anthropic

Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 je Anthropicov flagship model s kontekstom od milijun tokena, adaptivnim reasoningom i 3,3x većom vizualnom razlučivošću za agente na razini...

Frontier ModelAgentic AIPomoćnik za programiranjeLarge ContextAnthropic
anthropic logoanthropicClaude16. travnja 2026.
Kontekst
1.0Mtokena
Maks. izlaz
128Ktokena
Ulazna cijena
$5.00/ 1M
Izlazna cijena
$25.00/ 1M
Modalitet:TextImage
Mogućnosti:VidAlatiStreamingZaključivanje
Benchmarks
GPQA
94.2%
GPQA: Znanstvena pitanja i odgovori na razini doktorata. Rigorozan benchmark s 448 pitanja višestrukog izbora iz biologije, fizike i kemije koje su kreirali stručnjaci. Doktori znanosti postižu samo 65-74% točnosti, dok nestručnjaci postižu samo 34% čak i s neograničenim pristupom internetu (otuda naziv 'otporan na Google'). Claude Opus 4.7 je postigao 94.2% na ovom benchmarku.
HLE
54.7%
HLE: Rasuđivanje visoke razine stručnosti. Testira sposobnost modela da demonstrira rasuđivanje na razini stručnjaka u specijaliziranim domenama. Procjenjuje duboko razumijevanje složenih tema koje zahtijevaju znanje na profesionalnoj razini. Claude Opus 4.7 je postigao 54.7% na ovom benchmarku.
MMLU
89.8%
MMLU: Masovno višezadaćno jezično razumijevanje. Sveobuhvatan benchmark s 16.000 pitanja višestrukog izbora iz 57 akademskih predmeta uključujući matematiku, filozofiju, pravo i medicinu. Testira široko znanje i sposobnosti rasuđivanja. Claude Opus 4.7 je postigao 89.8% na ovom benchmarku.
MMLU Pro
89.9%
MMLU Pro: MMLU profesionalno izdanje. Poboljšana verzija MMLU-a s 12.032 pitanja koristeći teži format s 10 opcija. Pokriva matematiku, fiziku, kemiju, pravo, inženjerstvo, ekonomiju, zdravstvo, psihologiju, poslovanje, biologiju, filozofiju i informatiku. Claude Opus 4.7 je postigao 89.9% na ovom benchmarku.
SimpleQA
31.6%
SimpleQA: Benchmark činjenične točnosti. Testira sposobnost modela da pruži točne, činjenične odgovore na jednostavna pitanja. Mjeri pouzdanost i smanjuje halucinacije u zadacima dohvaćanja znanja. Claude Opus 4.7 je postigao 31.6% na ovom benchmarku.
IFEval
91.2%
IFEval: Evaluacija praćenja uputa. Mjeri koliko dobro model slijedi specifične upute i ograničenja. Testira sposobnost pridržavanja pravila formatiranja, ograničenja duljine i drugih eksplicitnih zahtjeva. Claude Opus 4.7 je postigao 91.2% na ovom benchmarku.
AIME 2025
100%
AIME 2025: Američki pozivni matematički ispit. Matematički problemi natjecateljske razine s prestižnog AIME ispita dizajniranog za talentirane srednjoškolce. Testira naprednu matematičku sposobnost rješavanja problema koja zahtijeva apstraktno rasuđivanje, a ne samo prepoznavanje obrazaca. Claude Opus 4.7 je postigao 100% na ovom benchmarku.
MATH
94.1%
MATH: Rješavanje matematičkih problema. Sveobuhvatan matematički benchmark koji testira rješavanje problema iz algebre, geometrije, računa i drugih matematičkih domena. Zahtijeva rasuđivanje u više koraka i formalno matematičko znanje. Claude Opus 4.7 je postigao 94.1% na ovom benchmarku.
GSM8k
98.4%
GSM8k: Matematika osnovne škole 8K. 8.500 matematičkih zadataka osnovnoškolske razine koji zahtijevaju rasuđivanje u više koraka. Testira osnovnu aritmetiku i logičko razmišljanje kroz scenarije iz stvarnog života poput kupovine ili izračuna vremena. Claude Opus 4.7 je postigao 98.4% na ovom benchmarku.
MGSM
94.1%
MGSM: Višejezična matematika osnovne škole. GSM8k benchmark preveden na 10 jezika uključujući španjolski, francuski, njemački, ruski, kineski i japanski. Testira matematičko rasuđivanje na različitim jezicima. Claude Opus 4.7 je postigao 94.1% na ovom benchmarku.
MathVista
78%
MathVista: Matematičko vizualno rasuđivanje. Testira sposobnost rješavanja matematičkih problema koji uključuju vizualne elemente poput grafikona, geometrijskih dijagrama i znanstvenih figura. Kombinira vizualno razumijevanje s matematičkim rasuđivanjem. Claude Opus 4.7 je postigao 78% na ovom benchmarku.
SWE-Bench
87.6%
SWE-Bench: Benchmark softverskog inženjerstva. AI modeli pokušavaju riješiti stvarne GitHub probleme u Python projektima otvorenog koda s ljudskom verifikacijom. Testira praktične vještine softverskog inženjerstva na produkcijskim kodnim bazama. Najbolji modeli su napredovali s 4,4% u 2023. na preko 70% u 2024. Claude Opus 4.7 je postigao 87.6% na ovom benchmarku.
HumanEval
92.4%
HumanEval: Python programerski problemi. 164 ručno napisana programerska problema gdje modeli moraju generirati ispravne implementacije Python funkcija. Svako rješenje se verificira jediničnim testovima. Najbolji modeli sada postižu preko 90% točnosti. Claude Opus 4.7 je postigao 92.4% na ovom benchmarku.
LiveCodeBench
78.5%
LiveCodeBench: Benchmark živog kodiranja. Testira sposobnosti kodiranja na kontinuirano ažuriranim izazovima programiranja iz stvarnog svijeta. Za razliku od statičnih benchmarka, koristi svježe probleme za sprečavanje kontaminacije podataka i mjerenje pravih vještina kodiranja. Claude Opus 4.7 je postigao 78.5% na ovom benchmarku.
MMMU
80.7%
MMMU: Multimodalno razumijevanje. Masivni višedisciplinarni multimodalni benchmark razumijevanja koji testira modele vida i jezika na problemima sveučilišne razine iz 30 predmeta koji zahtijevaju razumijevanje slika i stručno znanje. Claude Opus 4.7 je postigao 80.7% na ovom benchmarku.
MMMU Pro
85.6%
MMMU Pro: MMMU profesionalno izdanje. Poboljšana verzija MMMU-a s težim pitanjima i strožom evaluacijom. Testira napredno multimodalno rasuđivanje na profesionalnoj i stručnoj razini. Claude Opus 4.7 je postigao 85.6% na ovom benchmarku.
ChartQA
79.5%
ChartQA: Pitanja i odgovori o grafikonima. Testira sposobnost razumijevanja i rasuđivanja o informacijama prikazanim u grafikonima i dijagramima. Zahtijeva ekstrakciju podataka, usporedbu vrijednosti i izvođenje izračuna iz vizualnih prikaza podataka. Claude Opus 4.7 je postigao 79.5% na ovom benchmarku.
DocVQA
92.5%
DocVQA: Vizualna Q&A o dokumentima. Benchmark vizualnih pitanja i odgovora o dokumentima koji testira sposobnost ekstrakcije i rasuđivanja o informacijama iz slika dokumenata uključujući obrasce, izvješća i skenirani tekst. Claude Opus 4.7 je postigao 92.5% na ovom benchmarku.
Terminal-Bench
59.3%
Terminal-Bench: Terminal/CLI zadaci. Testira sposobnost izvođenja operacija naredbenog retka, pisanja shell skripti i navigacije u terminalskim okruženjima. Mjeri praktične vještine administracije sustava i razvojnih radnih tokova. Claude Opus 4.7 je postigao 59.3% na ovom benchmarku.
ARC-AGI
68.8%
ARC-AGI: Apstrakcija i rasuđivanje. Korpus apstrakcije i rasuđivanja za AGI - testira fluidnu inteligenciju kroz nove zagonetke prepoznavanja obrazaca. Svaki zadatak zahtijeva otkrivanje temeljnog pravila iz primjera, mjereći opću sposobnost rasuđivanja umjesto memoriranja. Claude Opus 4.7 je postigao 68.8% na ovom benchmarku.

O modelu Claude Opus 4.7

Saznajte o mogućnostima, značajkama i načinima korištenja modela Claude Opus 4.7.

Pregled modela

Claude Opus 4.7 je flagship model u seriji Claude 4 arhitekture. Koristi okvir Adaptive Thinking koji modelu omogućuje skaliranje kognitivnog napora na temelju percipirane težine zadatka. Time se fiksni budžeti za reasoning zamjenjuju dinamičkim razinama logike. Programeri sada mogu kontrolirati dubinu internog reasoninga putem API parametra napora, omogućujući bolju ravnotežu između latencije i logičke strogosti. Model je posebno podešen za poslovne radne procese visokih uloga i autonomne agentic petlje.

Kontekst i multimodalne sposobnosti

Ovaj model nudi context window od 1 milijun tokena bez dodatne naknade za dugačak kontekst. Uključuje ograničenje od 128 000 izlaznih tokena, što omogućuje generiranje masivnih tehničkih dokumenata ili kompletnih repozitorija koda u jednom odgovoru. Vizualna razlučivost je 3,3x veća nego kod prethodnih iteracija. To omogućuje razumijevanje korisničkog sučelja na razini piksela i mapiranje koordinata 1:1 na slikama do 2576 piksela. Ta poboljšanja čine ga pouzdanim izborom za analizu dokumenata i zadatke vizualne revizije.

Agentic inženjering i sigurnost

Arhitektonska ažuriranja usmjerena su na zadatke dugog dosega i softverski inženjering. Postiže 87,6 % na ljestvici SWE-bench Verified, trenutno predvodeći u sposobnosti rješavanja stvarnih GitHub problema. Model uvodi budžete zadataka koji pomažu u upravljanju potrošnjom tokena tijekom višestrukih agent sesija. Anthropic je integrirao kibernetičke sigurnosne mjere u stvarnom vremenu u temeljnu arhitekturu kako bi se spriječilo sudjelovanje modela u zlonamjernim radnjama, uz zadržavanje korisnosti za sigurnosne istraživače.

Claude Opus 4.7

Slučajevi korištenja za Claude Opus 4.7

Otkrijte različite načine korištenja modela Claude Opus 4.7 za postizanje izvrsnih rezultata.

Agentic Software Engineering

Korištenje visokih razina napora za autonomni refaktoring repozitorija i rješavanje složenih ovisnosti između datoteka.

Sinteza repozitorija velikih razmjera

Obrada milijun tokena izvornog koda za mapiranje arhitektonskih tokova i generiranje tehničke dokumentacije.

Analiza slike visoke razlučivosti

Analiza gustih grafikona i UI snimki na razini piksela s 3,3x više detalja od prethodnih frontier modela.

Istraživanje ranjivosti u kibernetičkoj sigurnosti

Provođenje dubinskih sigurnosnih revizija i analize zero-day ranjivosti unutar provjerenih sigurnosnih granica.

Ekstrakcija korporativnog znanja

Ekstrakcija strukturiranih podataka iz masivnih tehničkih knjižnica i provođenje složenih revizija dokumenata.

Interaktivno 3D prototipiranje

Generiranje funkcionalnih 3D okruženja i logike igre iz opisa na prirodnom jeziku.

Prednosti

Ograničenja

Vrhunska preciznost u programiranju: Postiže 87,6 % na SWE-bench Verified, nadmašujući sve druge dostupne modele za softversko inženjerstvo.
Veća potrošnja tokena: Novi tokenizer rezultira približno 35 % većom upotrebom tokena za isti tekst u usporedbi s prethodnim Claude verzijama.
Stabilnost pri ogromnom kontekstu: Održava 100% točnost unutar context windowa od 1 milijun tokena bez naplaćivanja dodatne naknade za dugačak kontekst.
Fiksni parametri uzorkovanja: Uklanjanje kontrole temperature i top-p ograničava kreativnu fleksibilnost za nedeterminističke slučajeve korištenja.
Vrhunska vizualna oštrina: Podržava slike do 2576px, omogućujući mapiranje 1:1 piksela za preciznu analizu dokumenata i korisničkog sučelja.
Visoka latencija pri maksimalnom naporu: Generiranje odgovora s 'xhigh' razinom napora dovodi do značajnog vremena čekanja kod složenih zadataka.
Dinamička kontrola reasoninga: Omogućuje programerima prebacivanje razina napora putem okvira Adaptive Thinking za postizanje prilagođene ravnoteže između latencije i logike.
Agresivno odbijanje zbog sigurnosti: Sigurnosni filtri u stvarnom vremenu mogu dovesti do lažno pozitivnih odbijanja za legitimna sigurnosna istraživanja.

API brzi početak

anthropic/claude-opus-4-7

Pogledaj dokumentaciju
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);

Instalirajte SDK i počnite s API pozivima za nekoliko minuta.

Što ljudi kažu o modelu Claude Opus 4.7

Pogledajte što zajednica misli o modelu Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 predvodi na SWE-bench i agentic reasoning testovima, pobjeđujući GPT-5.4 i Gemini 3.1 Pro.
zarfet
twitter
Činjenica da može generirati proceduralnu 3D skate igru odjednom dokaz je logičke gustoće modela.
jrandolph
hackernews
Opus 4.7 je upravo izašao. cursorbench je skočio s 58 % na 70 %. XBOW vizualna oštrina 98,5 % u odnosu na 54,5 % na Opusu 4.6.
hirenthakore
twitter
Claude ima tendenciju pretjeranog inženjeringa: tražite jednostavnu funkciju, a dobijete arhitekturu dizajniranu za skaliranje u sljedećem desetljeću.
Ok_Today5649
reddit
Prve povratne informacije o Claude Opus 4.7 ukazuju na veću potrošnju tokena i strože zahtjeve pri pisanju promptova.
kimmonismus
twitter
X-High razina reasoning napora je sredina koja nam je nedostajala za složene agentic radne procese.
Bijan Bowen
youtube

Videozapisi o modelu Claude Opus 4.7

Gledajte tutorijale, recenzije i diskusije o modelu Claude Opus 4.7

Claude je bio i ostao najbolji model za citiranje koji je danas dostupan.

Zapravo košta jednako kao i prije, ali su vam dali veću kontrolu nad njegovim reasoningom.

Ovo radi savršeno. Odabrao je alate koje bih i sam odabrao.

Model djeluje primjetno brže kada ne koristite najviše razine razmišljanja.

Možete vidjeti kako razmatra rubne slučajeve prije nego što uopće napiše ijedan redak koda.

Ovaj je model puno skuplji za pokretanje... plaćat ćete 35 % više za Opus 4.7.

Samo nadogradnja vizualnih sposobnosti se isplati... može obraditi slike tri puta veće razlučivosti bez rezanja.

Ako koristite API, možete očekivati 35 % višu cijenu nego prije.

Promjena tokenizacije tihi je ubojica vaših API troškova ako niste pažljivi.

Nosi se s dubokim kontekstom puno bolje od ranije verzije Opusa 4.

Vizualne sposobnosti ovog modela su znatno bolje.

X-High razina reasoning napora je sredina koja nam je nedostajala za složene agentic radne procese.

Ovo apsolutno 100 % opravdava lud naslov. Ovo me ozbiljno oduševilo.

Ispravno je identificirao bug u mom starom kodu koji su druga tri modela propustila.

Razina autonomije u agent petljama ono je što ga razlikuje od GPT-5.

Vise od samo promptova

Poboljšajte svoj radni tijek sa AI Automatizacijom

Automatio kombinira moc AI agenata, web automatizacije i pametnih integracija kako bi vam pomogao postici vise za manje vremena.

AI Agenti
Web Automatizacija
Pametni Tokovi

Pro Savjeti za Claude Opus 4.7

Stručni savjeti za maksimalno iskorištavanje Claude Opus 4.7.

Aktivirajte Adaptive Thinking

Izričito omogućite način rada adaptive thinking u API pozivima kako biste osigurali da Claude odabere optimalnu dubinu reasoninga.

Koristite X-High za agente

Postavite parametar napora (effort) na xhigh za agentic petlje kako biste maksimizirali samoprovjeru i logičku preciznost.

Uklonite suvišne upute (Scaffolding)

Uklonite zastarjele promptove kao što je "dvaput provjeri svoj rad" jer je model optimiziran za internu samokorekciju.

Pratite potrošnju tokena

Koristite novi sustav praćenja tokenizera za upravljanje povećanjem broja tokena od 35 % za identične tekstualne unose.

Svjedočanstva

Sto Kazu Nasi Korisnici

Pridruzite se tisucama zadovoljnih korisnika koji su transformirali svoj radni tijek

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.

Povezani 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

Često Postavljana Pitanja o Claude Opus 4.7

Pronađite odgovore na česta pitanja o Claude Opus 4.7