Claude Opus 4.7
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Anthropic | contexto de 1,000,000 tokens | $5.00/M entrada, $25.00/M salida. Opus 4.7 es la siguiente generación de la familia Opus de Anthropic, diseñada para agentes asincrónicos de larga duración. Basándose en las fortalezas de codificación y agencia de Opus 4.6, ofrece un rendimiento superior en tareas complejas de múltiples pasos y una ejecución agente más confiable en flujos de trabajo extendidos. Es especialmente efectivo para pipelines de agentes asincrónicos donde las tareas se desarrollan con el tiempo: grandes bases de código, depuración en múltiples etapas y orquestación de…Anthropic | contexto de 1,000,000 tokens | $5.00/M entrada, $25.00/M salida. Opus 4.7 es la siguiente generación de la familia Opus de Anthropic, diseñada para agentes asincrónicos de larga duración. Basándose en las fortalezas de codificación y agencia de Opus 4.6, ofrece un rendimiento superior en tareas complejas de múltiples pasos y una ejecución agente más confiable en flujos de trabajo extendidos. Es especialmente efectivo para pipelines de agentes asincrónicos donde las tareas se desarrollan con el tiempo: grandes bases de código, depuración en múltiples etapas y orquestación de proyectos de extremo a extremo. Más allá de la codificación, Opus 4.7 mejora las capacidades de trabajo de conocimiento, desde redactar documentos y crear presentaciones hasta analizar datos. Mantiene coherencia en salidas muy largas y sesiones extendidas, siendo una opción sólida para tareas que requieren persistencia, juicio y seguimiento. Para usuarios que actualizan desde versiones anteriores de Opus, consulte nuestra guía oficial de migración aquíOpens in new tab
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Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Claude Opus 4.7 es el modelo insignia de Anthropic para trabajo agente de larga duración, construido para manejar tareas complejas de múltiples pasos en sesiones extendidas sin perder el hilo. Mejora respecto a Opus 4.6 con un rendimiento más fuerte en grandes bases de código, depuración en varias etapas y orquestación de proyectos de extremo a extremo. Si tu trabajo implica juicio sostenido a lo largo de muchos pasos en lugar de respuestas rápidas de un solo turno, esta es la categoría a elegir.
Conocido por
- Ejecución confiable en pipelines de agentes largos y asincrónicos
- Manejo de grandes bases de código y depuración en múltiples etapas de extremo a extremo
- Mantiene coherencia en salidas muy largas y sesiones extendidas
- Fuerte en trabajo de conocimiento: redacción, presentaciones, análisis de datos
- Ventana de contexto de un millón de tokens para entradas realmente grandes
Cuidado con
- Solo API, pesos cerrados — no hay despliegue local ni autoalojamiento.
- La salida cuesta $25 por millón de tokens; las ejecuciones largas de agentes pueden generar facturas grandes rápidamente.
- No es un modelo rápido ni económico — tareas cortas se sirven mejor con niveles Anthropic más pequeños.
Prompts para probar
Orquestar una refactorización de múltiples pasos
Tengo un servicio Python dividido en ocho archivos que mezcla lógica de negocio, llamadas a base de datos y manejadores HTTP en las mismas funciones. Guíame en un plan completo de refactorización: identifica las violaciones de separación de responsabilidades, propone una nueva estructura modular y reescribe los tres archivos más enredados con interfaces limpias. Explica cada decisión mientras avanzas.
Depurar una pipeline asíncrona inestable
Tengo una pipeline asíncrona en Python: un productor obtiene resultados paginados de una API, un transformador enriquece cada registro con una llamada a una API secundaria y un consumidor escribe lotes en Postgres. Bajo carga, aproximadamente el 2% de los registros desaparecen silenciosamente. Razonemos los puntos de fallo más probables en orden de probabilidad y propón un plan de instrumentación diagnóstica.
Redactar un informe técnico de proyecto
Redacta un informe interno de dos páginas para migrar nuestra app monolítica de Rails a un conjunto de servicios desplegables independientemente. Cubre: el caso de negocio, un enfoque de migración por fases que mantenga el monolito activo durante todo el proceso, los tres mayores riesgos técnicos y cómo mitigarlos, y la estructura del equipo necesaria. Escribe para una audiencia de directores técnicos.
Comparar con
- Claude Opus 5.5Modelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $4.00/M entrada, $20.00/M salida
- Claude Sonnet 5.5Modelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $2.00/M entrada, $10.00/M salida
- Claude Sonnet 5Modelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $2.00/M entrada, $10.00/M salida
- Claude Opus 5Modelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $5.00/M entrada, $25.00/M salida
Más modelos de texto de anthropic
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar Claude Opus 4.7 localmente?
- No. Anthropic no ha liberado pesos para ningún modelo Opus; el acceso es solo vía API a través de la plataforma de Anthropic.
- ¿Cuánto cuesta Claude Opus 4.7 y qué tamaño tiene su contexto?
- Cuesta $5.00 por millón de tokens de entrada y $25.00 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de un millón de tokens.
- ¿En qué se diferencia Opus 4.7 de Opus 4.6?
- Opus 4.7 se basa en las fortalezas de codificación y agente de 4.6 con mejor rendimiento en tareas complejas de múltiples pasos, ejecución agente más confiable y capacidades mejoradas de trabajo de conocimiento más allá de la codificación.
Veredicto del capitánLa herramienta adecuada cuando una tarea realmente necesita juicio sostenido a lo largo de muchos pasos — solo vigila la factura de salida en ejecuciones largas de agentes.
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
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Updated Oct 22, 2026
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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Claude Opus 4.7 es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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