Claude Opus 4.7 es la versión que modernizó la arquitectura Opus: introdujo un nuevo tokenizador (el mismo que después usaron Sonnet 5 y Fable 5), convirtió el pensamiento adaptativo en el único modo de pensamiento con control basado en el esfuerzo, añadió el objeto de rechazo stop_details y trajo soporte de entrada de imagen de mayor resolución.
- Entrada
- texto imagen $5/M
- Salida
- texto $25/M
- Lectura de caché
- $0.5/M
- Contexto
- 1M
- Corte de conocimiento
- 2026-01
Benchmarks
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
El precio en contexto
Posición del precio entre 68 modelos comparables
La barra muestra dónde queda el precio de este modelo entre todos los modelos del mismo tipo en Synthorai. En cada extremo se nombra el más barato y el más caro. Son tarifas base; los descuentos por lote, región y escritura en caché están en la página de precios.
Especificaciones y límites
Tokens
| Ventana de contexto (especificación del proveedor) | 1.000.000 |
|---|---|
| Salida máxima (especificación del proveedor) | 128.000 |
| Corte de conocimiento | 2026-01 |
Caché de prompts
| Modo | explícito (requiere activación) |
|---|---|
| Prefijo mín. | 2048 valor por defecto del proveedor: 1024 |
| Duración | 5 min por defecto, 1 hora opcional |
| Coste de escritura | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
Razonamiento
| Parámetro del proveedor | thinking.type "adaptive" + output_config.effort |
|---|---|
| Valores admitidos | thinking.type adaptive · disabled; effort low · medium · high · xhigh · max; "enabled" returns 400 |
| Valor por defecto | pensamiento off; effort high se aplica si la solicitud no indica nada |
| Se puede desactivar | Sí |
| Comportamiento del razonamiento | El razonamiento entre llamadas a herramientas aparece siempre en bloques de pensamiento sin cabecera beta; display es "omitted" por defecto, así que los bloques de pensamiento vuelven con un campo thinking vacío salvo que fije display "summarized"; los bloques de pensamiento de los turnos anteriores se conservan en el contexto y se facturan como entrada. |
| Parámetro | reasoning_effort |
| Valores | minimal · low · medium · high parámetros que expone la pasarela; se aplica el mapeo del proveedor indicado arriba |
Modelo
| Modalidades | texto + imagen → texto |
|---|
- Nuevo tokenizador (~30% más tokens que los modelos anteriores)
- entrada de imagen de alta resolución hasta 2576px
- nivel de esfuerzo xhigh
- presupuestos por tarea en beta
- modo rápido obsoleto, con retirada el 2026-07-24
Usa Claude Opus 4.7 en 30 segundos
Compatible con OpenAI: cambia el base_url y conserva tu SDK. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="claude-opus-4-7",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "claude-opus-4-7",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-opus-4-7",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "claude-opus-4-7",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("claude-opus-4-7")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Acerca de Claude Opus 4.7
- Anthropic lo presentó como su modelo más capaz en disponibilidad general para razonamiento complejo y codificación agéntica con precio inalterado, con avances particulares en las tareas de ingeniería de software más difíciles y la costumbre de verificar su propia salida.
- Mantiene la ventana de contexto de 1M tokens, 128K de salida máxima y el precio de $5/$25, con una fecha de corte de conocimiento fiable de enero de 2026.
- El cambio en las imágenes es concreto: el lado largo sube de 1568 a 2576 píxeles de forma automática y sin cabecera beta, a costa de hasta aproximadamente el triple de tokens de imagen, lo que ayuda a la comprensión de capturas de pantalla, al uso del ordenador y al análisis de documentos.
- Aquí es también donde apareció el nivel de esfuerzo xhigh, situado entre high y max y ajustado para ejecuciones agénticas medidas en decenas de minutos y millones de tokens; Anthropic recomienda empezar ahí para codificación y trabajo agéntico, y señala que 4.7 respeta los niveles de esfuerzo con más rigor que 4.6 en el extremo low y medium.
- El prefill y los parámetros de muestreo distintos de los predeterminados devuelven errores, la caché de prompts necesita un prefijo de 2048 tokens y el fast mode se retiró en julio de 2026.
- Ahora superado por Opus 4.8, sigue disponible, y Synthorai lo expone a través de la familiar interfaz de chat compatible con OpenAI.
Preguntas frecuentes
¿Se puede probar gratis la API de Claude Opus 4.7?
Sí: las cuentas nuevas reciben 10 llamadas de prueba y hasta $1 de crédito gratuito, sin tarjeta. A $5/M de tokens de entrada, solo con ese crédito tienes para unas 24 solicitudes de ~8K tokens a Claude Opus 4.7.
¿En qué destaca Claude Opus 4.7?
Introdujo un nuevo tokenizador modernizado; pensamiento adaptativo como único modo de pensamiento; objeto de rechazo stop_details e imágenes de mayor resolución. En la sección «Acerca de» tienes la visión completa, según las notas de lanzamiento del propio proveedor.
¿Cuánto cuesta Claude Opus 4.7?
Claude Opus 4.7 cuesta $5 por millón de tokens de entrada y $25 por millón de tokens de salida en Synthorai. Es el precio de lista del proveedor, sin recargo de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.5/M.
¿Cuál es la ventana de contexto de Claude Opus 4.7?
Claude Opus 4.7 tiene una ventana de contexto de 1M tokens en Synthorai. Una sola respuesta puede tener hasta 128,000 tokens.
¿Claude Opus 4.7 admite caché de prompts?
Sí, pero hay que activarla: marca los prefijos estables con puntos de corte cache_control. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.5/M frente a $5/M sin caché; los prompts necesitan un prefijo estable de 2,048 tokens para entrar en caché (TTL 5 min por defecto, 1 hora opcional). Guía de caché de prompts →
¿Cómo obtengo acceso a Claude Opus 4.7?
Apunta el SDK de OpenAI que ya usas a base_url="https://synthorai.io/v1", pon model="claude-opus-4-7" y listo. Una sola clave API sirve para todos los modelos de la pasarela.
¿Cuál es la fecha de corte de conocimiento de Claude Opus 4.7?
La fecha de corte de conocimiento de Claude Opus 4.7 es 2026-01, según la documentación oficial del proveedor (a fecha de 2026-07-09).
Modelos relacionados
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Todos los valores de esta página están transcritos de la documentación del propio proveedor, enlazada arriba, e indican la fecha en que se comprobaron. Los precios se comparan con los de todo el catálogo; cuando los proveedores definen una especificación de forma distinta, se muestra el valor indicando la diferencia en lugar de llevarlo a un gráfico. Aquí no hay mediciones nuestras ni puntuaciones.