Claude Opus 4.7 上线：提升软件工程能力，视觉能力跃升

Claude Opus 4.7 正式上线，新模型的核心突破，主要在软件工程领域：

• 能以高度严谨和一致的表现，处理复杂长周期任务，精准执行指令，并在输出前主动验证工作——用户可以放手把「最难啃的骨头」交给它，无需全程盯梢。
• 视觉能力同步跃升。在完成专业任务时，Opus 4.7 展现出更强的审美与创造力，界面原型、演示文稿和文档的产出质量都更高。

Claude Opus 4.7 核心能力详解

指令遵循

Opus 4.7 的指令跟随精度显著提升——这也意味着，为旧版模型调校的提示词（Prompt）可能出现预期外的行为：旧版会宽松解读或跳过部分指令，新版则逐字执行。建议在迁移后重新调校提示词和工作流程。

多模态视觉升级

高分辨率视觉能力解锁了一批此前受限的场景：

• 计算机操控智能体（Computer-Use Agent）：读取密集型截图；
• 图表数据提取：解析复杂结构图、财务图表；
• 像素级参考：UI 还原、设计稿对比等精细视觉任务。

真实工作场景表现

• 在金融智能体评测（Finance Agent Evaluation）中取得了当前最好成绩。
• 在 GDPval-AA（第三方经济价值知识工作评测，覆盖金融、法律等领域）中同样排名第一。
• 在 Anthropic 的内部测试中，Opus 4.7 作为财务分析师，产出的分析报告更严谨，演示文稿更专业，跨任务整合度也更高。

记忆能力

更擅长利用文件系统存储记忆：在跨会话的长期任务中，它会记住关键笔记。在开启新任务时，无需重复铺垫背景，直接延续上次的进度。

安全与对齐评估

Opus 4.7 的整体安全表现与 Opus 4.6 相当，欺骗性输出、谄媚（Sycophancy）行为、配合滥用等维度，均保持在较低发生率。

• 进步方面：诚实性表现更好，对恶意提示词注入（Prompt Injection）攻击的抵御能力有所提升。
• 待改进方面：在涉及管制物质的危害减少建议（Harm Reduction Advice）上，细节程度略高于理想水平。

同步上线的新功能

更细粒度的「努力控制」

Opus 4.7 新增的xhigh（超高）努力级别，填补了原有high与max之间的空白。用户在推理深度与响应延迟之间，有了更精细的调节空间。

• Claude Code 现已将所有套餐的默认努力级别提升至xhigh。
• 在测试 Opus 4.7 的 Agentic 场景时，推荐从high或xhigh起步。

Claude API 更新

• 支持更高分辨率图像输入（见上节）。
• 「任务预算」（Task Budget）上线公测。开发者可设定 Token 消耗上限，引导模型在长时间运行中，合理分配资源。

Claude Code 更新

• /ultrareview 指令：启动专项代码审查会话，读取变更内容，标记潜在 Bug 和架构设计问题。相当于一位细心的 Code Reviewer 全程把关。Pro 和 Max 用户各获赠送 3 次免费体验。
• Auto Mode 扩展至 Max 用户：Claude 可以在长任务中自主决策，减少用户干预次数，同时降低跳过所有权限确认所带来的风险。

从 Opus 4.6 迁移指南

Opus 4.7 是 Opus 4.6 的升级版本，但有 2 点变化会影响 Token 用量，需要提前规划好：

1. 新分词器（Tokenizer）：Opus 4.7 采用了更新的分词器，同等输入内容映射的 Token 数量会增加，倍率约为 1.0~1.35×，具体取决于内容类型。
2. 高努力级别下的推理增加：在智能体场景的后续轮次中，Opus 4.7 在较高努力级别下会产生更多「思考过程」，输出 Token 也因此增加。这带来了更高的可靠性，但成本也会随之上升。

控制 Token 用量的方法：

• 把effort参数调整到较低级别；
• 为长任务设置任务预算（Task Budget）；
• 在提示词中明确要求模型精炼输出。

可用渠道与定价

Opus 4.7 现已在以下渠道全面上线：

• Claude 全线产品（网页版、移动端）；
• Claude API 模型标识符claude-opus-4-7，文档见 Claude API 模型概览；
• Amazon Bedrock；
• Google Cloud Vertex AI；
• Microsoft Foundry。

定价与 Opus 4.6 持平：输入 $5/百万 Token，输出 $25/百万 Token。