Anthropic

Claude Opus 4.7

Tipo
modelo de lenguaje
Contexto
1.000K tokens
Salida máxima
128K
Lanzado el
16 abril 2026
Conocimientos hasta
enero 2026
Cadena para la API
anthropic/claude-opus-4-7

Precios por proveedor

Proveedor Entrada, $ por 1M Salida, $ por 1M En nuestros datos desde
Kilo Code stealth/claude-opus-4.7 $4 $20 31 jul. 2026
Poe $4,3 $21 31 jul. 2026
GMI Cloud $4,5 $22,5 31 jul. 2026
NanoGPT $4,998 $25,007 31 jul. 2026
neon $5 $25 31 jul. 2026
frogbot $5 $25 31 jul. 2026
auriko $5 $25 31 jul. 2026
google-vertex-anthropic $5 $25 31 jul. 2026
freemodel $5 $25 31 jul. 2026
perplexity-agent $5 $25 31 jul. 2026
hpc-ai $5 $25 31 jul. 2026
302.AI $5 $25 31 jul. 2026
AIHubMix $5 $25 31 jul. 2026
Abacus.AI $5 $25 31 jul. 2026
Amazon Bedrock anthropic.claude-opus-4-7 $5 $25 31 jul. 2026
Anthropic $5 $25 31 jul. 2026
Cloudflare AI Gateway $5 $25 31 jul. 2026
CrossModel $5 $25 31 jul. 2026
Databricks $5 $25 31 jul. 2026
DigitalOcean Gradient AI $5 $25 1 ago. 2026
GitHub Copilot $5 $25 31 jul. 2026
Google Vertex AI $5 $25 31 jul. 2026
Kilo Code anthropic/claude-opus-4.7 $5 $25 31 jul. 2026
LLM Gateway $5 $25 31 jul. 2026
Merge Gateway $5 $25 31 jul. 2026
Microsoft Foundry $5 $25 31 jul. 2026
NEAR AI $5 $25 31 jul. 2026
OpenCode Zen $5 $25 31 jul. 2026
OpenRouter $5 $25 31 jul. 2026
OrcaRouter $5 $25 31 jul. 2026
Pioneer $5 $25 31 jul. 2026
SAP AI Core $5 $25 1 ago. 2026
Vercel $5 $25 31 jul. 2026
ZenMux $5 $25 31 jul. 2026
Amazon Bedrock au.anthropic.claude-opus-4-7 $5,5 $27,5 31 jul. 2026
Venice AI $6 $30 31 jul. 2026

Se muestra solo la tarifa base y solo precios por token. Las tarifas por lotes, reducidas o en caché, así como los precios por imagen o por segundo de vídeo, no entran en esta tabla: no se pueden poner en la misma columna que un precio por millón de tokens.

Un mismo proveedor aparece varias veces si vende este modelo con identificadores distintos y a precios distintos, por ejemplo con distinta precisión de pesos. El identificador se indica junto al nombre. Las ofertas idénticas llegadas de dos fuentes con grafías distintas se unen en una sola fila.

La fecha de la última columna es el día en que este precio entró por primera vez en nuestra recogida. El precio puede ser más antiguo: antes de ese día simplemente no lo registrábamos. Desde entonces no ha cambiado; si no, en su lugar habría una fila nueva con una fecha nueva.

Resultados de las mediciones

Conjunto de tareas Resultado Condiciones de ejecución Medido por
Arena Score, desarrollo web 1.560,63 1.554–1.567
Arena Score, preguntas expertas 1.522,22 1.513–1.531
Arena Score, programación 1.516,56 1.510–1.523
Arena Score, diálogo de varios turnos 1.506,02 1.499–1.514
Arena Score en francés 1.499,99 1.484–1.516
Arena Score, consultas difíciles 1.498,15 1.493–1.503
Arena Score, consultas largas 1.497,48 1.492–1.503
Arena Score, matemáticas 1.488,38 1.476–1.500
Arena Score en inglés 1.487,52 1.482–1.493
Arena Score en ruso 1.487,11 1.478–1.496
Arena Score, seguimiento de instrucciones 1.485,87 1.480–1.492
Arena Score, general 1.481,85 1.478–1.486
Arena Score, escritura creativa 1.476,58 1.469–1.484
Arena Score en español 1.473,23 1.457–1.489
Arena Score, comprensión de esquemas 1.336,97 1.327–1.347
Arena Score, reconocimiento de texto en imagen 1.323,66 1.317–1.331
Arena Score, trabajo con imágenes 1.314,84 1.308–1.322
Mock AIME 2024–2025 — problemas de olimpiada 97,8 % esfuerzo: xhigh · con andamiaje ajustado Epoch evaluations
ARC-AGI — generalización a patrones nuevos 93,5 % esfuerzo: high · con andamiaje ajustado https://arcprize.org/leaderboard
Terminal-Bench — trabajo en la línea de comandos 90,2 % · con andamiaje ajustado https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0
GPQA Diamond — preguntas de nivel de posgrado 86,87 % esfuerzo: xhigh · con andamiaje ajustado Epoch evaluations
SWE-bench Verified — corrección de errores en repositorios 83,47 % esfuerzo: max · con andamiaje ajustado Epoch evaluations
WeirdML — tareas inusuales de aprendizaje automático 76,4 % https://htihle.github.io/weirdml.html
ARC-AGI-2 75,8 % esfuerzo: max
FrontierMath, niveles 1–3 70,18 % esfuerzo: max Epoch evaluations
CursorBench — ediciones en el editor 64,8 % esfuerzo: max https://cursor.com/cursorbench
SimpleBench — preguntas con trampa 55,48 % SimpleBench Leaderboard
SimpleQA Verified — exactitud factual 50,6 % esfuerzo: xhigh Epoch evaluations
GSO-Bench — optimización de código 44,12 % GSO Leaderboard
FrontierCode — parches aptos para integrarse en un proyecto 38,5 % https://cognition.com/frontiercode
APEX-Agents 33,9 % esfuerzo: max
Humanity’s Last Exam — preguntas de nivel experto 32,98 %
FrontierMath, nivel 4 — problemas de investigación 31,71 % esfuerzo: max Epoch evaluations
Problemas de ajedrez 26,35 % esfuerzo: low Epoch evaluations
OSWorld 2.0 — trabajo en un sistema operativo 18,2 % esfuerzo: max https://osworld-v2.xlang.ai/ autoinformado
CritPt — problemas de física 12 % esfuerzo: max
Arena Score, tareas de agente 0,07 0–0