4月17日消息，Anthropic宣布去最新模型 Claude Opus 4.7 已全面可用。相比 Opus 4.6，新模型在高级软件工程领域实现了显著进步，在多模态能力上视觉能力也大幅增强能产出更高质量的界面、幻灯片等。

Opus 4.7 的定价与 Opus 4.6 相同，每百万输入 token 5 美元，每百万输出 token 25 美元。

Anthropic在官方在公告里明确写道：新分词器会导致相同内容的token数变为原来的1.0到1.35倍。而API单价没变，实际成本就是变相上涨了10%-35%。

目前，已经有不少用户连夜试用了最新的Claude Opus 4.7，从社交平台上的信息来看，用户对Opus 4.7的评价较为两极。

大部分用户认可Opus 4.7在编程能力的提升，但是在文案撰写、对话沟通方面槽点较多。

Claude Opus 4.7主要能力提升

根据Anthropic官方贴出来的数据，在编码与推理方面，Opus 4.7 在处理复杂、长期运行的任务时更加严谨和一致，能够自行验证输出结果。用户反馈称，原本需要密切监督的复杂编码工作，现在可以放心交给 Opus 4.7。该模型能够严谨且一致地处理长时间、多步骤的任务，精确遵循指令，并在汇报前主动验证自身输出。

Opus 4.7支持更高分辨率的图像输入，长边最大可达 2,576 像素（约 375 万像素），是前代 Claude 模型的 3 倍以上。这使得模型可以处理依赖精细视觉细节的多模态任务，如读取密集截图、从复杂图表中提取数据、像素级参考等。

Opus 4.7 严格按字面意思理解并执行指令。这意味着为旧模型编写的提示词可能会产生意外结果（因为旧模型会宽松解释或跳过部分内容），用户需要据此重新调整提示词和工具链。

内部测试显示，Opus 4.7 是更高效的金融分析师，能生成严谨的分析模型、更专业的演示文稿，并实现更紧密的任务整合。此外，在第三方评估 GDPval-AA（涵盖金融、法律等领域的经济价值知识工作）上，Opus 4.7 也达到了最先进水平。

Opus 4.7 更擅长使用基于文件系统的记忆，能够在多轮长时间工作中记住重要笔记，并在新任务中直接利用这些记忆，减少前期的上下文输入。

安全性方面，Opus 4.7 配备了自动检测和拦截功能，可阻止涉及禁止或高风险网络安全用途的请求。Anthropic表示，安全专业人士如需将 Opus 4.7 用于合法网络安全目的（如漏洞研究、渗透测试、红队演练），可申请加入新推出的“网络验证计划”。

总体而言，Opus 4.7 的安全性与 Opus 4.6 相似：在欺骗、谄媚、协助滥用等令人担忧的行为上发生率较低。在诚实性和抵御恶意“提示注入”攻击方面，Opus 4.7 优于 Opus 4.6；但在某些方面（例如对受管制物质给出过于详细的减害建议）则略有不足。

新增xhigh级别选择，更费token了

Anthropic发布的blog显示，Opus 4.7上还同步更新了不少新功能，包括：

Opus 4.7 在 high和 max之间新增了xhigh（极高）努力级别，让用户在困难问题上更精细地权衡推理质量和延迟。

在 Claude Code 中，所有计划的默认努力级别已提升为xhigh。对于编码和智能体用例，建议从high或 xhigh开始测试。

除了支持更高分辨率图像外，还公开测试了“任务预算”（task budgets），让开发者可以引导 Claude 的 token 开销，使其在较长运行中合理分配工作。

Claude Code 新命令/ultrareview命令会启动专门的审查会话，通读代码变更并标记出细心审查者才能发现的 bug 和设计问题。Pro 和 Max 用户可免费试用 3 次。

此外，auto mode（自动模式）已向 Max 用户开放，Claude 可代为做出权限决定，从而以更少的中断运行更长的任务，同时降低风险。

另外，值得注意的是，Opus 4.7 是 Opus 4.6 的直接升级版，但有两点变化会影响 token 使用量，需要提前规划：

一是，新分词器改进了文本处理方式，但同样的输入可能会映射为更多的 token，具体比例约为 1.0~1.35 倍（取决于内容类型）。

二是，更高努力级别下的思考量增加，尤其是在智能体场景的后续轮次中，Opus 4.7 会产生更多输出 token。

用户可以通过调整努力参数、设置任务预算或提示模型更简洁来控制 token 使用量。

Anthropic 的内部测试显示，在内部编码评估中，所有努力级别的 token 效率均有提升。

用户评价两极

对Opus 4.7的编程能力，不少用户在实际体验后均给出了肯定的评价，能力确实更强大了。

让不少用户破防的，是token消耗。有用户表示，官方通篇吹视觉提升，一个字没提这玩意儿吃token跟喝水一样。拿同一张设计稿试了下，Opus4.7的输入token直接飙到Opus4.6的3倍多。

另外，Opus 4.7一些能力不升反降。

在长上下文检索上，Opus 4.6评分能到78.3%，Opus 4.7直接掉到32.2%。Anthropic解释说新模型遇到缺信息会直接报错，不像以前那样瞎编。用户实际试下来，就算信息明明白白在上下文里，它也能给你漏掉。法律、金融这种靠长文档吃饭的，慎用。

Opus 4.7的联网搜索和Agent能力也微降了。其Agentic search评测BrowseComp评分从Opus 4.6 的83.7%掉到Opus 4.7的79.3%，更是被GPT-5.4（89.3%）甩开一截。

被吐槽最多的是Claude Opus 4.7的文笔大变味。

好多写作者表示，Opus 4.7现在满嘴“稳稳接住”“压实闭环”这种大厂黑话，破折号乱用，续写内容干巴巴。用户吐槽：“以前用它改文案，现在改它的文案花两倍时间”。

最后，思考过程还给藏了。Opus 4.7默认不输出推理摘要，想看逻辑得手动加命令。复杂任务出错，你根本不知道它哪一步想岔了，排查成本翻倍。有人说官方怕被蒸馏，但开发者体验真的喂狗了。

总之，Opus 4.7不是无痛升级。你要不是硬核编码场景，建议先观望。