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AClaude Opus 4.7API

Opus 4.7 es la próxima generación de la familia Opus de Anthropic, construido para agentes asíncronos de larga duración.

1MVentana de contexto · tokens
$5Precio de entrada · por M tokens
$25Precio de salida · por M tokens
AnthropicProveedor

Los precios se actualizan automáticamente; se verifican a diario contra las tarifas oficiales de los proveedores.

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Puntuaciones de referencia y rendimiento

Puntuaciones de referencia independientes para Claude Opus 4.7, medidas por Artificial Analysis. Más alto es mejor. Modo de medición: Adaptive Reasoning, Max Effort.

Intelligence index40.7
Coding index73.6
GPQA91.4%
Humanity's Last Exam42.3%
Long Context Reasoning78.7%
IFBench58.6%
τ²-Bench88.6%
τ-Bench Banking34.6%
Terminal-Bench83.1%
Terminal-Bench Hard51.5%
💰 Blended price$10 / 1M tokens
📈 Value4.1 intelligence points per $
vs. modelos medidos aquítop 12%
Puntuaciones más altas que el 88% de los 289 modelos medidos por Artificial Analysis y rastreados aquí.
Los modelos en este nivel cuestan $2.25 por 1M de tokens (mediana de 18) — este cuesta $10.
Más barato y mejor en este índice: Claude Opus 5.5 · Claude Opus 5.5 (batch) · Claude Sonnet 5.5 y 23 más
Datos de referencia por Artificial Analysis

Acerca de este modelo

Claude Opus 4.7 es un modelo de IA comercial de Anthropic. Las especificaciones siguientes se rastrean automáticamente: los precios se actualizan a diario desde las tarifas públicas oficiales, por lo que las cifras en esta página reflejan el costo actual de usar el modelo a través de su API.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Claude Opus 4.7?

Claude Opus 4.7 es un modelo de lenguaje de IA de Anthropic. Es un modelo propietario, disponible a través de una API. Obtiene 40.7 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.

¿Es Claude Opus 4.7 gratis?

Claude Opus 4.7 no es gratuito: cuesta $5 por millón de tokens de entrada y $25 por millón de tokens de salida. Las alternativas open-weight pueden ser autoalojadas sin costo por token.

¿En qué es bueno Claude Opus 4.7?

Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan GPQA 91.4%, Humanity's Last Exam 42.3%, Long Context Reasoning 78.7%, IFBench 58.6%, τ²-Bench 88.6%, τ-Bench Banking 34.6%, Terminal-Bench 83.1%, Terminal-Bench Hard 51.5%. Se utiliza particularmente para generación de código.

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