anthropic

Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 er Anthropic's flagskibsmodel med et 1-million-token context window, adaptiv reasoning og 3,3x højere vision-opløsning til enterprise-skala...

Frontier ModelAgentic AICoding AssistantLarge ContextAnthropic
anthropic logoanthropicClaude16. april 2026
Kontekst
1.0Mtokens
Maks output
128Ktokens
Input-pris
$5.00/ 1M
Output-pris
$25.00/ 1M
Modalitet:TextImage
Funktioner:VisionVærktøjerStreamingRæsonnering
Benchmarks
GPQA
94.2%
GPQA: Spørgsmål og svar på kandidatniveau. En streng benchmark med 448 multiple choice-spørgsmål inden for biologi, fysik og kemi skabt af domæneeksperter. PhD-eksperter opnår kun 65-74% nøjagtighed, mens ikke-eksperter scorer kun 34% selv med ubegrænset webadgang (derfor 'Google-proof'). Claude Opus 4.7 scorede 94.2% på denne benchmark.
HLE
54.7%
HLE: Ekspertniveau-ræsonnering. Tester en models evne til at demonstrere ekspertniveau-ræsonnering på tværs af specialiserede domæner. Evaluerer dyb forståelse af komplekse emner, der kræver professionel viden. Claude Opus 4.7 scorede 54.7% på denne benchmark.
MMLU
89.8%
MMLU: Massiv flerfaglig sprogforståelse. En omfattende benchmark med 16.000 multiple choice-spørgsmål på tværs af 57 akademiske fag, herunder matematik, filosofi, jura og medicin. Tester bred viden og ræsonneringsevner. Claude Opus 4.7 scorede 89.8% på denne benchmark.
MMLU Pro
89.9%
MMLU Pro: MMLU Professionel udgave. En forbedret version af MMLU med 12.032 spørgsmål i et sværere format med 10 svarmuligheder. Dækker matematik, fysik, kemi, jura, ingeniørvidenskab, økonomi, sundhed, psykologi, business, biologi, filosofi og datalogi. Claude Opus 4.7 scorede 89.9% på denne benchmark.
SimpleQA
31.6%
SimpleQA: Faktuel nøjagtighedsbenchmark. Tester en models evne til at give nøjagtige, faktuelle svar på ligetil spørgsmål. Måler pålidelighed og reducerer hallucinationer i vidensindhentningstasks. Claude Opus 4.7 scorede 31.6% på denne benchmark.
IFEval
91.2%
IFEval: Instruktionsfølgningsevaluering. Måler, hvor godt en model følger specifikke instruktioner og begrænsninger. Tester evnen til at overholde formateringsregler, længdegrænser og andre eksplicitte krav. Claude Opus 4.7 scorede 91.2% på denne benchmark.
AIME 2025
100%
AIME 2025: American Invitational Math Exam. Konkurrence-niveau matematikopgaver fra den prestigefyldte AIME-eksamen designet til talentfulde gymnasieelever. Tester avanceret matematisk problemløsning, der kræver abstrakt tænkning, ikke kun mønstergenkendelse. Claude Opus 4.7 scorede 100% på denne benchmark.
MATH
94.1%
MATH: Matematisk problemløsning. En omfattende matematikbenchmark, der tester problemløsning inden for algebra, geometri, calculus og andre matematiske domæner. Kræver flertrinssværsonnering og formel matematisk viden. Claude Opus 4.7 scorede 94.1% på denne benchmark.
GSM8k
98.4%
GSM8k: Folkeskole matematik 8K. 8.500 folkeskole-niveau matematiske tekstopgaver, der kræver flertrinssræsonnering. Tester grundlæggende aritmetik og logisk tænkning gennem virkelige scenarier som shopping eller tidsberegninger. Claude Opus 4.7 scorede 98.4% på denne benchmark.
MGSM
94.1%
MGSM: Flersproget folkeskolematematik. GSM8k-benchmarken oversat til 10 sprog, herunder spansk, fransk, tysk, russisk, kinesisk og japansk. Tester matematisk ræsonnering på tværs af forskellige sprog. Claude Opus 4.7 scorede 94.1% på denne benchmark.
MathVista
78%
MathVista: Matematisk visuel ræsonnering. Tester evnen til at løse matematikopgaver, der involverer visuelle elementer som diagrammer, grafer, geometriske figurer og videnskabelige illustrationer. Kombinerer visuel forståelse med matematisk ræsonnering. Claude Opus 4.7 scorede 78% på denne benchmark.
SWE-Bench
87.6%
SWE-Bench: Softwareingeniør-benchmark. AI-modeller forsøger at løse rigtige GitHub-issues i open source Python-projekter med menneskelig verifikation. Tester praktiske softwareingeniørfærdigheder på produktionskodebaser. Topmodeller gik fra 4,4% i 2023 til over 70% i 2024. Claude Opus 4.7 scorede 87.6% på denne benchmark.
HumanEval
92.4%
HumanEval: Python-programmeringsopgaver. 164 håndskrevne programmeringsopgaver, hvor modeller skal generere korrekte Python-funktionsimplementeringer. Hver løsning verificeres mod unit tests. Topmodeller opnår nu 90%+ nøjagtighed. Claude Opus 4.7 scorede 92.4% på denne benchmark.
LiveCodeBench
78.5%
LiveCodeBench: Live kodningsbenchmark. Tester kodningsevner på løbende opdaterede, virkelige programmeringsudfordringer. I modsætning til statiske benchmarks bruger den friske problemer for at forhindre dataforurening og måle ægte kodningsevner. Claude Opus 4.7 scorede 78.5% på denne benchmark.
MMMU
80.7%
MMMU: Multimodal forståelse. Massiv multi-disciplin multimodal forståelsesbenchmark, der tester vision-sprogmodeller på universitetsniveau-problemer på tværs af 30 fag, der kræver både billedforståelse og ekspertviden. Claude Opus 4.7 scorede 80.7% på denne benchmark.
MMMU Pro
85.6%
MMMU Pro: MMMU Professionel udgave. Forbedret version af MMMU med mere udfordrende spørgsmål og strengere evaluering. Tester avanceret multimodal ræsonnering på professionelt og ekspertniveau. Claude Opus 4.7 scorede 85.6% på denne benchmark.
ChartQA
79.5%
ChartQA: Diagram-spørgsmål og svar. Tester evnen til at forstå og ræsonnere om information præsenteret i diagrammer og grafer. Kræver udtrækning af data, sammenligning af værdier og udførelse af beregninger fra visuelle datarepræsentationer. Claude Opus 4.7 scorede 79.5% på denne benchmark.
DocVQA
92.5%
DocVQA: Dokument visuel Q&A. Document Visual Question Answering benchmark, der tester evnen til at udtrække og ræsonnere om information fra dokumentbilleder, herunder formularer, rapporter og scannet tekst. Claude Opus 4.7 scorede 92.5% på denne benchmark.
Terminal-Bench
59.3%
Terminal-Bench: Terminal/CLI-opgaver. Tester evnen til at udføre kommandolinjeopgaver, skrive shell-scripts og navigere i terminalmiljøer. Måler praktiske systemadministrations- og udviklingsworkflow-færdigheder. Claude Opus 4.7 scorede 59.3% på denne benchmark.
ARC-AGI
68.8%
ARC-AGI: Abstraktion og ræsonnering. Abstraction and Reasoning Corpus for AGI - tester flydende intelligens gennem nye mønstergenkendelsespuslespil. Hver opgave kræver opdagelse af den underliggende regel fra eksempler, der måler generel ræsonneringsevne snarere end memorering. Claude Opus 4.7 scorede 68.8% på denne benchmark.

Om Claude Opus 4.7

Lær om Claude Opus 4.7s muligheder, funktioner og hvordan den kan hjælpe dig med at opnå bedre resultater.

Modeloversigt

Claude Opus 4.7 er flagskibsmodellen i Claude 4-arkitekturserien. Den benytter et Adaptive Thinking-rammeværk, der gør det muligt for modellen at skalere sin kognitive indsats baseret på den opfattede sværhedsgrad af en opgave. Dette erstatter faste reasoning-budgetter med dynamiske logikniveauer. Udviklere kan nu kontrollere den interne resonnementsdybde via en API-parameter, hvilket giver en bedre balance mellem latency og logisk stringens. Modellen er specifikt tunet til virksomhedsworkflows med høj indsats og autonome agentic loops.

Kontekst og multimodale funktioner

Denne model tilbyder et 1-million-token context window uden ekstra gebyrer for lang kontekst. Den inkluderer en output-grænse på 128.000 tokens, hvilket muliggør generering af massive tekniske dokumenter eller komplette kodelagre i ét svar. Vision-opløsningen er 3,3x højere end tidligere iterationer. Dette giver mulighed for pixel-præcis UI-forståelse og 1:1 koordinat-mapping i billeder op til 2576 pixels. Disse forbedringer gør den til et pålideligt valg til dokumentanalyse og visuel revision.

Agentic Engineering og sikkerhed

Arkitektoniske opdateringer er rettet mod opgaver med lang tidshorisont og softwareudvikling. Den scorer 87,6% på SWE-bench Verified-ranglisten og fører i øjeblikket inden for evnen til at løse reelle GitHub-issues. Modellen introducerer opgavebudgetter for at hjælpe med at styre token-forbrug på tværs af agent-sessioner med mange interaktioner. Anthropic har integreret cybersikkerhedsbeskyttelse i realtid i kernearkitekturen for at forhindre modellen i at deltage i ondsindede angreb, samtidig med at dens nytteværdi for sikkerhedsforskere bevares.

Claude Opus 4.7

Anvendelser for Claude Opus 4.7

Opdag de forskellige måder, du kan bruge Claude Opus 4.7 til at opnå gode resultater.

Agentic softwareudvikling

Udnyttelse af høje indsatsniveauer til autonomt at refaktorere repositories og løse komplekse afhængigheder på tværs af filer.

Syntese af store repositories

Behandling af 1 million tokens kildekode for at kortlægge arkitektoniske flows og generere teknisk dokumentation.

Visuel analyse i høj opløsning

Analyse af tætte grafer og UI-skærmbilleder med 3,3x flere detaljer end tidligere frontier models.

Forskning i cybersikkerhedssårbarheder

Udførelse af dybdegående sikkerhedsrevisioner og zero-day-analyse inden for verificerede sikkerhedsrammer.

Ekstraktion af viden i virksomheder

Ekstraktion af struktureret data fra omfattende tekniske biblioteker og udførelse af kompleks sammenligning på tværs af dokumenter.

Interaktiv 3D-prototyping

Generering af funktionelle 3D-miljøer og spillogik baseret på beskrivelser i naturligt sprog.

Styrker

Begrænsninger

Brancheførende kodningspræcision: Opnår 87,6% på SWE-bench Verified og overgår alle andre tilgængelige modeller til softwareudvikling.
Højere token-forbrug: En ny tokenizer resulterer i cirka 35% højere token-forbrug for den samme tekst sammenlignet med tidligere Claude-versioner.
Massiv kontekststabilitet: Opretholder 100% nøjagtighed i et 1M token context window uden ekstra omkostninger.
Faste sampling-parametre: Fjernelsen af kontrol over temperature og top-p begrænser den kreative fleksibilitet til ikke-deterministiske use cases.
Overlegen visuel skarphed: Understøtter billeder op til 2576px, hvilket muliggør 1:1 pixel-mapping til præcis dokument- og UI-analyse.
Høj latency ved maksimal indsats: Generering af svar med 'xhigh' effort-niveauer medfører betydelige ventetider ved komplekse opgaver.
Dynamisk kontrol af reasoning: Giver udviklere mulighed for at justere indsatsniveauer via Adaptive Thinking-rammeværket for en tilpasset balance mellem latency og logik.
Aggressive sikkerhedsrefuseringer: Real-time cybersikkerhedsfiltre kan føre til falske positive afvisninger af legitim sikkerhedsforskning.

API hurtig start

anthropic/claude-opus-4-7

Se dokumentation
anthropic SDK
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const anthropic = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

const msg = await anthropic.messages.create({
  model: "claude-opus-4-7",
  max_tokens: 4096,
  thinking: { type: "adaptive" },
  messages: [{ role: "user", content: "Analyze this architecture for concurrency bugs." }],
});

console.log(msg.content[0].text);

Installér SDK'et og begynd at foretage API-kald på få minutter.

Hvad folk siger om Claude Opus 4.7

Se hvad fællesskabet mener om Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 fører på SWE-bench og agentic reasoning og slår GPT-5.4 og Gemini 3.1 Pro.
zarfet
twitter
At den kan generere et procedurelt 3D-skatespil i ét hug er et bevis på modellens logiske tæthed.
jrandolph
hackernews
Opus 4.7 er lige landet. Cursorbench sprang fra 58% til 70%. XBOW visuel skarphed 98,5% vs 54,5% på Opus 4.6.
hirenthakore
twitter
Claude har en tendens til at over-engineere: Du beder om en simpel funktion og får en arkitektur designet til at skalere det næste årti.
Ok_Today5649
reddit
Den tidlige feedback på Claude Opus 4.7 peger på højere token-forbrug og strengere krav til prompts.
kimmonismus
twitter
X-High reasoning-indsatsen er den manglende mellemvej, vi havde brug for til komplekse agentic workflows.
Bijan Bowen
youtube

Videoer om Claude Opus 4.7

Se vejledninger, anmeldelser og diskussioner om Claude Opus 4.7

Claude har været og er stadig den bedste model til citater på markedet i dag.

Den koster faktisk det samme som før, men du har fået mere kontrol over dens reasoning.

Det virker helt perfekt. Den valgte de værktøjer, jeg selv ville have valgt.

Modellen føles mærkbart hurtigere, når du ikke bruger de højeste tænkeniveauer.

Du kan se den overveje kanttilfælde, før den overhovedet skriver en linje kode.

Denne model er langt dyrere at køre... du kommer til at betale 35% mere for Opus 4.7.

Vision-opgraderingen alene er det værd... den kan håndtere billeder med tre gange så høj opløsning uden beskæring.

Hvis du bruger API'et, skal du regne med at betale 35% mere end før.

Tokenization-ændringen er den skjulte dræber for din API-regning, hvis du ikke passer på.

Den håndterer dyb kontekst meget bedre end den tidligere version af Opus 4.

Modellens vision-kapaciteter er væsentligt bedre.

X-High reasoning-indsatsen er den manglende mellemvej, vi havde brug for til komplekse agentic workflows.

Dette berettiger absolut 100% en vild titel. Det her blæste mig seriøst bagover.

Den identificerede korrekt en fejl i min gamle kodebase, som tre andre modeller overså.

Autonominiveauet i agent-loops er det, der adskiller denne fra GPT-5.

Mere end bare prompts

Supercharg din arbejdsgang med AI-automatisering

Automatio kombinerer kraften fra AI-agenter, webautomatisering og smarte integrationer for at hjælpe dig med at udrette mere på kortere tid.

AI-agenter
Webautomatisering
Smarte arbejdsgange

Pro-tips til Claude Opus 4.7

Eksperttips til at hjælpe dig med at få mest muligt ud af Claude Opus 4.7 og opnå bedre resultater.

Aktivér Adaptive Thinking

Aktivér eksplicit adaptive thinking-tilstand i API-kald for at sikre, at Claude vælger den optimale dybde for reasoning.

Brug X-High til agenter

Sæt effort-parameteren til xhigh i agentic loops for at maksimere selvkontrol og logisk præcision.

Fjern scaffolding

Fjern ældre prompte-instrukser som "tjek dit arbejde en ekstra gang", da modellen er optimeret til intern selvkontrol.

Overvåg token-forbrug

Brug den nye token-sporing til at administrere den 35% stigning i token-antal for identiske tekst-inputs.

Anmeldelser

Hvad vores brugere siger

Slut dig til tusindvis af tilfredse brugere, der har transformeret deres arbejdsgang

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Relateret AI Models

google

Gemini 3.1 Pro

Google

Gemini 3.1 Pro is Google's elite multimodal model featuring the DeepThink reasoning engine, a 1M+ context window, and industry-leading ARC-AGI logic scores.

1M context
$2.00/$12.00/1M
google

Gemini 3.1 Flash Live Preview

Google

Gemini 3.1 Flash Live Preview is Google's ultra-low-latency, audio-to-audio model featuring a 131K context window, high-fidelity multimodal reasoning, and...

131K context
$0.75/$4.50/1M
xai

Grok-3

xAI

Grok-3 is xAI's flagship reasoning model, featuring deep logic deduction, a 128k context window, and real-time integration with X for live research and coding.

1M context
$3.00/$15.00/1M
openai

GPT-5.2 Pro

OpenAI

GPT-5.2 Pro is OpenAI's 2025 flagship reasoning model featuring Extended Thinking for SOTA performance in mathematics, coding, and expert knowledge work.

400K context
$21.00/$168.00/1M
google

Gemini 3 Pro

Google

Google's Gemini 3 Pro is a multimodal powerhouse featuring a 1M token context window, native video processing, and industry-leading reasoning performance.

1M context
$2.00/$12.00/1M
anthropic

Claude Opus 4.6

Anthropic

Claude Opus 4.6 is Anthropic's flagship model featuring a 1M token context window, Adaptive Thinking, and world-class coding and reasoning performance.

1M context
$5.00/$25.00/1M
google

Gemini 3 Flash

Google

Gemini 3 Flash is Google's high-speed multimodal model featuring a 1M token context window, elite 90.4% GPQA reasoning, and autonomous browser automation tools.

1M context
$0.50/$3.00/1M
anthropic

Claude Sonnet 4.6

Anthropic

Claude Sonnet 4.6 offers frontier performance for coding and computer use with a massive 1M token context window for only $3/1M tokens.

1M context
$3.00/$15.00/1M

Ofte stillede spørgsmål om Claude Opus 4.7

Find svar på almindelige spørgsmål om Claude Opus 4.7