Claude Opus 4.7 vs Opus 4.6 vs Sonnet 4.6：應該揀邊個 model？

冇一個 Claude model 係所有 workload 嘅絕對贏家。比較務實嘅做法係：Claude Sonnet 4.6 做大部分 production request 嘅 default，Claude Opus 4.7 用作難題、長任務或高風險任務嘅 escalation model，而 Claude Opus 4.6 如果現有系統已經跑得穩，就保留做 baseline。Anthropic 官方 model overview 將 Opus 4.7 定位為適合 complex reasoning 同 agentic coding；Sonnet 4.6 就係速度同智能之間較平衡嘅選擇。

本文主要跟 Anthropic 官方資料。現有來源足夠比較 Opus 4.7 同 Sonnet 4.6 喺定位、context、output、價格同 latency 上嘅差異；但真正落到你自己產品，邊個 model 喺實際 workload 贏幾多，仍然要靠內部 eval 驗證，尤其係同 Opus 4.6 比較時。

快速對照表

項目	Claude Opus 4.7	Claude Opus 4.6	Claude Sonnet 4.6
主要角色	較新嘅 Opus model；Anthropic 強調 coding、agents、vision、multi-step tasks，以及更高 thoroughness 同 consistency。	前一代 Opus；Anthropic 發布時強調 coding、planning、long-running agents、大 codebase、code review 同 debugging 改進。	較全面升級嘅 Sonnet；涵蓋 coding、computer use、long-context reasoning、agent planning、knowledge work 同 design。
優先使用情境	高難度 coding agent、複雜 software engineering、多步 workflow、需要 vision 或長輸出嘅任務。	現有 production 已穩定，想做 regression baseline 或比較新 model 有冇退步。	大量 production request，需要較快 response、較易控成本，而且能力已足夠應付常見任務。
Context window	1M tokens。	Anthropic 公布 Opus 4.6 將 1M tokens context window 放入 beta。	1M tokens。
Max output	128K tokens。	呢批來源未有同格式官方數字可穩陣並排比較。	64K tokens。
API 價格	每 1M input tokens $5；每 1M output tokens $25。	呢批來源未有同格式官方價格可穩陣並排比較。	每 1M input tokens $3；每 1M output tokens $15。
Docs 入面嘅 latency	Moderate。	呢批來源未有同格式 latency 數據。	Fast。
Thinking modes	Adaptive thinking。	Opus 4.6 system card 有 extended 同 adaptive thinking modes 相關章節。	Adaptive thinking 同 extended thinking。

三條快揀規則

• Sonnet 4.6 做 default：如果你大部分 request 都係一般 coding、文件分析、knowledge work、design 或普通 agent planning，Sonnet 4.6 通常較啱做大路 production route。原因係 Anthropic docs 標示佢 latency 為 fast，而且 API 價格低過 Opus 4.7。
• Opus 4.7 做 escalation：如果錯誤成本高過 token 成本，例如多步 coding agent、複雜 refactor、難 debug、分析 screenshot、或者需要好長 output，先將 request 升級到 Opus 4.7。Anthropic 強調 Opus 4.7 喺 coding、agents、vision 同 multi-step tasks 上更強，docs 亦列出 128K tokens max output。
• Opus 4.6 做 control baseline：如果你而家用 Opus 4.6 已經穩定，唔好只因為 4.7 個名更新就即刻全量替換。較穩陣做法係用同一套 eval 比較 Opus 4.6 同 Opus 4.7，睇格式、instruction following、tool call、成本同 latency 有冇 regression。

Opus 4.7 同 Opus 4.6：升級位喺邊？

Opus 4.7 最值得留意嘅地方，係 Anthropic 將佢描述為較新、而且更集中處理高難度任務嘅 Opus model。官方新聞稿同 newsroom 都強調，Opus 4.7 喺 coding、agents、vision、multi-step tasks 方面有更強表現，並且喺重要工作上更 thorough、更 consistent。

呢個方向其實係延續 Opus 4.6。Anthropic 介紹 Opus 4.6 時，已經重點講過 coding、較仔細 planning、long-running agents、大型 codebase、code review 同 debugging 嘅改進。 所以，如果你嘅 Opus 4.6 主要處理短 prompt、格式固定、風險低嘅任務，4.7 未必會即時令每個 case 都有肉眼可見差距；反而應該拎去測試最容易出事嘅場景：長 tool call chain、多輪修正、大 codebase、嚴格 instruction、又或者 reasoning 加 vision 一齊出現嘅 task。

重點係：唔好盲升。官方資料講到 Opus 4.7 喺重要任務類型上有提升，但唔等於你所有 prompt、output format、schema、guardrail、pipeline 都一定更好。production migration 應該靠 regression test，而唔係靠 model 名字新舊。

Opus 4.7 同 Sonnet 4.6：真正取捨係質素、速度同成本

1. 高難度能力 vs 大量 request 成本

Anthropic model overview 將 Opus 4.7 放喺較高能力位置，特別係 complex reasoning 同 agentic coding；Sonnet 4.6 就被描述為速度同智能之間有較好平衡。 對工程團隊嚟講，呢個分別比單純問邊個聰明更重要。

如果產品有大量並發 request、用戶期待快 response、token budget 又敏感，Sonnet 4.6 通常會係較自然嘅 default。Anthropic docs 列出 Sonnet 4.6 latency 為 fast，價格係每 1M input tokens $3、每 1M output tokens $15。 Anthropic 亦表示，Sonnet 4.6 係 claude.ai 同 Claude Cowork 入面 Free / Pro 用戶嘅 default model。

相反，Opus 4.7 較適合 request 數量少啲、但每次價值高啲嘅任務，例如困難 coding agent、複雜 software engineering、長 reasoning、多步操作，或者要求答案高度一致嘅工作。Docs 列出 Opus 4.7 latency 為 moderate，價格係每 1M input tokens $5、每 1M output tokens $25。

2. 兩者同樣 1M context，但 Opus 4.7 出得更長

Opus 4.7 同 Sonnet 4.6 喺 model overview 入面都係 1M tokens context window。 換句話講，單睇呢兩個 model，分別唔係邊個讀得更多 context。

更明顯嘅差異係 max output：Opus 4.7 係 128K tokens，Sonnet 4.6 係 64K tokens。 如果 workflow 要生成長技術報告、多段 rollout plan、大型 refactor 說明，或者一份結構好完整嘅交付文件，Opus 4.7 較長輸出上限可能有價值。若果 request 多數短至中等長度，實際 latency、成本同穩定性通常比 max output 數字更關鍵。

3. Thinking mode 可能影響 API pipeline

另一個容易忽略嘅位係 thinking mode。Model overview 列出 Opus 4.7 有 adaptive thinking；Sonnet 4.6 則有 adaptive thinking 同 extended thinking。 另外，Opus 4.6 system card 亦有 extended 同 adaptive thinking modes 相關章節。

如果你現有 pipeline 已經圍繞 extended thinking 設計 prompt、token limit、logging 或安全審計，就唔應該未測試就全量轉去 Opus 4.7。呢點唔代表 Opus 4.7 唔適合用，而係代表 migration 前要測 compatibility。

Production routing：建議用三層，而唔係一刀切

一個較實際嘅 production 設計，可以分三條 route：

1. Default route：Sonnet 4.6。 用嚟處理大部分 end-user request、一般 coding、摘要、文件分析、knowledge work，同風險唔太高嘅 agent planning。主要原因係 docs 入面 Sonnet 4.6 價格較低、latency 標示為 fast。
2. Escalation route：Opus 4.7。 當任務好難、較平 model 已失敗、需要極長 output、多步 tool use、牽涉大型 codebase，或者需要 vision，就升級去 Opus 4.7。主要原因係 Anthropic 強調佢喺 coding、agents、vision 同 multi-step work 上較強。
3. Control route：Opus 4.6。 如果舊系統用 Opus 4.6 已經穩定，過渡期保留佢做對照組。咁可以幫你發現新 model 有冇令 JSON format、schema、instruction following、tool calling、成本或 latency 出現 regression。

呢種 routing 思路通常比揀一個 model 包辦所有 request 更貼近 production 現實：Sonnet 4.6 食大量流量，Opus 4.7 留畀質素回報高過額外 token 成本嘅場景。

換 model 前嘅 eval checklist

正式改 default model 前，最好用同一批測試集跑晒三個選項：

• 真實 production cases：包括成功 prompt、失敗 prompt、長 request、tool use、涉及大型 codebase 嘅 task；如果 workflow 有 vision，就加入圖片或 screenshot case。
• 質素指標：量度正確率、instruction following、多步完成率、需要幾多輪修正、tool call error，同最終 output 可唔可以直接用。
• 運作指標：量度 input/output tokens、成本、latency p50/p95、timeout、以及需要 escalate 嘅比例；價格同 latency 要對照最新 model overview。
• Regression test：檢查新 model 會唔會打爛 JSON、schema、style guide、guardrail，或者你現有 pipeline 依賴嘅 tool calling 行為。
• Canary 或 shadow rollout：先放少量 traffic，或者只做 shadow comparison，確認冇大問題先逐步轉 default。

結論：唔係揀最強，而係揀啱 route

如果要一句講晒：Sonnet 4.6 較適合做 production default，Opus 4.7 較適合做高難度 escalation model；Opus 4.6 如果現有系統穩定，就保留做 baseline。 Sonnet 4.6 喺 docs 入面價格較低、latency 為 fast；Opus 4.7 則被 Anthropic 強調適合 coding、agents、vision、multi-step tasks，而且 max output 較 Sonnet 4.6 大。

最重要唔係搵一個永遠贏嘅 model，而係設計一套配合你 workload 嘅 routing 同 eval。Anthropic 官方資料可以話你應該期望啲乜；但邊個 model 喺你自己產品最可靠、最抵用，最後都要由內部 eval 話事。