Anthropic

AClaude Opus 4.7 (batch)API

Opus 4.7 è la prossima generazione della famiglia Opus di Anthropic, costruita per agenti asincroni a lungo termine.

Finestra di contesto
1M
token
Prezzo di input
$2.5
per M token
Prezzo di output
$12.5
per M token
Fornitore
Anthropic

I prezzi si aggiornano automaticamente — controllati ogni ora rispetto ai prezzi della lista dei fornitori.

Vedi alternative open-source → Confronta tutti i prezzi dei modelli

Benchmark e prestazioni

Punteggi di benchmark indipendenti per Claude Opus 4.7 (batch), misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio. Modalità di misurazione: Adaptive Reasoning, Max Effort.

Intelligence index53.5
Coding index73.6
GPQA91.4%
Humanity's Last Exam39.6%
Long Context Reasoning70.3%
SciCode54.5%
IFBench58.6%
τ²-Bench88.6%
τ-Bench Banking28.9%
Terminal-Bench83.1%
Terminal-Bench Hard51.5%
💰 Blended price$10 / 1M tokens
📈 Value5.4 intelligence points per $
Dati di benchmark di Artificial Analysis

Informazioni su questo modello

Claude Opus 4.7 (batch) è un modello AI commerciale di Anthropic. Le specifiche sottostanti vengono tracciate automaticamente: i prezzi vengono aggiornati ogni ora dai prezzi pubblici, quindi i numeri su questa pagina riflettono il costo attuale di utilizzo del modello tramite la sua API.

Domande frequenti

Che cos'è Claude Opus 4.7 (batch)?

Claude Opus 4.7 (batch) è un modello di linguaggio AI di Anthropic. È un modello proprietario, disponibile tramite un'API. Ottiene 53.5 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.

Claude Opus 4.7 (batch) è gratuito?

Claude Opus 4.7 (batch) non è gratuito: costa $2.5 per milione di token di input e $12.5 per milione di token di output. Le alternative a peso aperto possono essere ospitate autonomamente senza costo per token.

A cosa serve Claude Opus 4.7 (batch)?

I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno GPQA 91.4%, Humanity's Last Exam 39.6%, Long Context Reasoning 70.3%, SciCode 54.5%, IFBench 58.6%, τ²-Bench 88.6%, τ-Bench Banking 28.9%, Terminal-Bench 83.1%, Terminal-Bench Hard 51.5%. È particolarmente utilizzato per generazione di codice.

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