合同、控制台和 pricing page 为准。[13][18]

GPT-5.5 这边，OpenAI 发布页和 Help Center 足以支持它在产品叙事与 ChatGPT 场景中的存在，但本批可引用的 OpenAI API/pricing 来源未清楚列出 GPT-5.5 token pricing。[1][2][3][5][6] 也要特别注意：OpenAI GPT-5 页面列出的 400K context length、128K max output tokens，以及每 1M tokens input/output pricing，标示对象是 GPT-5，不应直接当作 GPT-5.5 的 API 规格。[9]

长上下文：Claude Opus 4.7 的公开证据最直接

如果你的 workload 包括大型 codebase、长合同、研究材料、长文档问答，或者多步骤 agent workflow，上下文窗口会直接影响 prompt 设计、切分策略和成本模型。

就当前可引用资料而言，Claude Opus 4.7 的长上下文规格最清楚：Claude API 文档写明 Opus 4.7 包含 full 1M token context window at standard pricing。[13] CloudPrice 也以第三方资料列出 Claude Opus 4.7 的 1.0M context window 及 up to 128K output tokens；这个 output figure 可作为采购前参考，但不能替代官方或实际 provider 的限制确认。[13][18]

GPT-5.5 方面，OpenAI 发布页与 Help Center 提供了模型定位、benchmark 和 ChatGPT 工具支持资料，但这批来源未提供同等清楚的 GPT-5.5 API context/output spec。[5][6] 所以，如果你的首要条件是长上下文部署，Claude Opus 4.7 目前更容易用于技术设计和风险评估。[13]

ChatGPT 工具工作流：GPT-5.5 更对口

如果你不是自己调用 API，而是主要在 ChatGPT 里完成研究、分析、写作、文件处理、工具调用或多步骤任务，GPT-5.5 的证据更直接。OpenAI Help Center 表示 GPT-5.3 Instant 和 GPT-5.5 Thinking 支持 ChatGPT 内每个现有工具，并提醒仍受 GPT-5.5 Pro exception 限制。[5]

Claude Opus 4.7 也有产品页、API 文档、Cloudflare Docs、OpenRouter listing 等资料，但这些来源主要围绕模型可用性、API、pricing、provider 或 routing，没有提供同等形式的 ChatGPT 内工具支持说明。[12][13][14][15] 因此，如果你的日常工作已经绑定 ChatGPT UI 和内建工具，GPT-5.5 应优先进入 shortlist。[5]

Benchmark：GPT-5.5 数字更亮眼，但要看来源性质

OpenAI 发布页列出多项 GPT-5.5 与 Claude Opus 4.7 的比较数字。下面这些应理解为 OpenAI 发布资料，而不是独立第三方的最终排名。[6]

BenchmarkGPT-5.5Claude Opus 4.7如何解读
Terminal-Bench 2.082.7%69.4%OpenAI 发布页列出的 terminal/engineering 类比较，数字有利于 GPT-5.5。[6]
GDPval84.9%80.3%GDPval 测试 agent 在 44 类职业中产出明确要求的知识工作的能力；OpenAI 列出 GPT-5.5 为 84.9%。[6]
Toolathlon55.6%48.8%OpenAI 发布页列出的 tool-use 类比较，数字有利于 GPT-5.5。[6]
CyberGym81.8%73.1%OpenAI 发布页列出的 cybersecurity 类比较；OpenAI 同时提到会为这一级别的 cyber capability 部署 safeguards。[6]

OpenAI 还表示，GPT-5.5 在 GeneBench 上相比 GPT-5.4 有明显改善；GeneBench 是聚焦 genetics 与 quantitative biology 中 multi-stage scientific data analysis 的 eval。[6]

Claude Opus 4.7 也不是没有 benchmark 信号。WaveSpeed 的第三方模型页列出 Claude Opus 4.7 在 SWE-bench Pro 得 64.3%、CursorBench 得 70%，并称有 3x more production tasks resolved。[16] 但这些数据来自不同平台、不同展示方式，不能和 OpenAI 发布页的表格直接混成一个中立排行榜。[6][16]

按场景怎么选

1. API buyer 或平台工程团队

优先评估 Claude Opus 4.7。理由不是它一定在每个任务上胜出，而是 Claude API 文档对 Opus 4.7 的 1M context、US-only inference 1.1x multiplier、token pricing categories 讲得更清楚，方便估成本、设计长上下文 pipeline，也更便于和采购、法务或安全团队讨论。[13]

2. ChatGPT 重度用户或知识工作者

优先关注 GPT-5.5。OpenAI Help Center 直接提到 GPT-5.5 Thinking 支持 ChatGPT 内每个现有工具，这比单纯 API listing 更贴近日常 ChatGPT 工作流；但仍要确认你的账号、计划和 GPT-5.5 Pro exception 是否影响可用性。[5]

3. Coding agent 或工程自动化团队

两边都应该实测。OpenAI 发布页的 Terminal-Bench、Toolathlon、CyberGym 等数字有利于 GPT-5.5；WaveSpeed 则列出 Claude Opus 4.7 的 SWE-bench Pro、CursorBench 等 coding 指标。[6][16] 如果你做 bug fixing、repo migration、CI/CD automation 或 agentic coding，最可靠的方法是用自己的 repo、测试套件、失败率、latency 和人工复核成本来跑 evaluation。

4. 长文档、大型 repo 或研究材料处理

Claude Opus 4.7 目前更有规格优势。Claude API 文档明确写明 full 1M token context window at standard pricing；CloudPrice 也列出 1.0M context window 与 up to 128K output tokens，但 CloudPrice 属于第三方资料，正式部署前要再次核实实际 provider 的限制。[13][18]

上线前 checklist

  • 确认模型 ID 和 provider。 OpenRouter 将 Claude Opus 4.7 列为 anthropic/claude-opus-4.7；如果使用 GPT-5.5，应再到实际使用的 OpenAI API 或 ChatGPT 产品层确认正式 model ID、availability 与 pricing。[1][2][3][15]
  • 不要把 GPT-5 规格直接套到 GPT-5.5。 OpenAI GPT-5 页面的 400K context、128K max output tokens 与 token pricing 标示为 GPT-5，不是 GPT-5.5。[9]
  • 计入地区和计费 modifier。 Claude API 文档写明，Opus 4.7 等模型在 US-only inference 下，所有 token pricing categories 会套用 1.1x multiplier。[13]
  • 用真实 workload 测试。 Vendor benchmark 和第三方模型页都适合做初筛，但生产选型应比较你自己的任务成功率、成本、延迟、tool-call 稳定性、长上下文准确率和人工复核量。[6][16]

最终判断

一句话：Claude Opus 4.7 更适合需要清楚 API 文档、1M context 和可预算部署的团队；GPT-5.5 更适合已经在 ChatGPT/OpenAI 生态内、希望用工具型 agent 处理通用知识工作的用户。 Claude 的优势是 API 与长上下文资料更完整；GPT-5.5 的优势是 OpenAI 官方 benchmark 叙事和 ChatGPT tool support 更直接。[5][6][13]

现阶段不宜武断宣布某一边全面胜出。更稳妥的选法是：API、长上下文、成本估算先看 Claude Opus 4.7；ChatGPT 工具工作流先看 GPT-5.5；如果是模型性能比较，就用自己的真实任务做 eval，而不是只读一张 benchmark 表。[5][6][13][16]

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要点

  • API 成本估算和 1M 长上下文部署，Claude Opus 4.7 的公开规格证据更完整；ChatGPT 内工具型工作流，GPT 5.5 更值得优先试。[5][13]
  • Claude API 文档明确提到 Opus 4.7 的 full 1M token context window，以及 US only inference 的 1.1x pricing multiplier。[13]
  • OpenAI 发布页给出的 benchmark 数字更有利于 GPT 5.5，但这属于 OpenAI 官方发布资料；Claude Opus 4.7 也有第三方 coding benchmark 数据，正式选型仍应跑自己的 eval。[6][16]

人们还问

“Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：API、价格、基准测试与长上下文怎么选”的简短答案是什么？

API 成本估算和 1M 长上下文部署，Claude Opus 4.7 的公开规格证据更完整；ChatGPT 内工具型工作流，GPT 5.5 更值得优先试。[5][13]

首先要验证的关键点是什么？

API 成本估算和 1M 长上下文部署，Claude Opus 4.7 的公开规格证据更完整；ChatGPT 内工具型工作流，GPT 5.5 更值得优先试。[5][13] Claude API 文档明确提到 Opus 4.7 的 full 1M token context window，以及 US only inference 的 1.1x pricing multiplier。[13]

接下来在实践中我应该做什么？

OpenAI 发布页给出的 benchmark 数字更有利于 GPT 5.5，但这属于 OpenAI 官方发布资料；Claude Opus 4.7 也有第三方 coding benchmark 数据，正式选型仍应跑自己的 eval。[6][16]

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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

研究问题

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 来源

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。

来源

  • [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

    Claude Opus 4.7. Claude Opus 4.7isAnthropic logoAnthropic's language model with a 1.0M context window and up to 128K output tokens, available from 7 providers, starting at $5.00 / 1M input and $25.00 / 1M output. Anthropic's Claude 4.7 Opus model with adapt...

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