claude-opus-4-7-1009

Claude Opus 4.7 is the follow-up version in the Opus high-power series, suitable for complex analysis, deep code tasks, long-context research and multi-tool collaboration. This generation no longer supports the traditional expansion thinking method of manually setting budget_tokens, but instead uses adaptive thinking and effort parameters to control the depth of reasoning. It is suitable for building advanced agents that can disassemble tasks on their own, call tools, check results, and modify solutions. When migrating, you need to check the sampling parameters, structured output method, and maximum output length to avoid request failure caused by using the old API configuration.

Context
1000000 tokens
Max output
128000 tokens
Input
llm image
Output
llm

Pricing

Input: $5 / 1M tokens

Output: $25 / 1M tokens

Cached input: $0.5 / 1M tokens

Cache write: $10 / 1M tokens

Endpoints

  • anthropic
  • openai

More models

  • gpt-4.1

    gpt-4.1 是 OpenAI GPT-4.1 系列模型标识。官方目录将 GPT-4.1 定位为非推理型通用模型,适用于文本处理、指令遵从、代码辅助和需要稳定、直接响应的业务场景。它适合客服知识问答、结构化信息提取、内容改写、文档摘要和工具调用前后的语言处理。设计应用时应使用清晰的输出 schema、代表性示例和错误兜底;对于需要多步深度推理的任务,应比较更适合推理的模型。

  • gemini-3.5-flash

    gemini-3.5-flash 是 Gemini Flash 系列的快速响应模型,适合需要高并发和短等待时间的应用环节。它可用于在线客服首轮回复、长文初筛、会议记录整理、标签分类、信息抽取和批量内容审核。接入时宜把任务拆成明确的小步骤,并规定输出字段、语言和长度,以便稳定接入下游系统。对于需要严谨事实判断、复杂推理或关键业务结论的任务,应保留检索校验、规则校验或人工复核。

  • MiniMax-M2.5

    MiniMax-M2.5于2026年2月发布,定位为“原生Agent生产级模型”,目标是通过编程、工具调用及推理效率上的突破,解决AI Agent规模化落地的成本与性能瓶颈。M2.5在SWE-Bench Verified上得分80.2%,Multi-SWE-Bench得分51.3%,性能较M2.1显著跃升。其突出特点是展现出“原生Spec能力”,即编码前主动拆解架构和规划功能,更接近真实架构师的工作模式。推理速度方面,M2.5完成SWE-Bench评估比M2.1快37%,闪电版支持100 TPS以上输出。成本是M2.5的核心卖点:以100 tokens/秒持续运行一小时仅需约1美元,被定位为“首个用户无需担心成本的前沿模型”。

  • gpt-5.6-sol-1009