| 前一代 Opus,发布时重点强调 coding、planning、long-running agents、大型 codebase、code review 和 debugging 的改进。 |
| 更偏通用生产的 Sonnet 升级版,覆盖 coding、computer use、长上下文推理、agent planning、知识工作和 design。 |
| 优先使用场景 | 高难度 coding agent、复杂软件工程、多步骤 workflow、长输出,或带 vision 的任务。 | 现有系统已稳定时,用作迁移和回归测试的 baseline。 | 大多数生产流量:需要更快响应、更低成本,同时能力足够覆盖常规请求。 |
| Context window | 模型概览列为 1M tokens。 | Anthropic 在 Opus 4.6 发布中提到 1M token context window 进入 beta。 | 模型概览列为 1M tokens。 |
| 最大输出 | 128K tokens。 | 本组来源没有同一口径的官方数据,无法与另外两者并列比较。 | 64K tokens。 |
| API 价格 | 每 100 万 input tokens 5 美元;每 100 万 output tokens 25 美元。 | 本组来源没有同一口径的官方价格数据,无法稳妥并列比较。 | 每 100 万 input tokens 3 美元;每 100 万 output tokens 15 美元。 |
| 文档中的延迟口径 | Moderate。 | 本组来源没有同一口径的延迟数据。 | Fast。 |
| Thinking mode | 模型概览列出 adaptive thinking。 | Opus 4.6 system card 包含 extended 与 adaptive thinking modes 相关内容。 | 模型概览列出 adaptive thinking 与 extended thinking。 |
Opus 4.7 与 Opus 4.6 的关键差别,不是简单的参数表对比,而是 Anthropic 对新 Opus 的定位变化:Opus 4.7 被强调用于更难的 coding、agents、vision 和 multi-step tasks,并在重要工作中有更高的 thoroughness 与 consistency。
这条路线其实延续了 Opus 4.6 的方向。Opus 4.6 发布时,Anthropic 已经强调它在 coding、更谨慎的 planning、长时间运行的 agents、大型 codebase、code review 和 debugging 上的改进。 因此,如果 Opus 4.6 已经能很好处理短 prompt 和稳定格式,Opus 4.7 最值得测试的地方通常是那些更容易出错的链路:长工具调用、多轮修改、大型代码库、严格 instruction following,或同时包含 reasoning 与 vision 的任务。
但要避免“盲迁移”。官方资料能说明 Anthropic 希望你如何预期 Opus 4.7,却不能证明它在你的全部 prompt、输出格式和业务 pipeline 中一定更好。安全做法是让 Opus 4.6 与 Opus 4.7 跑同一套 eval,比较正确完成率、返工轮数、tool call 错误、token 成本和延迟。
Anthropic 的模型概览把 Opus 4.7 放在 complex reasoning 与 agentic coding 的高能力位置,而 Sonnet 4.6 则被描述为速度与智能结合更好的选择。 对生产系统来说,这个差别比“哪个模型更聪明”更重要。
如果你的产品有大量并发请求、用户期待快速响应、token 预算也敏感,Sonnet 4.6 通常更适合作为默认路由。Claude API 文档中,Sonnet 4.6 的延迟为 fast,价格为每 100 万 input tokens 3 美元、每 100 万 output tokens 15 美元。 Anthropic 还表示,Sonnet 4.6 是 claude.ai 和 Claude Cowork 面向 Free 与 Pro 用户的默认模型。
相反,Opus 4.7 更适合请求量较少但单次价值更高的任务:复杂 coding agent、多步骤软件工程、长链路推理,或必须保持高度一致性的工作。文档中,Opus 4.7 的延迟为 moderate,价格为每 100 万 input tokens 5 美元、每 100 万 output tokens 25 美元。
更明显的差异是最大输出:Opus 4.7 为 128K tokens,Sonnet 4.6 为 64K tokens。 如果你的 workflow 经常需要生成长文档、分阶段实施计划、大型 refactor 方案或结构化技术报告,Opus 4.7 更大的输出空间可能有价值。若请求多为短到中等长度,延迟、成本和实际稳定性往往比最大输出数字更关键。
一个容易被忽略的细节是 thinking mode。模型概览中,Opus 4.7 一栏列出 adaptive thinking;Sonnet 4.6 一栏列出 adaptive thinking 和 extended thinking。 Opus 4.6 的 system card 也包含 extended 与 adaptive thinking modes 相关内容。
如果你的现有 pipeline 已经围绕 extended thinking 设计了 prompt、token 上限、日志、审计或输出解析,不要在没有验证的情况下把所有流量切到 Opus 4.7。这不代表不能用 Opus 4.7,而是说接入前要做兼容性测试。
更实际的做法,是把三个模型放在不同路由层:
这通常比为所有任务硬选一个模型更稳:让 Sonnet 4.6 承担大流量,让 Opus 4.7 处理那些质量收益能覆盖额外 token 成本的请求。
在替换默认模型之前,建议把三种选择都跑一遍同样的测试集:
如果只要一句话:Sonnet 4.6 更适合作为生产默认模型,Opus 4.7 更适合作为高难度任务的升级模型,而 Opus 4.6 在迁移期应保留为 baseline。 依据是:Sonnet 4.6 在文档中价格更低、延迟为 fast;Opus 4.7 则被 Anthropic 强调用于 coding、agents、vision、多步骤任务,并且最大输出高于 Sonnet 4.6。